基于轨迹挖掘的水声传感器网络数据传输相关技术的研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61872191
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    62.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0208.物联网及其他新型网络
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The data transmission techniques of underwater acoustic sensor networks (UASNs) make the monitored data be delivered from the mobile sensor nodes to the sinks for further processing. Due to the severe underwater environment and the node mobility, the communication links between nodes are always intermittent. Therefore, the transient encounters between nodes should be exploited for transmitting the data packets. Under the external force, the node trajectories are usually sophisticated and diverse, and the availability of mobile trajectories has not been paid enough attention. Specially, these trajectories have some regularities and self-similarities. Some behavior patterns and trajectory patterns of nodes which are hidden and valuable can be mined from these trajectories to predict the mobility tendency, group mobility, the encountering opportunities and the encountering periods. Moreover, the prediction results can be taken as the vital basis for data dissemination decisions. In this project, the techniques of anchored node deployment, floating node localization, trajectory mining and opportunistic dissemination will be investigated, and it is hoped that a preferable data transmission scheme (with high delivery ratio, short propagation delay, low transmission cost, etc.) can be proposed, through integrating the above mentioned techniques.
水声传感器网络 (UASNs)数据传输技术使得监测数据能够从移动传感器节点传递到汇聚节点进行处理。水下恶劣环境和节点移动使得节点间的通信链接往往是间歇和短暂的,因此必须利用节点间的短暂相遇机会来转发数据。水下节点移动轨迹较为复杂并且类型多样,移动过程中所产生的大量轨迹数据并未得到充分关注与利用,这些轨迹数据呈现出一定的重现性和自相似性,从这些移动轨迹中提取出隐含的、有价值的节点行为模式和轨迹模式,进而判断出节点未来时刻的移动倾向、群组移动关系、节点相遇机会及相遇时长等,将成为数据转发决策的重要依据。本课题将围绕UASNs数据传输相关技术,如锚定节点部署、漂游节点定位、移动轨迹挖掘和机会转发等技术开展研究,期望通过合理地部署锚定节点、准确地获得漂游节点实时坐标以及对漂游节点移动模式的挖掘,从而设计出满足高送达率、短传输时延、低传输代价等目标的UASNs数据传输方案。

结项摘要

水声传感器网络 (UASNs)数据传输技术使得监测数据能够从移动传感器节点传递到汇聚节点进行处理。水下恶劣环境和节点移动使得节点间的通信链接往往是间歇和短暂的,因此必须利用节点间的短暂相遇机会来转发数据。水下节点移动轨迹较为复杂并且类型多样,移动过程中所产生的轨迹数据具有较高的价值,从这些移动轨迹中提取出隐含的、有价值的节点行为模式和轨迹模式,可以作为数据转发的依据。本项目围绕UASNs数据传输相关技术,如锚定节点部署、漂游节点定位、移动轨迹挖掘和机会转发等技术开展了研究,通过合理地部署锚定节点、准确地获得漂游节点实时坐标以及对漂游节点移动模式的挖掘,设计了满足高送达率、短传输时延、低传输代价等目标的UASNs数据传输方案。本项目成果可以广泛应用于水下污染监控、水文信息采集、水下军事入侵监测等诸多水下场景。

项目成果

期刊论文数量(42)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(16)
专利数量(16)
Adaptive Data Dissemination Algorithm based on Storing-Discarding Equilibrium for OUSNs
基于存储-丢弃均衡的OUSN自适应数据传播算法
  • DOI:
    10.1109/tsc.2021.3103105
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Services Computing
  • 影响因子:
    8.1
  • 作者:
    Linfeng Liu;Zhiyuan Xi;Jiagao Wu;Jia Xu
  • 通讯作者:
    Jia Xu
Noise-Based-Protection Message Dissemination Method for Insecure Opportunistic Underwater Sensor Networks
不安全机会水下传感器网络的基于噪声的保护消息传播方法
  • DOI:
    10.1109/tifs.2022.3167911
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Information Forensics and Security
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Linfeng Liu;Zhiyuan Xi;Jiagao Wu;Jia Xu
  • 通讯作者:
    Jia Xu
Entropy optimization of degree distributions against security threats in UASNs
针对 UASN 中安全威胁的度分布熵优化
  • DOI:
    10.1016/j.comnet.2021.108747
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Computer Networks
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Linfeng Liu;Zhipeng Zhang;Jiagao Wu;Jia Xu
  • 通讯作者:
    Jia Xu
Comprehensive Cost Optimization for Charger Deployment in Multi-hop Wireless Charging
多跳无线充电中充电器部署的综合成本优化
  • DOI:
    10.1109/tmc.2022.3162112
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Mobile Computing
  • 影响因子:
    7.9
  • 作者:
    Sixu Wu;Haipeng Dai;Lijie Xu;Linfeng Liu;Fu Xiao;Jia Xu
  • 通讯作者:
    Jia Xu
Customized scheduling for shared bus with deadlines
有期限的共享巴士定制调度
  • DOI:
    10.1002/spe.3145
  • 发表时间:
    2022-08
  • 期刊:
    Software - Practice and Experience
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jin Yong;Jia Xu;Lijie Xu;Linfeng Liu;Fu Xiao
  • 通讯作者:
    Fu Xiao

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UWSNs中基于AUV移动的覆盖盲区修复算法
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  • 通讯作者:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    王华锋

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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