移动有向传感器网络的栅栏覆盖研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61702198
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    22.0万
  • 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:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Barrier coverage is a hot topic in the coverage issue of wireless sensor network, aiming to detect the intruder when he crosses the sensor network. It has a wide application in intruder detection, fire warning, pipeline monitoring and so on. Recently, mobile sensor network has become a hot research direction, due to its ability to improve the coverage performance by its scalable deployment. Although many deployment methods for mobile sensor network have been proposed, yet most of them lack the ability to deal with mobile directional sensor network. It is still a very challenging problem how to design an energy-efficient deployment algorithm for the mobile directional sensor network due to the sensing range irregularity. Our project aims to do research on the barrier coverage in mobile directional sensor network and plan to solve the energy-efficient deployment problem for fixed-directional or rotated-directional sensor network based on random deployment and for directional sensor network based on sink deployment. The research of this project will enrich the theory and methodology of wireless sensor network (WSN), and particularly promote the development of the coverage theory of sensor network.
栅栏覆盖是无线传感器网络覆盖控制的热点问题之一,主要考察目标穿越监控区域时被传感器网络检测的情况。栅栏覆盖可广泛应用于入侵检测、火灾预警、管道监视等众多领域。近年来,移动传感器网络因其灵活的部署能力极大提高网络覆盖率,受关注度不断提高。尽管国内外研究者已提出许多移动传感器网络的节能移动部署方法,但针对移动有向传感器网络的研究比较少。移动有向传感器传感范围的不规则性,使得节能移动部署算法的设计非常具有挑战性。本项目以移动有向传感器网络的栅栏覆盖问题研究为主线,结合问题归约、近似算法、图论等理论,解决感知方向确定、感知方向可调的随机分布移动有向传感器和基于sink部署的移动有向传感器网络的栅栏覆盖节能部署问题。项目的开展将进一步丰富无线传感器网络的理论和方法,特别是无线传感器网络的覆盖理论的发展。

结项摘要

栅栏覆盖是无线传感器网络覆盖控制的热点问题之一,主要考察目标穿越监控区域时被传感器网络检测的情况。栅栏覆盖可广泛应用于入侵检测、火灾预警、管道监视等众多领域。近年来,移动传感器网络、有向传感器网络因其灵活的部署能力极大提高网络覆盖率,受关注度不断提高。本项目1)研究移动传感器网络基于节点初始随机部署的线段栅栏覆盖构建算法。一组移动传感器随机抛洒在部署区域,研究移动传感器的高能效栅栏覆盖构建算法。对于传感器节点传感半径不同的情形,提出了一个二阶段近似算法和贪心算法;对于传感器节点传感半径相同的情形,提出了一个多项式时间算法,并证明该多项式时间算法能得到一个精确解。2)研究移动传感器网络基于sink部署的栅栏覆盖高效部署算法。sink节点和移动传感器打包后随机抛洒在部署区域,研究移动传感器的高能效栅栏覆盖构建算法。对于部署区域的目标线是线段的情况,提出了一个贪心算法和一个多项式时间精确算法,并对于区域的目标线是圆圈的情况,提出了高效的栅栏覆盖构建算法。3)研究移动传感器网络的非线性k-栅栏覆盖算法。提出了两个基于水平虚拟力的节点移动算法,以在部署区域内构建k条非线性栅栏,仿真实验显示这些算法所需的移动能耗比线段栅栏覆盖算法低。4)研究有向可旋转传感器网络的栅栏覆盖算法。有向传感器沿着部署线随机抛洒到部署区域,提出了一个判断是否存在调整传感朝向实现栅栏覆盖的判定算法。在此基础上,给出了一个找所有传感器的朝向以构建栅栏覆盖或者构建多个子栅栏的快速算法。5)研究可充电传感器网络的充电小车巡航调度算法。对于多个传感器按需发送充电请求的情形,提出了一个充电小车的在线充电请求调度算法,能有效减少节点的失效率和保证调度公平。本项目的研究成果丰富了无线传感器网络在入侵检测应用的研究,对于实现入侵检测应用、提高可充电传感器网络的调度效率具有理论指导和实际应用价值。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(0)
Energy-Efficient Non-linear K-barrier Coverage in Mobile Sensor Network
移动传感器网络中的节能非线性 K 势垒覆盖
  • DOI:
    10.2298/csis200205018m
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Computer Science and Information Systems
  • 影响因子:
    1.4
  • 作者:
    Ma Zijing;Li Shuangjuan;Guo Longkun;Wang Guohua
  • 通讯作者:
    Wang Guohua
Minimizing maximum movement of sensors for line barrier coverage in the plane
最大限度地减少传感器的最大移动以实现平面内的线障碍覆盖
  • DOI:
    10.1016/j.comnet.2019.06.019
  • 发表时间:
    2019-11
  • 期刊:
    Computer Networks
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Li Shuangjuan;Shen Hong
  • 通讯作者:
    Shen Hong
Optimizing the Sensor Movement for Barrier Coverage in a Sink-Based Deployed Mobile Sensor Network
在基于接收器的部署移动传感器网络中优化传感器移动以实现障碍物覆盖
  • DOI:
    10.1109/access.2019.2949025
  • 发表时间:
    2019-01-01
  • 期刊:
    IEEE ACCESS
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Li, Shuangjuan;Shen, Hong;Guo, Longkun
  • 通讯作者:
    Guo, Longkun

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其他文献

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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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