高速移动条件下无线宽带网络资源管理的研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61172074
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0103.通信理论与系统
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

针对高速移动网络环境,诸如接入允许与控制、带宽分配等无线资源管理关键技术的研究是下一代移动通信领域中前沿且重要的课题,也是亟待解决的问题之一,其解决方案的性能对于能否在高速移动条件下合理且优化的进行宽带接入,以及接入质量和资源的合理利用都有着直接且重要的作用。本课题基于多参数无线宽带网络流量预测模型,研究高速移动条件下的网络资源管理问题,主要研究内容包括:1.从终端移动性、用户数以及综合业务等方面分析网络流量性能,在不损失流量数据相关性、相似性、突发性等内在特征的前提下,建立相应的多参数网络流量预测模型;2.针对高速移动条件,根据多业务、多层次、多用户等特征,利用博弈论、图论、最优化等相关理论和技术,提出针对上述网络的接入最优控制与资源动态管理问题的自适应解决方案。鉴于目前针对高速移动的无线宽带接入管理中,上述关键技术问题的研究尚为初级阶段,因此本课题的研究无疑具有重要的理论和实际意义。

结项摘要

随着无线宽带应用的迅速发展,高速条件下的无线宽带网络已成为了目前的研究热点。由于无线网络环境的资源受限,如何利用有限的资源发挥出最大的作用来提高通信服务质量具有重大意义。课题首先主要围绕多跳CRN网络,构建该网络与蜂窝网共享频谱的网络结构模型,对基于认知无线电的mesh网络的可传输容量进行了分析。在保持网络的连接性与信道利用率的同时,为了进一步提高无线网络资源的利用率,对MAC层结构和功能及无线资源管理中分组调度的原理进行了细致研究,进而提出了改进的M-LWDF调度算法,时频域联合调度算法以及基于用户的分组调度算法,同时通过建立OMNeT++仿真平台模拟了对于高速移动节点的网络管理与资源分配。课题组针对高速移动节点组成的网络(如车联网)有着网络拓扑变化快、节点移动性强等特点, 研究了基于分簇的路由协议,对簇头的选择、下一跳节点的选择进行了研究,针对簇的生成提出了LOSC和En LOSC分簇算法,并且建立了基于信息节点分簇的动态信息扩散机制。在研究了高速移动条件下的数据传输之后,课题组展开了基于社交属性的路由研究,根据移动社交网络的结构特点,结合社交属性与机器学习对移动模型、具有社交属性的信道分配和面向社交网络的路由进行了研究,提出了基于社交关系的路由选择策略、基于环境参数的智能终端安全通信机制、基于社交属性的路由算法(HERS)和基于参数优化的路由算法(APPOW),进而利用网络节点间的社会关系等统计信息来最优地选取链路、路由、中继节点等,最终实现资源的最大化利用 。

项目成果

期刊论文数量(14)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(20)
专利数量(0)
基于RFID技术的位置信息辅助系统
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    北京交通大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    荆涛;关明阳
  • 通讯作者:
    关明阳
TORA: A Truthful Online Reverse Auction Scheme for Access Permission Transaction in Macro-Femtocell Networks
TORA:一种用于宏 Femtocell 网络接入权限交易的真实在线反向拍卖方案
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Ad Hoc & Sensor Wireless Networks
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Liran Ma;Wei Li;Xuhao Chen;霍炎
  • 通讯作者:
    霍炎
ITU-T G.975.1中EFECI.7算法的研究与实现
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    铁路计算机应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王海峰;李兴华;霍炎
  • 通讯作者:
    霍炎
基于RFID技术的安全跟车系统
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    北京交通大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    霍炎;卢雨萌;程伟;荆涛
  • 通讯作者:
    荆涛
基于Weibull率失真简化模型的帧比特分配算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    信号处理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    霍炎;荆涛;蒋笑冰;蒙海光
  • 通讯作者:
    蒙海光

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其他文献

A novel secure relay selection strategy for energy-harvesting-enabled Internet of things
用于能量收集物联网的新型安全中继选择策略
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
    EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    霍炎;许密;范新;荆涛
  • 通讯作者:
    荆涛
DRL: A Multi-factor Mobility Model in Mobile Social Networks
DRL:移动社交网络中的多因素移动模型
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
    Wireless Personal Communications
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    荆涛;张雅婷;李振;霍炎
  • 通讯作者:
    霍炎
Improved predictive contention window-based broadcast optimisation strategy in vehicular cyber-physical system
改进的车载信息物理系统中基于预测竞争窗口的广播优化策略
  • DOI:
    10.1504/ijsnet.2017.10007408
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    International Journal of Sensor Networks
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    霍炎;卢燕飞;任建敏;荆涛
  • 通讯作者:
    荆涛
Combinatorial Auction based Spectrum Allocation under Heterogenesous Supply and Demand
异构供需下基于组合拍卖的频谱分配
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Computer Communications
  • 影响因子:
    6
  • 作者:
    荆涛;程伟;陈涛;霍炎
  • 通讯作者:
    霍炎
Joint design of jammer selection and beamforming for securing MIMO cooperative cognitive radio networks
用于保护 MIMO 协作认知无线电网络的干扰器选择和波束成形的联合设计
  • DOI:
    10.1049/iet-com.2016.1168
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    IET COMMUNICATIONS
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    高青鹤;霍炎;Ma Liran;邢晓双;Cheng Xiuzhen;荆涛;Hang Liu
  • 通讯作者:
    Hang Liu

其他文献

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霍炎的其他基金

面向下一代无线网络的多维度物理层安全绿色通信系统研究
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移动社交网络中考虑用户自私性的路由协议研究
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  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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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

        graph TD
          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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