无线传感器网络中的量化状态信息融合研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60874104
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    30.0万
  • 负责人：
    李建勋
  • 依托单位：
    上海交通大学
  • 学科分类：
    F0306.自动化检测技术与装置
  • 结题年份：
    2011
  • 批准年份：
    2008
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2009-01-01 至2011-12-31

项目摘要

信息融合有助于解决无线传感器网络中的定位跟踪问题，而量化测量则为解决无线传感器网络系统能量和通信带宽的约束提供了可行的解决思路。本研究旨在将量化测量引入信息融合，建立稳健量化参数估计和信息融合算法；重点研究最优量化策略；基于量化测量的测量噪声概率密度估计；针对WSN定位过程中的色噪声环境、非线性估计以及个别节点测量错误（野值）等实际条件，建立稳健量测状态估计；针对簇内不同分组、不同簇之间以及不同测量信息进行信息融合研究以提高定位精度和系统稳定性，尤其是针对量测数据相关且相关性未知情况下的状态信息融合。其最终目标是基于系统性能分析和整体优化建立稳健量化状态信息融合算法，从而丰富信息融合理论，为无线传感器网络的高精度定位跟踪及实际应用提供系统的理论支持。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（10）
专著数量（0）
科研奖励数量（2）
会议论文数量（26）
专利数量（6）
Adaptive Motion/Force Control of Mobile Under-Actuated Manipulators With Dynamics Uncertainties by Dynamic Coupling and Output Feedback
通过动态耦合和输出反馈对具有动态不确定性的移动欠驱动机械手进行自适应运动/力控制
  • DOI：
    10.1109/tcst.2009.2033573
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Control Systems Technology
  • 影响因子：
    4.8
  • 作者：
    Yang; Yipeng;Li; Zhijun;Li; Jianxun
  • 通讯作者：
    Jianxun
Analysis of quantization noise and state estimation with quantized measurements
通过量化测量分析量化噪声和状态估计
  • DOI：
    10.1007/s11768-011-0239-4
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Journal of Control Theory and Applications
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Xu; Jian;Xu; Sheng;Li; Jianxun
  • 通讯作者：
    Jianxun
A scalable support vector machine for distributed classification in ad hoc sensor networks
用于自组织传感器网络中分布式分类的可扩展支持向量机
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Neurocomputing
  • 影响因子：
    6
  • 作者：
    Zheng; Jianguo;Wang; Dongli;Zhou; Yan;Li; Jianxun
  • 通讯作者：
    Jianxun
State estimation with quantised sensor information in wireless sensor networks
无线传感器网络中量化传感器信息的状态估计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    IET Signal Processing
  • 影响因子：
    1.7
  • 作者：
    Xu; J.;Li; J. X.
  • 通讯作者：
    J. X.
无线传感器网络运动目标定位跟踪研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    微型电脑应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李建勋;张直;刘浏
  • 通讯作者：
    刘浏

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其他文献

身体欣赏缓解女性身体不满意 The Protective Role of Body Appreciation against Body Dissatisfaction
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
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外形包络面的尾焰红外图像仿真
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  • 发表时间：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    李建勋
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  • 作者：
    姜仁贵;解建仓;汪妮;李建勋;JIANG Ren-gui;XIE Jian-cang;WANG Ni;LI Jian-xun (K
  • 通讯作者：
    LI Jian-xun (K
水库移民安置中水土资源优化配置与生态补偿
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    水土保持学报
  • 影响因子：
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  • 作者：
    姜仁贵;解建仓;汪妮;李建勋
  • 通讯作者：
    李建勋

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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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