基于任务驱动的动态重构空间信息网络体系设计与关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    91638202
  • 项目类别:
    重大研究计划
  • 资助金额:
    289.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0106.空天通信
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

As a core objective of future space information networks, it is required to improve the spatial-temporal capability for covering various space tasks in large coverage and highly dynamic environment. Accordingly, how to manage the time-varying, discrete, and heterogeneous network resource has become a critical challenge when regarding the versatile, complex, and diverse space tasks. To circumvent such an issue, this project studies the space information networks and proposes a reasonable network model with dynamically reconfigurable ability, by using the theories of virtualization and software-defined network. Next, by carefully analyzing the inherent characteristics of space tasks and network resources, we reveal the potential relationship between the task structure and network property, and then propose a unified representation system for various tasks. Based on these theoretical researches, we study task-oriented resource management strategy, associated with the dynamic network resource aggregation technology, to continuously support the space tasks. Moreover, we plan to build a network simulation system, which could perform multi-layered space information, to verify the correctness of our analysis and evaluate the efficiency of the proposed approaches. By this project, we will provide a comprehensive study to support the massive space transmissions with various objectives, resulting in leading and boosting development of future space information networks.
提升网络在大覆盖范围、高动态环境下对多样化空间任务的时空连续保障能力是未来空间信息网络的重要目标。如何以时变、离散、异质的空间信息网络资源来承载需求各异、结构多变、种类纷繁的空间任务是目前亟待解决的关键技术难题。本项目借鉴虚拟化和软件定义网络的概念重新定义并设计空间信息网络,建立动态可重构的虚拟化网络体系模型;深入分析空间任务以及网络资源的内在特征,揭示空间信息网络任务结构与资源属性的相互映射机理,形成面向多样空间任务的统一表征与映射体系;研究面向任务的空间网络资源动态管理机制,通过离散网络资源的动态聚合,实现对空间任务的时空连续性支持;搭建多层空间信息网络原型仿真系统,验证理论分析的正确性与可行性,为多样化空间任务的承载提供理论支撑和技术保障,并对未来空间信息网络的研究和发展起到引领和推动作用。

结项摘要

随着空间任务需求的日益增长,传统的卫星网络架构无法有效支持需求各异、结构多变、种类众多的空间任务。因此,集高、中、低轨道卫星、近地空间飞行器、地面信关站等众多空间资源的空间信息网络肩负起满足日益增长空间任务需求的重要使命。然而,空间信息网络资源的时变、离散、异质等特点使得传统的网络管控架构和机制无法实现高效的资源管控,无法有效支撑各类空间任务的实施。因此,本项目旨在建立任务驱动的空间信息网络资源可重构体系架构,使网络能够有效承载多样化的空间任务,取得如下主要成果。.1)建立了空间信息网络服务能力理论模型,揭示了空间信息网络规模-承载能力-可靠性之间的关系,确定了网络服务能力边界;形成了具有最佳控制面拓扑构型的弹性资源管控架构,确保了网络管控信息的低开销、高时效性交互,有效提升了网络可用容量;.2)提出了面向任务的时间聚合资源时变图,实现了时变、异质、非均匀资源的可扩展、低复杂度表征,有效降低了网络资源与空间任务匹配的复杂度。通过统一表征各类空间任务、网络资源以及它们之间的约束关系,可支持多类型任务的联合调度;.3)提出了面向知识的鲁棒任务编排方法,提升了网络资源的利用率、快速响应能力、负载均衡能力以及任务完成率;建立了基于资源虚拟化的资源管控模型和资源动态管理机制,实现了多类任务需求与多维资源的高效匹配,从而达到了提升资源利用率的目的;.4)构建了面向多任务的动态资源管控原型系统,可实现多任务动态资源匹配的功能演示和性能测试,并且开发与西安卫星测控中心站网系统铰链接口,验证了算法与实际系统接口的正确性以及性能的有效性,为我国航天测控系统的站网资源的高效利用奠定了基础。.项目在在国内外主流期刊和会议上发表论文47篇,其中SCI检索论文27篇,中科院2区以上24篇,标注本自然科学基金项目资助47篇,标注率100%,此外,获得空间信息网络论坛优秀论文奖2项;申请发明专利26项,授权发明专利20项。

项目成果

期刊论文数量(22)
专著数量(0)
科研奖励数量(5)
会议论文数量(13)
专利数量(26)
DTMR: delay-aware traffic admission, mode selection, and resource allocation for D2D communication
DTMR:D2D 通信的延迟感知流量准入、模式选择和资源分配
  • DOI:
    10.1007/s11276-017-1559-1
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Wireless Networks
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Sheng Huang;Ji;ong Li;Jinjing Huang
  • 通讯作者:
    Jinjing Huang
Metaheuristics for the tabu clustered traveling salesman problem
禁忌聚类旅行商问题的元启发法
  • DOI:
    10.1016/j.cor.2017.07.008
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Computers and Operations Research
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Tianjiao Zhang;Liangjun Ke;Jing Li;Jisheng Li;Jingqi Huang;Zexi Li
  • 通讯作者:
    Zexi Li
Distributionally Robust Planning for Data Delivery in Distributed Satellite Cluster Network
分布式卫星集群网络中数据传输的分布式鲁棒规划
  • DOI:
    10.1109/twc.2019.2916663
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Wireless Communications
  • 影响因子:
    10.4
  • 作者:
    Di Zhou;Min Sheng;Bin Li;Ji;ong Li;Zhu Han
  • 通讯作者:
    Zhu Han
Balancing Coverage and Response Time in Area Target Scheduling for Satellite Networks
平衡卫星网络区域目标调度的覆盖范围和响应时间
  • DOI:
    10.1109/tvt.2020.2989388
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Vehicular Technology
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Lijun He;Ben Liang;Ji;ong Li;Min Sheng
  • 通讯作者:
    Min Sheng
一种基于正交投影的OFDM系统峰均比抑制技术
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    无线电通信技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    韩诚亮;肖勇
  • 通讯作者:
    肖勇

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其他文献

基于模糊控制和MIMO的ad hoc网络STDMA协议
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    西安电子科技大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李建东;蔡雪莲;张瑜;张珍
  • 通讯作者:
    张珍
大鼠主动脉前庭组织自律性的观察
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    生理通讯
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈彦静;李建东;马建伟等
  • 通讯作者:
    马建伟等
分布式无线网络中的自适应控制协议
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    电子学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘凯;李建东
  • 通讯作者:
    李建东
基于干扰对齐的认知MIMO
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    通信学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李钊;李建东;刘勤;申彪
  • 通讯作者:
    申彪
东北野生大豆核心种质单核苷酸多样性分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    大豆科学
  • 影响因子:
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  • 作者:
    刘晓冬;王玉民;董英山;李建东
  • 通讯作者:
    李建东

其他文献

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AI技术路线图

李建东的其他基金

面向灾害应急场景的移动信息网络弹性适变组网理论与技术
  • 批准号:
    62341111
  • 批准年份:
    2023
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无线网络的干扰管理与容量研究
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  • 批准年份:
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  • 项目类别:
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大规模宽带无线自适应ad hoc网络研究
  • 批准号:
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    联合基金项目
高速信息网络的高速无线接入技术研究
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  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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知道了

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

        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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