基于自由概率理论的宽带频谱感知及其非渐近分析

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61201164
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    25.0万
  • 负责人：
    王磊
  • 依托单位：
    南京邮电大学
  • 学科分类：
    F0102.信息系统与系统安全
  • 结题年份：
    2015
  • 批准年份：
    2012
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

Cognitive radio technology is an effective way to solve the current key problem of lacking spectrum resources. Spectrum sensing, which is the foundation of cognitive radio technology, has been widely studied by many research institutions. Practical cognitive radio systems require the wideband or entire-band spectrum sensing. Unfortunately, the majority of current algorithms mainly focuses on the narrow-band spetrum sensing, and hence current wideband sensing algorithms can not meet the practical requirement. Therefore, to realize the high performance of wideband spectrum sensing is an essential step for cognitive radio technology in the future application. Based on the free probability theory, the main goal of this project is to realize the high performance wideband spectrum sensing. Firstly, using the free probability theory which can achieve spectrum seperating in the non-commutative space while the classic math theory can not, we will design an algorithm for high performance wideband spectrum sensing. Secondly, we will seek for a fast algorithm for free deconvolution operator to reduce the complexity of spectrum sensing. Thirdly, we will verify the feature of the fast convergence of this new sensing scheme in a practical limited dimension sample space based on non-asymptotic analysis theory. This research can provide theoretical and technical support for the practical application of cognitive radio.
认知无线电技术是解决当前频谱资源匮乏这一瓶颈问题的有效手段，频谱感知是认知无线电的核心和基础，已引起国内外众多研究机构的高度关注。实际中认知无线电系统要求进行宽带或全频带感知，但目前大部分算法仅适合窄带感知，现有的宽带感知算法性能还无法满足实际需要。因此，跳出现有理论框架的束缚，实现高性能宽带频谱感知，是认知无线电技术走向实际应用的关键。本课题的主要目标是基于自由概率理论（Free Probability Theory）实现高性能宽带频谱感知：其一，利用自由概率理论在非交换空间中实现经典数学理论无法做到的谱分离，设计高性能宽带频谱感知算法；其二，探索执行自由解卷积（Free Deconvolution）算子的快速算法，降低感知复杂度；其三，进行非渐近理论分析，验证新方案在实际有限维样本空间中的快速收敛性。本研究可为认知无线电的实际应用提供理论和技术支持。

结项摘要

认知无线电（Cognitive Radio, CR）作为提高频谱利用率、解决频谱资源紧张问题的有效手段已经受到了广泛的关注和研究，它允许认知用户（Cognitive User, CU）利用主用户（Primary User, PU）的空闲授权频段进行通信。频谱感知是CR的前提和基础，其主要任务就是检测PU的授权频段是否空闲，因此频谱感知的性能对于整个CR系统来说至关重要。自由概率理论（Free Probability Theory, FPT）近年来发展迅速，它是随机矩阵理论（Random Matrix Theory, RMT）的重要分支，其主要思想是在两个随机矩阵与它们的和矩阵或乘积矩阵之间建立紧密联系，现已成为解决无线通信问题的重要工具之一。本课题将FPT和频谱感知有机结合取得了很好的研究成果，主要体现在如下三个方面：. 首先，针对现有的频谱感知算法在低信噪比或者少量采样数的情况下感知性能较差的问题，介绍了时不变感知信道下基于FPT的频谱感知算法，并提出了时变感知信道下基于FPT的频谱感知新算法。它们通过建立和求解渐近自由方程从接收样本协方差矩阵中提取出平均接收信号功率。研究结果表明，基于FPT的频谱感知算法具有快速的收敛性，能够有效提高在低信噪比和少量采样数情况下的感知性能。. 其次，针对数据融合准则会导致CU花费大量时间、能量和频谱去传输观测数据以及融合中心（Fusion Center, FC）的负载加重、响应慢等问题，提出了基于FPT的判决融合协作频谱感知新算法，CU只需要将本地判决结果通过报告信道发送给FC进行处理。结果表明，新算法的感知性能能够得到保证并且优于基于RMT的算法，即使后者使用数据融合准则。. 最后，为了降低CR系统开销以及克服非理想报告信道对协作频谱感知的影响，提出了基于FPT的分簇选择式协作频谱感知算法。一方面将分簇思想引入到频谱感知中，在簇内使用基于FPT的算法；另一方面令每个簇的簇头只发送表示PU信号存在的簇内判决结果。两者能够有效降低系统开销，提高感知性能。研究结果表明，新算法的感知性能优于使用传统OR判决融合准则的算法。

项目成果

期刊论文数量（18）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（11）
专利数量（0）
基于多尺度上下文的图像标注算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    自动化学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    周全;王磊;周亮;郑宝玉
  • 通讯作者：
    郑宝玉
Protecting sing-photon multi-mode W state from photon loss
保护单光子多模 W 态免受光子损失
  • DOI：
    10.1007/s11128-014-0754-6
  • 发表时间：
    2014-02
  • 期刊：
    Quantum Information Processing
  • 影响因子：
    2.5
  • 作者：
    Sheng Yubo;Ouyang yang;Zhou Lan;Wang Lei
  • 通讯作者：
    Wang Lei
Robust spectrum sensing algorithm based on free probability theory
基于自由概率论的鲁棒频谱感知算法
  • DOI：
    10.1002/wcm.2641
  • 发表时间：
    2016-09
  • 期刊：
    Wireless Communications & Mobile Computing
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Wang, Lei;Chen, Jianxin;Jiang, Guoping;Zheng, Baoyu
  • 通讯作者：
    Zheng, Baoyu
基于面阵的三维空间信道模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    电波科学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    孟庆民;刘传顺;王磊;郑宝玉
  • 通讯作者：
    郑宝玉
MME频谱感知算法能量效率优化分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    信号处理
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    祁磊;周亮;崔景伍;郑宝玉
  • 通讯作者：
    郑宝玉

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  • 通讯作者：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    李尚中
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  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    农业机械学报
  • 影响因子：
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  • 作者：
    王磊;廖宜涛;廖庆喜;齐天翔;张青松;王宝山
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  • 影响因子：
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  • 作者：
    王亚凤;何瑞杰;颜小捷;王磊;李典鹏;黄永林
  • 通讯作者：
    黄永林

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面向MDMA太赫兹系统的海量视频智能传输研究
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    青年科学基金项目

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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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