基于LAA的认知蜂窝网络设计理论与优化研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61601247
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    21.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0102.信息系统与系统安全
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2019-12-31

项目摘要

With the rapid development of information technologies, the next generation wireless cellular networks need to address technical scenarios including seamless wide-area coverage and hot-spot high-capacity. Licensed spectrum becomes inadequate to support the explosive growth of wireless data traffic, impeding the development of wireless cellular networks. In this project, we study the fundamental theory and key technologies of licensed-assisted-access (LAA) using cognitive cellular networks, where spectrum sharing technique is adopted to extend radio spectrum resource. By investigating the mechanism of deep spectrum sharing between the LAA cellular networks and the legacy networks in 5GHz unlicensed bands, we propose efficient spectrum sharing theory for heterogeneous networks by introducing active spectrum grabbing, access and vacating based on spectrum sensing. According to the protocol design of spectrum sharing in unlicensed bands, we establish the theory of mathematical modelling and performance analysis for the protocol. Considering the service requirement and legacy networks offloading, the multi-dimensional joint optimization theory for spectrum sharing protocol is proposed, fulfilling a high utilization of unlicensed bands. This project aims to establish the fundamental theory of LAA using cognitive cellular networks and propose the novel spectrum sharing techniques that can profoundly improve the capacity of wireless cellular networks, realizing a full access of licensed and unlicensed bands for wireless cellular networks. The achievements of this project will provide theoretical reference and technique support for sustainable development of next generation wireless cellular networks.
随着信息技术的发展,连续广域覆盖和热点高容量等场景对下一代无线蜂窝网络容量提出了极高的要求。仅依靠授权频谱将不足以支持快速增长的数据流量,成为无线蜂窝网络发展的重大瓶颈。本项目利用频谱共享技术拓展蜂窝网络频谱资源,研究基于授权协助接入(LAA)的认知蜂窝网络基础理论和关键技术。通过研究LAA蜂窝网络与5GHz非授权频段上免授权网络的深度频谱共享机理,提出基于频谱感知进行主动频谱捕捉、接入和释放的异构网络间高效频谱共享理论;基于频谱共享协议设计,建立协议的数学建模和性能分析理论;构建面向用户需求及负载可切换的多维联合优化理论,实现无线蜂窝网络对非授权频谱的高效利用。通过本项目的研究将建立基于LAA的认知蜂窝网络设计基础理论,研究并突破能够大幅度提升无线蜂窝网络容量的频谱共享技术,实现无线蜂窝网络对授权频谱和非授权频谱的全面接入,为我国未来无线蜂窝网络的可持续发展提供重要的理论基础及技术支撑。

结项摘要

本项目旨在利用频谱共享技术拓展无线蜂窝网络可利用的频谱资源,研究基于授权协助接入(LAA)的认知蜂窝网络基本理论和关键技术。在机会型LAA频谱共享方面,对LAA-LTE系统与5GHz免授权频段上现行的WiFi系统间深度共享机理进行了研究,提出了基于频谱感知进行主动频谱捕捉、接入和释放的MAC层接入协议,实现了信道容量和时延性能的量化和近似;建立了协议参数和系统资源配置优化模型和优化算法,以保证LAA与WiFi系统间公平、高效的频谱共享;利用机器学习技术提出了LAA异构网络资源配置和分布式动态网络接入联合优化,实现了LAA用户网络接入和资源配置对网络环境变化的快速响应;面向LAA用户的QoS需求,建立了用户网络接入和物理资源配置的联合优化,实现了可支持QoS用户数的最大化。在共存型LAA与WiFi系统间的频谱共享方面,通过量化PHY-MAC跨层性能,揭示了共存型LAA的反射传输对WiFi系统性能的影响;为共存型LAA设备设计了基于随机序列的反射传输机制,实现了免用户间协作、低主次系统间信令传递需求和用户规模可扩展的多用户接入技术。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(5)
专利数量(3)
Licensed-Assisted Access for LTE in Unlicensed Spectrum: A MAC Protocol Design
非授权频谱中 LTE 的授权辅助接入:MAC 协议设计
  • DOI:
    10.1109/jsac.2016.2605959
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    IEEE Journal on Selected Areas in Communications
  • 影响因子:
    16.4
  • 作者:
    Han Shiying;Liang Ying Chang;Chen Qian;Soong Boon Hee
  • 通讯作者:
    Soong Boon Hee
QoS-Aware User Association and Resource Allocation in LAA-LTE/WiFi Coexistence Systems
LAA-LTE/WiFi 共存系统中的 QoS 感知用户关联和资源分配
  • DOI:
    10.1109/twc.2019.2904257
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Wireless Communications
  • 影响因子:
    10.4
  • 作者:
    Tan Junjie;Xiao Sa;Han Shiying;Liang Ying Chang;Leung Victor C M
  • 通讯作者:
    Leung Victor C M
Performance improvement of NOMA visible light communication system by adjusting superposition constellation: a convex optimization approach
通过调整叠加星座来提高NOMA可见光通信系统的性能:一种凸优化方法
  • DOI:
    10.1364/oe.26.029796
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Optics Express
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Ren Hao;Wang Zixiong;Du She;He Yuxuan;Chen Jian;Han Shiying;Yu Changyuan;Xu Chao;Yu Jinlong
  • 通讯作者:
    Yu Jinlong
A Low-Complexity Resource Allocation for Multiple Access Passive IoT System
多路访问无源物联网系统的低复杂度资源分配
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Electronics
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Shiying Han;Zixiong Wang
  • 通讯作者:
    Zixiong Wang
Accuracy analysis and improvement of visible light positioning based on VLC system using orthogonal frequency division multiple access
基于正交频分多址VLC系统的可见光定位精度分析与改进
  • DOI:
    10.1093/ehjdh/ztac076.2788
  • 发表时间:
    2022-12-22
  • 期刊:
    Optics Express
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Yitong Xu;Zixiong Wang;Peixi Liu;Jian Chen;Shiying Han;Changyuan Yu
  • 通讯作者:
    Changyuan Yu

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其他文献

其他文献

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智能反射表面辅助的共生无线电系统设计理论与资源优化研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    57 万元
  • 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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