认知无线传感器网络的关键组网协议设计与优化

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61673371
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    62.0万
  • 负责人：
    郑萌
  • 依托单位：
    中国科学院沈阳自动化研究所
  • 学科分类：
    F0303.系统建模理论与仿真技术
  • 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

With the fast proliferation of wireless technologies, the license-exempt 2.4GHz ISM band is becoming overcrowded. As a result, the transmission performance of the wireless sensor networks over 2.4 GHz ISM band cannot be guaranteed. Cognitive radio technology allows secondary users to access the licensed-bands while not disturbing the normal operation of primary users, which presents a promising direction to improve the transmission performance of wireless sensor networks. To address the inherent confliction between performance promotion via cognitive function and the requirement of low-overhead networking, this project will solve the following three key scientific problems: the design of channel rendezvous algorithms with the local information, the mode adaptation of the hybrid multimode networking protocols, and the cognitive-networking-modeling-based cross-layer optimization. To this end, this project will propose a computation over multi-access channel based distributed spectrum sensing protocol, spectrum-agile energy-aware hybrid MAC and routing protocols, and a mathematical-decomposition-based optimization method for protocol parameters. All of these contributions constitute the systematic design and optimization method of key networking protocols in cognitive radio sensor networks. Further, a GNUradio-based platform for physical experiments will be developed to demonstrate the efficiency of the proposed key networking protocols for cognitive radio sensor networks. This project will serve as a solid theoretical foundation for building self-organizing and energy efficient cognitive radio sensor networks with high transmission performance.
随着无线技术的快速发展，开放2.4 GHz ISM频段变得越来越拥挤，无线传感器网络的传输性能无法保证。认知无线电技术允许非授权用户在不影响授权用户正常通信的情况下接入授权频段，为提升无线传感器网络的传输性能提供了新的研究思路。针对认知性能提升和组网低开销之间的矛盾，本项目将解决基于局部信息的信道汇合算法设计、多体制混杂组网协议的体制调整机制设计和基于认知组网协议建模的跨层优化等关键科学问题，拟提出包括基于多址计算理论的分布式频谱感知协议、具有频谱和能量意识的多体制混杂MAC和路由协议以及基于数学分解的协议参数优化方法的认知无线传感器网络关键组网协议设计与优化方法。在此基础上，设计和开发基于GNUradio的物理实验平台，验证本项目所提出的认知无线传感器网络关键组网协议的有效性。本项目的成功开展将为设计自组织、低能耗、高性能的认知无线传感器网络提供坚实的理论基础。

结项摘要

认知无线电为提升传统无线传感器网络的传输性能提供了新的研究思路。考虑认知组网过程的低能耗、低开销、自组织等要求，本项目从“认知组网协议设计”、“认知组网优化”、“认知无线网络共存”三个层面系统地研究了认知无线传感器网络的协议设计与优化方法。. (1) 认知组网协议设计：针对受限带宽难以满足大规模、高并发无线传感器网络的实时、可靠接入问题，提出一套基于认知的无线传感器网络组网协议，具体包括频谱感知协议，认知MAC协议，认知时-空接入协议，认知分簇协议设计，认知路由协议。. (2) 认知组网优化：考虑资源严格受限认知无线传感器网络难以保持数据的安全、可靠传输的问题，提出一系列组网优化方法，具体包括实时传输调度算法，资源优化分配方法，中继部署策略，恶意设备检测方法。. (3) 认知无线网络共存：针对2.4 GHz ISM频段的多异构无线网络共存问题，提出了基于生物控制论的认知网络共存方法；并进一步针对一般性TDMA多网共存问题，提出了基于共存容限分析的资源分配方法。. 综上，项目所取得的研究成果覆盖了项目任务书的全部内容，在国内外一流学术期刊和主要国际会议发表论文40篇，授权和申请专利10项。

项目成果

期刊论文数量（19）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（4）
专利数量（10）
A novel ecology-based coexistence scheme for heterogeneous cognitive radio networks over TV white space
一种新颖的基于生态的电视空白频段异构认知无线电网络共存方案
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    IET Communications
  • 影响因子：
    1.6
  • 作者：
    Min Song;Meng Zheng
  • 通讯作者：
    Meng Zheng
Compressive Subspace Learning Based Wideband Spectrum Sensing for Multiantenna Cognitive Radio
基于压缩子空间学习的多天线认知无线电宽带频谱感知
  • DOI：
    10.1109/tvt.2019.2915269
  • 发表时间：
    2019-07-01
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY
  • 影响因子：
    6.8
  • 作者：
    Gong, Tierui;Yang, Zhijia;Zheng, Meng
  • 通讯作者：
    Zheng, Meng
Coded grouping-based inspection algorithms to detect malicious meters in neighborhood area smart grid
基于编码分组的检测算法检测邻里智能电网中的恶意电表
  • DOI：
    10.1016/j.cose.2018.05.004
  • 发表时间：
    2018-08
  • 期刊：
    Computers & Security
  • 影响因子：
    5.6
  • 作者：
    Xiaofang Xia;Wei Liang;Yang Xiao;Meng Zheng
  • 通讯作者：
    Meng Zheng
Relay Node Placement in Wireless Sensor Networks: From Theory to Practice
无线传感器网络中的中继节点放置：从理论到实践
  • DOI：
    10.1109/tmc.2019.2962674
  • 发表时间：
    2021-04
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Mobile Computing, In Press (DOI: 10.1109/TMC.2019.2962674)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Wei Liang;Chaofan Ma;Meng Zheng;Longxiang Luo
  • 通讯作者：
    Longxiang Luo
PSH: A Pruning and Substitution Based Heuristic Algorithm for Relay Node Placement in Two-Tiered Wireless Sensor Networks
PSH：一种基于修剪和替换的启发式算法，用于两层无线传感器网络中的中继节点放置
  • DOI：
    10.1007/s11277-016-3694-x
  • 发表时间：
    2017-06-01
  • 期刊：
    WIRELESS PERSONAL COMMUNICATIONS
  • 影响因子：
    2.2
  • 作者：
    Ma, Chaofan;Liang, Wei;Zheng, Meng
  • 通讯作者：
    Zheng, Meng

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其他文献

基于下一跳变化的细粒度路由事件识别方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    华中科技大学学报（自然科学版）
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    郑萌;张沛;黄小红;袁晟
  • 通讯作者：
    袁晟
Energy-aware utility optimization for joint multi-path routing and MAC layer retransmission control in TDMA-based wireless sensor networks
基于 TDMA 的无线传感器网络中联合多路径路由和 MAC 层重传控制的能量感知效用优化
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    International Journal of Sensor Networks
  • 影响因子：
    1.1
  • 作者：
    郑萌;梁炜;于海斌;肖扬
  • 通讯作者：
    肖扬
认知无线传感器网络的协作频谱感知
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    信息与控制
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    许驰;郑萌;梁炜;于海斌
  • 通讯作者：
    于海斌
基于非光滑表面与涡流干扰的车身气动减阻方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    中国机械工程
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杨易;郑萌;黄剑锋;聂云
  • 通讯作者：
    聂云
新型认知无线传感器网络的吞吐量分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    软件学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    许驰;郑萌;梁炜;于海斌
  • 通讯作者：
    于海斌

其他文献

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郑萌的其他基金

工业无线网络的设计与优化
  • 批准号：
  • 批准年份：
    2020
  • 资助金额：
    120 万元
  • 项目类别：
    优秀青年科学基金项目
面向工业测控应用的无线传感网合作中继策略研究
  • 批准号：
    61304263
  • 批准年份：
    2013
  • 资助金额：
    25.0 万元
  • 项目类别：
    青年科学基金项目

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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