区域吞吐能效导向的RF能量收集认知无线传感器网络分簇节能设计研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61901102
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0104.通信网络
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Cognitive radio sensor networks (CRSNs) with RF energy harvesting can achieve both energy efficiency and spectrum efficiency, and they have been potential solutions for data gathering and event monitoring. Current energy-efficient clustering design for CRSNs cannot deal with the new challenges brought by intermittency and randomness of available energy in nodes. Inspired by the idea which first formulates optimization programming then designs distributed algorithms and by the method which combines theoretical analysis and platform simulation, this project researches on the design of energy-efficient clustering solutions specialized for CRSNs with RF energy harvesting to ensure the implementation of the designed solutions: (1) Area throughput energy efficiency is modeled to comprehensively evaluate the coverage quality, throughput, ability of prolonging network lifetime and other metrics of the designed energy-efficient solutions; (2) Aiming at maximizing area throughput energy efficiency, constrained optimal uneven clustering programming is formulated and optimal parameter configuration is acquired to guide the design of distributed clustering algorithms; (3) By utilizing local common control channel to exchange information between neighboring nodes, cross-layer geographical routing protocol, channel assignment and scheduling mechanism are developed to achieve efficient data aggregation. The successful implementation of this project will provide theoretical basis and technological support for energy-efficient clustering design in CRSNs with RF energy harvesting.
RF能量收集认知无线传感器网络(Cognitive Radio Sensor Networks, CRSNs)兼顾能效与谱效,是数据收集与事件监控的潜在解决方案。现有CRSNs节能设计无法应对节点可用能量的间歇性与随机性施加的新约束,因此,本课题拟采用理论分析与平台仿真相结合的实验方法、按照从最优规划构建到分布式算法设计的研究思路,对RF能量收集CRSNs分簇节能设计展开研究,保证设计方案落地可实施:(1)建模区域吞吐能效,全面度量节能设计的覆盖质量、吞吐量及延长网络寿命的能力等;(2)构建最大化区域吞吐能效的受限最优非均匀分簇规划,获取最优参数配置,指导分布式分簇算法设计;(3)设计基于局部公共控制信道信息交换的跨层地理路由协议及信道分配与调度机制,实现数据的有效汇聚。本课题的成功实施将为RF能量收集CRSNs分簇节能设计提供理论依据与技术支撑。

结项摘要

RF能量收集(Energy Harvesting, EH)认知无线传感器网络(Cognitive Radio Sensor Networks, CRSNs)兼顾能效与谱效,是未来物联网数据收集与事件监控的潜在解决方案。针对现有研究无法应对节点可用能量的间歇性与随机性施加的新约束,本项目对RF EH-CRSNs分簇节能设计展开研究以实现网络性能最优化,具体包括:(1) 为RF EH-CRSNs建模区域吞吐能效专用性能优化指标,全面评价并指导分簇跨层路由协议设计。(2) 以区域吞吐能效为指引,构建最优非均匀分簇规划,获取网络参数配置并指导分布式分簇设计。(3) 设计基于局部公共控制信道信息交换的跨层地理路由协议及信道分配与调度机制,实现数据的有效汇聚。本项目的成功实施为RF EH-CRSNs分簇节能设计提供理论依据与技术支撑,得到的重要结果如下:(1) 使用定性分析与仿真平台定量评价结合方法拟合并识别出最优的非线性EH模型,该模型可广泛用于量化RF EH-CRSNs节点收集到的能量值,为EH相关研究奠定模型基础。(2) 为使用混合能量存储单元的EH-CRSNs节点建立可用能量队列演进模型,与得到的能量覆盖效率建模结果联合建模区域吞吐能效。(3) 将区域吞吐能效解耦为在保证高包递交率及网络覆盖条件下的网络能耗均衡问题,构建优化上述目标的最优均匀和非均匀分簇规划,使用群智能算法及概率统计理论推导等方法获取各种网络场景下的最优簇数及最优簇半径设置,控制分布式分簇协议设计的信息交换范围并影响簇头选取标准的制定。(4) 为多跳CRSNs非均匀分簇协议提出包含频谱感知、簇头选取及簇构建、多跳簇间路由建立和数据传输4个步骤的执行框架。针对框架内的各步骤,通过参考示例分析应考虑的关键因素及各因素间的组合关系,并提供了有效的设计技巧。(5) 利用节点在所有感知到的空闲信道上的概率广播与监听方法初始化局部公共控制信道,并使用节点可用信道的空闲检测准确率优化公共控制信道选取。(6) 提出基于可变长度时分多址接入帧结构的业务驱动型分簇协议,赋予事件驱动型业务更高的优先级,保证分簇的合理性和事件传输的及时性。本项目的研究成果将为RF EH-CRSNs的落地实施奠定坚实的理论基础。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(2)
An Energy Balance-Oriented Clustering Routing Protocol for Cognitive Radio Sensor Networks
面向能量平衡的认知无线电传感器网络分簇路由协议
  • DOI:
    10.1109/jsen.2022.3206168
  • 发表时间:
    2022-11
  • 期刊:
    IEEE Sensors Journal
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Jihong Wang;Conghui Li
  • 通讯作者:
    Conghui Li
Traffic-driven ions motion optimization-based clustering routing protocol for cognitive radio sensor networks.
用于认知无线电传感器网络的基于流量驱动离子运动优化的聚类路由协议
  • DOI:
    10.1371/journal.pone.0272505
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    PLOS ONE
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Wang, Jihong;Ni, Hao;Ge, Yiyang;Li, Shuo
  • 通讯作者:
    Li, Shuo
ECE: A Novel Performance Evaluation Metric for Clustering Protocols in Cognitive Radio Sensor Networks
ECE:认知无线电传感器网络中集群协议的新颖性能评估指标
  • DOI:
    10.1109/jiot.2020.3019268
  • 发表时间:
    2021-02-01
  • 期刊:
    IEEE INTERNET OF THINGS JOURNAL
  • 影响因子:
    10.6
  • 作者:
    Wang, Jihong;Li, Shuo
  • 通讯作者:
    Li, Shuo
A Radio Frequency Energy Harvesting-Based Multihop Clustering Routing Protocol for Cognitive Radio Sensor Networks
一种基于射频能量收集的认知无线电传感器网络多跳集群路由协议
  • DOI:
    10.1109/jsen.2022.3156088
  • 发表时间:
    2022-04-01
  • 期刊:
    IEEE SENSORS JOURNAL
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Wang, Jihong;Ge, Yiyang
  • 通讯作者:
    Ge, Yiyang
RF energy harvesting schemes for intelligent reflecting surface-aided cognitive radio sensor networks.
用于智能反射表面辅助认知无线电传感器网络的射频能量收集方案
  • DOI:
    10.1038/s41598-022-26853-0
  • 发表时间:
    2022-12-28
  • 期刊:
    Scientific reports
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
  • 通讯作者:

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  • 通讯作者:
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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

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          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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