基于内容感知的D2D异构网络绿色资源分配与缓存协同技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61601181
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    19.0万
  • 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

This proposal focuses on the data-sharing scenario of D2D users that are densely deployed and have similar service requests. We provide a more individualized, fine-grained optimization design for green resource allocation and cooperative caching by exploring a dimension that has been often overlooked so far, i.e., users' context. Firstly, the system model of D2D heterogeneous networks is based on the Poisson point process (PPP) stochastic geometry theory. We investigate how key system parameters such as energy efficiency are affected by interference distribution models. Then, we adopt Bayesian network and collaborative filtering to mine users' individual characteristics and design a prediction model for user’s context information. Finally, under practical constraints of battery capacity and caching capability, we have realized dynamic matching between resource allocation with interference level, channel condition, and service type by developing context-aware energy-efficient resource allocation and cooperative caching design. The achievements of this proposal have broken through the limitations of conventional models such as single type of service, scenario, and user. By taken into consideration the application scenario, service type, and user behavior that have caused the D2D communication demands, we not only develop a holistic framework for context-aware resource allocation design, but also provide a novel way for solving the high energy consumption problem faced by smart phones.
本课题针对密集部署的、具有相似业务请求的D2D用户数据共享场景,从内容感知的角度,提出了更具个性化、精细化的绿色资源分配与缓存协同优化方案。首先,基于PPP随机几何理论建立D2D异构网络系统模型,分析能效等关键参数随干扰模型变化的缩放规律;其次,利用贝叶斯网络和协同过滤算法,挖掘用户个性特征,建立用户内容请求预测模型;最后,在移动终端电池容量和缓存容量受限的条件下,通过设计基于内容感知的绿色资源分配与缓存协同算法,实现资源使用与干扰环境、信道状态、业务内容之间的动态适配,从而大幅度提升能效性能与用户体验。本课题的研究,突破了传统模型单一业务、单一场景、单一用户类型的局限性,通过考虑产生D2D通信需求的应用场景、业务类型和用户行为,不但形成了一套从内容感知角度优化资源分配的整体性框架,而且为解决智能移动终端的高能耗问题提供了一种新的研究思路和方法。

结项摘要

本课题针对密集部署的、具有相似业务请求的D2D用户数据共享场景,从内容感知的角度,提出了更具个性化、精细化的绿色资源分配与缓存协同优化方案。首先,建立le1单跳和多跳D2D异构网络系统模型,分析能效等关键参数随干扰模型变化的缩放规律;其次,利用机器学习和大数据分析,挖掘用户个性特征,建立用户内容请求预测模型;最后,在移动终端电池容量和缓存容量受限的条件下,通过设计基于内容感知的绿色资源分配与缓存协同算法,实现资源使用与干扰环境、信道状态、业务内容之间的动态适配,从而大幅度提升能效性能与用户体验。本课题的研究,突破了传统模型单一业务、单一场景、单一用户类型的局限性,通过考虑产生D2D通信需求的应用场景、业务类型和用户行为,不但形成了一套从内容感知角度优化资源分配的整体性框架,而且为解决智能移动终端的高能耗问题提供了一种新的研究思路和方法。本项目总体进展顺利,在项目支持下,发表论文30篇,包括21篇IEEE系列的本领域国际权威SCI期刊论文,7篇ESI前1%高被引论文,获得4项最佳论文奖。申请发明专利23项;培养博士生1名(其中在读1名),硕士生14名(其中在读10名,毕业4名);获得教育部自然科学二等奖1项。

项目成果

期刊论文数量(23)
专著数量(0)
科研奖励数量(7)
会议论文数量(6)
专利数量(23)
LEARN TO CACHE: MACHINE LEARNING FOR NETWORK EDGE CACHING IN THE BIG DATA ERA
学习缓存:大数据时代网络边缘缓存的机器学习
  • DOI:
    10.1109/mwc.2018.1700317
  • 发表时间:
    2018-06-01
  • 期刊:
    IEEE WIRELESS COMMUNICATIONS
  • 影响因子:
    12.9
  • 作者:
    Chang, Zheng;Lei, Lei;Ristaniemi, Tapani
  • 通讯作者:
    Ristaniemi, Tapani
SAGECELL: Software-Defined Space-Air-Ground Integrated Moving Cells
SAGECELL:软件定义的天-空-地一体化移动单元
  • DOI:
    10.1109/mcom.2018.1701008
  • 发表时间:
    2018-08
  • 期刊:
    IEEE Communications Magazine
  • 影响因子:
    11.2
  • 作者:
    Zhenyu Zhou;Junhao Feng;Chuntian Zhang;Zheng Chang;Yan Zhang;Kazi Mohammed Saidul Huq
  • 通讯作者:
    Kazi Mohammed Saidul Huq
Access Control and Resource Allocation for M2M Communications in Industrial Automation (ESI 前1%高被引)
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Industrial Informatics
  • 影响因子:
    12.3
  • 作者:
    Zhenyu Zhou;Yufei Guo;Yanhua He;Xiongwen Zhao;Wael M. Bazzi
  • 通讯作者:
    Wael M. Bazzi
Energy-Efficient Matching for Resource Allocation in D2D Enabled Cellular Networks (ESI 前1%高被引)
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Vehicular Technology
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Zhenyu Zhou;Kaoru Ota;Mianxiong Dong;Chen Xu
  • 通讯作者:
    Chen Xu
Energy-Efficient Stable Matching for Resource Allocation in Energy Harvesting-Based Device-to-Device Communications
基于能量收集的设备到设备通信中资源分配的节能稳定匹配
  • DOI:
    10.1109/access.2017.2678508
  • 发表时间:
    2017-03
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    周振宇;高彩霞;许晨;TAO CHEN;张迪;SHAHID MUMTAZ
  • 通讯作者:
    SHAHID MUMTAZ

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

Game-Theoretical Energy Management for Energy Internet With Big Data-Based Renewable Power Forecasting
基于大数据的可再生能源电力预测的能源互联网博弈论能源管理
  • DOI:
    10.1109/access.2017.2658952
  • 发表时间:
    2017-02
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    周振宇;熊飞;BIYAO HUANG;许晨;焦润海;廖斌;尹忠东;JIANQI LI
  • 通讯作者:
    JIANQI LI
长壁工作面矸石充填开采沉陷控制效果的初步分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中国科技论文在线
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭广礼;缪协兴;查剑锋;马占国;周振宇
  • 通讯作者:
    周振宇
CaO/Al_2O_3比对高铝钢连铸保护渣凝固结晶行为的影响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    过程工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周振宇;黄雅萍;唐萍;文光华
  • 通讯作者:
    文光华
PRL-3 facilitates Hepatocellular Carcinoma progression by co-amplifying with and activating FAK.
PRL-3 通过与 FAK 共扩增并激活 FAK 促进肝细胞癌进展
  • DOI:
    10.7150/thno.42069
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Theranostics
  • 影响因子:
    12.4
  • 作者:
    周启明;周倩蕾;刘青华;何张海;颜永聪;林坚宏;陈政;何传超;毛凯;王捷;周振宇;肖治宇;张建龙
  • 通讯作者:
    张建龙
溶组织内阿米巴体外吞噬杀灭肿瘤细胞的显微动态特征
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    肿瘤防治研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    梁荣感;周振宇;徐庆;戴支凯;罗伟生
  • 通讯作者:
    罗伟生

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

周振宇的其他基金

基于用户需求感知的5G异构网络无线资源管理关键技术研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    57 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

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]
      
关闭
close
客服二维码