接触可预测的认知自组织网络动态机会路由及其稳定性度量

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61402147
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    26.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0207.计算机网络
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2017-12-31

项目摘要

The mismatch between the static spectrum allocation and the dynamic utilization of spectrum resources rigidifies the ways and means of using the networks, and also contributes to the pressure of spectrum regulation and utilization, which significantly restricts the development of future wireless networks. The spectrum-sharing based cognitive radio system has been identified as an efficient technology to change the operation mode of wireless networks from static state to dynamic adaptive state, which further solves the problem of spectrum scarcity and improves the adaptability of the existing wireless environment. This research intends to explore the joint cross-layer optimization of dynamic opportunistic routing, topology control and transmitted power allocation in cognitive radio ad hoc networks under predictable contacts. Moreover, this research builds up the joint optimized strategy to take topology control and spectrum allocation model into account, and also reveals the representational model of contact schedules as well as the mechanism of predictable contact modeling. In particular, motivated by the fundamental property of competition and time-varying nature under the spectrum-sharing environment, this research puts forward the differential game model of dynamic opportunistic multi-path routing by incorporating two traffic assignment factors such as link stability and hop numbers. Finally, this research investigates the performance evaluation approach for the stability of dynamic opportunistic routing, and further studies the mechanism to construct the inverse problem of dynamic opportunistic routing in order to show the inversion rule of the underlying stability of the proposed dynamic opportunistic routing.
静态频谱分配体制与动态频谱利用方式之间不匹配,造成了网络使用方式僵化、无线频谱规划紧张,严重制约未来无线网络发展。采用频谱共享的认知无线电系统,使网络从静态工作模式发展到动态自适应模式,可极大缓解目前频谱资源紧张造成的压力,增强网络的环境适变性。本项目拟以接触可预测的认知自组织网络动态机会路由、拓扑控制与功率分配联合跨层优化为切入点,建立网络拓扑控制与频谱分配建模联合优化策略,揭示接触调度关系表征与接触可预测建模机理。针对网络频谱环境的竞争性和时变性的基本属性,结合链路稳定性、跳数等流量分配指标,建立动态多路径机会路由微分对策模型。最后,创建动态机会路由的稳定性度量及网络性能评价方法,探索动态机会路由反问题的构造机理,揭示动态机会路由稳定性反演推理的规律。

结项摘要

随着无线通信技术的飞速发展,频谱资源日趋紧张,采用共享频谱资源的认知无线电系统使网络从静态工作模式发展到动态自适应模式,可极大缓解频谱资源紧张造成的压力。本项目以接触可预测的认知自组织网络为场景,解决了网络拓扑控制与频谱分配建模联合优化、接触调度关系表征与接触可预测建模、动态机会路由稳定性保障与反演推理等关键科学问题,本项目的主要研究进展和创新性成果概况如下:在动态机会路由、拓扑控制与功率分配联合跨层优化方面,建立了可预测接触分析模型,创建了多信道条件下考虑业务优先级的合作动态功率控制方法,提出了动态路由、非合作动态功率控制及可预测接触调度联合跨层优化策略,揭示了转发角自调节机会路由跨层优化机理;在动态多路径机会路由方面,提出了基于电磁场与社交网络的动态多路径机会路由模型,建立了基于路径稳定性与业务类型优先约束的多路径速率分配策略,实现了频谱传感器节点采用分布式功率控制实现拥塞缓解方法;在动态机会路由稳定性度量方面,创建了动态机会路由稳定性度量方法,提出了动态机会路由波动性评价机制。

项目成果

期刊论文数量(20)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(2)
一种认知无线电Ad Hoc网络零知识共享信道协议
  • DOI:
    10.13900/j.cnki.jbc.2017.02.002
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    蚌埠学院学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周健;孙丽艳;张龙
  • 通讯作者:
    张龙
基于低成本超声传感器的无线传感网生存环境地图构建研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    传感技术学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王巍;李林茂;魏丁丁
  • 通讯作者:
    魏丁丁
Joint opportunistic routing with autonomic forwarding angle adjustment and channel assignment for throughput maximization in cognitive radio ad hoc networks
具有自主转发角度调整和信道分配的联合机会路由,以实现认知无线电自组织网络中吞吐量最大化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Ad Hoc & Sensor Wireless Networks
  • 影响因子:
    0.9
  • 作者:
    Long Zhang;Fan Zhuo;Wei Huang;Chunhong Bai;Haitao Xu
  • 通讯作者:
    Haitao Xu
Analytical model for predictable contact in intermittently connected cognitive radio ad hoc networks
间歇性连接的认知无线电自组织网络中可预测接触的分析模型
  • DOI:
    10.1177/1550147716659426
  • 发表时间:
    2016-07
  • 期刊:
    International Journal of Distributed Sensor Networks
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Long Zhang;Fan Zhuo;Chunhong Bai;Haitao Xu
  • 通讯作者:
    Haitao Xu
WSN中层次型拓扑控制与网络资源配置联合设计方法
  • DOI:
    10.16383/j.aas.2015.c140398
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    自动化学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵继军;谷志群;薛亮;李志华;关新平
  • 通讯作者:
    关新平

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  • 作者:
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其他文献

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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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