异步无线传感网络高效路由协议的研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61379130
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    75.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0208.物联网及其他新型网络
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Wireless sensor network (WSN) is one of the key technologies of the state's strategic emerging industry. WSNs with asynchronous sleep/wake scheduling mechanism have the advantage of low energy consumption in the scenario of low network traffics. However, due to the asynchronous sleep/wake schedules of the sensor nodes it brings great challenge for a routing protocol in the collection and dissemination of the network state, and the design of the forwarding strategy. This project mainly concentrates on how to solve the key issues of efficient opportunistic routing and broadcast in asynchronous WSNs. In efficient opportunistic routing, firstly, we propose a series of schemes with low cost to estimate the global transmission cost from a node to the sink node and construct a virtual coordinate system to guide the forwarding direction of a data packet. Then, we propose a series of efficient relay selection schemes to balance the global transmission cost and the waiting cost in the local context. Finally, we propose a series of algorithms to select a proper candidate set for each node to make the opportunistic routing more energy efficiency. In efficient broadcast, firstly, we propose three broadcast strategies which all based on the global optimal broadcast tree: opportunity cooperation broadcast based on the global optimal transmission cost tree, take both transmission cost and waiting cost into account to set the optimal broadcast tree and end-to-end delay constrained broadcast, Then, we propose the adaptive broadcast strategies and the opportunistic broadcast strategies which guided by the global cost, which are based on the static characteristics of the networks. Finally, we propose the reliable broadcast strategies in asynchronous WSNs which based on network coding, cross layer opportunistic cooperation and receiver initiated handshake schemes.
无线传感网络是国家战略性新兴产业的关键核心技术之一。采用异步睡眠调度的无线传感网络在低流量等场景下具有低能耗等优势,但节点异步睡眠给路由协议所需的网络状态收集与传播、转发策略的设计带来很大挑战。本项目主要研究异步无线传感网络高效机会路由、全网广播亟待解决的关键问题。在高效机会路由问题上,首先设计系列低开销方法对节点到基站的全局传输代价进行估计,建立虚拟坐标系统指引数据包的转发方向。然后通过高效的单跳决策方案对全局的传输代价与单跳的局部等待代价进行平衡。最后设计系列算法优化候选节点集合进一步提高路由性能。在高效全网广播问题上,首先提出基于全局传输代价最优树的机会合作广播策略、综合考虑传输代价和等待代价的最优广播树策略、端到端时延受限的广播策略。然后提出依据网络静态特征的自适应广播策略、基于全局代价引导下的机会广播策略。最后提出基于网络编码、跨层机会合作与接收端启动的握手机制的可靠广播策略。

结项摘要

无线传感网络是国家战略性新兴产业的关键核心技术之一。采用异步睡眠调度的无线传感网络在低流量等场景下具有低能耗等优势,但节点异步醒来给路由协议所需的网络状态收集与传播、转发策略的设计带来很大挑战。本项目紧扣异步无线传感网络机会路由与全网广播的关键性能指标(如时延、能耗、传输成功率),针对影响网络性能的局部与全局优化问题展开深入研究。(1)在高效机会路由协议的研究中,提出更加准确且易于维护的虚拟坐标系统,在局部重点考虑网络动态性对候选节点优先级的影响,进一步优化候选节点集合。代表性的成果有: ①考虑等待代价的最优候选节点集合的构建算法;②基于切换转发策略的能量最优候选序列选择算法;③地理路由中单跳时延与转发路径跳数的平衡算法。(2)在高效全网广播问题上,对于全局优化问题,重点研究代价最优广播树的构建;对于局部优化问题,重点研究如何设计更为高效的节点间协作机制来应对广播过程的动态性。代表性成果有:①时延受限的基于广播树的高效广播协议;②基于覆盖效率的高效广播协议;③基于动态指派的高效广播协议;④基于网络编码的高效多跳广播协议;⑤基于网络编码与调度生成树的广播协议。

项目成果

期刊论文数量(16)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(7)
专利数量(0)
A Spatial Mashup Service for Efficient Evaluation of Concurrent k-NN Queries(CCF A类)
  • DOI:
    doi10.1109/tc.2015.2485215
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Computers
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Detian Zhang;Chi-Yin Chow;Qing Li;Xinming Zhang;Yinlong Xu
  • 通讯作者:
    Yinlong Xu
Optimizing Opportunistic Routing in Asynchronous Wireless Sensor Networks
优化异步无线传感器网络中的机会路由
  • DOI:
    10.1109/lcomm.2017.2729557
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    IEEE Communications Letters
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xinguo Wang;Xi Wu;Xinming Zhang
  • 通讯作者:
    Xinming Zhang
Dynamic Delegation based Efficient Broadcast Protocol for Asynchronous Wireless Sensor Networks
基于动态委派的异步无线传感器网络高效广播协议
  • DOI:
    10.1109/lcomm.2016.2550448
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    IEEE Communications Letters
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xinming Zhang;Xiaoxue Jia;Fan Yan
  • 通讯作者:
    Fan Yan
Interference-based Topology Control Algorithm for Delay-constrained Mobile Ad hoc Networks(CCF A类,ESI热点论文(全球0.1%)、高引论文(全球1%))
  • DOI:
    10.1109/tmc.2014.2331966
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Mobile Computing
  • 影响因子:
    7.9
  • 作者:
    Xinming Zhang;Yue Zhang;Fan Yan;Athanasios V. Vasilakos
  • 通讯作者:
    Athanasios V. Vasilakos
Flooding With Network Coding Under a Schedule-Based Spanning Tree in Low-Duty-Cycle Wireless Sensor Networks
低占空比无线传感器网络中基于调度的生成树下的网络编码泛洪
  • DOI:
    10.1109/lwc.2017.2771357
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    IEEE Wireless Communications Letters
  • 影响因子:
    6.3
  • 作者:
    Fan Yan;Xinming Zhang;Hui Zhang
  • 通讯作者:
    Hui Zhang

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其他文献

时延受限且能量高效的无线传感网络跨层路由
  • DOI:
    10.1021/acs.est.0c00957
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    软件学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王辛果;张信明;陈国良
  • 通讯作者:
    陈国良
基于竞争允许TDMA的无线传感器MAC层协议
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机工程
  • 影响因子:
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  • 作者:
    张信明;刘道科;阙灿;赵志伟
  • 通讯作者:
    赵志伟
能量驱动的移动Ad Hoc网络概率组播路由协议
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    干国政;陈国良;张信明;赵志伟
  • 通讯作者:
    赵志伟
一种移动Ad Hoc网络综合选路基准(英文)
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Journal of Software
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邹丰富;张信明;史栋;王恩博
  • 通讯作者:
    王恩博
基于飞思卡尔i.MX31的Standalone开发平台设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张信明;杨仲唱
  • 通讯作者:
    杨仲唱

其他文献

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张信明的其他基金

毫米波车载网络高效路由协议的研究
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    63.0 万元
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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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