基于干扰预测的IMT-Advanced多小区干扰抑制技术研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61001116
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0103.通信理论与系统
  • 结题年份:
    2013
  • 批准年份:
    2010
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

针对IMT-Advanced系统多小区干扰这一关键问题,本项目将从干扰预测的角度,研究基于干扰预测的多小区干扰抑制策略,通过滤波及时间序列等方法预测下一时刻信道状况及干扰状态等信息,在此基础上进行干扰协调、干扰规避策略的研究,为干扰抑制技术提供一个新的解决途径。研究内容包括:1)基于预测信息的小区间干扰协调策略;2)基于预测信息的波束赋型干扰抑制策略;3)基于预测信息的资源调配干扰规避策略。基于以上研究内容,针对IMT-Advance系统,本项目将提出有效的干扰预测技术,消除信道状态及干扰状况的时变性影响和资源调配的滞后性。进一步结合小区间干扰协调、波束赋形及干扰规避策略,提出基于干扰预测的高效、低复杂度的干扰抑制方案,减小小区间干扰,提高系统频谱效率和小区边缘用户性能,为IMT-Advanced系统组网及实际应用提供解决方案。

结项摘要

针对目前IMT-Advanced及后续移动通信系统面临的小区间干扰问题,本项目从预测技术研究入手,开展了基于预测的干扰抑制技术研究。项目组研究了基于卡尔曼滤波预测、多层前馈神经网络预测以及三维信道预测等技术,对信道状态信息、干扰状况、信道占用情况及业务负载状况等进行预测,可以降低信道时变性和资源调配滞后性带来的影响。.在预测信息的基础上,项目组开展了基于预测信息的小区间干扰协调、波束赋形干扰抑制、资源调配干扰规避等技术的研究。分别提出了最优小区间干扰协调频率复用方案、多波束协作频率复用方案、高能效资源调配策略、无框架网络架构及基于资源池的集中式资源管理方案等多项研究成果,可以有效降低小区间干扰、提高小区边缘用户性能,并提高有限资源的利用效率,进而创新性的构建了针对IMT-Advanced多小区环境下基于预测技术的干扰抑制总体解决方案,为解决移动通信系统中固有的小区间干扰问题提供了新的途径和思路。.基于上述创新成果,项目组在IEEE Comm. Magazine、IEEE Comm. Letters、IEEE Journal on Selected Areas in Comm.等国内外高水平学术期刊上发表期刊论文12篇,其中SCI检索6篇。项目组在IEEE Globecom、IEEE WCNC等重要的国际学术会议上发表EI检索论文10篇。此外,项目组基于创新成果已申请专利13项,其中2项已获得授权,2项专利获得PCT国际保护,1项干扰抑制技术的发明专利获得美国授权。此外,基于项目的研究成果由Springer等出版社出版专著5部,1部专著获第三届中国出版政府奖。项目研究成果向3GPP提交标准化提案39篇,被接纳13篇,共计形成4项国际标准,为本项目研究成果的后续应用打下了良好的基础,为我国在标准化竞争方面提前取得了部分领先优势。.在本项目的支持下,项目负责人于2012年晋升为博导,2013年入选北京市科技新星计划。项目组共开展国际学术交流与访问22人次,其中主办国际学术研讨会3次。项目成果中基于预测技术的资源管理与蜂窝网络架构演进研究成果也获得北京市科技新星计划的后续项目支持,进而获得科技部863 5G主题项目资助。.综上所述,本项目已按照预定计划开展,并超额实现了研究目标。取得了一系列创新成果,通过广泛的国际学术交流提升了影响力,培养了一批高水平人才。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(5)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(10)
专利数量(6)
Multilayer Feedforward Neural Network based Efficient Spectrum Occupancy Prediction Scheme for Cognitive Radio System
基于多层前馈神经网络的认知无线电系统高效频谱占用预测方案
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Journal of Computational Information Systems, 2014/01
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李皇玉;许晓东;吴宝学;陈鑫
  • 通讯作者:
    陈鑫
Improved resource allocation strategy in SU-CoMP network
SU-CoMP网络中改进的资源分配策略
  • DOI:
    10.1016/s1005-8885(10)60076-3
  • 发表时间:
    2011-08
  • 期刊:
    The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Chen Xin;Xu Xiao-dong;Li Hong-jia;Tao Xiao-feng;Tommy Svensson;Carmen Botella
  • 通讯作者:
    Carmen Botella
Analysis of subchannel reusable probability and capacity for frequency-reused femtocell networks under frequency partitioning strategy
频率划分策略下频率复用毫微微蜂窝网络子信道可复用概率和容量分析
  • DOI:
    10.1016/s1005-8885(11)60220-3
  • 发表时间:
    2012-02
  • 期刊:
    The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    TANG Hui;HU Dan;XU Xiao-dong;CI Song;TANG Hui;LI Hong-jia;HU Dan;XU Xiao-dong;CI Song
  • 通讯作者:
    CI Song
An Overview of Cooperative Communications
合作通信概述
  • DOI:
    10.1109/mcom.2012.6211487
  • 发表时间:
    2012-06-01
  • 期刊:
    IEEE COMMUNICATIONS MAGAZINE
  • 影响因子:
    11.2
  • 作者:
    Tao, Xiaofeng;Xu, Xiaodong;Cui, Qimei
  • 通讯作者:
    Cui, Qimei
Resource pooling for frameless network architecture with adaptive resource allocation
具有自适应资源分配的无框架网络架构的资源池
  • DOI:
    10.1007/s11432-013-4788-7
  • 发表时间:
    2013-02
  • 期刊:
    Science China Information Sciences
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    XU XiaoDong;WANG Da;TAO XiaoFeng;SVENSSON Tommy
  • 通讯作者:
    SVENSSON Tommy

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  • 作者:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
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智简无线网络赋能行业应用
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张平;许晓东;韩书君;牛凯;许文俊;兰岳恒
  • 通讯作者:
    兰岳恒

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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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