未来认知异构网络的智能接入选择与动态服务质量保证技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    60971083
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    28.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0103.通信理论与系统
  • 结题年份:
    2012
  • 批准年份:
    2009
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

结合认知网络技术的自感知、自配置、自学习等智能特点,针对未来泛在的全IP异构融合网络的复杂性,本课题在国内外率先提出认知异构网络的架构,并在此基础上研究认知网络异构环境下的网络行为模型及关键技术。主要内容包括:1)设计新型的认知异构网络行为模型和具体业务的行为模型;2)研究并提出能够主动感知环境变化、具有主动学习进行自适应调整的高效的接入选择策略,对不同接入网络进行统一的协同;3)创建新的具有认知特性的动态服务质量保障方案,为业务的动态端到端QoS保障提供面向认知的智能优化方案。本课题面向未来异构融合的复杂通信网络,研究认知网络特性和下一代认知异构网络,致力于创新性的理论探索并预期具有潜在的应用价值。

结项摘要

本课题针对未来泛在的全IP异构融合网络的复杂性,结合认知网络技术的自感知、自配置、自学习等智能特点,在国内外率先提出了认知异构网络架构,并在此基础上主要对认知网络异构环境下的网络行为模型和具体业务行为模型、具有主动学习进行自适应调整的高效的接入选择策略、具有认知特性的动态服务质量保障方案,进行了深入研究并取得突破进展。. 认知异构网络作为一种智能网络,其智能认知能力不仅仅体现在网络侧,还反映在网络中的各个节点。这些节点可以自主的根据周围通信环境以及网络状态的变化来计划、判断甚至决策自己的通信行为。本课题创新性的提出了具有认知功能的网络节点iNode和移动终端iMT,并提出了认知异构网络架构及认知网络的分层行为模型,设计了此架构下的网元间的交互场景和工作流程。针对于传统蜂窝网络的融合,我们还提出了具体的认知泛域移动通信网络架构,利用认知的优势并结合各种网络的特性形成了认知协助的无缝通信。. 在异构无线网络中,接入选择是保证无线网络服务质量的重要机制,本课题对认知异构网络中的接入选择技术进行了深入研究,在总结当前研究成果的基础上,提出了具有认知特性的多接入选择参考模型,并基于数据分析和人工智能的思想提出了几种具有认知特性的接入选择新算法。所提方案能够主动感知环境,自适应的协调各个接入网络的资源,在优化网络性能的基础上保证用户在各种复杂多变的环境中获得最佳的网络服务。.提供具有QoS保障的业务是网络设计的最终目标,认知异构网络应该能够根据用户行为、网络状况等情形自适应地进行QoS控制。为此,本课题提出了一种异构网络中具有认知能力的动态QoS信令管理机制(DQSMM-NSLP),实现了基于用户本身的一种资源调配,还能根据服务器感知用户的网络状况行为来进行主动的QoS信令控制。在智能QoS路由研究方面,提出了一种基于位置信息的智能多路径QoS路由方案PIQR(Policy-based Intelligent QoS Routing),能够选择QoS性能较优的路径。. 课题组按计划顺利完成了各技术点的研究目标,基于相关研究成果,发表学术论文34篇(其中SCI检索7篇,EI检索25篇,EI待检索2篇);申请发明专利5项;在中国通信标准化协会(CCSA)完成研究课题3项;出版专著3本;培养博士和硕士研究生39人;超额完成了预期目标。

项目成果

期刊论文数量(13)
专著数量(3)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(21)
专利数量(5)
Couple Subscriber Cooperative Relaying Networks for Uplink Transmission using Hierarchical Game Approach
使用分层博弈方法进行上行链路传输的耦合用户合作中继网络
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    China Communications
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    Song Mei;Teng Yinglei;Niu Fang;Zhang Yong;Wang Li
  • 通讯作者:
    Wang Li
A Novel Energy-efficient Authentication Data Distribution Scheme for Heterogeneous Interworking Networks
一种新颖的异构互通网络节能认证数据分发方案
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Information-An International Interdisciplinary Journal
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Wang, Li;Song, Mei;Wang, Jingyao;Zhang, Yong
  • 通讯作者:
    Zhang, Yong
Behavior modeling for spectrum sharing in wireless cognitive networks
无线认知网络中频谱共享的行为建模
  • DOI:
    10.1007/s11276-012-0443-2
  • 发表时间:
    2012-11-01
  • 期刊:
    WIRELESS NETWORKS
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Teng, Yinglei;Yu, F. Richard;Zhang, Yong
  • 通讯作者:
    Zhang, Yong
基于网络编码的用户协作博弈资源分配算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    北京邮电大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    滕颖蕾;SONG Jun-de;宋梅;刘媛媛;杨睿哲;宋俊德;TENG Ying-lei;SONG Mei;LIU Yuan-yuan;YANG Rui-zhe
  • 通讯作者:
    YANG Rui-zhe
Distributed Optimal Relay Selection in Wireless Cooperative Networks With Finite-State Markov Channels
有限状态马尔可夫信道无线协作网络中的分布式最优中继选择
  • DOI:
    10.1109/tvt.2010.2041803
  • 发表时间:
    2010-02
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Vehicular Technology
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Wei, Yifei;Yu, F. Richard;Song, Mei
  • 通讯作者:
    Song, Mei

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其他文献

肌球蛋白轻链激酶介导的肌球蛋白调节轻链磷酸化研究
  • DOI:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    高文;李科;李雪萍;李亚;宋梅
  • 通讯作者:
    宋梅
无线MEC系统中队列状态感知的卸载和传输联合优化
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    宋梅
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    龚霞;魏翼飞;宋梅
  • 通讯作者:
    宋梅
基于功耗预处理优化的LED密码模板攻击研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭世泽;赵新杰;宋梅;张帆
  • 通讯作者:
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一种基于多智能体强化学习的流量分配算法
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    2019
  • 期刊:
    北京邮电大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    程超;滕俊杰;赵艳领;宋梅
  • 通讯作者:
    宋梅

其他文献

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宋梅的其他基金

面向数据增强的物联网无线传输与智能服务关键技术研究
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面向绿色的认知跨域移动通信网络架构及协作关键技术研究
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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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