认知车载网络中基于协作频谱感知的安全信息快速传播机制研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61371113
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    80.0万
  • 负责人：
    章国安
  • 依托单位：
    南通大学
  • 学科分类：
    F0104.通信网络
  • 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

Safety information that is disseminated rapidly and unfailingly can warn the traffic accident in transportation network.The cognitive vehicular networks that can provid additional spectrum resource for disseminating safety information in real-time,become the research fucous gradually in intelligent transportation. Firstly,the temporal coherency aware spectrum sensing algorithm will be proposed based on the time correlation between the pre-vehicles and the post-vehicles under the given road topology map. The spatio coherency aware spectrum sensing algorithm will also be proposed based on the space correlation.And the spatio-temporal correlation cooperative spectrum sensing algorithm will be researched in depth for overcomeing the Doppler Shift in highly mobile scenarios. Secondly, the high-density transportation safety information data can be fused based on temporal coherency and spared by stochastic matrix for decrease the dissemination data redundancy in cluster. The broadcast channel load can be predicted by the fair scheduling algorithm in cluster head. And the spatio-temporal correlation based a new broadcast protocol will be proposed for broadcasting safety information rapidly in cluster. After all, for safety information dissemination rapidly crossing the clusters, a cooperative dissemination mode based on data flow will be proposed using the V2V and V2I dynamically. The load-balancing routing algorithm in multipath with spectrum hole assignment also will be studied by cross-layer optimizing. The project survey can expand the theory in the cognitive vehicular networks and help to advance the intelligent transportation system development and application in the future.
交通安全信息的快速可靠传播能够及时预警交通事故。能为安全信息实时传播机会地提供额外频谱的认知车载网络正逐渐成为智能交通领域的研究热点。项目首先基于车节点行使道路拓扑结构，研究基于时间顺序性的时序频谱检测算法和基于空间位置关联性的空间频谱检测算法，进而提出时空关联的协作频谱检测算法及管理策略，克服高速移动下的多普勒频移效应。随后，提出基于生成树算法的车节点簇簇首推举策略，研究簇内高密度安全信息的数据融合策略和稀疏化处理算法，减小安全信息冗余性。提出基于信道负载率预测的动态频谱空洞分配算法及其时空关联的簇内信息快速广播协议。针对安全信息的后向簇间传播，研究不同簇簇首间、簇首与路边基础设施间动态协作中继的传播模型，建立簇间安全信息传播路径状态预测模型，基于信息流理论提出簇间频谱空洞分配和路由跨层优化算法，实现安全信息的簇间快速传播。项目拓展了认知车载网络的基础理论研究，有助于智能交通系统发展。

结项摘要

认知车载网络将认知无线电技术应用于车载无线通信，通过短时机会占用授权频谱资源，为高密度交通流下交通安全信息的有效快速传播提供解决方案，开展基于协作频谱感知的安全信息快速传播机制研究具有重要的理论意义和实际应用价值。. 本项目主要从协作频谱感知与管理、簇内安全信息快速传播和簇间安全信息传播等关键技术展开研究。（1）应用最小生成树理论和业务感知理论，提出了动态协作频谱感知和频谱空洞管理模型。（2）提出了基于部分可观测马尔科夫决策过程（POMDP）模型的分布式机会频谱接入算法，通过贪心算法降低计算量，提高接入率。（3）提出了基于线性协作的预警信息检测算法和基于模糊理论的安全消息融合算法，减小时空相关信息冗余性，提高信道效率和信息传输性能。（4）提出了检测性能和业务属性匹配的频谱检测与分配联合优化方法，减小接入业务中断概率。（5）提出了优先级区分的调度模型和时空相关的可变距离D2D 连接选择方法，减小安全信息时延。（6）提出了基于相对运动速度的被动分簇通信模型和传播路径负载状态估计算法，减缓多跳传播拥塞。（7）提出了基于协同通信和频谱感知的TDMA-MAC协议、基于簇的协作MAC协议、基于簇和MAB模型的信道接入算法和改进的二元分割广播协议，紧急消息能快速接入信道，通过减少转发跳数减小时延。（8）提出了基于车辆密度的可变传输范围路由协议、基于定向传播的自适应路由协议、基于遗传算法的QoS感知路由协议、基于十字路口的地理感知路由协议和跨层协作通信的路由协议，降低多跳传输时延和丢包率。（9）建立了基于NS2和Matlab软件的认知车载网络性能仿真平台，对所提算法和协议进行了性能仿真验证。.本项目研究成果共发表学术论文40篇，其中SCI收录10篇，EI收录10篇。获得授权发明专利2件，申请发明专利8件。.本项目强化了认知车载网络理论研究，对有效传播交通安全信息，提高通信质量，降低交通事故率具有应用价值，有助于自动驾驶应用研究和智慧城市建设。

项目成果

期刊论文数量（34）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（6）
专利数量（10）
Harmonically Mode-Locked Twin-Pulse Dissipative Solitons Yb-Doped Fiber Laser
谐波锁模双脉冲耗散孤子掺镱光纤激光器
  • DOI：
    10.1109/lpt.2015.2426792
  • 发表时间：
    2015-07-15
  • 期刊：
    IEEE PHOTONICS TECHNOLOGY LETTERS
  • 影响因子：
    2.6
  • 作者：
    Zhu, Xiaojun;Bu, Chenxi;Zhang, Guoan
  • 通讯作者：
    Zhang, Guoan
车载网中基于车辆密度的可变传输范围路由协议
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    电信科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    蔡蓉;章国安;吴月波
  • 通讯作者：
    吴月波
Beamforming for Simultaneous Wireless Information and Power Transfer in Two-Way Relay Channels
用于双向中继通道中同时无线信息和电力传输的波束成形
  • DOI：
    10.1109/access.2017.2701830
  • 发表时间：
    2016-04
  • 期刊：
    IEEE ACCESS
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Wang Wei;Wang Rui;Mehrpouyan Hani;Zhao Nan;Zhang Guoan
  • 通讯作者：
    Zhang Guoan
车载自组织网络中基于定向传播的自适应路由协议
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    计算机科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    蔡蓉;章国安;季彦呈
  • 通讯作者：
    季彦呈
VANET中基于跨层路由设计的协作通信研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    电视技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张雪飞;章国安;季彦呈
  • 通讯作者：
    季彦呈

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其他文献

SDN在车载网中的应用综述
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机科学
  • 影响因子：
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  • 作者：
    谷晓会;章国安
  • 通讯作者：
    章国安
基于混沌映射的密钥预分配方案
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    通信技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    包志华;章国安;周超
  • 通讯作者：
    周超
基于模糊推理的认知无线Mesh网络路由算法
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    电讯技术
  • 影响因子：
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  • 作者：
    章国安;包志华;丁晨莉
  • 通讯作者：
    丁晨莉
具有带通响应的槽线微波功分器
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    微波学报
  • 影响因子：
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  • 作者：
    周立衡;唐慧;陈建新;章国安
  • 通讯作者：
    章国安
认知无线Mesh网络联合多路径路由和信道分配策略
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    顾金媛;章国安;包志华
  • 通讯作者：
    包志华

其他文献

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章国安的其他基金

基于SDN和MEC的车联网5G-V2X通信技术研究
  • 批准号：
  • 批准年份：
    2019
  • 资助金额：
    59 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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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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