面向无人系统的网络协同理论与技术

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61732017
  • 项目类别:
    重点项目
  • 资助金额:
    295.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F02.计算机科学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The network coordination of unmanned systems is to organize unmanned robotic devices or vehicles into a network and coordinate their actions and contributions towards a common objective of a task. It is a promising way of breaking up the limit of a single unmanned system, cutting the overall cost of implementation and maintenance, and boosting the efficiency of task completion. In a network of unmanned systems, however, the links are strongly "Indeterminate"; the nodes are highly "Independent"; and the resources are significantly "Inhomogeneous". This project is motivated by such "3Is" properties, and investigates problems and scenarios unique to the coordination of networked unmanned systems. Specifically, this project focuses on three aspects of coordinating unmanned systems to develop connection, transmission, and computing related solutions, and proposes a framework for network coordination based on independent cognition, proactive network optimization, and connection control intelligence; a theory for highly reliable three-dimensional data transmission in air-ground networks; and a model for dynamic fusion of uncertain data and real-time computing. This project also develops an application for monitoring, search and rescue in ski resorts based on the network coordination of unmanned systems. This project aims to theoretically and technically contribute to the implementation and application of proactive, efficient, intelligent, and adaptive coordination of networked unmanned systems, through solving the challenges brought by the uniqueness of unmanned-system-involved tasks, the complexity of networking operations, the variety of network architectures for choice, and the discrepancy of radio access technologies.
面向无人系统的网络协同通过网络通信协调多个无人机器或装置,协同一致地完成复杂任务,是突破无人系统单机作业局限、降低无人系统综合作业成本、提高无人系统任务执行效率的有效途径。本项目深入分析无人系统网络协同的核心问题和复杂场景,针对无人系统网络所具有的连接强不确定性、节点高自主性和资源富异构性三大特点,研究无人系统网络协同架构及其基础理论和关键技术,从无人系统网络协同的“连”、“传”、“算”三个方面入手,提出自主认知、主动优化、智能连接的协同架构和组网策略、空天地一体化三维立体网络的高可靠传输理论、不确定信息的动态融合和时效计算模型,并构建面向滑雪场自主巡逻与应急救助应用的无人系统网络协同验证平台,解决无人系统业务类型的特殊性、网络行为的复杂性、组网模式的多样性及接入机制的差异性所带来的基础性挑战,为实现主动、高效、智能、弹性的无人系统网络协同提供理论基础和技术支撑。

结项摘要

面向无人系统的网络协同通过网络通信协调多个无人机器或装置,协同一致地完成复杂任务,是突破无人系统单机作业局限、降低无人系统综合作业成本、提高无人系统任务执行效率的有效途径。本项目深入分析无人系统网络协同的核心问题和复杂场景,针对无人系统网络所具有的连接强不确定性、节点高自主性和资源富异构性三大特点,从无人系统网络协同的“连”、“传”、“算”三个方面入手,重点研究一个体系架构、三大关键技术,并构建一个应用验证平台,为实现主动、高效、智能、弹性的无人系统网络协同提供理论基础和技术支撑。具体地,在体系架构方面,项目组提出了无人系统网络协同新型体系架构,厘清各技术模块间的相互依赖关系,建立协同运作规范和标准,可作为无人系统网络协同的基准架构;在关键技术方面,项目组研究攻克了面向动态异构复杂场景的强自主节点智能连接、面向三维网络的高可靠数据传输、异构不确定信息动态融合与时效计算核心关键技术,全面解决无人系统业务类型的特殊性、网络行为的复杂性、组网模式的多样性及接入机制的差异性所带来的基础性挑战,显著提升复杂协同任务完成的效率和质量;在验证平台方面,项目组基于上述理论成果,设计实现了无人系统网络协同验证平台并进行了应用示范,有效验证了本项目的相关理论研究成果。在五年执行期内,项目组在包括JSAC、TMC、TON、INFOCOM等国内外顶级期刊和会议上发表高质量论文75篇(其中CCF推荐的A/B类论文共42篇),申请国家发明专利19项(其中授权17项),制定ITU国际标准6项,培养博士研究生19人、硕士研究生37人,培养了一批无人网络领域高层次中青年人才,有力推动了无人系统相关领域的技术发展,圆满完成了预期目标。

项目成果

期刊论文数量(42)
专著数量(0)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(22)
专利数量(14)
Rendezvous on the Fly: Efficient Neighbor Discovery for Autonomous UAVs
飞行中交会:自主无人机的高效邻居发现
  • DOI:
    10.1109/jsac.2018.2864422
  • 发表时间:
    2018-09-01
  • 期刊:
    IEEE JOURNAL ON SELECTED AREAS IN COMMUNICATIONS
  • 影响因子:
    16.4
  • 作者:
    Yang, Bo;Liu, Min;Li, Zhongcheng
  • 通讯作者:
    Li, Zhongcheng
Computation Efficiency Maximization and QoE-Provisioning in UAV-Enabled MEC Communication Systems
支持无人机的 MEC 通信系统中的计算效率最大化和 QoE 配置
  • DOI:
    10.1109/tnse.2021.3068123
  • 发表时间:
    2021-04
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Network Science and Engineering
  • 影响因子:
    6.6
  • 作者:
    Zhenzhen Hu;Fanzi Zeng;Zhu Xiao;Bin Fu;Hongbo Jiang;Hongyang Chen
  • 通讯作者:
    Hongyang Chen
Exploiting Concurrency for Opportunistic Forwarding in Duty-Cycled IoT Networks
利用并发性实现占空比物联网网络中的机会转发
  • DOI:
    10.1145/3322496
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    ACM Transactions on Sensor Networks
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    Liu Daibo;Cao Zhichao;He Yuan;Ji Xiaoyu;Hou Mengshu;Jiang Hongbo
  • 通讯作者:
    Jiang Hongbo
Vehicle-Cluster-Based Opportunistic Relays for Data Collection in Intelligent Transportation Systems
基于车辆集群的机会中继,用于智能交通系统中的数据收集
  • DOI:
    10.1016/j.comnet.2022.109509
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
    Computer Networks
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Sheng Sun;Zengqi Zhang;Quyang Pan;Min Liu;Zhongcheng Li
  • 通讯作者:
    Zhongcheng Li
面向多边缘设备协作的任务卸载和服务缓存在线联合优化机制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    计算机研究与发展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张秋平;孙胜;刘敏;李忠诚;张曾琪
  • 通讯作者:
    张曾琪

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其他文献

一些特殊定向图及其Mycielskian图的彩虹连通数
  • DOI:
    10.14100/j.cnki.1008-9659.2019.01.005
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    新疆师范大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘敏;边红;于海征;赵菲菲
  • 通讯作者:
    赵菲菲
基于药性组合的丹参和红花的性效关系研究
  • DOI:
    10.19540/j.cnki.cjcmm.20180903.002
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    中国中药杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    候宁;吴东雪;刘敏;李晶;张燕玲;乔延江
  • 通讯作者:
    乔延江
上海春季近地面大气N_2O浓度空间分布特征及其影响因素
  • DOI:
    10.13292/j.1000-4890.201609.009
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    生态学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    魏宁;佘倩楠;彭霞;朱希扬;潘晨;徐茜;刘敏;象伟宁
  • 通讯作者:
    象伟宁
细胞焦亡分子机制及其相关疾病中医药研究进展
  • DOI:
    10.19879/j.cnki.1005-5304.202004389
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    中国中医药信息杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王启芝;刘敏;刘雨;柏正平
  • 通讯作者:
    柏正平
穿心莲内酯通过下调PPARγ-C/EBPα抑制脂滴形成
  • DOI:
    10.11656/j.issn.1672-1519.2018.06.15
  • 发表时间:
    2018-06
  • 期刊:
    天津中医药
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    栗茜;彭莎;候宁;刘敏;李晶;张宇昕;张乔;王石峰;张燕玲;乔延江
  • 通讯作者:
    乔延江

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

刘敏的其他基金

边缘智能中的端边设备协同计算方法研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    57 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于无速率编码的无线并发传输调度机制研究
  • 批准号:
    61472404
  • 批准年份:
    2014
  • 资助金额:
    84.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
面向频率捷变无线Mesh网的频谱分配算法研究
  • 批准号:
    61070187
  • 批准年份:
    2010
  • 资助金额:
    34.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
异构无线网络垂直切换技术研究
  • 批准号:
    60803140
  • 批准年份:
    2008
  • 资助金额:
    21.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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  • 批准年份:
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  • 资助金额:
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  • 项目类别:
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相似海外基金

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  • 项目类别:
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AI项目解读示例

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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