基于深度强化学习的低轨卫星互联网微代价拓扑控制与重构研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61902214
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    27.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0207.计算机网络
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

This project takes the dynamics of low-orbit satellite Internet topology as the research object, uses the complex network theory to study the correlation between the low-orbit satellite Internet topology features and routing performance optimization, and builds the relational mapping for topology feature parameters and route optimization based on deep reinforcement learning,that is a theoretical basis to form a micro-cost topology reconstruction algorithm for routing optimization. At the same time, the local optimal solution heuristic algorithm which shortens the reconstruction delay is studied, and the k-core decomposition method based on complex network is used to search for the largest node set or edge set of topological feature parameters in the network, then the global topology optimization is achieved. we build a virtualized and scalable satellite Internet environment, simulate the physical and topological and link status of the integrated network, and verify the correlation between the dynamic link connection (topology) and route optimization and Logical topology reconstruction caused by link failure. The satellite Internet topology control is designed to realize the cooperation between perception and prediction. It demonstrates the advantages of using complex network theory for topology micro-cost reconstruction, and finally complements the low-orbit satellite Internet coverage and transmission performance.
本项目以低轨卫星互联网拓扑动态性为研究对象,利用复杂网络理论研究低轨卫星互联网拓扑特征与路由性能优化之间的关联性,构建基于深度强化学习的拓扑特征参数与路由优化之间的关系映射,并以此为理论依据形成面向路由优化的微代价拓扑重构算法设计。进而研究缩短重构延迟的局部最优解启发式算法,并探索基于复杂网络中的k-核分解方法以获取网络中拓扑特征参数变化幅度最大节点集或边集,实现全局拓扑最优化。在此基础上,构建支持虚拟化、可扩展的卫星互联网环境演示平台,模拟全天候、全空时的天地一体化网络物理拓扑和链路状况,验证动态链路连接关系(拓扑结构)和路由优化的关联性以及节点/链路失效所带来的逻辑拓扑重构。本项目旨在实现感知与预测协作的卫星互联网拓扑控制,论证利用复杂网络理论进行拓扑微代价重构的优势,最终实现低轨卫星互联网覆盖范围和传输性能之间的互补。

结项摘要

本项目以低轨卫星互联网拓扑动态性为研究对象,利用复杂网络理论研究低轨卫星互联网拓扑特征与路由性能优化之间的关联性,并以此为理论依据形成面向路由优化的微代价拓扑重构算法设计 。项目提出了空天地一体化融合网络弹性抗毁自愈技术,实现天地异构网络拓扑的弹性适变和稳定高效。提出了基于位置的天地一体化网络高效寻址机制,将用户地址与移动性相解耦,解决真实世界与虚拟网络基于统一时空基准的定位和寻址,而且也从根本上解决了路由收敛(稳定性)和空间网络拓扑动态时变和连接关系不确定之间的矛盾,实现卫星网络与地面网络的异构高效融合与全球无缝互联。设计卫星互联网试验验仿真平台,基于虚拟化技术,对天地融合网络中的海量节点进行仿真,同时支持网络协议栈的模拟,可动态加载真实的网络协议与网络流量,构建大规模数据驱动、真实可信、具备星座时空特性的融合网络试验环境。在学科顶级、重要学术期刊 IEEE JSAC、IEEE WCL、IEEE JIOT、通信学报和学科旗舰会议IEEE WCNC和ICCC等上发表 SCI/EI 学术论文 9篇。针对拓扑调整和路由优化理论和方法,申请国家发明专利 5 项,已授权 2项,完成预期目标。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(5)
Efficient Deployment With Geometric Analysis for mmWave UAV Communications
通过几何分析实现毫米波无人机通信的高效部署
  • DOI:
    10.1109/lwc.2020.2982637
  • 发表时间:
    2020-07-01
  • 期刊:
    IEEE WIRELESS COMMUNICATIONS LETTERS
  • 影响因子:
    6.3
  • 作者:
    Zhao, Jianwei;Liu, Jun;Gao, Feifei
  • 通讯作者:
    Gao, Feifei
Resilient UAV Swarm Communications with Graph Convolutional Neural Network
具有图卷积神经网络的弹性无人机群通信
  • DOI:
    10.1109/jsac.2021.3126047
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    IEEE Journal on Selected Areas in Communications
  • 影响因子:
    16.4
  • 作者:
    Mou Zhiyu;Gao Feifei;Liu Jun;Wu Qihui
  • 通讯作者:
    Wu Qihui
基于位置的天地一体化网络路由寻址机制研究
  • DOI:
    10.11959/j.issn.1000-436x.2020135
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    通信学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李贺武;刘李鑫;刘君;吴茜
  • 通讯作者:
    吴茜
Energy-Efficient UAV Trajectory Design for Backscatter Communication:A Deep Reinforcement Learning Approach
用于反向散射通信的节能无人机轨迹设计:一种深度强化学习方法
  • DOI:
    10.23919/jcc.2020.10.009
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    China Communications
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    Nie Yiwen;Zhao Junhui;Liu Jun;Jiang Jing;Ding Ruijin
  • 通讯作者:
    Ding Ruijin
基于深度强化学习的无人机数据采集和路径规划研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    物联网学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    牟治宇;张煜;范典;刘君;高飞飞
  • 通讯作者:
    高飞飞

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其他文献

细菌Na~+/H~+逆向转运蛋白的研究进展
  • DOI:
    10.13344/j.microbiol.china.141020
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    微生物学通报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐宁;程海娇;刘清岱;刘君;马延和
  • 通讯作者:
    马延和
外部融资约束与企业的内销行为——基于异质性企业贸易模型的考察
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    商业研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘君;程玲
  • 通讯作者:
    程玲
ERK信号通路与宫颈癌研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    中国妇幼保健
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘君;薛晓鸥;李艳华;李家琦;陈慧芳;王谦;马秀丽
  • 通讯作者:
    马秀丽
基于强度折减法的高土石坝三维抗震稳定分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    水力发电学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘君;程怡;LIU Jun1,2,CHENG Yi1(1.School of Hydraulic Enginee;2.State Key Laboratory of Coastal;Offshore Eng
  • 通讯作者:
    Offshore Eng
一种Ma0~4 TBCC进气道气动设计及性能分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    实验流体力学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    袁化成;刘君;郭荣伟
  • 通讯作者:
    郭荣伟

其他文献

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刘君的其他基金

基于时空语义的天地融合网络组网与路由关键技术研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    54 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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