无线供电反向散射多天线通信系统吞吐量优化理论与技术

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61601100
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    22.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0103.通信理论与系统
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2019-12-31

项目摘要

In a backscatter communication system, the passive user device (e.g., RFID tag, sensors) uses the energy harvested from the incident RF signal to actvate itself, and it changes the amplitude and phase of the backscattered signal, by changing the impedence of antenna according to its information bits, achieving the information transmission from users to the base station (e.g., RFID reader). Backscatter communication enables users to work without batteries, and is thus practically important. However, this technique has not been widely used in Internet of Things (IoT), mainly due to the limited activating distance and lower throughput. As to the two limitations, this project studies the throughput optimization theory and key techniques for energy-beamforming-based wireless powered backscatter multi-antenna communication systems, including: 1) propose low-overhead and efficient channel estimation schemes for backscatter multi-antenna channels; 2) design the channel-estimation-based energy beamforming, and propose the resource allocation scheme to optimize the energy-transfer performance, in order to increase the activating distance; 3) establish the throughput optimization model which takes the user fairness into account, propose the joint optimization scheme for energy beamfoming design and resource allocation, and establish the optimal tradeoff theory between the system throughput and users’ energy requirement. This project can provide theoretical support for the development of next-generation RFID and sensors, and push the practical development of IoT.
在反向散射通信系统中,无源用户(如RFID标签、传感器)从入射无线信号中收集能量来实现激活,并根据信息比特切换天线阻抗,以改变反散信号的幅度和相位,实现用户向基站(如RFID读写器)的信息传输。反向散射通信可使用户摆脱电池的束缚,具有重大的应用价值。但是该技术目前还未在物联网中得到广泛应用,主要是因为用户激活距离受限和吞吐量较低。针对这两大局限性,本项目研究基于能量波束成形的无线供电反向散射多天线通信系统的吞吐量优化理论与关键技术,包括:1)提出低开销、高效率的反向散射多天线信道估计方法;2)设计基于信道估计的能量波束成形,提出优化能量传输性能的资源分配机制,以提高用户激活距离;3)建立考虑用户公平性的吞吐量优化理论模型,提出能量波束成形和资源分配的联合优化机制,并建立系统吞吐量与用户能量需求之间的最优折中关系理论。本项目能为新一代RFID和传感器的发展提供理论支撑,并推动物联网的实用化。

结项摘要

面向未来物联网低功耗高速率远距离通信的需求,本青年基金项目研究了无线供电反向散射多天线通信系统的吞吐量优化理论与关键技术,以解决现有反向散射通信系统激活距离受限和吞吐量较低的局限性。主要进展包括:1)提出了基于环境OFDM信号的反向散射通信收发机设计方法,实现有效消除强直接链路干扰,可对反向散射通信信号进行高效检测;2)提出了协作接收型环境反向散射多天线通信系统的最优和次优检测理论方法;3)提出了协作接收型环境反向散射多天线通信系统吞吐量优化技术;4)提出了全双工型环境反向散射通信系统吞吐量优化技术;5)提出了非正交多址接入辅助的反向散射多接收天线通信系统吞吐量优化技术;6)提出了无人机辅助的反向散射通信系统中路径规划和资源分配的优化机制;7)提出了智能反射表面辅助的下行非正交多址接入系统吞吐量优化技术。研究成果能够为新一代传感器和RFID的发展提供理论支撑,并推动物联网的实用化。本项目已发表(含已接收)论文共计17篇,包括国际期刊论文8篇(中科院大类二区及以上,SCI和EI检索)和国际会议论文9篇(EI检索),其中2篇期刊论文入选ESI高被引论文,1篇IEEE GLOBECOMM论文获得IEEE通信学会TAOS技术委员会最佳论文奖,申请中国发明专利9项,授权3项,超额完成既定任务。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(9)
专利数量(8)
Cooperative Ambient Backscatter Communications for Green Internet-of-Things
绿色物联网的协作环境反向散射通信
  • DOI:
    10.1109/jiot.2018.2799848
  • 发表时间:
    2018-04-01
  • 期刊:
    IEEE INTERNET OF THINGS JOURNAL
  • 影响因子:
    10.6
  • 作者:
    Yang, Gang;Zhang, Qianqian;Liang, Ying-Chang
  • 通讯作者:
    Liang, Ying-Chang
Optimal Power Allocation for Diffusion-Type Sensor Networks With Wireless Information and Power Transfer
具有无线信息和功率传输的扩散型传感器网络的最优功率分配
  • DOI:
    10.1109/access.2019.2904084
  • 发表时间:
    2019-03
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Yang Gang;Tay Wee Peng;Guan Yong Liang;Liang Ying-Chang
  • 通讯作者:
    Liang Ying-Chang
Magnetic MIMO Signal Processing and Optimization for Wireless Power Transfer
用于无线功率传输的磁性 MIMO 信号处理和优化
  • DOI:
    10.1109/tsp.2017.2673816
  • 发表时间:
    2017-02
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Signal Processing
  • 影响因子:
    5.4
  • 作者:
    Yang Gang;Moghadam Mohammad R Vedady;Zhang Rui
  • 通讯作者:
    Zhang Rui
Resource Allocation in NOMA-Enhanced Backscatter Communication Networks for Wireless Powered IoT
用于无线供电物联网的 NOMA 增强型反向散射通信网络中的资源分配
  • DOI:
    10.1109/lwc.2019.2944369
  • 发表时间:
    2020-01
  • 期刊:
    IEEE Wireless Communication Letter
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yang Gang;Xu Xinyue;Liang Ying-Chang
  • 通讯作者:
    Liang Ying-Chang
Modulation in the Air: Backscatter Communication Over Ambient OFDM Carrier
空中调制:环境 OFDM 载波上的反向散射通信
  • DOI:
    10.1109/tcomm.2017.2772261
  • 发表时间:
    2018-03-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS
  • 影响因子:
    8.3
  • 作者:
    Yang, Gang;Liang, Ying-Chang;Pei, Yiyang
  • 通讯作者:
    Pei, Yiyang

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其他文献

Molecular dynamics characterisations of the Trp-cage folding mechanisms: in the absence and presence of water solvents
Trp 笼折叠机制的分子动力学表征:在不存在和存在水溶剂的情况下
  • DOI:
    10.1080/08927022.2011.610795
  • 发表时间:
    2012-02
  • 期刊:
    Molecular Simulation
  • 影响因子:
    2.1
  • 作者:
    杨刚
  • 通讯作者:
    杨刚
金马河流域滩涂湿地植物多样性特征
  • DOI:
    10.16036/j.issn.1000-2650.2018.04.005
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    四川农业大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    胡建成;古岐川;王瑜;白湘雨;胡鑫;肖瑶;廖馨仪;曾瑞琪;王玉荧;杨刚;鲜骏仁
  • 通讯作者:
    鲜骏仁
Sequence stratigraphy of the subaqueous Changjiang (Yangtze River) delta since the Last Glacial Maximum
末次盛冰期以来长江三角洲水下层序地层学
  • DOI:
    10.1016/j.sedgeo.2015.10.014
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    徐涛玉;石学法;王国庆;王昕;姚正权;杨刚;方习生;乔淑卿;刘升发;王旭晨;赵泉鸿
  • 通讯作者:
    赵泉鸿
基于AQPSO的RBF神经网络自组织学习
  • DOI:
    10.13195/j.kzyjc.2017.0595
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    控制与决策
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨刚;王乐;戴丽珍;杨辉;陆荣秀
  • 通讯作者:
    陆荣秀
多分支混沌变异的头脑风暴优化算法
  • DOI:
    10.3778/j.issn.1002-8331.2101-0093
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    计算机工程与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    衣俊艳;施晓东;杨刚
  • 通讯作者:
    杨刚

其他文献

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杨刚的其他基金

协作式环境反向散射通信高效传输理论研究
  • 批准号:
    62071093
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    64 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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