下一代无线通信系统中协作通信以及中继技术的关键问题研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61172050
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0103.通信理论与系统
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

无线泛在网络为人们提供了"无时不在"、"无处不在"的无线接入,在改善数字化生活和工作的同时,也对未来无线通信技术的发展提出了新的挑战。协作通信(Cooperative Communications)技术为满足上述挑战提供了良好的解决途径。然而,目前国内外学术界在该领域的研究主要关注于窄带简单协作通信网络结构,而对宽带复杂协作通信系统的基础理论与核心技术的研究明显不足,因而现有的研究成果远不能满足人们对无线接入的"泛在化、宽带化"的需求。本项目将重点研究并解决宽带复杂协作通信系统中的关键理论和核心技术问题,包括:①宽带复杂协作通信网络的信道建模与容量优化;②宽带多跳中继路由协作通信系统中的导频序列优化与高效参数估计算法设计;③复杂协作通信网络中的干扰建模与消除方法。项目研究成果将合理优化宽带多跳中继网络的信道容量,显著降低复杂网络中的干扰强度,从而有效提高无线泛在网络的链路质量与解调性能。

结项摘要

在国家自然科学基金委的资助下,自然基金面上项目《下一代无线通信系统中协作通信以及中继技术的关键问题研究(批准号61172050)》开展了一系列面向多中继协同通信系统的优化设计,在基础理论、关键算法设计与平台搭建等方面取得了一系列创新性研究成果。典型成果归结为以下3部分:(1)基础理论方面,深入研究多中继自组织网络中的仿生学算法,提出了基于仿生学的四个多中继网络组网机理与优化策略;研究多中继协作通信系统信道容量优化理论,提出了基于非实时信道状态信息(CSI)环境下利用部分信道状态信息进行中继选择时的速率与功率最佳适配信道容量优化策略;(2)关键算法设计方面,研究基于非实时信道信息的中继选择算法,提出了“认知用户利用部分信道状态信息选择固定增益中继协作通信策略”以及“优化信道容量的次优功率分配策略”,并设计了基于3GPP LTE系统的低复杂度PSS同步算法;(3)平台建设方面,搭建了无线接入网络系统级仿真平台,支持3GPP LTE以及多跳中继协作等新技术,并基于OMNeT++网络仿真工具建立了多跳中继自组织仿真平台。研究成果共计发表学术论文22篇,其中包括IEEE Communications Surveys & Tutorials、IEEE Wireless Communications、IEEE Transactions on Vehicular Technology、Science China Information Science、China Communications等SCI收录11篇以及国际会议ICC、ICASSP等,最高影响因子6.806,并分别获得IEEE ICCT2012与IETICT2013获得最佳论文奖。本项目申请专利6项(其中,已授权3项),培养博士生1名、硕士生8名,达到了项目的预期目标。

项目成果

期刊论文数量(14)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(10)
专利数量(0)
On the designing principles and optimization approaches of bio-inspired self-organized network: a survey
仿生自组织网络的设计原理和优化方法研究:综述
  • DOI:
    10.1007/s11432-013-4894-6
  • 发表时间:
    2013-07
  • 期刊:
    Science China Information Sciences
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Long, Keping;Zhang, Xu;Liu, Xiaoyuan;Zhong, Bin
  • 通讯作者:
    Zhong, Bin
Low-Complexity Cell Search With Fast PSS Identification in LTE
LTE 中具有快速 PSS 识别的低复杂度小区搜索
  • DOI:
    10.1109/tvt.2012.2188109
  • 发表时间:
    2012-02
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Vehicular Technology
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Zhang, Zhongshan;Liu, Jian;Long, Keping
  • 通讯作者:
    Long, Keping
On Swarm Intelligence Inspired Self-Organized Networking: Its Bionic Mechanisms, Designing Principles and Optimization Approaches
群体智能启发的自组织网络:其仿生机制、设计原理和优化方法
  • DOI:
    10.1109/surv.2013.062613.00014
  • 发表时间:
    2014-01
  • 期刊:
    IEEE Communications Surveys Tutorials
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhang, Zhongshan;Long, Keping;Wang, Jianping;Falko Dressler
  • 通讯作者:
    Falko Dressler
全双工通信关键技术研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    中国科学:信息科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张丹丹;王兴;张中山
  • 通讯作者:
    张中山
Optimal pilots design for frequency offsets and channel estimation in OFDM modulated single frequency networks
OFDM 调制单频网络中频偏和信道估计的最优导频设计
  • DOI:
    10.1007/s11432-014-5062-3
  • 发表时间:
    2011-10
  • 期刊:
    Science China Information Sciences
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xu Xu;Zhang DanDan;Zhang ZhongShan;Long KePing
  • 通讯作者:
    Long KePing

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其他文献

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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    周灵洁
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  • 通讯作者:
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  • 发表时间:
    2016
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    张中山
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    10.13472/j.ppm.2016.04.004
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  • 通讯作者:
    CHEN Bai-xiao HU Tie-jun ZHU WeiZHANG Zhong-shan Z

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张中山的其他基金

时空一致性的无线接入网络架构与关键技术研究
  • 批准号:
    61431001
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  • 项目类别:
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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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