基于认知无线网络的应急通信技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61871241
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    63.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0102.信息系统与系统安全
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

There two challenges in the emergency communication networks. One is that the great natural disaster would destroy the infrastructure of communication networks; the other is that the emergency communication traffic would burst when the great natural disaster occurs. The cognitive radio ad hoc network can make full use of all kinds of mobile terminals in the emergency rescue live to form an emergency communication network, and provide enough available spectrum to be used. Taking the emergency rescue communication in the great disasters as the application, this project is to address the communication theory and technology of emergency communication networks and structures an emergency communication network based on cognitive radio networks with large capacity, high density and low delay, which is independent on the existing wireless network infrastructure. It will analyze the spatiotemporal variety and diversity of the emergency communication traffic, investigate the traffic sensing and cross layer design, and build the cross layer communication framework with mission aware. According to the characteristics of emergency networks, it will study the continuous spectrum sensing and access with the deep neural network, model the dynamic spectrum state of cognitive emergency networks, and give the performance limit. Finally, combining the regional position, signal characteristics and channel characteristics of the network attack, it will design the defense system for the network attack and monitor the information transmitted by suspicious links, and improve the network safety effectively. It will propose the theory and method to design cognitive emergency communication networks, and provide theoretical basis and technical support for the next generation intelligent emergency communication networks.
重大自然灾害对基础设施的破坏性以及应急通信业务的突发性,使得应急通信网络面临巨大的挑战。认知无线自组网可充分利用紧急救援现场的各种移动终端组成应急通信网络,提供足够的频谱资源供应急通信业务使用。项目以重大灾害紧急救援应急通信为应用背景,以认知无线网络为技术手段,研究独立于现存无线网络基础设施的应急通信网络理论与技术,构建大容量、高密度、低时延的应急通信网络。分析应急通信业务的时空性与多样性,研究认知应急通信网络业务感知与跨层设计,建立具有任务感知的网络跨层架构体系;结合应急网络特征,研究基于深度神经网络的连续频谱感知与频谱接入,建立认知应急网络频谱动态模型,给出其性能限;研究认知应急网络可疑链路通信监听技术,设计基于区域位置、信号特征、信道特征网络攻击联合防御体系,有效提高认知应急网络的安全性。通过研究,提出认知应急通信网络设计理论与方法,为新一代智慧应急通信网络提供理论依据和技术支撑

结项摘要

重大自然灾害对基础设施的破坏性以及应急通信业务的突发性使得现有的应急通信网络系统面临巨大挑战。项目针对重大自然灾害应急场景通信业务的突发需求,研究基于认知无线电的应急通信系统理论与技术。分析突发场景下的应急通信网络环境特征,设计了基于认知技术的应急通信系统跨层结构,提出了在最大化应急用户传输速率和应急用户生命周期的双目标优化设计方案及其基于有效区域的优化算法。结合灾区地域特征、网络容量以及任务性质,提出了基于“推拉策略”的应急通信网络任务释义政策及其应急通信业务感知方法。采用马尔科夫链对应急通信网络用户的频谱接入状态进行建模,提出了基于动态优先的应急通信频谱分配方案,保证了所有被救援者获得有效救援。将深度学习与信号循环平稳特征相结合,有效解决了认知应急通信网络在低信噪比环境下的频谱检测问题。剖析认知应急通信网络平台的开放性及其网络攻击的特殊性,结合物理层安全技术、无人机等新兴技术,提出了基于区域位置、信号特征和信道特征的网络攻击联合检测技术,有效保障了认知应急通信系统的安全性。这些成果可为新一代智慧应急通信系统的设计提供理论依据和技术支撑。

项目成果

期刊论文数量(25)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(10)
专利数量(10)
Energy-Effcient Resource Management for OFDM Modulated Bidirectional Relaying with Quality‑of‑Service Constraint
具有服务质量约束的 OFDM 调制双向中继的节能资源管理
  • DOI:
    10.1186/s13638-021-02012-3
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Xiaodong Ji;Chong Qian;Chenhao Huang;Shu Ye
  • 通讯作者:
    Shu Ye
一种基于似然比准则的频谱感知算法
  • DOI:
    10.14132/j.cnki.1673-5439.2020.03.006
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    南京邮电大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    葛妍妍;张硕;张士兵;张晓格
  • 通讯作者:
    张晓格
A Survey on Heliumspeech Communications in Saturation Diving
饱和潜水中氦语音通信的调查
  • DOI:
    10.23919/jcc.2020.06.006
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    China Communications
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    Zhang Shibing;Guo Lili;Li Hongjun;Bao Zhihua;Zhang Xiaoge;Chen Yonghong
  • 通讯作者:
    Chen Yonghong
Symmetric Peaks-Based Spectrum Sensing Algorithm for Detecting Modulated Signals
用于检测调制信号的基于对称峰的频谱传感算法
  • DOI:
    10.1109/access.2020.2990875
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Zhang Shuo;Zhang Shibing;Hu Yingdong;Zhang Xiaoge;Chen Yonghong
  • 通讯作者:
    Chen Yonghong
基于信号循环平稳特征的神经网络频谱感知算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    南京邮电大学学报 ( 自然科学版 )
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张士兵;张硕;陈家俊;张晓格
  • 通讯作者:
    张晓格

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其他文献

检测门限与中继用户配置的快速优化
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    邱恭安
智能交通车载网的现状及其发展策略
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
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  • 作者:
    张士兵;王婷婷;张晓格;邱恭安
  • 通讯作者:
    邱恭安
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
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    --
  • 作者:
    郭莉莉;张士兵;杨娇娇
  • 通讯作者:
    杨娇娇
多中继去噪重传物理层网络编码自适应分集策略
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    通信学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    徐晨
多带OFDM-UWB动态子载波分配算法
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李雪;包志华;张士兵
  • 通讯作者:
    张士兵

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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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