无线中继通信系统中编码协作与资源优化研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61171064
  • 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

本课题研究定位于深入分析无线移动网络中采用中继模式对网络系统容量的影响以及逼近网络容量的策略,探索高效网络拓扑的构建,包括中继位置的选择,中继节点数目的确定等。在此基础上分析,分析网络空间资源,功率资源,频谱资源的有效配置方案以及多种模式业务在网络中的调度方案,同时在适当的场景中结合网络编码技术,将网络编码技术与多用户协作技术相结合,从而探索提升网络传输效率的有效途径。具体研究内容包括:研究基于多用户协作的网络性能度量方法以及容量上限,分析拓扑控制和网络编码可行的组合模式及无线分布系统中的资源优化问题;分析基于中继网络编码的面向组播业务模式的网络性能;探讨基于中继网络编码的面向多单播流业务(多用户对)的节点协作模式与用户公平性处理策略。这些研究内容有助于深化我们对无线移动网络资源的理解,为下一代移动通信系统设计提供理论指导。它属于信息领域的前沿热点,在理论和工程上均有重要的意义

结项摘要

本项目主要讨论中继系统的性能优化问题,首先讨论了Shannon奖(1985)获得者美国麻省理工大学Robert Gallager教授提出了两个基本问题:(1)如果物理信道是衰落信道,那么网络的分层设计协议模式是否仍合理? (2) 如何逼近衰落信道的遍历容量?我们的创新性结果如下:(1).如果衰落信道是独立同分布的(快衰落),那么在一段时间内信道可支持的最大服务量是时间的确定性线性函数,其线性系数等于遍历容量值。 该结论部分回答了Gallager教授提出的衰落信道上信息传输问题: 网络层设计可以和物理层设计分开进行独立设计。 同时解释了实际工程中引入的交织器,其作用就等同于使信道趋向独立同分布的状况。(2).通过在发送端引入有限存储器的模式,讨论存储器长度与系统溢出概率之间的关系,提出了一种新的容量概念,epslon-溢出容量,该理论是传统的中断容量的推广。当系统采用恒定数据率输入信道时, 如果系统中存储器长度为0,则溢出容量等同于中断容量;当系统中存储器长度无限长,则溢出容量就等于遍历容量。之后,利用排队论和信息论组合理论,讨论了低信噪比Rayleigh衰落信道的容量逼近问题,在国际上首次给出严格的队列分布的显示表达式。这一研究成果,回答了Robert Gallager教授2002年提出的衰落信道下恒定数据输入速率的排队问题。(3)讨论了时空网络编码、计算转发中继等具体中继系统的性能和资源优化问题。并将有关中继的问题研究推广到高速铁路宽带通信系统的研究上。针对两跳的传输模式:地面基站到列车接入点AP和AP到车载用户,我们提出了移动服务量,服务效率等新概念,给出了地面基站的站距选取策略。.(4) 从网络信息论的角度针对三节点三角性拓扑模式的中继网络,提出了一种中继节点的平均信噪比分解方法,将中继节点的传输带宽分解为两部分,一部分采用压缩转发方法,另一部分采用解码转发, 利用功率调节,保证其平均信噪比不变。理论证明该方式可以很好的逼近Kabayashi界,是目前国际上最好的逼近实现。.在无线通信领域IEEE杂志和欧洲Wiley期刊以及IEEE主办的著名国际会议IEEE Globecom, ICC, WCNC, ISIT, IWCMC等共发表学术论文58篇,其中国际杂志25篇(SCI 24篇), 国际会议33篇(EI检索), 获得3篇IEEE国际会议最佳论文。

项目成果

期刊论文数量(30)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(30)
专利数量(0)
Reliable information rate of signal-time coding for half-duplex additive white Gaussian noise relay networks
半双工加性高斯白噪声中继网络信号时间编码的可靠信息率
  • DOI:
    10.1002/wcm.1226
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Wireless Communications and Mobile Computing
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xiong, Ke;Fan, Pingyi;Qiu, Zhengding;Ben Letaief, Khaled
  • 通讯作者:
    Ben Letaief, Khaled
Joint evolutionary spectrum and autoregressive-based approach to modeling non-stationary flat fading channels
联合进化谱和基于自回归的方法对非平稳平坦衰落信道进行建模
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Wireless Communications and Mobile Computing
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Wang, Qing;Wu, Dapeng;Fan, Pingyi
  • 通讯作者:
    Fan, Pingyi
Compute-and-Forward: Optimization Over Multisource-Multirelay Networks
计算并转发:多源多中继网络的优化
  • DOI:
    10.1109/tvt.2014.2337880
  • 发表时间:
    2015-05-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Chen, Zhi;Fan, Pingyi;Ben Letaief, Khaled
  • 通讯作者:
    Ben Letaief, Khaled
Optimal Cooperative Beamforming Design for MIMO Decode-and-Forward Relay Channels
MIMO 解码和转发中继信道的最优协作波束成形设计
  • DOI:
    10.1109/tsp.2014.2298380
  • 发表时间:
    2014-03
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Signal Processing
  • 影响因子:
    5.4
  • 作者:
    Fan Pingyi;Xu Zhengfeng;Yang Hong-Chuan;Ben Letaief, Khaled
  • 通讯作者:
    Ben Letaief, Khaled
SNR Decomposition for Full-Duplex Gaussian Relay Channel
全双工高斯中继通道的信噪比分解
  • DOI:
    10.1109/twc.2014.2361119
  • 发表时间:
    2015-02
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Wireless Communications
  • 影响因子:
    10.4
  • 作者:
    Chen, Zhengchuan;Fan, Pingyi;Ben Letaief, Khaled
  • 通讯作者:
    Ben Letaief, Khaled

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其他文献

基于信道和队列状态信息的跨层最
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
    通信学报,第28卷,第8期,第16-23页,2007年8月
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈巍;曹志刚;樊平毅;Letaief
  • 通讯作者:
    Letaief
联邦学习赋能6G网络综述
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    --
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    耿光磊;高博;熊轲;樊平毅;陆杨;王煜炜
  • 通讯作者:
    王煜炜

其他文献

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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

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          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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