面向大规模移动传感器网络的路由智能容错方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61401257
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0104.通信网络
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Large scale mobile wireless sensor networks (LMWSNs) are greatly needed indangerous situations and dynamic environment, such as disaster monitoring and rescue, environmental protection and monitoring and so on. For the routing broken problem due to frequently change of network topology, this project will carry out the basic research systematically of dynamic routing fault-tolerant model and routing intelligently optimization, closely around the development direction of high-performance, fault-tolerant routing and transmission stability of LMWSNs. The project aims to study the dynamic routing mechanism and routing repair strategy of LMWSNs, propose the routing optimization method based on data-driven and biological intelligent algorithm for LMWSNs, design the intelligent fault-tolerant routing platform and dedicated package, and eventually establish the new core technology system of fault-tolerant routing for LMWSNs based on the lightweight biological intelligent algorithm. The above results can provide the high fault-tolerant and reliable techniques and tools for application and popularization of LMWSNs, and form the general research method for the fault-tolerant routing optimization mechanisms of other high-performance wireless sensor networks. The work in this project will bring the theoretical and applicational foundation basis for establishing the LMWSNs systems synchronized with the international level, and forming the independent intellectual property rights.
大规模移动传感器网络在灾害监测和救援、节能环保监测等危险场合和动态环境领域有重要需求。本项目紧紧围绕大规模移动传感器网络高性能化、路由容错化和传输稳定化的发展方向,针对网络拓扑时常变化导致的断链问题,系统地开展大规模移动传感器网络传输过程的动态路由容错模型与路由智能优化的基础研究。研究移动传感器网络的动态路由机理和路由修复策略;提出面向大规模移动传感器网络的基于数据驱动和生物智能算法的路由优化方法,设计大规模移动传感器网络的智能路由容错平台及专用软件包,最终建立基于轻量级生物智能算法的大规模移动传感器网络路由容错的新型核心技术体系。以上成果可以为大规模移动传感器网络应用和推广提供容错性高、可靠性强的技术和手段,并形成对其它高性能无线传感器网络路由容错优化机制的一般性研究方法,为建立具有自主知识产权的大规模移动传感器网络系统奠定了坚实的理论与技术基础,具有很大的理论和实践应用价值。

结项摘要

本项目围绕大规模移动传感器网络高性能化、路由自适应化和传输稳定化的发展方向,针对大规模移动传感器网络的路由容错等难点问题,通过基于移动汇聚节点的动态路由容错方法与路由智能优化算法的运用,取得了一系列研究成果,具体如下:.(1)基于单移动汇聚节点的实时路由维护方法,针对移动汇聚节点在随机移动模式下的应用,提出了一种快速搜索到移动汇聚节点和固定节点之间链路的高效路由方法,通过环广播机制进行路由搜索方向规划,采用基于人工蜂群的生物智能算法进行路径搜索优化,从而在移动汇聚的节点位置改变后,实现快速获取替代路由的目标。.(2)基于多个移动汇聚节点的综合路由维护方法,针对多个移动汇聚节点在随机移动模式下的应用,提出一种通过代理节点来修复大规模传感网路由的方法,结合多个移动汇聚节点移动的特点和网络节点失效问题综合设计智能路由架构,并采用内分泌粒子群协同优化的生物智能算法来构建高效可靠的替代路径。.(3)基于簇头节点选择机制的路径规划方法,针对移动汇聚节点在可规划路径移动模式下的应用,研究基于簇头节点的信息传输机制。提出一种智能选择簇头节点的方法,形成双层网络来汇聚信息,并实现对移动汇聚节点的移动轨迹的规划,从而优化移动汇聚节点的移动路径且降低能耗。. 总之,本项目提出的基于移动汇聚节点的动态路由容错模型和智能路由优化方法,对解决大规模移动传感器网络的路由容错性及路径规划问题,具有重要的理论意义和现实价值。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(9)
专利数量(12)
A Swarm Intelligent Algorithm Based Route Maintaining Protocol for Mobile Sink Wireless Sensor Networks
基于群体智能算法的移动Sink无线传感器网络路由维护协议
  • DOI:
    10.1155/2015/823909
  • 发表时间:
    2015-10
  • 期刊:
    Mathematical Problems in Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Wu Xiaoming;Wang Yinglong;Hu Yifan
  • 通讯作者:
    Hu Yifan
A novel two-way time synchronization protocol for fusion application
一种新型的融合应用双向时间同步协议
  • DOI:
    10.14257/ijfgcn.2016.9.8.36
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    International Journal of Future Generation Communication and Networking
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Pang Yong;Li Guangming;Wu Xiaoming;Wang Fuqiang;Hu Yifan;Gong Qingchao
  • 通讯作者:
    Gong Qingchao
Dual time synchronisation method for wireless sensor networks
无线传感器网络双时间同步方法
  • DOI:
    10.1049/el.2014.3260
  • 发表时间:
    2015-01
  • 期刊:
    ELECTRONICS LETTERS
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    Wang Fuqiang;Yu Changbin;Wu Xiaoming;Hu Yifan
  • 通讯作者:
    Hu Yifan
An endocrine cooperative particle swarm optimization algorithm for routing recovery problem of wireless sensor networks with multiple mobile sinks
多移动宿无线传感器网络路由恢复问题的内分泌协同粒子群优化算法
  • DOI:
    10.1016/j.ins.2014.11.052
  • 发表时间:
    2015-04-10
  • 期刊:
    INFORMATION SCIENCES
  • 影响因子:
    8.1
  • 作者:
    Hu, Yi-Fan;Ding, Yong-Sheng;Han, Hua
  • 通讯作者:
    Han, Hua
Performance of Resampling Algorithms Based on Particle Filter in Video Target Tracking简
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Journal of Donghua University(English Edition)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    韩华;王裕明;张玉金;胡一帆
  • 通讯作者:
    胡一帆

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其他文献

食欲素A对脑外伤昏迷大鼠前额叶皮质Ras鸟嘌呤释放因子-1表达的影响
  • DOI:
    10.13764/j.cnki.ncdm.2018.03.006
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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    --
  • 作者:
    胡一帆;冯珍
  • 通讯作者:
    冯珍
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  • DOI:
    10.11908/j.issn.0253-374x.2018.10.018
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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超强磁场中核磁共振信号与屏蔽效应的理论研究
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    胡泽宇
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  • 发表时间:
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    --
  • 作者:
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  • 发表时间:
    2018
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  • 作者:
    陈俊平;张益泽;周建华;杨赛男;胡一帆;陈倩
  • 通讯作者:
    陈倩

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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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