基于流体模型的无线中继网络多播编码与优化调度

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61801427
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0101.信息论
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Wireless relay network is a key component in the next generation communication networks. We apply network coding in half-duplex relay networks for purpose of multicast throughput enhancement. Due to the half-duplex operation of the relay station (it cannot receive and transmit simultaneously) and the time-varying capacity of wireless channels, it is important to design proper coding schemes and multicast scheduling policies for the relay station. In this project, we first design coding schemes by jointly considering coding node selecting, coding method selecting and coding parameters selecting for different network scenarios. Then we design the associated multicast scheduling policies for each proposed coding scheme. Since the traditional dynamic programming approaches have scalability issues when the network size is large, we use the fluid model to approximate the multicast scheduling problem. Based on the solution to the fluid problem, we propose efficient multicast scheduling policies. At last, we analyze the asymptotic performance of our policies, and also we verify the efficiency of our policies via simulation.
无线中继网络是下一代通信网络中的一个重要组成部分。本项目将网络编码应用于半双工中继网络,旨在提高整个网络的多播吞吐量。受半双工中继无法同时接收和发送数据的制约,以及无线信道的时变性,如何设计合理的编码方案,并对中继基站进行合理的多播优化调度,便成为了关系到整个网络多播吞吐量的关键问题。本项目拟从编码节点选择、编码方法选择、编码参数选择等方面综合考虑,针对不同的网络环境,设计相应的网络编码方案。其次,根据所提出的编码方案,设计相应的中继多播调度算法。由于传统的基于动态规划技术的研究方法存在严重的局限性(只能应对小规模网络),本项目拟利用流体模型对多播调度问题进行建模,得出与之对应的流体近似问题;通过研究与求解流体问题,并对流体问题的解进行合理的调整与转化,最终设计出有效的多播调度算法。最后,重点研究所提出算法的渐进表现,并通过仿真对算法的性能进行检验。

结项摘要

无线中继网络是下一代通信网络中的一个重要组成部分。受无线信道的时变性以及中继系统结构特殊性的制约,如何进行合理的资源分配与优化调度,是关系到整个网络传输性能的关键问题。本项目首先从最基本的双跳中继网络出发,研究了基于网络编码技术的数据包多播优化调度技术,针对不同编码/网络场景,分别提出了不同的编码传输策略,并通过理论分析和仿真实验验证了这些算法的性能。其次,我们针对无线传感器网络在数据收集(即数据多跳中继传输)过程中面临的能耗、延迟等优化问题,借助压缩感知、随机游走等技术,提出了多种不同的数据收集方法,从延迟、能耗、安全性等多个角度实现网络性能的优化。最后,面向更为一般化的无线网络场景,我们提出了一种基于强化学习的多路径路由规划算法来实现路由效率和质量的提升,并提出了一种基于通过情景感知技术和深度强化学习的路由优化方案,实现网络延迟、吞吐量等性能的总体优化。以上研究成果为未来无线网络的发展起到了重要的推动作用。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(5)
专利数量(7)
A Random Walk-Based Energy-Aware Compressive Data Collection for Wireless Sensor Networks
用于无线传感器网络的基于随机游走的能量感知压缩数据收集
  • DOI:
    10.1155/2020/8894852
  • 发表时间:
    2020-11
  • 期刊:
    Wireless Communications and Mobile Computing
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Keming Dong;Chao Chen;Xiaohan Yu
  • 通讯作者:
    Xiaohan Yu

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其他文献

Three dimensional non-isentropic subsonic Euler flows in rectangular nozzles
矩形喷嘴中三维非等熵亚音速欧拉流
  • DOI:
    10.1016/j.nonrwa.2014.07.006
  • 发表时间:
    2015-02
  • 期刊:
    Nonlinear Analysis: Real World Applications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈超
  • 通讯作者:
    陈超
MAPK4基因敲除对小鼠脾脏免疫细胞组成的影响
  • DOI:
    10.3969/j.issn.1000-484x.2019.13.003
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    中国免疫学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    冒灵;胡琳;刘士明;周涯;赵娟娟;陈龙庆;陈超;郭萌萌;徐林
  • 通讯作者:
    徐林
船用低速柴油机燃油系统喷油特性改进
  • DOI:
    10.13788/j.cnki.cbgc.2020.09.13
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    船舶工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    兰奇;白云;陈超;涂天华;文李明;范立云
  • 通讯作者:
    范立云
Girth-8 (3,L)-规则QC-LDPC码的一种确定性构造方法
  • DOI:
    10.3724/sp.j.1146.2009.00838
  • 发表时间:
    2010-05
  • 期刊:
    电子与信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨洋;王新梅;陈超;张国华
  • 通讯作者:
    张国华
基于F-AAS、GF-AAS对云南石榴蜂蜜中矿质元素进入途径研究
  • DOI:
    10.13982/j.mfst.1673-9078.2017.4.020
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    现代食品科技
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈超;付彦青;郭妍;张政;赵风云
  • 通讯作者:
    赵风云

其他文献

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陈超的其他基金

面向全双工通信系统的高吞吐量编码广播/多播技术研究
  • 批准号:
    62111540270
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    13.5 万元
  • 项目类别:
    国际(地区)合作与交流项目

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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