面向农田复杂时变环境的无线传感器网络高效传输与虚拟化关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61471067
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    80.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0104.通信网络
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

In time-varying agricultural wireless sensor network (WSN) monitoring application, there are many characteristics, such as wide monitoring area, large scale network, random distribution, heterogeneous nodes, complex time-varying signal environment and varying network topology, which has a tremendous impact on coverage and network connectivity. Since the nodes around of sink have many data to transmit, energy hot spots have been formed. There are some overlap between nodes in both time and space, which causes data redundancy. In the current study, there are some problems including optimization complexity and limited computing ability of nodes .In order to resolve these problems, network topology control mechanism based on prediction and feedback scheduling will be studied. In this study, data transmission and control method based on mobile node would be researched, which could improve efficiency of data communication and network coverage. We will propose a new farmland wireless sensor network architecture based on software defined networking (SDN). In one word, our study will benefit the efficiently communication of WSN for complex time-varying environment of farmland.
在农田复杂时变环境下无线传感器网络监测中,存在监测面积广、网络规模大、节点分布不均、多级异构以及作物生长引进的信道环境复杂多变等特点,网络节点间拓扑连接关系动态变化,对网络连通覆盖性影响巨大。由于汇聚节点周边的节点需承担大量数据转发任务,形成能耗热点,存在数据冗余。现有垂直网络协议架构,不同角度的优化方案难以实现有机整合,且规模化网络控制算法的复杂度受限于节点计算资源。针对以上问题,研究农田复杂时变环境网络拓扑预测反馈调度机制,为网络连通覆盖与可靠高效地数据传输提供保证;考虑结合移动节点的数据传输控制策略,有助于提高网络连通覆盖性能与数据传输效率;研究动态环境下的感知融合策略,减少数据传输量,提高传输有效性;建立基于软件定义网络的农田无线传感器新型网络架构,实现传感网络的控制与转发解藕合,建立虚拟平台层为农田多源环境因子监测与自动化生产控制提供服务和参考,为实现农业数字化生产提供有力支撑。

结项摘要

按照研究计划书完成了研究任务,针对农田复杂时变环境无线传感器网络的网络拓扑控制方面,基于概率感知建立了节点空间拓扑模型,提出一种基于时空域复用的网络频谱交错接入拓扑控制方法;针对农田复杂环境,引入移动节点,建立基于移动节点的抗干扰模型,提出了一种能耗与时延的移动节点路径优化算法和数据传输覆盖控制策略;提出了移动sink路径规划与子网路由方法、面向大规模农田紧时延约束的移动sink节点接入方法、基于多视角技术的农田WSN数据融合方法以及基于作物生长环境关联的压缩感知方法等; 提出了基于能量传输的中继网络模型优化算法,对能耗与时延的进行联合优化;提出了一种基于SDN的无线传感网络架构,并设计了北向接口和南向接口模块以及控制器。研究成果可应用于农业物联网、智慧农业以及农业无人机等领域。

项目成果

期刊论文数量(19)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(12)
专利数量(7)
利用多传感器图像的边缘直方图检测直线并建立交叉点对应关系
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Infrared Physics and Technology
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    李永;施翔;金宏斌;温志刚
  • 通讯作者:
    温志刚
基于移动节点的无线传感网络覆盖优化算法研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    International Journal of Online Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱丽;范春晓;吴华瑞;温志刚
  • 通讯作者:
    温志刚
MIMO双向中继无线携能系统的联合优化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    温志刚;刘晓晴;郑双燕;郭文霞
  • 通讯作者:
    郭文霞
直连AF中继无线携能系统的性能研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE COMMUNICATIONS LETTERS
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    温志刚;郭文霞;N. C. Beaulieu;刘晓晴;许文俊
  • 通讯作者:
    许文俊
Deep learning based smart radar vision system for object recognition
  • DOI:
    10.1007/s12652-018-0853-9
  • 发表时间:
    2019-03-01
  • 期刊:
    JOURNAL OF AMBIENT INTELLIGENCE AND HUMANIZED COMPUTING
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Wen, Zhigang;Liu, Dan;Jia, Yinglin
  • 通讯作者:
    Jia, Yinglin

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其他文献

Optimization ofnbsp;collaborative spectrum sensing mechanism for cognitive radio
优化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Open Mechanical Engineering Journal
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    温志刚;慕明君
  • 通讯作者:
    慕明君
脉冲星PSR J1906+0746 射电辐射束的观测特征及其启示
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    天文研究与技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黄文俊;黄秀健;温志刚;王洪光
  • 通讯作者:
    王洪光
PSR B1237+25的强脉冲辐射特性的观测与研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    天文学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    麦麦提艾力·米吉提;温志刚;王娜;王兆军;袁建平;Rai YUEN;闫文明
  • 通讯作者:
    闫文明
基于ROACH2的脉冲星终端研制进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    天文学进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    裴鑫;李健;袁建平;温志刚;陈卯蒸
  • 通讯作者:
    陈卯蒸
米糠及其脂肪酶的研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    食品安全质量检测学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    余诚玮;邓施璐;温志刚;邓泽元
  • 通讯作者:
    邓泽元

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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