基于无线传感器网络的复杂网络动力演化分析与优化

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61170024
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    57.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0201.计算机科学的基础理论
  • 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

本项目从无线传感器网络的基本特征和应用需求出发,研究具有无线传感器网络特征的复杂网络社团结构建模、动力演化性能极限分析与综合优化问题。主要研究内容包括:基于无线传感器网络的分簇结构特征,建立具有变核的复杂网络社团结构模型并进行统计特性分析;基于无线传感器网络节点之间信息传递受无线通信约束和节点能量有限的特征,研究在无线通信参量和控制信号能量两类约束下的复杂网络动力演化性能极限问题;综合考虑复杂网络社团拓扑特征和两类约束,研究复杂网络动力演化的权衡优化设计问题。通过本项目研究,将获得具有变核社团结构的复杂网络统计学特性,得到深入刻画通信参量、控制信号能量与复杂网络动力演化性能极限的定量关系和权衡设计准则。这些研究一方面将拓宽复杂网络理论研究的涵盖面;另一方面,相应的结果将为无线传感器网络的分析与设计提供有力的理论指导。

结项摘要

本项目结合无线传感器网络的特征和应用需求,研究具有传感器网络特征的复杂网络建模、动力演化过程分析和系统优化设计问题。项目组研究了具有变核的复杂网络社团结构问题,给出了这类网络的建模方法,并对其统计学特性进行了相应的分析。研究结果既能为无线传感器网络的构建提供依据,也能为其它具有增长性和社团结构的网络分析提供一定的指导;研究了时间驱动控制策略下,受通信约束的多主体系统一致性动力演化问题,一方面研究了具有二阶动力学特征的多主体系统在异采样信息条件下对采样周期的限制,另一方面研究了具有二阶动力学特征的多主体系统在仅能获取一阶采样信息时对采样周期的限制,分析了相应的系统的动力演化收敛性,并以收敛速度和衰减率作为性能指标研究其相应的收敛性能,为在保证动力演化收敛的条件下节约系统能量提供了优化设计方案;研究了事件驱动控制策略下,多主体系统蜂拥动力演化控制问题,通过集中式和分布式的事件驱动方法分别实现了领导-跟随多主体系统和不具有领导者的多主体系统的蜂拥控制。其中,集中式的事件驱动控制,能有效降低控制执行次数,减少控制能量消耗;分布式的事件驱动控制,能有效降低簇头节点的能量消耗和节点之间的通讯消耗,在节点能量有限的情况下延长网络的使用寿命。本项目将复杂网络建模与统计特性分析研究、复杂系统动力学研究与无线传感器网络的应用研究相结合,拓展了复杂系统理论,获得的结果对无线传感器网络的构建具有一定的应用指导意义。项目共完成研究论文38篇,其中国际期刊论文23篇,包括21篇SCI收录期刊论文和2篇SCI源刊论文,15篇会议论文。

项目成果

期刊论文数量(29)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(15)
专利数量(0)
Performance Analysis of Networked Control Systems with SNR Constraints
具有信噪比约束的网络控制系统的性能分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    International Journal of Innovative Computing Information and Control
  • 影响因子:
    1
  • 作者:
    Xi-sheng Zhan;Zhi-hong Guan;Fu-shun Yuan;Xian-he Zhang
  • 通讯作者:
    Xian-he Zhang
Bifurcation and chaotic behavior of a discrete-time Ricardondash;Malthus model
离散时间 Ricardo 的分岔和混沌行为
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Nonlinear Dynamics
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Xiao-wei Jiang;Li Ding;Zhi-hong Guan;Fu-shun Yua
  • 通讯作者:
    Fu-shun Yua
Multiconsensus of fractional-order uncertain multi-agent systems
分数阶不确定多智能体系统的多重共识
  • DOI:
    10.1016/j.neucom.2015.05.054
  • 发表时间:
    2015-11
  • 期刊:
    Neurocomputing
  • 影响因子:
    6
  • 作者:
    Tao Li;Ding-Xue Zhang;Ming-Feng Ge;Ding-Fu Zheng
  • 通讯作者:
    Ding-Fu Zheng
An Innovative Principle in Self-Calibration by Dual Ultrasonic Sensor and Application in Rain Gauge
双超声波传感器自校准创新原理及其在雨量计中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013-03
  • 期刊:
    Sensor Letters
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zheng, Guilin;Xu, Zhanwei;Ding, Li
  • 通讯作者:
    Ding, Li
Modification of particle swarm optimization with human simulated property
具有人体模拟特性的粒子群优化改进
  • DOI:
    10.1016/j.neucom.2014.11.015
  • 发表时间:
    2015-04
  • 期刊:
    Neurocomputing
  • 影响因子:
    6
  • 作者:
    Tang, Ruo-Li;Fang, Yan-Jun
  • 通讯作者:
    Fang, Yan-Jun

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

基于综合特征矩阵的手写苗文识别研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    怀化学院学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    丁李;曾水玲
  • 通讯作者:
    曾水玲
基于BP神经网络的湘西民间方块苗文特征提取方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    吉首大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    丁李;曾水玲;熊涛
  • 通讯作者:
    熊涛
多变量离散系统随机信号跟踪性能极限
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    自动化学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王后能;丁李;关治洪
  • 通讯作者:
    关治洪
豆粕替代鱼粉对牛蛙生长性能、消化酶活性和肠道健康的影响
  • DOI:
    10.13721/j.cnki.dsyy.2019.04.011
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    淡水渔业
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    丁李;王玲;鲁康乐;宋凯;张春晓
  • 通讯作者:
    张春晓
时延加权融合技术的无线传感器网络控制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Kongzhi Lilun Yu Yinyong/Control Theory and Applications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨春曦;关治洪;黄剑;丁李
  • 通讯作者:
    丁李

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

丁李的其他基金

含数据驱动的微电网系统建模与安全运行控制方法研究
  • 批准号:
    62373290
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    50 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于权重控制的多层复杂网络传播动力学研究
  • 批准号:
    61873194
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    63.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于周期检测的事件驱动蜂拥控制及其智能车平台仿真研究
  • 批准号:
    61403284
  • 批准年份:
    2014
  • 资助金额:
    26.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

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]
      
关闭
close
客服二维码