线性网络纠错码的构造算法与性能分析

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61171082
  • 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:
    F0101.信息论
  • 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

综合利用信息论、编码理论、网络编码理论、概率论、代数和图论的知识和方法研究线性网络纠错码的理论、构造算法和性能分析。设计线性网络纠错码的多项式时间构造算法,对于给定的纠错能力,该算法能够在多项式时间范围内构造出一个具有给定的纠错能力的线性网络纠错码,并且估计该算法所需的基域的大小。特别地,该算法可以构造出线性网络纠错的MDS码,并且所需的基域的大小可以小于目前已知的结果。研究随机线性网络纠错编码的性能分析,给出随机线性网络纠错码的失败概率的估计。研究通用的线性网络纠错码,在理论上证明通用网络MDS码的存在性,设计通用网络MDS码的多项式时间构造算法。将四类重要的线性网络编码的概念推广到线性网络纠错编码,推导这四类线性网络纠错码的Singleton界和设计相应的线性网络MDS码的构造算法。这项研究的进展将丰富网络编码的理论,使我们能够提高网络通信的效率和可靠性能,促进我国网络编码技术的发展。

结项摘要

在本项目中,我们综合利用信息论、编码理论、网络编码理论、概率论、代数和图论的知识和方法研究线性网络纠错码的理论、构造算法和性能分析。我们设计了线性网络纠错码的多项式时间构造算法,对于给定的纠错能力,该算法能够在多项式时间范围内构造出一个具有给定的纠错能力的线性网络纠错码,并且估计了该算法所需的基域的大小。特别地,该算法可以构造出线性网络纠错的MDS码,并且所需的基域的大小可以小于目前已知的结果。我们研究随机线性网络纠错编码的性能分析,给出了随机线性网络纠错码的失败概率的好的估计。我们研究通用的线性网络纠错码,在理论上证明了通用网络MDS码的存在性,设计了通用网络MDS码的多项式时间构造算法。我们研究安全网络编码,给出一些新的构造算法和性能界。我们将四类重要的线性网络编码的概念推广到线性网络纠错编码,研究和推导出这四类重要的线性网络纠错码的Singleton界和相应的线性网络纠错的MDS码的构造方法。这项研究的进展将丰富网络编码的理论,使我们能够提高网络通信的效率和可靠性能,促进我国网络编码技术的发展。

项目成果

期刊论文数量(31)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(5)
专利数量(0)
A Chinese remainder theorem approach to skew generalized quasi-cyclic codes over finite fields
有限域上偏斜广义准循环码的中国余数定理方法
  • DOI:
    10.1007/s12095-015-0140-y
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Cryptography and Communications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Gao Jian;Shen Linzhi;Fu Fang-Wei
  • 通讯作者:
    Fu Fang-Wei
The existence and synchronization properties of symmetric fix-free codes
对称免修复码的存在性和同步性
  • DOI:
    10.1007/s11432-012-4675-7
  • 发表时间:
    2013-09
  • 期刊:
    Science China Information Sciences
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Guang, Xuan;Fu, FangWei;Chen, LuSheng
  • 通讯作者:
    Chen, LuSheng
Note on support weight distribution of linear codes over Fp+uFp
关于 Fp uFp 上线性代码的支持权重分布的说明
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Bulletin of Australian Mathematical Society
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jian Gao
  • 通讯作者:
    Jian Gao
Linear recurring sequences and subfield subcodes of cyclic codes
线性循环序列和循环码的子域子码
  • DOI:
    10.1007/s11425-013-4633-x
  • 发表时间:
    2013-05
  • 期刊:
    Science China Mathematics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Gao ZhiHan;Fu FangWei*
  • 通讯作者:
    Fu FangWei*
Some results on linear codes over Fp+uFp+u^2Fp
Fp uFp u^2Fp 线性码的一些结果
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Journal of Applied Mathematics and Computing
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Gao Jian
  • 通讯作者:
    Gao Jian

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  • 通讯作者:
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  • 期刊:
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  • 作者:
    高健;王现方;施敏加;符方伟
  • 通讯作者:
    符方伟

其他文献

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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]
      
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