复杂时变水声信道中的广义频分复用通信技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61801394
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    25.0万
  • 负责人：
    张玲玲
  • 依托单位：
    西北工业大学
  • 学科分类：
    F0107.海上和水下通信
  • 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

The continuous exploration of ocean exploration urges the development of underwater acoustic communication and network technology. Based on the research foundation of our group in the last two decades, we are about to propose a novel underwater acoustic communication method of GFDM(Generalized Frequency Division Multiplexing) , as a unified framework of the current underwater acoustic communication methods, such as OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing), FMT(Filtered Multi-Tone) and SC-FDE(Single Carrier with Frequency Domain Equalization). Specifically, a multi-symbol multi-carrier modulation based on time-frequency cyclic shifted filter, sparse Bayes GFDM channel estimation, GFDM time-varying channel equalization based on model-DFT(Discrete Fourier Transform), and symbol detection based on iterative interference cancellation will be studied. These methods will be tested and improved through ocean channel database simulation, pool and lake test. The study of this project is expected to realize the flexible communication parameter setting adapted to channel scenario and decrease the out of band emission. The results is promising to provide reference for the development of underwater acoustic communication and network technology.
随着海洋探测的不断深入发展，我国对水声通信和网络技术的需求极为迫切。本项目依据团队近二十年对水声通信的持续研究，在正交频分复用（OFDM）、滤波多音调制（FMT）与单载波频域均衡（SC-FDE）等现有技术的统一框架下，提出广义频分复用（GFDM）水声通信新方法。拟开展基于时频域循环移位滤波器的多符号多载波联合调制、稀疏贝叶斯GFDM信道估计、基于模型化傅里叶变换（DFT）的GFDM时变信道均衡、迭代干扰抵消的符号检测等关键技术的研究，并通过海洋信道数据库仿真、水池和湖海实验验证和完善所提方法。本项目的研究可实现信道适配的通信参数灵活配置，降低通信信号带外能量泄露。本项目的研究成果可望对我国水声通信和网络技术的发展具有一定的参考意义和应用价值。

结项摘要

随着海洋探测的不断深入发展，我国对水声通信和网络技术的需求极为迫切。本项目依据团队近二十年对水声通信的持续研究，在正交频分复用（OFDM）、滤波多音调制（FMT）与单载波频域均衡（SC-FDE）等现有技术的统一框架下，开展了基于广义频分复用的水声通信相关技术研究。其主要研究内容与重要研究成果如下：.研究了水声信道下的广义频分复用通信信道均衡和迭代干扰消除的符号检测，提出了基于变换域的符号矢量去耦检测方法，实现逐向量均衡和干扰抵消，极大的降低了均衡算法的复杂度；结合LMS初始信道估计、基于AR模型的信道子空间分解和特征向量跟踪，提取项目组前期的实测信号中的信道，扩充了测试信道数据库；研究了广义频分复用水声通信的训练序列插入设计，提出采用频移CHU序列等间隔索引的导频矢量，组成对角矩阵，实现了基于基扩展模型的基函数系数估计；研究了时变水声信道下的多普勒补偿方法，提出了双选水声信道中基于基扩展模型的串行均衡技术，采用BELL多普勒谱和指数衰减功率延迟线的多径信道进行了验证。研究了水声自适应调制编码技术，通过实际信道信息建立的自适应调制编码数据库，采用SPCA技术对数据库处理得到由降维后的稀疏主成分构成的低维特征空间，完成对关键特征的提取，并通过设计的自适应调制编码分类器进行仿真分析，发现经过SPCA处理后的数据集能够以1.8%的分类精确度损失为代价，降低16.7%的信道估计复杂度，以及50%的分类过程计算量。.本项目的研究成果将为水声通信均衡技术提供较为一定的理论指导和参考价值。

项目成果

期刊论文数量（8）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（3）
专利数量（4）
Time-domain oversampled orthogonal signal-division multiplexing underwater acoustic communications
时域过采样正交信号分复用水声通信
  • DOI：
    10.1121/1.5087131
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    Journal of the Acoustical Society of America
  • 影响因子：
    2.4
  • 作者：
    Han Jing;Wang Yujie;Zhang Lingling;Leus Geert
  • 通讯作者：
    Leus Geert
Gaussian Parameterized Information Aided Distributed Cooperative Underwater Positioning Algorithm
高斯参数化信息辅助分布式协同水下定位算法
  • DOI：
    10.1109/access.2020.2983083
  • 发表时间：
    2020-01-01
  • 期刊：
    IEEE ACCESS
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Zhang, Lingling;Tang, Chengkai;Zhang, Yi
  • 通讯作者：
    Zhang, Yi
Inertial-Navigation-Aided Single-Satellite Highly Dynamic Positioning Algorithm
惯性导航单星高动态定位算法
  • DOI：
    10.3390/s19194196
  • 发表时间：
    2019-09
  • 期刊：
    Sensors (Switzerland)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Zhang Lingling;Tang Chengkai;Zhang Yi;Song Houbing
  • 通讯作者：
    Song Houbing
DOA Estimation via Acoustic Sensor Array With Non-Orthogonal Elements
通过具有非正交元件的声学传感器阵列进行 DOA 估计
  • DOI：
    10.1109/jsen.2020.2993723
  • 发表时间：
    2020-09
  • 期刊：
    IEEE Sensors Journal
  • 影响因子：
    4.3
  • 作者：
    Wang W.;Zhang Q.;Zhu W.-P.;Shi W.;Tan W.
  • 通讯作者：
    Tan W.
Low-Complexity Equalization of Orthogonal Signal-Division Multiplexing in Doubly-Selective Channels
双选通道正交信号分复用的低复杂度均衡
  • DOI：
    10.1109/tsp.2018.2887191
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Signal Processing
  • 影响因子：
    5.4
  • 作者：
    Han Jing;Zhang Lingling;Zhang Qunfei;Leus Geert
  • 通讯作者：
    Leus Geert

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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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