水声传感器网络中多目标实时协作定位的关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61701422
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    28.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0107.海上和水下通信
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Localization is a crucial requirement for mobile underwater acoustic sensor networks. Real-time position information is needed for control and navigation of underwater vehicles, in early warning systems and real-time monitoring. However, the real-time collaborative tracking problem can be seen as a complex multi-dimensional spatio-temporal estimation problem, since the network parameters interact among themselves jointly in a very complicated way and are difficult to be optimized. Therefore, a collaborative approach for tracking multiple mobile vehicles based on the framework of factor-graph, is proposed with the characteristics of low complexity and high localization accuracy. Then, this solution is extended to incorporate the considerations of time synchronization to address the problem of joint time synchronization and tracking for mobile underwater systems. Since underwater networks are by nature distributed, it happens to perfectly suit the characteristics of the factor-graph-based schemes. Hence, these schemes are modified to identify key impacts on dynamic factor-graph in the real-time tracking scenarios, to further improve the localization accuracy. This research is expected to significantly improve the efficiency and accuracy of real-time collaborative tracking for underwater acoustic sensor networks, being tremendously valuable for both civil and military applications.
水下移动目标定位是水声传感器网络应用不可或缺的一部分,在早期预警系统、实时监测等水下应用,目标的实时位置信息对于系统控制和决策至关重要。水声传感器网络中多目标实时协作定位问题是一个复杂的多维时空估计问题,需要同时最优化大量相互依赖的参数,难以直接求解。鉴于此,本项目首先针对水下多目标协作定位问题,提出基于因子图构建合适的协作定位模型,实现低复杂度和高精度的协作定位算法。然后将网络时间同步问题转换为对因子图结构的适当修正,利用同一定位信标实现网络时间同步和目标位置的联合估计,进一步提高定位精度和降低网络能耗。最后在此架构基础上改进且实现基于动态因子图的实时协作定位系统,能够分布式地综合处理空间和时间约束关系,以满足实时定位的性能要求。本项目的研究成果能显著提高水声传感器网络的实时协作定位性能,具有重要的民用和军事价值。

结项摘要

水下移动目标定位是水声传感器网络应用不可或缺的一部分,目标的实时位置信息对于系统控制和决策至关重要。水声传感器网络中多目标实时协作定位问题是一个复杂的多维时空估计问题,需要同时最优化大量相互依赖的参数,难以直接求解。因此,本项目首先针对水下多目标协作定位问题,提出基于因子图构建合适的协作定位模型,实现低复杂度和高精度的协作定位算法。算法基于因子图的最大似然定位框架,以锚点发射信标、目标静默接收单向信标传输为主要形态,能够有效地降低网络的能耗;目标节点和参考锚节点在定位过程中无需作静止假设,均可处于移动状态,更符合实际的水声应用环境。然后在多目标协作定位的框架上,优化定位信标发射策略,进一步提高定位精度和降低网络能耗,并提出一种联合时间同步与目标定位跟踪算法。算法将长时间的定位跟踪分解成基于短时长定位周期的联合估计,结合运动补偿和时钟补偿,能够实现有效的目标定位跟踪。最后在此架构基础上构建基于动态因子图的实时协作定位系统,能够分布式地综合处理空间和时间约束关系,以满足实时定位的性能要求。实验结果表明,算法具有良好的定位跟踪性能。本项目的研究成果能显著提高水声传感器网络的实时协作定位性能,具有一定应用价值。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(5)
专利数量(1)
水声传感器网络中定位信标的设计与实现
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    声学技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    伊锦旺;袁飞;高春仙;朱逸
  • 通讯作者:
    朱逸
Modeling and Analysis of Aerial Base Station-Assisted Cellular Networks in Finite Areas Under LoS and NLoS Propagation
LoS 和 NLoS 传播下有限区域空中基站辅助蜂窝网络的建模与分析
  • DOI:
    10.1109/twc.2018.2865344
  • 发表时间:
    2018-08
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Wireless Communications
  • 影响因子:
    10.4
  • 作者:
    Wang Xianling;Zhang Haijun;Tian Yue;Leung Victor C. M.
  • 通讯作者:
    Leung Victor C. M.
Node Selection Algorithm for Underwater Acoustic Sensor Network Based on Particle Swarm Optimization
基于粒子群优化的水声传感器网络节点选择算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    EN CHENG;LONGHAO WU;FEI YUAN;CHUNXIAN GAO;JINWANG YI
  • 通讯作者:
    JINWANG YI
一种级联两箱通用数字预失真器及其辨识算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    电讯技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    袁江南;唐骏;伊锦旺
  • 通讯作者:
    伊锦旺
基于Chirp-BOK扩频的水声通信系统
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    厦门理工学院学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    伊锦旺;朱逸;王贤凌;陈祥捷;张佳敏
  • 通讯作者:
    张佳敏

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其他文献

水下无线多点通信系统研究
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    现代电子技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    伊锦旺;朱晓明;程恩
  • 通讯作者:
    程恩

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

        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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