面向东海-南海海流观测的大规模三维移动传感器网络关键技术研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:61572448
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:65.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:F0208.物联网及其他新型网络
- 结题年份:2019
- 批准年份:2015
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2016-01-01 至2019-12-31
- 项目参与者:郭忠文; 马慧; 方明强; Chao Zhang; 刘超; 仇志金; 郭帅; 邱梦; 吴平;
- 关键词:
项目摘要
Large-scale three-dimensional mobile sensor network for ocean current observation in East China Sea and South China Sea plays an important role for stereo observation of the ocean, which can improve the deep-sea detection ability of China and satisfy the national strategic aim of building an ocean power. This project focuses on the following tasks: (1) New architecture of three-dimensional sensor networks will be designed by comprehensively considering various aspects,such as the characteristics of the observed sea area, requirements of data sampling, localization methods of nodes, and deployment costs.(2) Since the mobility of underwater mobile nodes is closely related to the current,a new mobility model will be proposed where the positions of nodes can be predicted by the oean current model HYCOM. This will help resolving the energy-effecient problems in both localization and topology control.(3) Due to the unique characteristics of underwater acoustic channels, it is quite challenging to get accurate ranging between underwater nodes, a range-free silent localization method will be studied with sparse anchor nodes.(4) The continuous connectivity among nodes can not be guaranteed because of the mobility of nodes. New dynamic topology control algorithms will be investigated based on time-space diagram. The key technologies of large-scale three-dimensional mobile sensor networks for ocean current observation will be obtained as the outcomes of this project. In addition, this project will advance both theoretical study and applied technology in this area to international advanced level.
面向东海、南海海域海流观测的大规模三维移动传感器网络是实现我国对海洋的立体观测,特别是提升对深海大洋的探测能力、服务于建设海洋强国这一国家重大战略部署的重要手段。本项目主要研究:(1)根据观测海域特点、数据采集要求,并综合考虑节点定位方式、经济成本等因素的影响,建立面向海流观测的三维移动传感器网络系统结构模型。(2)根据负责数据采集的水下移动节点的运动模式与海流密切相关的特点,提出用海洋环流模式HYCOM预测移动节点的位置,帮助解决定位和拓扑控制中的能量高效问题。(3)针对水声信道固有特征导致水下节点间难以精确测距的问题,研究稀疏锚节点下不基于测距的水下移动节点被动定位算法。(4)针对节点移动导致节点间无法保证持续连通性的问题,研究基于时空图的动态拓扑控制算法。通过本项目的研究,掌握面向海流观测的大规模三维移动传感器网络中的关键技术,使得该项目的理论研究和应用技术处于国际先进水平。
结项摘要
面向东海、南海海域海流观测的大规模三维移动传感器网络是实现我国对海洋的立体观测,特别是提升对深海大洋的探测能力、服务于建设海洋强国这一国家重大战略部署的重要手段。本项目主要研究:(1)根据观测海域特点、数据采集要求,并综合考虑节点定位方式、经济成本等因素的影响,建立面向海流观测的三维移动传感器网络系统结构模型。(2)针对水声信道固有特征导致水下节点间难以精确测距的问题,研究稀疏锚节点下不基于测距的水下移动节点被动定位算法。(3)针对节点移动导致节点间无法保证持续连通性的问题,研究基于时空图的动态拓扑控制算法。(4)根据负责数据采集的水下移动节点的运动模式与海流密切相关的特点,提出用海洋环流模式预测移动节点的位置,帮助解决定位和拓扑控制中的能量高效问题。通过本项目的研究,掌握了面向海流观测的大规模三维移动传感器网络中的关键技术,使得该项目的理论研究和应用技术处于国际先进水平。
项目成果
期刊论文数量(16)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(21)
专利数量(0)
VA: Virtual Node Assisted Localization Algorithm for Underwater Acoustic Sensor Networks
VA:水声传感器网络虚拟节点辅助定位算法
- DOI:10.1109/access.2019.2925938
- 发表时间:2019
- 期刊:IEEE Access
- 影响因子:3.9
- 作者:Chao Liu;Xi Wang;Hanjiang Luo;Yuan Liu;Zhongwen Guo
- 通讯作者:Zhongwen Guo
Fast Extended One-Versus-Rest Multi-Label Support Vector Machine Using Approximate Extreme Points
使用近似极值点的快速扩展一对一多标签支持向量机
- DOI:10.1109/access.2017.2699662
- 发表时间:2017-01-01
- 期刊:IEEE ACCESS
- 影响因子:3.9
- 作者:Sun, Zhongwei;Guo, Zhongwen;Liu, Shiyong
- 通讯作者:Liu, Shiyong
VSTP: vessel spatio-temporal contact pattern detection based on MapReduce
VSTP:基于MapReduce的船舶时空接触模式检测
- DOI:10.1186/s13638-017-0960-x
- 发表时间:2017-10
- 期刊:EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking
- 影响因子:2.6
- 作者:Chao Liu;Zhongwei Sun;Jing Liu;Haiguang Huang;Zhongwen Guo;Yuan Feng
- 通讯作者:Yuan Feng
Big data challenges in ocean observation: a survey
海洋观测中的大数据挑战:一项调查
- DOI:10.1007/s00779-016-0980-2
- 发表时间:2017-02-01
- 期刊:PERSONAL AND UBIQUITOUS COMPUTING
- 影响因子:--
- 作者:Liu, Yingjian;Qiu, Meng;Guo, Zhongwen
- 通讯作者:Guo, Zhongwen
FVID: Fishing Vessel Type Identification Based on VMS Trajectories
FVID:基于VMS轨迹的渔船类型识别
- DOI:10.1007/s11802-019-3717-9
- 发表时间:2019-04-01
- 期刊:JOURNAL OF OCEAN UNIVERSITY OF CHINA
- 影响因子:1.6
- 作者:Huang, Haiguang;Hong, Feng;Guo, Zhongwen
- 通讯作者:Guo, Zhongwen
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
煤自燃过程中自由基与指标气体释放规律
- DOI:--
- 发表时间:2016
- 期刊:煤炭科学技术
- 影响因子:--
- 作者:王福生;刘颖健;高东;孟祥发
- 通讯作者:孟祥发
基于冗余分析的特征选择算法
- DOI:--
- 发表时间:2017
- 期刊:北京邮电大学学报
- 影响因子:--
- 作者:仇利克;郭忠文;刘青;刘颖健;仇志金
- 通讯作者:仇志金
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 }}

内容获取失败,请点击重试

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项目摘要
AI项目思路
AI技术路线图

请为本次AI项目解读的内容对您的实用性打分
非常不实用
非常实用
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
您认为此功能如何分析更能满足您的需求,请填写您的反馈:
刘颖健的其他基金
面向深海立体监测的水下命名数据网络关键技术研究
- 批准号:
- 批准年份:2021
- 资助金额:59 万元
- 项目类别:面上项目
面向深海立体监测的水下命名数据网络关键技术研究
- 批准号:62172378
- 批准年份:2021
- 资助金额:59.00 万元
- 项目类别:面上项目
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 }}