未来超密集无线网中海量内容传输技术的基础制约关系研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61571004
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    50.0万
  • 负责人：
    姚沙
  • 依托单位：
    上海无线通信研究中心
  • 学科分类：
    F0105.移动通信
  • 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

项目摘要

Mobile Internet is developing rapidly every year, posing great challenges to the data capacity of modern wireless communication networks. Network densification is widely regarded as a key technology that answers the capacity challenge through better spectral reuse. However, the backhaul capacity limit is becoming the performance bottleneck of the system. Recently caching at the network edges is attracting great attention as an effective solution to this problem. In this project, we consider edge caching problems in Ultra Dense Networks (UDN), focusing on investigating theoretically the fundamental trade-offs therein. First a time-varying user demand model is investigated. Based on the demand model, we will analyze the trade-off between power consumption and backhaul capacity under D2D assisted caching, and the corresponding user incentive mechanisms. Besides, coded caching at base stations will be studied under UDN, and the trade-off between cache size, coding, and backhaul rate is analyzed. Furthermore, we will develop fusion mechanisms between various caching schemes under practical constraints of UDN, and investigate the corresponding trade-offs among key system parameters. The theoretical results of this project will greatly benefit the development of practical systems in the future.
移动互联网的迅猛发展对无线通信网络数据容量带来巨大挑战。部署超密集无线网实现高效频谱复用是提高网络容量的关键技术之一。然而其回传链路瓶颈问题日益突出。近期网络末端缓存作为一种有效解决回传链路瓶颈的技术得到广泛关注。本项目将以网络末端缓存为指导思想，以超密集无线网为具体应用场景，从理论层次深入研究缓存技术及其中存在的基础制约关系。首先项目通过建模提出用户行为的动态时变模型。利用此模型项目将分析D2D辅助缓存下用户能耗、回传链路容量与缓存容量之间的基础制约关系及用户激励机制。此外项目将研究适应时变用户请求的基站编码缓存方案及其中回传链路容量与编码及缓存容量的基础制约关系。最后项目将进一步探讨在超密集无线网络实际场景中，基站端缓存、用户端缓存、编码及D2D辅助等多项机制的融合技术，以及此系统中可能存在的基础制约关系。本项目的研究成果将对未来相关系统的实现及技术方案选择提供重要理论依据与科学指导。

结项摘要

移动互联网的迅猛发展对无线通信网络数据容量带来巨大挑战，回传链路瓶颈问题日益突出，网络末端缓存作为一种有效解决回传链路瓶颈的技术得到广泛关注。本项目以网络末端缓存为指导思想，以超密集无线网络为具体应用场景，从理论层次深入研究缓存技术及其中存在的基础制约关系。本项目通过建模提出并验证用户行为的动态时变模型、探究并分析D2D辅助缓存下用户能耗、回传链路容量与缓存容量之间的基础制约关系及用户激励机制，研究适应时变用户请求的基站编码缓存方案及其中回传链路容量与编码寄缓存容量的基础制约关系、探讨在超密集无线网络实际场景中，基站端缓存、用户端缓存、编码及D2D辅助等多项机制的融合技术，以及此系统中可能存在的基础制约关系。

项目成果

期刊论文数量（6）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（5）
专利数量（3）
Hierarchical Routing Protocol in Wireless Sensor Network:A State-of-the-art Review
无线传感器网络中的分层路由协议：最新综述
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    International Journal of Computational Science and Engineering
  • 影响因子：
    2
  • 作者：
    Weidong Fang;Wuxiong Zhang;Lianhai Shan;Biruk Assefa;Wei Chen
  • 通讯作者：
    Wei Chen
Challenges of Mobile Social Device Caching
移动社交设备缓存的挑战
  • DOI：
    10.1109/access.2016.2633485
  • 发表时间：
    2016-12
  • 期刊：
    IEEE Access
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    YECHENG WU;SHA YAO;YANG YANG;TING ZHOU;HUA QIAN;HONGLIN HU;MATTI HAMALAINEN
  • 通讯作者：
    MATTI HAMALAINEN
DECCO: Deep-Learning Enabled Coverage and Capacity Optimization for Massive MIMO Systems
DECCO：深度学习支持大规模 MIMO 系统的覆盖和容量优化
  • DOI：
    10.1109/access.2018.2828859
  • 发表时间：
    2018-04
  • 期刊：
    IEEE Access
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    YANG YANG;YANG LI;KAI LI;SHUANG ZHAO;RUI CHEN;JUN WANG;SONG CI
  • 通讯作者：
    SONG CI
Energy Efficiency in Internet of Things: An Overview
物联网能源效率：概述
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Computers, Materials & Continua
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Wuxiong Zhang;Weidong Fang;QianQian Zhao;Xiaohong Ji;Guoqing Jia
  • 通讯作者：
    Guoqing Jia

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其他文献

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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