煤矿复杂巷道多区域协作迁移无线监控与通信方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    U1510115
  • 项目类别:
    联合基金项目
  • 资助金额:
    59.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0408.安全科学与工程
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Coal mine wireless monitoring and communication system is an important way to ensure the automation and mechanization production and rescue disaster in the coal mine complex scene. A complex environment of laneway has an important influence on network structure, efficiency of communication and monitoring and design of energy consumption. Based on the laneway. Work together with Taiyuan University of Science and Technology, the project mainly studies: (1) Describe a method for the laneway complex environment and the rule of asymmetric dimension in its limited space. So, we can model and solve dynamic optimization method for the wireless node which is a key and support technology for video surveillance and wireless communication. (2) We analyze the characteristic of the monitoring scenario and forecast method, and build the local area virtualization mechanisms based on monitoring image analysis and optimization of communication, and study rule about how to transfer the current knowledge on analyzing area network data to relevant multiple collaboration area network. (3) On the basis of target forecasting, network resources evaluating and multi-area collaboration, we try to analyze networking method for multi-scale wireless monitoring and communication network. This study has a significant breakthrough on computation of monitoring content analysis and control of communication energy consumption. Besides, this study tries to solve the long-standing contradiction between wireless monitoring coverage rate and energy consumption. The results of this research have very important practical application value and scientific sense on support level of coal mine automation and mechanization production, quickly establishing a wireless security monitoring and emergency communications network for disaster rescue in coal mine complex scene.
煤矿无线监控与通信是矿井复杂现场中自动化、机械化生产和灾害救援的重要保障手段。巷道复杂环境对网络结构、能耗设计、检测监控的效率与可靠性有重要影响,本课题以煤矿巷道为对象,与太原科技大学合作研究:①巷道复杂环境及其受限空间维度非对称规律描述方法,建模和求解无线节点动态优选方法,作为图像监控与无线通信的支撑技术。②分析监控场景特征与监控对象预测方法,建立基于监控图像分析和通信优化的局部区域虚拟化机制,研究当前区域网络数据分析知识迁移到相关的多个协作区域网络的规律。③在目标预测、网络资源评价和多区域网络协作的基础上,分析多尺度无线监控与通信网络组网方法。本研究在监控内容分析计算量与通信能耗控制方面将有显著突破,解决无线监控覆盖率与能耗之间长期存在的矛盾。本课题研究成果对于提高煤矿复杂多变现场中自动化和机械化生产的支撑水平、快速建立无线安全监控和抢险救灾应急通信网络有重要的实际应用价值和科学意义。

结项摘要

煤矿无线监控与通信是矿井复杂现场中自动化、机械化生产和灾害救援的重要保障手段。巷道复杂环境对网络结构、能耗设计、目标检测监控的效率与可靠性有重要影响,本课题由中国矿业大学与太原科技大学合作研究煤矿巷道无线监测监控网络的多区域协作与迁移方法,按照原研究内容计划执行。内容包括:①巷道复杂环境及其受限空间中建模和求解无线节点动态优选方法。②分析监控场景与监控对象特征,建立通信优化的局部区域虚拟化方法,研究当前区域网络监测数据分析方法。③在目标监测与跟踪、网络资源评价和多区域网络协作的基础上,结合雾计算框架,分析多尺度无线监控与通信网络组网方法。研究成果主要为两个方面:无线网络组网与优化、监控图像处理与目标跟踪;包括:无线网络组网与控制优化、网络任务调度与优化、网络数据管理与认证、背景图像处理方法、目标检测与跟踪方法、时间序列数据处理方法等。提出煤矿结构化环境中无线节点的感知覆盖和通信覆盖的优化部署模型和求解方法;提出监控区域网络虚拟化的方法,解决监控节点能耗的平衡;凝练了科学问题:煤矿巷道复杂环境中监测数据的信息描述和知识表示,可以提高巷道监测数据通信和智能信息处理方法的有效性。成果包括:授权发明专利5项;公开发明专利1项;授权软件著作权1项;发表期刊论文14篇,其中,SCI检索论文8篇,核心期刊论文4篇,SCI源刊在线出版1篇;发表学术会议论文9篇;培养研究生12人,其中,通过博士学位论文答辩1人,博士在读1人,获得硕士学位9人,硕士在读1人;参加国际学术会议6次,国内学术会议4次。获批国家自然科学基金面上项目1项。邀请国内外学者8人到中国矿业大学学术交流。与中科院微系统所、太原科技大学等单位建立了良好的合作关系。本课题研究成果具有很好延拓性,对于提高煤矿复杂多变现场中自动化和机械化生产的支撑技术的水平、快速建立无线安全监控和抢险救灾应急通信网络有重要的实际应用价值和科学意义。

项目成果

期刊论文数量(13)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(9)
专利数量(6)
Self-Organizing Approximation Command Filtered Backstepping Control for Higher Order SISO Systems in Internet of Things
物联网高阶 SISO 系统的自组织逼近命令滤波反步控制
  • DOI:
    10.1109/access.2018.2888510
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    He Qiusheng;Chen Wei;Wang Haitao;Hu Qingsong;Sun Tongfeng;Tang Chaogang
  • 通讯作者:
    Tang Chaogang
基于TLD的稀疏原型目标跟踪算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    计算机工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周军娜;陈伟;王珂;蔡长征
  • 通讯作者:
    蔡长征
Command filtered backstepping sliding mode control for the hose whipping phenomenon in aerial refueling
空中加油软管抖动现象的命令滤波反步滑模控制
  • DOI:
    10.1016/j.ast.2017.04.020
  • 发表时间:
    2017-08
  • 期刊:
    Aerospace Science and Technology
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Qiusheng He;Haitao Wang;Yufeng Chen;Ming Xu;WanfengJin
  • 通讯作者:
    WanfengJin
A Mobile Cloud Based Scheduling Strategy for Industrial Internet of Things
基于移动云的工业物联网调度策略
  • DOI:
    10.1109/access.2018.2799548
  • 发表时间:
    2018-01-01
  • 期刊:
    IEEE ACCESS
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Tang, Chaogang;Wei, Xianglin;Hao, Mingyang
  • 通讯作者:
    Hao, Mingyang
通过域适应实现人脸识别
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    计算机应用研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周军娜;陈伟;王珂;汤镇宇
  • 通讯作者:
    汤镇宇

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  • 通讯作者:
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耦合偏振特性与多重曝光的阴影与光照植被覆盖度提取方法研究
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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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