混合供能异构网络的协作资源分配研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61861034
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
  • 资助金额:
    36.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0102.信息系统与系统安全
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

How to improve the quality of communications while saving power is a challenge in heterogeneous networks. Utilizing renewable energy and cooperative technologies among small base stations are good solutions. Nevertheless, studies on the field are still at a primary stage and there are a number of unexplored fundamental theoretical problems and challenges. In this project, we investigate the cooperative resource allocation in Heterogeneous networks with hybrid energy supply. The project targets at guaranteeing the quality of service of users through energy and resource management for wireless networks. Specifically, we mainly focus on the following research work: (1) the user association and resource allocation with dynamic energy arrival; (2) the optimal cooperative transmission schemes from the user perspective. (3). the joint dynamic power control and user association. The outcome of our research can provide valuable technical references for applying renewable energy and cooperative technologies in cellular networks.
如何在提升通信质量的同时降低网络能耗是超密集分层异构网络面临的一个重要问题。在传统资源管理技术的基础上,利用绿色能源和小基站间协作技术是解决以上问题的一种有效手段。相关研究还处于初期阶段,未有重大的理论或者技术突破。本项目以混合供能分层异构网络为背景,以保证服务质量为目标,研究无线网络中的能量管理和资源分配机制,拟开展以下研究工作:(1)动态能量获取方式下的HetNet用户关联和资源分配研究;(2)以用户为中心的下行协作传输优化研究。(3)联合动态上行功率控制和用户关联研究。通过本项目的研究,为绿色能源技术和协作技术的应用提供有价值的技术参考,为实现“绿色无线接入网络”提供一定的理论支撑。

结项摘要

如何在提升通信质量的同时降低网络能耗是超密集(UDN)和异构网络(HetNet)面临的一个重要问题。在传统资源管理技术的基础上,利用绿色能源和小基站间协作技术是解决以上问题的一种有效手段。本项目以UDN/HetNet为背景,以保证服务质量为目标,研究无线网络中的能量管理和资源分配机制,开展了以下研究工作:(1)动态能量获取方式下的UDN/HetNet用户关联和资源分配研究。以网络功耗最小化为目标、满足不同用户差异性服务质量为约束,建立了联合波束成形设计和计算资源分配的优化问题,并设计出低复杂度的算法;从负载平衡的角度研究用户关联问题,提出基于效用函数的动态用户关联分析方法,提出基于流量预测的动态用户关联和信道分配策略;从移动性管理角度分析用户关联/基站选择的网络性能和优化问题,提出基于多属性和基于机器学习的切换优化方法。(2)以用户为中心的下行协作传输优化研究。提出基于随机几何的分簇理论分析框架,利用随机点过程建模用户和接入点,理论推导得到复合信道条件下用户中断概率;针对基于控制/数据平面分离无蜂窝网络架构,提出了一种以用户为中心的微基站协作方案(即Voronoi CoMP)来缓解严重的干扰。(3)联合动态上行功率控制和用户关联研究。针对异构网络中用户动态分布特点,非均匀用户分布情形下存在网络负载不均衡和用户服务质量无法保证的问题,提出了联合上下行解耦的用户关联、多扇区频率分配、功率控制方案,有效提升用户上行链路性能。针对双层异构网络,通过卡尔曼滤波获取信道慢变特征,提出了基于卡尔曼滤波的分布式动态功率控制方法。通过本项目的研究,为绿色能源技术和协作技术的应用提供有价值的技术参考,为实现“绿色无线接入网络”提供一定的理论支撑。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(17)
专利数量(4)
A Multi-Attribute Handover Algorithm for QoS Enhancement in Ultra Dense Network
超密集网络中QoS增强的多属性切换算法
  • DOI:
    10.1109/tvt.2021.3070337
  • 发表时间:
    2021-05-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Sun, Kai;Yu, Jiarun;Leung, Victor C. M.
  • 通讯作者:
    Leung, Victor C. M.
Performance Analysis for Mobility Management of Dual Connectivity in HetNet
HetNet 中双连接移动管理的性能分析
  • DOI:
    10.15918/j.jbit1004-0579.2022.044
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Journal of Beijing Institute of Technology
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Wei Huang;Lin Guo;Kai Sun
  • 通讯作者:
    Kai Sun
Self-Adapting Handover Parameters Optimization for SDN-Enabled UDN
SDN UDN自适应切换参数优化
  • DOI:
    10.1109/twc.2022.3149415
  • 发表时间:
    2022-08-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON WIRELESS COMMUNICATIONS
  • 影响因子:
    10.4
  • 作者:
    Huang, Wei;Wu, Mengting;Nallanathan, Arumugam
  • 通讯作者:
    Nallanathan, Arumugam
基于效用函数的负载平衡研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    内蒙古大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黄威;李东东
  • 通讯作者:
    李东东

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其他文献

双层网络中上行链路干扰的建模与分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    崔敏;孙锴
  • 通讯作者:
    孙锴
基于数据驱动的系统彩色图谱分析现代工业系统健康状态
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙锴;高建民;高智勇
  • 通讯作者:
    高智勇
基于DCS监测数据集构造状态特征谱分析复杂机电系统的运行健康状态
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈倩;孙锴
  • 通讯作者:
    孙锴
新型的具有低反馈度的多业务调度算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    International Journal of Advancements in Computing Technology
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙巧云;孙锴;郭艳艳;杨秀云;章曙光
  • 通讯作者:
    章曙光
一种新型的无线传感器网络基于波束扫描的定位系统实现
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Journal of Laser Applications
  • 影响因子:
    2.1
  • 作者:
    孙锴;黄威;孟萨出拉;肖熠;王美婷
  • 通讯作者:
    王美婷

其他文献

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孙锴的其他基金

用户无感的去蜂窝网络主动式资源分配与优化
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    62371264
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
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  • 项目类别:
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基于认知技术的分层异构网络能效分析与资源分配研究
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    61461035
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  • 资助金额:
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  • 项目类别:
    地区科学基金项目
基于效用的网络MIMO资源分配和调度优化研究
  • 批准号:
    61001124
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  • 资助金额:
    22.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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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

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          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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