全双工中继网络利用干扰信号的分布式空时编码新方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61301169
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0103.通信理论与系统
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Full-duplex relay networks have attracted increasing attention in the field of the next generation wireless communication networks. The asynchronous distributed space-time coding (A-DSTC) is an effective approach to improving the transmission reliability and extending the coverage in the full-duplex relay networks. However, the existing A-DSTCs cannot be used in the full-duplex relay networks directly because of the inherent loop interference. From contradiction transformation dialectic perspective, this project proposes a novel idea of constructing the generator matrices of the A-DSTCs by using interference signals, which is different from the constructing methods of the existing A-DSTCs' generator matrices. And according to this idea, we propose new ways to design A-DSTCs with low complexity and full cooperative diversity for full-duplex relay networks. Based on the elaborate analysis of the interference mechanism in different scenes of full-duplex relay networks, this project places the research emphasis on: 1) the design methods of full cooperative A-DSTCs with perfect channel information; 2) the design methods of robust A-DSTCs with imperfect channel information. This research can not only provide effective solutions to the problem of performance degradation in full-duplex relay networks because of the complex loop interference, but also reduce the encoder complexity at relay nodes. The research findings can not only fill the blank of A-DSTC designs for full-duplex relay networks, but also afford theoretical support for the next generation wireless communication networks with large capacity and wide coverage.
全双工中继网络是下一代无线通信的研究热点,而异步分布式空时编码(A-DSTC)是其提高传输可靠性和扩大覆盖范围的有效途径。由于全双工中继网络固有的环路干扰问题,现有的A-DSTC无法直接应用。 与常规A-DSTC生成矩阵的构造方法不同,本课题从矛盾转化的辩证法角度出发,充分利用环路干扰的"自编码特征"构造生成矩阵,提出了适用于全双工中继网络的低复杂度、满协作分集A-DSTC设计新思路。在深入分析全双工中继网络不同场景干扰机理的基础上,本课题重点开展:1)理想信道信息下的满协作分集A-DSTC设计方法研究;2)非理想信道信息下具鲁棒性的A-DSTC设计方法研究。 本研究不仅可有效解决全双工中继网络由于复杂环路干扰所带来的性能受限问题,而且可大幅度降低中继节点的编码复杂度。研究成果不仅可填补全双工中继网络A-DSTC的设计空白,而且可为构建下一代大容量、广覆盖的无线通信网提供必要的理论支撑。

结项摘要

课题旨在为全双工中继网络提供低复杂度、满协作分集的A-DSTC设计方案,以解决由中继节点复杂环路干扰所带来的性能受限问题。 具体来讲:针对单中继和多中继两类协作传输场景,首先,在理想信道信息条件下,研究全双工中继协作传输环路干扰机理与干扰解耦方法;在此基础上,研究基于环路干扰信号“自编码特征”的A-DSTC设计方案;然后,分析中继环路信道信息误差对A-DSTC性能的影响,研究基于自适应功率控制的鲁棒性A-DSTC设计方案。. 经过三年的研究工作,项目设定的研究目标都已完成。我们首先深入研究了中继环路干扰机理(包括自干扰和互干扰),建立了通用的全双工通信干扰抑制的数学模型。在此模型的基础上,完成了单MIMO中继场景,多SISO中继场景下的A-DSTC设计,经过理论分析和仿真验证可以验证我们设计的A-DSTC可以利用环路干扰信号的“自编码特征”,能使系统获得满分集增益。如:在MIMO中继场景,在两发两收天线配置情景下,所设计的分布式空时码可以达到满分集增益2,在四发四收天线配置情景下,所设计的可以达到满分集增益4;在两个SISO中继场景下,基于互干扰自编码特性设计的分布式空时码,可达到分集增益2。最后,在以前的研究基础上,通过对中继环路信道信息误差建模并评估中继环路信道误差对A-DSTC 性能影响,研究了自适应功率控制与A-DSTC 的联合设计,提出了对中级环路信道误差具鲁棒性的自适应功率控制方案。总的来说,本项目按照科学的研究路线完成了原预定的研究目标。. 本项目研究发现并有效验证了环路干扰的自编码特征,利用该自编码特征构建的分布式协作空时码可以在异步中继网络中达到满协作分集增益,同时,还可以获得对环路信道信息误差的鲁棒性。该思路得到了本领域同行的关注,单篇SCI他引高达28次。项目的研究思路和结果为同时同频全双工中继网络干扰机理的认识和干扰处理提供了新的观点,为后续研究工作奠定了坚实的基础。

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(1)
专利数量(0)
Statistical-QoS Driven Energy-Efficiency Optimization Over Green 5G Mobile Wireless Networks
统计 QoS 驱动的绿色 5G 移动无线网络能效优化
  • DOI:
    10.1109/jsac.2016.2599980
  • 发表时间:
    2016-12
  • 期刊:
    IEEE Journal on Selected Areas in Communications
  • 影响因子:
    16.4
  • 作者:
    Wenchi Cheng;Xi Zhang;Hailin Zhang
  • 通讯作者:
    Hailin Zhang
Parameter-adjustable piecewise exponential companding scheme for peak-to-average power ratio reduction in orthogonal frequency division multiplexing systems
正交频分复用系统中用于降低峰均功率比的参数可调分段指数压扩方案
  • DOI:
    10.1049/iet-com.2013.0226
  • 发表时间:
    2014-03
  • 期刊:
    IET COMMUNICATIONS
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    Hu Meixia;Li Yongzhao;Liu Yi;Zhang Hailin
  • 通讯作者:
    Zhang Hailin
A Low Complexity PAPR Reduction Method Based on FWFT and PEC for OFDM Systems
正交频分复用系统中基于FWFT和PEC的低复杂度PAPR降低方法
  • DOI:
    10.1109/tbc.2016.2637278
  • 发表时间:
    2017-06-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON BROADCASTING
  • 影响因子:
    4.5
  • 作者:
    Kang, Ce;Liu, Yi;Zhang, Hailin
  • 通讯作者:
    Zhang, Hailin
Distributed Linear Convolutional Space-Time Coding for Two-Relay Full-Duplex Asynchronous Cooperative Networks
双中继全双工异步协作网络的分布式线性卷积空时编码
  • DOI:
    10.1109/twc.2013.102313.130541
  • 发表时间:
    2013-10
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Wireless Communications
  • 影响因子:
    10.4
  • 作者:
    Yi Liu;Xiang-Gen Xia;Hailin Zhang
  • 通讯作者:
    Hailin Zhang

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其他文献

长期施肥对稻田土壤微生物量、群落结构和活性的影响
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    环境科学
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    --
  • 作者:
    王伟华;刘毅;唐海明;孙志龙;李宝珍;葛体达;吴金水
  • 通讯作者:
    吴金水
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使用紫外线、可见光和偏振波段监测太空对流层臭氧的灵敏度研究
  • DOI:
    10.3878/j.issn.1674-2834.13.0092
  • 发表时间:
    2014-01
  • 期刊:
    ATMOSPHERIC AND OCEANIC SCIENCE LETTERS
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    蔡兆男;刘毅
  • 通讯作者:
    刘毅
新疆南部矮化红枣树干液流特征及其对环境因子的响应
  • DOI:
    10.13866/j.azr.2019.05.11
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    干旱区研究
  • 影响因子:
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  • 作者:
    刘毅;金谦;桂东伟;薛杰;孙怀卫;严冬;曾凡江
  • 通讯作者:
    曾凡江
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐磊;刘毅;黄承逵
  • 通讯作者:
    黄承逵
布里渊散射对光反馈混沌源时延特征的抑制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    张建忠;冯昌坤;张明江;刘毅;张永宁
  • 通讯作者:
    张永宁

其他文献

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刘毅的其他基金

全双工中继网络基于干扰自编码的双向协作空时码研究
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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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