基于Wi-Fi性能保证的LTE与Wi-Fi共存机制研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61702545
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    25.0万
  • 负责人：
    李艾静
  • 依托单位：
    中国人民解放军陆军工程大学
  • 学科分类：
    F0208.物联网及其他新型网络
  • 结题年份：
    2020
  • 批准年份：
    2017
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

LTE-U technology introduces LTE to the unlicensed spectrum to face the rapid growth of the data flow and the scarcity of spectrum resources. Although it increases the available spectrum for the LTE system, it also brings serious interference to Wi-Fi systems. To solve this problem, this project studies the coexistence mechanism of Wi-Fi and LTE. Specifically, this project aims at the harmonious coexistence of Wi-Fi and LTE, and set improving the performance of Wi-Fi system as the starting point. Focusing on ‘Interfered data recovery - channel access - resource allocation’, this project carries research on recovery mechanism for isomorphism signals, in order to enhance the survivability of Wi-Fi signals, and strive to recover Wi-Fi signals from strong LTE interference. This project carries research on PHY sensing based channel access control mechanism, to enhance the access ability of Wi-Fi system, and improve the spectrum utilization of Wi-Fi channel access strategy. This project carries research on multi-dimensional resource allocation strategies, to enhance the resource utilization of the Wi-Fi system, and improve the performance of Wi-Fi system under the coexistence environment. This project will provide technical support for the coexistence of heterogeneous networks in the future 5G networks.
LTE-U技术将LTE系统引入未授权频段来解决飞速增长的数据流量与稀缺频谱资源的矛盾，虽然增加了LTE系统的可用频谱，却给Wi-Fi系统带来严重干扰。针对这一问题，本项目研究Wi-Fi与LTE的共存机制。具体说来，针对Wi-Fi与LTE和谐共存这一目标，以Wi-Fi性能的提升为切入点，遵循“干扰恢复-信道接入-资源分配”的研究思路，研究“同构异形”干扰信号的恢复机制，提升物理层Wi-Fi信号幸存能力，力求恢复强LTE信号干扰后的Wi-Fi信号；研究基于物理层感知的信道接入控制机制，提升链路层Wi-Fi系统接入能力，力求改善Wi-Fi信道接入策略频谱利用效率；研究多维资源分配策略，提升Wi-Fi系统的资源利用效率，力求提升共存环境下Wi-Fi系统性能。项目研究成果将为未来5G网络中的异构网络共存提供技术支持。

结项摘要

本项目针对未授权频段LTE与Wi-Fi的共存问题展开研究，为达成Wi-Fi与LTE和谐共存这一目标，以Wi-Fi性能的提升为切入点展开研究，具体内容包括：1）基于马尔科夫链模型，对LAA和LTE-U两种技术与Wi-Fi技术共存性能进行了理论分析，推导出了各自性能的数学表达式。2）针对OFDM信号特征，设计了隐式竞争策略，提高共存环境下Wi-Fi系统的信道利用率和吞吐量性能； 3）对面向Wi-Fi网络公平性的流量转运问题进行多目标优化建模，确定LTE转运到每个Wi-Fi网络的用户数目；4）在有限CSI反馈下，同时考虑相同网络内用户间的干扰及Wi-Fi网络和LTE网络之间的干扰，推导出流量转运后蜂窝用户速率、被转运用户速率和系统总速率的闭合表达式，并提出了轻量级的CSI反馈协议LFP；5）提出了相遇间隔时间和相遇持续时间联合感知的基于Wi-Fi的流量转运机制MABOO，实现数据传输耗费与时延之间的折中；6）利用古诺博弈建立了载波感知自适应传输算法优化模型，得到动态调整占空比算法，有效地提高了LTE和Wi-Fi的传输效率，降低Wi-Fi网络的传输时延；7）提出利用强化学习算法自适应调整LAA的传输时长，从而避免LAA用户频繁接入信道造成的频谱资源浪费，提高系统性能。本课题的研究工作有助于为未来5G网络中的异构网络共存提供技术参考。

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（6）
专利数量（1）
Maximizing D2D-Based Offloading Efficiency With Throughput Guarantee and Buffer Constraint
通过吞吐量保证和缓冲区约束最大化基于 D2D 的卸载效率
  • DOI：
    10.1109/tvt.2018.2880327
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Vehicular Technology
  • 影响因子：
    6.8
  • 作者：
    Qu Yuben;Dong Chao;Dai Haipeng;Wei Zhenhua;Wu Qihui
  • 通讯作者：
    Wu Qihui
CU-MAC: A MAC Protocol for Centralized UAV Networks with Directional Antennas
CU-MAC：用于具有定向天线的集中式无人机网络的 MAC 协议
  • DOI：
    10.1587/transcom.2019ebp3089
  • 发表时间：
    2020-05
  • 期刊：
    IEICE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS
  • 影响因子：
    0.7
  • 作者：
    Li Aijing;Wu Guodong;Dong Chao;Zhang Lei
  • 通讯作者：
    Zhang Lei
A Two-Stage Feedback Protocol Based on Multipath Profile for MU-MIMO Networks
MU-MIMO网络中基于多径分布的两级反馈协议
  • DOI：
    10.1587/transcom.2019ebp3102
  • 发表时间：
    2020-05
  • 期刊：
    IEICE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS
  • 影响因子：
    0.7
  • 作者：
    Li Aijing;Dong Chao;Li Zhimin;Wu Qihui;Wu Guodong
  • 通讯作者：
    Wu Guodong
An SDN-MQTT Based Communication System for Battlefield UAV Swarms
基于SDN-MQTT的战场无人机群通信系统
  • DOI：
    10.1109/mcom.2019.1900291
  • 发表时间：
    2019-08-01
  • 期刊：
    IEEE COMMUNICATIONS MAGAZINE
  • 影响因子：
    11.2
  • 作者：
    Xiong, Fei;Li, Aijing;Tang, Lijuan
  • 通讯作者：
    Tang, Lijuan

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其他文献

矩形凸块转鼓路面的仿真与试验(续1)
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    汽车工程师
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    孙晓帮;李艾静;陈双;田雪
  • 通讯作者：
    田雪
无线传感器网络中面向压缩感知定位的动态字典算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    电子与信息学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    孙保明;郭艳;李宁;张星航;李艾静
  • 通讯作者：
    李艾静
矩形凸块转鼓路面的仿真与试验(续2)
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    汽车工程师
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    孙晓帮;李艾静;陈双;田雪
  • 通讯作者：
    田雪
基于周期特性识别的WiFi接入点低耗检测算法
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机科学
  • 影响因子：
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  • 作者：
    李艾静;董超;田畅;王海
  • 通讯作者：
    王海

其他文献

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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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