应对大规模灾难损毁的光网络临灾保护与恢复机制研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61671092
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    58.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0109.光通信
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

In recent years, large-scale disasters (earthquake, hurricane, flood, weapons of mass destruction, etc.) posed critical threats to optical network survivability which attracted wide attention from both industry and academia. The existing researches on surviving disaster failures were usually based on empirical models, which were hard to accurately describe the complex and changeful disaster destruction processes and were apt to cause problems such as unclear surviving targets, weak surviving reliability, and low resource utilization. Accordingly, this project, on the background of earthquake disaster, studies the disaster early warning based network destruction model and the surviving plan decision model by employing the earthquake early warning mechanism. On this basis, aiming at the severe network resource damage caused by the disaster and the large amount of traffic sharply increased in post disaster, this project proposes and researches various network status adapted urgent protection and restoration mechanisms, and corresponding resource optimization mechanisms. By exploiting periodic disaster early warning, as well as grading and quantifying resource usability, we overcome the obstacles in terms of network performance evaluation and resource utilization encountered in the existing researches. By defining performance measures such as resource usability grade, semi-damaged component’s life time, and effective reliable bandwidth, we solve the key problems involved in the research work. Conducting this project can significantly contribute to realizing our strategic plan of future optical network development on both theoretical and technical aspects.
近年来,大规模灾难事件(地震、飓风、洪水,以及大规模杀伤性武器等)对光网络生存性造成的严重威胁已受到工业界和学术界的广泛关注。现有的光网络灾难抗毁研究通常建立在经验损毁模型基础上,难以准确描述复杂多变的灾难损毁过程,容易造成抗毁目标不明确、抗毁可靠性差、资源利用率低的情况。为此,本项目以地震灾难为背景,通过引入地震预警机制,研究基于灾难预警的网络损毁模型和抗毁方案决策模型。在此基础上,针对灾难造成的网络资源严重损毁和灾后业务流量激增的情况,研究并提出适应不同网络状态的临灾保护与恢复机制,以及相应的资源优化机制。通过采用阶段性灾难预警和分级量化资源可用性等方法,解决现有研究在网络性能评估和资源利用率方面遇到的障碍,通过研究定义资源可用性等级、半损毁组件生命期、有效可靠性带宽等性能指标,解决本项目中的一些关键问题。该项目的研究将为实现我国未来光网络建设的战略计划提供重要的理论和技术支持。

结项摘要

本项目针对大规模灾难事件对光网络造成的严重威胁,重点研究大规模地震灾难下的网络生存性机制。现有的光网络灾难抗毁研究通常建立在经验损毁模型基础上,难以准确描述复杂多变的灾难损毁过程,容易造成抗毁目标不明确、抗毁可靠性差、资源利用率低的情况。本项目通过引入地震预警机制,研究建立基于灾难预警的网络损毁模型和抗毁方案决策模型。在此基础上,针对灾难造成的网络资源严重损毁和灾后业务流量激增的情况,研究并提出适应不同网络状态的临灾保护与恢复机制,以及相应的资源优化机制。通过采用阶段性灾难预警和分级量化资源可用性等方法,解决现有研究在网络性能评估和资源利用率方面遇到的障碍,通过研究定义资源可用性等级、半损毁组件生命期、有效可靠性带宽等性能指标,解决本项目中的一些关键问题。本项目的顺利完成为实现我国未来光网络建设的战略计划提供了重要的理论和技术支持。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(15)
Adaptive Path Splitting Based Survivable Virtual Network Embedding in Elastic Optical Networks
弹性光网络中基于自适应路径分裂的可生存虚拟网络嵌入
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Optical Fiber Technology
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Ning-Hai Bao;Subhadeep Sahoo;Ming Kuang;Zhi-Zhong Zhang
  • 通讯作者:
    Zhi-Zhong Zhang
Deep Learning in Edge of Vehicles: Exploring Trirelationship for Data Transmission
车辆边缘深度学习:探索数据传输的三关系
  • DOI:
    10.1109/tii.2019.2929740
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Industrial Informatics
  • 影响因子:
    12.3
  • 作者:
    Ning Zhaolong;Feng Yufan;Collotta Mario;Kong Xiangjie;Wang Xiaojie;Guo Lei;Hu Xiping;Hu Bin
  • 通讯作者:
    Hu Bin
Early-Warning-Time-Based Virtual Network Live Evacuation Against Disaster Threats
基于预警时间的虚拟网络实时疏散应对灾害威胁
  • DOI:
    10.1109/jiot.2019.2963319
  • 发表时间:
    2020-04
  • 期刊:
    IEEE Internet of Things Journal
  • 影响因子:
    10.6
  • 作者:
    Ning-Hai Bao;Ming Kuang;Subhadeep Sahoo;Guo-Ping Li;Zhi-Zhong Zhang
  • 通讯作者:
    Zhi-Zhong Zhang
基于链路生命期的光数据中心网络业务恢复方案
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    通信学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    鲍宁海;袁园;刘自谦;匡明
  • 通讯作者:
    匡明
软件定义光网络中一种时延约束的控制器生存性部署方法”
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    电子与信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曾帅;盖绍聪;张毅;赵国锋;左理政
  • 通讯作者:
    左理政

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其他文献

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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