缓存使能毫米波大规模MIMO低时延无线传输理论研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61901156
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    24.5万
  • 负责人：
    黄伟
  • 依托单位：
    合肥工业大学
  • 学科分类：
    F0105.移动通信
  • 结题年份：
    2022
  • 批准年份：
    2019
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Millimeter wave (mmWave) massive multiple-input multiple-output (MIMO) technology has become a promising solution for the future mobile communication systems, since it can effectly utilize the space and spectrum resources. In order to satisfy the low latency requirements, the novel wireless transmission schemes with ultra-high rate and low latency are desired so as to balance the deploment cost, transmission latency and rsdio frequency (RF) chains overhead. In this project, base on cache-enabled ultra-dense network architecture, the wireless transmission theory of low latency for mmWave massive MIMO systems are investigated. As the existence of cache introdeces a new communication resources, we firstly consider content-centric based cache-asisted cloud edge coordinated transmission mechanism. Then, combining the cache-enabled ultra-dense networks and mmWave massive MIMO technology, the new spatial division multiplex technology in the case of the line of sight (LoS) MIMO channels and cloud edge coordinated transmission mechanism in the mmWave hybrid architecture are studied. Finally, aiming at the coordinated transmission among the edge nodes, we porpose the new distributed algorithm in the limited number of RF chains, which can decrease the transmission latency caused by the lots of information interaction among the edge nodes. This project can provide the fundamental theoretical of low lantency for the cache-enabled ultra-dense networks.
毫米波大规模MIMO技术能有效挖掘空间维度和频谱资源，成为新一代移动通信系统的关键技术。为满足未来移动通信的低时延需求，亟待探索超高速低时延的新型无线传输机制，以实现网络部署成本、传输时延以及射频链路开销的最佳平衡。本项目基于缓存使能超密集网络架构，拟开展毫米波大规模MIMO低时延无线传输理论研究。由于缓存的引入使通信系统获得了新的维度资源，本项目首先在缓存维度上，探析以内容为中心的缓存辅助云边传输机制。其次，融合毫米波大规模MIMO技术和缓存使能超密集网络，探索视距MIMO信道的空分复用和毫米波混合构架下的云边联合预编码设计。最后，针对边缘节点间的协作传输问题，提出新的分布式优化算法，考虑在射频通道数目受限条件下降低由边缘节点间信息交互而引起的传输时延。本项目的研究为缓存使能超密集网络的低时延传输奠定理论基础。

结项摘要

为应对移动互联网和“互联网+”的需求，未来移动通信无线传输理论和技术有待继续突破，低时延、高可靠和大带宽是未来移动通信的三大关键技术指标。将各种不同功能和特性的接入节点融合形成新的通信网络是提升上述指标的关键技术之一。目前，云接入、边缘计算以及直通通信等通信方式已深入研究。本项目研究了在云边端融合下的新型网络中的资源分配与调度、波束成型以及计算卸载策略等问题。针对典型场景下的通信模型，重点研究智能反射面辅助下的多小区协作收发波束成型设计，在高速传输的基础上实现了网络的低成本广覆盖。针对时延敏感性任务，在边缘计算网络中提出了流水线方式的计算卸载策略，有效降低了网络的计算与通信时延。针对异构网络中资源分配与调度，根据网络特性、信道状况以及信号格式，提出了联合资源分配与信道绑定方案，提升了多小区多节点下的系统容量界。研究成果为缓存使能的低时延通信系统提供了理论和技术支撑.

项目成果

期刊论文数量（9）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（6）
专利数量（1）
Joint Uplink and Downlink Resource Allocation for NOMA-Enabled D2D Communications
支持 NOMA 的 D2D 通信的联合上行链路和下行链路资源分配
  • DOI：
    10.1109/lwc.2021.3063169
  • 发表时间：
    2021-06-01
  • 期刊：
    IEEE WIRELESS COMMUNICATIONS LETTERS
  • 影响因子：
    6.3
  • 作者：
    Kai, Caihong;Wu, Yan;Huang, Wei
  • 通讯作者：
    Huang, Wei
Cloud and Edge Multicast Beamforming for Cache-Enabled Ultra-Dense Networks
适用于启用缓存的超密集网络的云和边缘组播波束成形
  • DOI：
    10.1109/tvt.2020.2968466
  • 发表时间：
    2020-01
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Vehicular Technology
  • 影响因子：
    6.8
  • 作者：
    Huang Wei;Huang Yongming;He Shiwen;Yang Luxi
  • 通讯作者：
    Yang Luxi
Collaborative Cloud-Edge-End Task Offloading in Mobile-Edge Computing Networks With Limited Communication Capability
通信能力有限的移动边缘计算网络中的协作云边端任务卸载
  • DOI：
    10.1109/tccn.2020.3018159
  • 发表时间：
    2021-06-01
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON COGNITIVE COMMUNICATIONS AND NETWORKING
  • 影响因子：
    8.6
  • 作者：
    Kai, Caihong;Zhou, Hao;Huang, Wei
  • 通讯作者：
    Huang, Wei
Energy-Efficient Transceiver Design for Cache-Enabled Millimeter-Wave Systems
适用于支持缓存的毫米波系统的节能收发器设计
  • DOI：
    10.1109/tcomm.2020.2978388
  • 发表时间：
    2020-03
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS
  • 影响因子：
    8.3
  • 作者：
    He Shiwen;Wang Jiaheng;Huang Wei;Huang Yongming;Xiao Ming;Zhang Yaoxue
  • 通讯作者：
    Zhang Yaoxue
Dependency-Aware Parallel Offloading and Computation in MEC-Enabled Networks
支持 MEC 的网络中的依赖性感知并行卸载和计算
  • DOI：
    10.1109/lcomm.2022.3142419
  • 发表时间：
    2022-04
  • 期刊：
    IEEE Communications Letters
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Caihong Kai;Shifeng Xiao;Yibo Yi;Min Peng;Wei Huang
  • 通讯作者：
    Wei Huang

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  • 发表时间：
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  • 发表时间：
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    魏世海;樊矾;杨杰;黄伟;何远杭;李大双;徐兵杰
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    徐兵杰
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  • 发表时间：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
    周伟;黄伟;何维娟;杜成成
  • 通讯作者：
    杜成成

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黄伟的其他基金

超大规模MIMO系统信道状态信息获取与无线传输理论研究
  • 批准号：
    62371180
  • 批准年份：
    2023
  • 资助金额：
    49 万元
  • 项目类别：
    面上项目

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

        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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