《基於認知無線電的工業無線網路理論與最佳化方法》是依託上海交通大學，由關新平擔任項目負責人的重點項目。
基本介紹
- 中文名：基於認知無線電的工業無線網路理論與最佳化方法
- 項目類別：重點項目
- 項目負責人：關新平
- 依託單位：上海交通大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
工業無線網路是工業信息化的關鍵技術,有著嚴格的實時性與可靠性的通信需求。本項目以鋼鐵工業監測系統為套用範例，利用認知無線電的認知性與適變性，探索工業認知無線電頻譜感知與資源管理的科學方法，建立認知無線電面向工業套用的協定與性能評估體系。主要研究內容有：(１)基於認知的頻譜感知，包括頻域內基於信號盲檢測的頻譜感知與分散式合作頻譜感知；(２)基於認知的路由、信道規劃與中繼技術研究，包括面向時、空、頻域特性的路由與頻譜規劃，基於中繼的差錯控制；(３)工業認知無線網路的安全機制研究，即開發輕量級、頻譜同步的加密算法與路由安全策略；(４)工業認知無線網路有效信道容量分析與最佳化，包括聯合性能與干擾限制的有效信道容量建立與基於部分信道狀態的功率控制；(５)面向工業的認知無線電協定測試平台開發。本項目有望在理論與技術層面上有所突破和創新，為認知無線電的工業套用奠定理論和技術基礎。
結題摘要
本項目開展了工業認知無線網路的組網技術及其最佳化方法的研究，取得了如下研究成果。一、提出了新的工業網路架構及其網路部署方法。創新性地提出了融合底層FieldNet網路、中間層Mesh骨幹網和頂層工業乙太網的無線/有線異構認知網路新架構，充分利用現有工業網路與工藝流程的匹配。基於此新架構，考慮感測器節點、中繼節點在感知功能、計算能力上的異構性，建立了網路一致性估計性能與異構節點拓撲結構之間的解析關係，為通過合理部署多類網路節點來提升網路整體估計性能提供了嚴格的理論依據和高效部署方法。二、在組網技術方面，提出了基於Mesh骨幹網認知導頻和FieldNet快速感知的二級感知策略，實現了合作頻譜感知的干擾管理和信道最佳化分配。針對FieldNet和Mesh骨幹網的信息收集和指令下發需求，將功率分配、頻寬分配、多中繼選擇、協作分組、接納控制、時隙分配等問題建模成同時含有連續和離散變數的非線性非凸最佳化問題。基於博弈論、動態規劃、整數規劃等最佳化理論，提出了一系列資源最佳化分配算法，為認知無線技術與合作通信技術與工業網路這一特殊結構的結合提供了重要的理論研究方法，推動了相關技術的發展。三、在網路安全機制設計方面，考慮骨幹Mesh網路中網關融合底層FieldNet頻譜感知結果的框架下，針對感知數據篡改、傳送錯誤感知結果等惡意攻擊的行為檢測問題，基於頻譜感知結果相關性這一特殊發現，提出了魯棒檢測方法。針對認知節點的熵自私行為，提出了基於非密碼的難題構造方法激勵熵自私節點進行頻譜感知。針對關鍵設備的位置隱私保護問題，提出了私密頻譜分配協定和頻譜申請機制。四、在技術實現方面，開發了具有自主智慧財產權的MicroRF協定棧，在工業套用現場要求主網路深度較大、枝網路深度有限且監測節點較多的情況下具有絕對的優勢；基於USRP軟體無線電設備和PXI匯流排設備，構建移動視頻監控系統；所構建的“冶金工業污水處理無線監控系統”在兩家冶金企業的污水處理現場實現示範套用9個月，運行良好。所設計的平台獲得2013全國虛擬儀器大賽一等獎，獲IEEE通信學會學生競賽全球第三名。本項目實施過程中，在IEEE Transactions等國際期刊和頂級會議發表論文107篇，其中SCI收錄47篇。申請發明專利16項，已授權10項，申請軟體著作權5項。培養博士後2名，博士生、碩士生26名，形成了一支工業無線網路方向的優秀研究隊伍。
