基于物联网的异构传感数据融合方法研究

研究网络数据融合优化问题,传统的网络数据融合算法需要获得对象比较精确的数学模型,会造成计算复杂度高.针对无线传感器网络自身特点,将无线传感器网络和数据融合技术相结合,提出了一种基于无线传感器网络扩展的Kalman滤波分批估计融合算法.主要是通过将传感器节点收集的同一性质的信息进行分批,通过一系列加权公式使计算出的融合信息更逼近真实值.从源头节能出发,通过减少数据传输量,进而减少传输过程中的能量消耗,达到延长整个网络生命周期的目的.最后仿真结果表明提出的算法有效,具有一定的实际应用价值.     

基于物联网技术的网络异构传感数据融合方法

融合网络异构数据时,现有融合方法存在融合精度低和融合时间长问题,因此引入物联网技术,提出一种新的融合方法。首先,引入小波变换的方法,过滤网络异构传感器数据噪声;其次,利用物联网技术,对物联网簇内数据聚类;最后,通过最小二乘法运算,实现汇聚网络异构传感器数据融合。实验结果证明,新的融合方法可有效提高融合结果的精度,缩短融合时间,提升融合效率,与现有融合方法相比具备更高的实际应用价值。     

物联网开放环境多源异构传感数据低能耗采集

物联网开放环境存在大规模异构数据,增加了传感数据采集的能耗,且容易导致采集误差。为此,提出了物联网开放环境多源异构传感数据低能耗采集。利用数据采集时间、负载均衡度和数据采集过程中的能量损耗为评价函数。并在此基础上构建数据采集分配模型,之后布置相关传感网络节点,收集数据信息。构建传感器节点优化部署模型,优化网络信道分配,降低数据采集能耗,以此达到低能耗数据采集的目的。实验验证表明,使用该方法对数据实施采集,当丢包率达到15%时,数据采集误差为0.03m。平均能量消耗为0.524 J,平均节点存活数量为141个,平均采集数据量为2.18 × 103 bit,该方法优化了数据采集误差和网络信道的分配性能,有效降低了传感数据的采集能耗。     

面向不平衡样本的物联网轻量级入侵风险识别方法

在不平衡数据的干扰下,物联网的节点负担增大,容易受到轻量级入侵,因此,提出面向不平衡样本的物联网轻量级入侵风险识别方法。基于一维卷积神经网络设计轻量级入侵风险识别模型,为弥补模型训练不够稳定的缺陷,应用DCGAN设计样本数据平衡算法实施样本数据增强处理。将增强后的样本数据作为模型训练中的基础数据,并对构建的轻量级入侵风险识别模型实施训练,实现轻量级的物联网入侵风险识别。测试结果表明,相比剪枝前,剪枝后模型有效参数量的变化幅度达到10倍,在训练中模型很快达到收敛,同时达到了接近1的训练精度,并且本方法的入侵风险识别精度得到了明显的提升,始终稳定在97%左右。     

HSMA：面向物联网异构数据的模式分层匹配算法

随着物联网技术的快速发展,万物互联已经成为必然趋势.物联网技术涉及智能家居、智慧交通等多个领域,使得人们能够随时随地地连接任何人或者设备.然而目前大多数物联网异构数据是孤立的存储,阻碍了万物互联的步伐.数据模式匹配被广泛应用于数据互联并且能够较好地解决以上问题.由于海量物联网数据的异构性以及高增长性,目前的模式匹配方式人工参与度高,与实际应用的契合度低,难以解决物联网新环境下的模式自动匹配问题.提出了一种面向物联网异构数据的模式分层匹配算法,构建3层映射匹配：特征分类匹配、关系特征聚类匹配和混合元素匹配.该算法通过逐层匹配,不断缩小匹配空间,从而提高了匹配质量,减少了元素间匹配次数和人工参与度,较好地实现了自动模式匹配.运用大量数据样本来检验算法的效率和性能,结果证明该算法可行有效.     

一个物联网异构数据接入系统ChukwaX

针对物联网感知层异构数据的接入问题,提出一个接入系统ChukwaX。该系统采用层次化系统结构以分散系统压力,利用适配器模型解决异构协议的适配问题,支持传感网络的动态接入,从而满足本地自治与随意接入的需求。实验结果表明,ChukwaX能达到预期的设计要求,并且具有较好的系统可扩展性。     

嵌入式异构物联网密文数据动态捕获方法

传统物联网密文数据捕获方法的误差较高,捕获时间过长.为此,对嵌入式异构物联网密文数据动态捕获方法进行优化.通过小波变换平移处理异构物联网初始数据,得到初始数据及其噪声关联性;根据阈值滤除噪声系数,实现小波系数重构;采用簇数据样本集合平方误差和推算出类别集合,利用映射函数对最小二乘支持向量机实施变换;应用拉格朗日乘子创建...     

基于物联网的异构数据融合算法的研究

随着物联网技术的发展与规模的扩大,物联网底层接入的网络种类越来越多。面对物联网感知层产生的海量异构的数据,如何进行数据融合成为限制物联网进一步发展的"瓶颈"。本文结合物联网数据具有时间和空间的特性,从时间、空间和属性三个方面对物联网异构数据进行融合,使物联网约简单大量冗余信息,减小数据传输量,提高实时性。     

基于大数据及物联网的数据库半结构化数据识别方法

为实现对不同类别半结构化数据的精准识别,文章将开展基于大数据和物联网的数据库半结构化数据识别方法的设计研究。笔者通过从各种来源收集数据,包括传感器、日志文件、社交媒体平台、其他数据库等,对半结构化数据所在数据库进行联网,使用大数据中的数据清洗技术进行半结构化数据预处理;对完成预处理的数据库半结构化数据进行特征提取,根据具体的数据识别问题确定模型架构,生成数据识别模型,并实现对半结构数据的识别。对比实验结果表明：设计的方法可以实现对数据库半结构化数据的精准识别。     

基于物联网和数据融合的空调故障诊断系统及方法*

针对传统的诊断方法模型难以精确建立的问题,设计了一种基于物联网和数据融合的空调故障诊断系统。首先提出了空调故障诊断系统的体系结构,对系统涉及的关键技术进行了介绍;然后给出了系统所采用的数据分析和综合诊断方法,并给出了系统的应用实例。该空调故障诊断系统可对空调设备的运行状态进行监控,通过对系统数据库中的数据分析、判断,采取相应的合理决策,实现对建筑用电设备物联网中的空调设备进行故障诊断的目的。     

基于云计算和物联网的网络大数据技术研究

为了使网络大数据应用的范围更广,更大程度地提高网络数据存储与管理精度,减少网络数据处理与控制的时间,需要对网络大数据进行研究。当前的网络大数据研究方法多是采用Hadoop基础架构对网络大数据进行研究,在数据存储中没有设定具体的安全存储指标,无法得到数据安全存储指标权重,存在数据存储安全性能低,网络大数据研究精度偏差大等问题。为此,提出一种基于云计算和物联网的网络大数据研究方法。该方法首先利用分级网络编码对网络数据进行传输,以传输的数据为基础,采用CRC算法实现网络数据的计算,然后依据分组存储的方式将数据进行存储,最后利用分层逆序叠加定位法对网络数据进行高精度查询,由此完成对网络大数据的研究。实验结果表明,所提方法可以全面具体地对网络大数据进行研究,提高了数据处理精度和网络数据计算速度,增加了网络数据存储空间容量和查询效率,减少了网络数据运行时的丢失率,扩展了网络数据的运作范围,为后续网络大数据的研究提供了强有力的依据。     

物联网技术及其在我国面临的挑战

继计算机、互联网之后,物联网技术带来了第三次世界范围内的信息产业浪潮,越来越成为全球关注的焦点,将给人们的生产和生活方式带来深刻的变革。物联网在带来诸多便利的同时,也给信息技术领域带来新的挑战。本文介绍了物联网的概念、基本特征、关键技术,并讨论了物联网技术在应用的过程中必须解决的问题。     

物联网中基于决策级的数据融合

物联网环境下传感器节点会采集大量数据，并且不同节点对时效性的要求也不相同，为了使决策级融合能够更好的适应这一特点，论文将从数据融合算法和路由算法两个方面对其进行改进。其中数据融合算法是在模糊算法的基础上进行改进，主要方法是减少除首次融合外的各次融合的数据的数据量。路由算法是在LEACH算法的基础上进行的改进，主要方法是加入了体现数据时效的时效帧。     

面向物联网的一种自适应实时数据分发机制

针对物联网系统数据分发机制的缺陷,提出了一种新的自适应实时数据分发机制（ARTDDM）。它以发布/订阅模型为基础,采用两种机制相结合的方法,提供及时可靠的数据传输机制。首先利用语义感知通信机制减少计算和通信开销,使得订阅者在网速缓慢或网络不稳定时也能及时访问数据;其次在系统中加入了前馈—反馈控制,随着网络负载变化,系统能自适应动态调整传感器模型的精度,保证服务质量。仿真结果表明,ARTDDM不仅在数据传输效率和可靠性上有较大改善,而且对可变网络负载具有较强的适应性。     

基于物联网和SOM算法的信息监控系统设计

在物联网环境下进行信息监控系统设计,实现对网络信息的监控和自适应采集,保障网络安全。针对采用传统的神经网络控制方法进行信息监控的数据挖掘准确性不好的问题,提出一种基于物联网和自组织映射SOM算法的信息监控系统设计方法,首先进行信息监控系统的总体设计和功能模块化分析,然后设计改进的SOM算法,应用在信息监控的数据挖掘和分类识别中,在程序加载模块中进行算法加载,最后在物联网环境下构建嵌入式Linux内核进行信息监控系统的软件设计和开发。系统仿真实验结果表明,采用该信息监控系统进行大型物联网的数据信息监控,对数据的准确挖掘和识别性能较好。     

基于物联网的温室大棚系统设计

基于物联网的温室大棚系统,运用物联网系统的传感器设备,检测大棚的温度、相对湿度、光照强度、土壤水分、CO2体积分数等参数。通过Zig Bee无线传感器网络(WSNs)采集传感器的数据,传感器数据通过以STM32F103RBT6为核心设计的无线网关传输到远程监测中心。监测中心通过对接收到的数据进行分析,可对大棚环境进行短信预警通知,同时在PC或手机终端可以实时查询大棚状态,并远程控制大棚的浇灌器、通风天窗、外遮阳等设备,实现对大棚生态信息的自动监测和对设施进行自动控制的智能化管理。     

基于军事物联网的武器装备智能监管体系架构

针对军事领域急需提高武器装备管理精确化、信息化和远程化水平的问题,文章在阐述军事物联网基本内涵的基础上,结合武器装备监管的应用需求,提出了一种基于军事物联网的武器装备智能监管体系架构,同时给出了分层体系结构、智能节点设计、出入库自动化管理、专用电子标签设计、多级远程监管机制等关键技术的解决方案。     

基于物联网的虚拟水文测站构架

传统水文测站通过感知层、通信层、应用层建立水文遥测系统,系统在可扩展性、容灾能力、地理空间要求等方面存在一定的局限和要求.基于物联网的虚拟水文测站架构的提出,可以通过传感采集并将数据传输到短距离无线通信系统,水文测站的物联中心接收到数据后,并对接收到的数据进行分析、处理,然后输出,利用GPRS、北斗等各种通信信道进行数...     

基于物联网的建筑设备的智能终端研究

伴随着经济的发展,国内的高层建筑和超高层建筑也越来越多,相应的建筑设备也不断增加,如何对这些高层建筑的建筑设备进行有效的管理,使其更加智能、节能,是建筑设备管理的重中之重。在以前大部分建筑设备的管理都是采用传统的方法,传统方法耗时耗力,反应缓慢,控制性差,稳定性差,更容易引发安全问题。相比之下基于物联网的建筑设备的管理方法,在建筑设备管理方面比传统方法拥有巨大优势,不但能降低建筑设备能耗、灵活方便地控制建筑设备,而且安全稳定。论文介绍了基于物联网的建筑设备管理系统结构,并对系统中的智能终端部分做了研究,对智能终端设计提出了解决方案,为提高建筑设备智能化管理水平具有一定的参考价值。