隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展,智能硬件設(shè)備不斷發(fā)展壯大,價格也不斷下降,產(chǎn)生了多種物聯(lián)網(wǎng)平臺,方便了大眾的生活。然而現(xiàn)有物聯(lián)網(wǎng)平臺中存在多種通信標準與機制,只有遵循各平臺的規(guī)范,才能夠連接相應(yīng)平臺的設(shè)備。在冷鏈運輸環(huán)節(jié)中,需要使用到多種不同類型的傳感器,如何更好的使用好各傳感器為冷鏈環(huán)節(jié)服務(wù)是本文研究的重點。本文從面向冷鏈物流的物聯(lián)網(wǎng)中間件研究入手,主要工作有:(1)設(shè)計面向冷鏈物流追蹤的物聯(lián)網(wǎng)中間件架構(gòu),引入了D-Bus技術(shù)用以解決不同傳感器節(jié)點之間通信的問題,對遠程過程調(diào)用中接口的設(shè)計、全局唯一方法ID的設(shè)計、序列化反序列化進行實現(xiàn),設(shè)計不同節(jié)點之間的數(shù)據(jù)通信方式,并對傳感器冗余數(shù)據(jù)進行過濾。(2)在冷鏈運輸過程中,因為商品的特殊性,所以對商品所處環(huán)境的要求很高,而由于傳感器輸出信號、質(zhì)量等問題可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)記錄不準確,需要及時修改錯誤的數(shù)據(jù)并作出處理,因此論文設(shè)計并實現(xiàn)了中間件數(shù)據(jù)糾錯模塊。像溫濕度之類的數(shù)據(jù)需要保持在一個嚴格的波動范圍內(nèi),提出使用卡爾曼濾波算法對這些數(shù)據(jù)進行糾錯處理,從而提升數(shù)據(jù)的可用性;而原始經(jīng)緯度數(shù)據(jù)由于難以準確定位到道路上,本文提出可以結(jié)合電子地圖使用隱馬爾可夫預(yù)測模型結(jié)合加權(quán)糾偏算法對原始軌跡數(shù)據(jù)進行糾偏,實驗證明可以很好的進行道路匹配,從而提升軌跡的準確度和價值。(3)基于Android與Web等技術(shù)設(shè)計實現(xiàn)了基于物聯(lián)網(wǎng)中間件的冷鏈追溯系統(tǒng),在移動端和Web端均實現(xiàn)了物聯(lián)網(wǎng)中間件的相關(guān)功能,驗證了冷鏈物流中間件的有效性和數(shù)據(jù)糾錯算法的實用性。
【學(xué)位單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.44;TN929.5
【文章目錄】：
摘要
abstract
專用術(shù)語注釋表
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容及主要工作
    1.4 論文結(jié)構(gòu)安排
第二章 物聯(lián)網(wǎng)中間件相關(guān)技術(shù)概述
    2.1 中間件技術(shù)概述
        2.1.1 中間件概念
        2.1.2 中間件種類
    2.2 物聯(lián)網(wǎng)中間件技術(shù)
        2.2.1 物聯(lián)網(wǎng)中間件接入技術(shù)
        2.2.2 D-Bus技術(shù)
        2.2.3 REST架構(gòu)
    2.3 中間件數(shù)據(jù)糾錯技術(shù)概述
        2.3.1 隱馬爾可夫模型
        2.3.2 卡爾曼濾波算法
    2.4 本章小結(jié)
第三章 面向冷鏈物流追蹤的物聯(lián)網(wǎng)中間件架構(gòu)
    3.1 背景介紹
    3.2 中間件架構(gòu)設(shè)計
    3.3 中間件數(shù)據(jù)處理層設(shè)計與實現(xiàn)
    3.4 中間件遠程過程調(diào)用設(shè)計與實現(xiàn)
        3.4.1 Restful接口設(shè)計
        3.4.2 方法ID映射
        3.4.3 序列化與反序列化
        3.4.4 數(shù)據(jù)傳輸
    3.5 傳感器節(jié)點實時互聯(lián)
        3.5.1 近端網(wǎng)絡(luò)中傳感器節(jié)點通信
        3.5.2 遠程傳感器節(jié)點之間通信
    3.6 本章小結(jié)
第四章 冷鏈物流中間件數(shù)據(jù)糾錯技術(shù)研究
    4.1 背景介紹
    4.2 基于卡爾曼濾波器對平穩(wěn)數(shù)據(jù)進行糾錯
    4.3 基于隱馬爾可夫模型的軌跡糾偏模型
        4.3.1 模型建立
        4.3.2 車輛糾偏模型觀測概率
        4.3.3 車輛糾偏模型狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率
        4.3.4 初始狀態(tài)概率
        4.3.5 應(yīng)用維特比算法求解軌跡糾偏模型
    4.4 基于加權(quán)算法對隱馬爾可夫糾偏模型的改進
        4.4.1 隱馬爾可夫軌跡糾偏模型局限性分析
        4.4.2 加權(quán)糾偏算法流程
        4.4.3 加權(quán)糾偏算法對常見偏離情況的處理分析
    4.5 仿真與性能分析
        4.5.1 實驗參數(shù)設(shè)置
        4.5.2 實驗結(jié)果分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 基于冷鏈物流中間件的冷鏈追溯系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)
    5.1 應(yīng)用場景描述
    5.2 原型系統(tǒng)設(shè)計
        5.2.1 實驗需求分析
        5.2.2 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計
    5.3 數(shù)據(jù)可視化展示模塊設(shè)計與實現(xiàn)
        5.3.1 實時地圖定位模塊
        5.3.2 軌跡追蹤模塊
        5.3.3 詳細數(shù)據(jù)展示模塊
    5.4 中間件數(shù)據(jù)糾錯模塊設(shè)計與實現(xiàn)
    5.5 系統(tǒng)硬件環(huán)境
    5.6 基于冷鏈物流中間件的冷鏈追溯系統(tǒng)實驗成果及分析
        5.6.1 冷鏈物流中間件信息采集展示
        5.6.2 數(shù)據(jù)可視化展示模塊
        5.6.3 數(shù)據(jù)糾錯模塊
    5.7 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 論文總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文
附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間申請的專利
附錄3 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項目
附錄4 攻讀碩士學(xué)位期間所獲榮譽
致謝

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本文編號：2850216