【摘要】：隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,以及多種多樣的智能設(shè)備、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及,我們每天產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)總量一直在呈現(xiàn)出爆發(fā)式的增長。因此,針對海量數(shù)據(jù)的信息采集、通信與分析等技術(shù)也面臨著新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。如何通過對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的獲取、匯集、通信以及分析和挖掘,使它們的價(jià)值最大化已經(jīng)成為影響未來科技與經(jīng)濟(jì)發(fā)展方向的重要因素。在本文中,我們從大數(shù)據(jù)處理過程中數(shù)據(jù)通信、數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析三個(gè)環(huán)節(jié)出發(fā),重點(diǎn)研究了無線網(wǎng)絡(luò)中的資源管理、移動數(shù)據(jù)流量卸載、基于分布式優(yōu)化算法的資源分配和基于大數(shù)據(jù)挖掘的空氣質(zhì)量預(yù)測等問題。具體地,我們將本文的主要研究內(nèi)容與貢獻(xiàn)點(diǎn)總結(jié)如下:1).針對大數(shù)據(jù)通信的問題,我們研究了無線通信網(wǎng)絡(luò)中的移動數(shù)據(jù)流量卸載問題,并提出了一種基于分解-協(xié)調(diào)的分布式優(yōu)化框架。在此框架下,我們將蜂窩網(wǎng)絡(luò)從移動數(shù)據(jù)流量卸載中獲取的收益最大化問題建模為一個(gè)非光滑的凸優(yōu)化問題,并將該收益最大化問題進(jìn)一步分解為一組子問題,其中每一個(gè)子問題均由一個(gè)蜂窩網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商或者無線網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)利用其本地信息求解。所有的子問題將由一個(gè)虛擬數(shù)據(jù)流量卸載協(xié)調(diào)器進(jìn)行協(xié)調(diào),即每一個(gè)蜂窩網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商或者無線網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)會將其每一次迭代的中間計(jì)算結(jié)果匯報(bào)給虛擬數(shù)據(jù)流量卸載協(xié)調(diào)器,然后虛擬數(shù)據(jù)流量卸載協(xié)調(diào)器會對這些結(jié)果進(jìn)行匯總協(xié)調(diào)并反饋。進(jìn)一步地,我們在上述分解-協(xié)調(diào)框架下,針對不同應(yīng)用場景提出了兩種分布式優(yōu)化算法,并證明了它們的全局收斂性。相關(guān)數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析證明,所提框架與算法能夠大幅度提高蜂窩網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商的收益及用戶的服務(wù)質(zhì)量。2).針對大數(shù)據(jù)采集的問題,我們研究了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的低能耗混合數(shù)據(jù)流量卸載問題。我們考慮了一種在城市環(huán)境中與多個(gè)小蜂窩基站、Wi-Fi系統(tǒng)并存的無線傳感器網(wǎng)絡(luò),并為之提出了一種混合數(shù)據(jù)流量卸載框架。在這種框架中,每一個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)不僅可以將其采集到的數(shù)據(jù)直接發(fā)送至無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的融合中心中,也可以利用周圍的可供選擇的其他無線傳輸技術(shù)。具體地,線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)可以通過三種可能的方式卸載其數(shù)據(jù):將數(shù)據(jù)卸載至鄰近的Wi-Fi接入點(diǎn)中;通過從蜂窩運(yùn)營商處租賃專用的授權(quán)頻段進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸和將數(shù)據(jù)卸載至鄰近的小蜂窩基站。我們提出了一種基于異步協(xié)調(diào)更新的分布式混合數(shù)據(jù)流量卸載算法,使得每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)可以最優(yōu)化地決定使用每一種卸載方式傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。我們證明了所提出的算法能夠以線性速率收斂至全局最優(yōu)解。相應(yīng)地?cái)?shù)值仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在共存的Wi-Fi設(shè)備數(shù)量較小(小于5)的時(shí)候,與其它的卸載方式相比,所提出的混合數(shù)據(jù)流量卸載框架能夠?yàn)闊o線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)省約為75%的能耗。3).針對大數(shù)據(jù)分析的問題,我們研究了基于異構(gòu)大數(shù)據(jù)源的高分辨、高精度空氣質(zhì)量預(yù)測問題。我們首先將地表空氣質(zhì)量觀測站以及配備有傳感器的移動平臺對空氣污染物的分布信息的觀測過程建模為一個(gè)動態(tài)時(shí)空模型,并通過隨機(jī)偏微分方程方法將其進(jìn)一步描述為一個(gè)高斯-馬爾科夫隨機(jī)域。由于高斯-馬爾科夫隨機(jī)域是通過一些稀疏矩陣進(jìn)行定義的,因此當(dāng)對其進(jìn)行基于貝葉斯方法的高分辨率預(yù)測時(shí),我們采用了一種計(jì)算復(fù)雜度較低的集成嵌套拉普拉斯逼近法。為了進(jìn)一步提高預(yù)測的精度,我們在分析了不同空氣污染物分布數(shù)據(jù)特征信息的基礎(chǔ)上,將高精度的分布信息的重構(gòu)問題描述為一個(gè)全變差最小化問題,并分別提出了兩種不同的算法對其進(jìn)行了求解。我們將所提出的算法分別應(yīng)用在意大利皮埃蒙特區(qū)域的數(shù)據(jù)集上對其空氣污染物的分布信息進(jìn)行了預(yù)測,驗(yàn)證了所提算法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN92;TP311.13

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本文編號：2716255