【摘要】：近年來,隨著通信、集成電路、軟件和微電子等領(lǐng)域飛速發(fā)展,使得從前僅有通信功能的移動(dòng)終端設(shè)備已經(jīng)具有了越來越強(qiáng)大的感知、計(jì)算和存儲(chǔ)能力。正因?yàn)橹悄苁謾C(jī)和移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,使得原來普通的通信工具變成了擁有強(qiáng)大功能的智能通信終端,也使得其成為人們?nèi)粘Ｉ钪斜貍涞囊徊糠�。與此同時(shí),平板電腦、可穿戴設(shè)備甚至無人機(jī)等新型智能設(shè)備的出現(xiàn),進(jìn)一步擴(kuò)大了智能設(shè)備的范疇。在這樣的背景下,隨著上述智能終端的普及,它們無論在傳感器精度上還是在數(shù)量上都已經(jīng)具備了可以替代傳統(tǒng)傳感器收集數(shù)據(jù)的能力,從而促使研究人員提出了一種新型的數(shù)據(jù)收集方式,即群智感知(Crowd Sensing)。不同于傳統(tǒng)的傳感器網(wǎng)絡(luò),群智感知活動(dòng)在收集數(shù)據(jù)之前不需要安裝固定的傳感器,而是將擁有智能終端的用戶作為基本感知節(jié)點(diǎn),并將其設(shè)備中所配置的傳感器作為感知單元,讓終端用戶使用自己的智能設(shè)備去收集和上傳(分享)其附近的環(huán)境數(shù)據(jù)。群智感知需要有普通人作為參與者加入到感知活動(dòng)中去收集分享數(shù)據(jù),普通人群既作為感知數(shù)據(jù)的“消費(fèi)者和受益者”,同時(shí)也是感知數(shù)據(jù)的“生產(chǎn)者”。不同于機(jī)器,人們有自己的意愿和習(xí)慣。每個(gè)人的活動(dòng)時(shí)間和路線等往往有著很大概率的不確定性和隨機(jī)性,從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)不能及時(shí)收集以及難以達(dá)到所要求的數(shù)量;加之不同智能設(shè)備內(nèi)置傳感器性能存在一定差異、人為上傳虛假數(shù)據(jù)等情況,這些都會(huì)導(dǎo)致收集的數(shù)據(jù)在精確性、完整性、時(shí)效性等方面與真實(shí)數(shù)值存在差異,不能較好的反應(yīng)感知區(qū)域的真實(shí)情況,進(jìn)而導(dǎo)致數(shù)據(jù)不能滿足感知平臺(tái)和任務(wù)發(fā)布者的要求。數(shù)據(jù)數(shù)量不足和質(zhì)量不高這些問題必然成為制約群智感知活動(dòng)發(fā)展的不利因素。正因?yàn)榇?如何選擇合適的參與者提供高質(zhì)量的感知數(shù)據(jù),如何鼓勵(lì)參與者愿意提供數(shù)據(jù)、多提供數(shù)據(jù)等是群智感知研究中所面臨的并且要盡快解決的重要挑戰(zhàn)。目前雖然群智感知領(lǐng)域已經(jīng)出現(xiàn)了各種各樣的應(yīng)用系統(tǒng),但是仍然缺乏有效的數(shù)據(jù)收集方法和合理的用戶參與激勵(lì)機(jī)制。盡管在傳統(tǒng)的傳感器網(wǎng)絡(luò)中,針對(duì)數(shù)據(jù)收集問題已經(jīng)積累了較多的研究成果,但是這些成果難以直接符合群智感知的場(chǎng)景要求,而且?guī)缀鯖]有考慮對(duì)用戶激勵(lì)。針對(duì)以上問題,論文提出相應(yīng)的解決方案,具體來說論文的貢獻(xiàn)包括以下四個(gè)方面:首先,由于參加群智感知活動(dòng)會(huì)消耗參與者智能設(shè)備的資源,如電量、流量等,所以需要一種機(jī)制來補(bǔ)償參與者因收集上傳數(shù)據(jù)消耗的成本。不同于傳統(tǒng)的傳感器網(wǎng)絡(luò),群智感知活動(dòng)中的參與者有很大的自主性和主觀性,數(shù)據(jù)是群智感知活動(dòng)的根本,數(shù)據(jù)來源于參與者主動(dòng)的收集活動(dòng),所以激勵(lì)機(jī)制是群智感知系統(tǒng)中不可缺少的一環(huán)。它能夠鼓勵(lì)參與者提供更多、更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。所以,論文在考慮得到的數(shù)據(jù)能夠最大滿足感知平臺(tái)要求同時(shí),也要考慮維持一定數(shù)量的參與者。試想如果一個(gè)感知任務(wù)耗費(fèi)了參與者感知設(shè)備太多能量,但是最后得到的回報(bào)卻不能補(bǔ)償其因收集數(shù)據(jù)而耗費(fèi)的成本,那么他可能采取消極的態(tài)度去對(duì)待以后的感知任務(wù),甚至退出群智感知活動(dòng)。因此,論文設(shè)計(jì)了一個(gè)任務(wù)困難度(Difficult of Task, DoT)指數(shù)去衡量每個(gè)任務(wù)的困難程度,允許參與者根據(jù)單位任務(wù)困難度指數(shù)下回報(bào)的大小選擇感知任務(wù)。另外一點(diǎn),為了保證越來越多的參與者加入到群智感知活動(dòng)中來,一個(gè)參與者在一段時(shí)間內(nèi)只允許進(jìn)行一個(gè)任務(wù),剩余的任務(wù)需要選擇其他未被選中的參與者進(jìn)行。然后,隨著科技的發(fā)展,可以收集數(shù)據(jù)的智能設(shè)備種類越來越多。比如安裝了車載單元(On-Board Unit, OBU)的汽車具備了收集和分享其周圍環(huán)境數(shù)據(jù)的能力。新的感知場(chǎng)景帶來了新的問題,以往群智感知激勵(lì)機(jī)制更多針對(duì)的是離線場(chǎng)景,這種場(chǎng)景要求許多參與者同時(shí)存在于感知區(qū)域。以往參與者可能步行或者使用自行車等慢速交通工具到達(dá)感知區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)收集。由于參與者的移動(dòng)速度慢,也就使得參與者可能在執(zhí)行感知任務(wù)期間一直在感知區(qū)域。但是,如果將汽車等行進(jìn)速度快的交通工具作為感知設(shè)備,那么離線場(chǎng)景將不再適用。這時(shí)就需要一種激勵(lì)機(jī)制,在參與者來到感知區(qū)域申請(qǐng)執(zhí)行任務(wù)之后,感知平臺(tái)能夠基于參與者自身屬性(索要回報(bào),信譽(yù)度等)立刻決定是否選擇這個(gè)參與者收集數(shù)據(jù)。對(duì)于這種“隨來隨選”的在線場(chǎng)景,論文作者提出一種基于在線場(chǎng)景的群智感知激勵(lì)機(jī)制。該機(jī)制同樣考慮了感知平臺(tái)和參與者雙方的利益。對(duì)于感知平臺(tái)來說,所提的激勵(lì)機(jī)制選擇可信參與者,盡可能多的收集可用感知數(shù)據(jù)。對(duì)于參與者來說,除了其索要的回報(bào),參與者還可能根據(jù)其信譽(yù)度值得到額外的獎(jiǎng)勵(lì),以用來鼓勵(lì)他提供更多的感知數(shù)據(jù)。文章所提出的激勵(lì)機(jī)制在預(yù)算限制下盡可能多的選擇參與者,以使更多的參與者能夠得到回報(bào)。第三,感知數(shù)據(jù)收集一直都是群智感知領(lǐng)域研究的重要問題之一。而數(shù)據(jù)收集問題之一便是收集的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。如果沒有足夠數(shù)量的高質(zhì)量數(shù)據(jù),會(huì)導(dǎo)致任務(wù)發(fā)布者不再發(fā)起任務(wù),沒有了任務(wù)感知平臺(tái)就不再需要選擇參與者進(jìn)行感知活動(dòng),最終致使整個(gè)群智感知活動(dòng)停止。為了解決如上問題,論文針對(duì)道路交通環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)中參與者提供的GPS數(shù)據(jù),論文提出了一種基于單任務(wù)的感知數(shù)據(jù)質(zhì)量預(yù)測(cè)方法。該方法基于真實(shí)場(chǎng)景設(shè)計(jì),即參與者在不同時(shí)間以隨機(jī)順序逐一到達(dá)。當(dāng)某個(gè)參與者到達(dá),所提的方法首先會(huì)用先驗(yàn)質(zhì)量的方式預(yù)測(cè)其可能上傳的高質(zhì)量數(shù)據(jù)的數(shù)量,接下來再根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果和其索要的回報(bào)決定是否選擇他上傳數(shù)據(jù)。不同于先驗(yàn)質(zhì)量方式中的設(shè)計(jì)信譽(yù)度更新方法,論文作者所提方法使用二項(xiàng)——泊松分布(Binomial-Poisson Distribution, BPD)來對(duì)參與者可能上傳的高質(zhì)量數(shù)據(jù)的數(shù)量進(jìn)行建模。并用期望最大方法(Expectation Maximization Method,EM 算法)來估計(jì)二項(xiàng)——泊松分布中的參數(shù)值。最后,群智感知最大的特點(diǎn)是它改變了只使用專業(yè)的傳感器收集數(shù)據(jù)的方式,數(shù)據(jù)可以通過參與者手中的移動(dòng)智能設(shè)備來獲得,進(jìn)而節(jié)省了部署傳感器的成本。但是,由于感知收集數(shù)據(jù)可能干擾參與者其他活動(dòng)(如打電話、發(fā)短信、日常工作和娛樂),且需要征得參與者的允許。而且,不同參與者提供的數(shù)據(jù)在精確性、時(shí)效性等方面存在著差異,意味著有些數(shù)據(jù)不能夠很好的反應(yīng)感知區(qū)域的真實(shí)情況。為了解決上述問題,文章提出了一種在有限任務(wù)預(yù)算下最大化數(shù)據(jù)可信度的機(jī)制。這里總體的數(shù)據(jù)可信度受兩方面影響:參與者的信譽(yù)度值和他們的位置分布。高信譽(yù)度的參與者更可能提供高可信度的感知數(shù)據(jù)。與此同時(shí),位置分布均勻可以收集到更全面代表區(qū)域情況的數(shù)據(jù)。所以,文章把要解決的最大化數(shù)據(jù)可信度問題分成了兩個(gè)子問題:一個(gè)是選擇信譽(yù)度高的參與者最大化總信譽(yù)度值,另一個(gè)是在不同格子里選擇參與者來最大化感知格子的數(shù)量。文章將這兩個(gè)子問題合并成一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化問題,并設(shè)計(jì)一種可信參與者選擇方法來解決此多目標(biāo)優(yōu)化問題。通過使用真實(shí)數(shù)據(jù)集得到的仿真結(jié)果顯示,文章所提的方法能夠很好的解決數(shù)據(jù)收集和激勵(lì)機(jī)制中出現(xiàn)的問題,更好的滿足感知平臺(tái)和參與者雙方的利益。
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【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5;TP391.44

【參考文獻(xiàn)】

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1 趙東;移動(dòng)群智感知網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)收集與激勵(lì)機(jī)制研究[D];北京郵電大學(xué);2014年

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本文編號(hào)：2398243