發(fā)布時(shí)間：2018-08-26 15:33

【摘要】：物聯(lián)網(wǎng)作為繼計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)之后第三次世界信息產(chǎn)業(yè)浪潮,通過各種信息傳感設(shè)備與互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)系在一起,按約定的協(xié)議,讓所有物品都能夠被感知和控制,實(shí)現(xiàn)智能化的識(shí)別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是物聯(lián)網(wǎng)的核心之一,主要負(fù)責(zé)信息的采集與獲取,幫助物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)提高對(duì)周邊環(huán)境的感知能力。目前很多研究從感知當(dāng)前環(huán)境狀態(tài)的角度把傳感器的監(jiān)測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成環(huán)境上下文作為提供給物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的環(huán)境信息。但是,物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)的運(yùn)行不單取決于環(huán)境狀態(tài),還取決于環(huán)境狀態(tài)的變化即環(huán)境變化事件。因此,如何對(duì)傳感器的原始監(jiān)測數(shù)據(jù)處理以形成有效可靠的環(huán)境變化事件,實(shí)現(xiàn)高效的信息感知,是物聯(lián)網(wǎng)要解決的重要問題。本文針對(duì)上述問題,提出一種面向物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的環(huán)境變化事件感知方法。該方法主要是基于信息融合的思想,根據(jù)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)測數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)定義的環(huán)境變化事件進(jìn)行感知。有些環(huán)境變化事件僅涉及到某些特定的環(huán)境指標(biāo),而實(shí)際上很多環(huán)境變化事件更加復(fù)雜,它們的發(fā)生還與其他事件有關(guān),即事件之間可能具有時(shí)序關(guān)系或者因果關(guān)系,分析環(huán)境變化事件之間關(guān)聯(lián)性有助于提高感知效率。因此,本文根據(jù)環(huán)境變化事件的特點(diǎn)將它們分為三類,并按照環(huán)境變化事件的類別有針對(duì)性地采用不同的感知方法。首先,導(dǎo)致單環(huán)境指標(biāo)變化的環(huán)境變化事件,這類事件采用基于規(guī)則判別的感知方法,根據(jù)實(shí)時(shí)的環(huán)境狀態(tài)數(shù)據(jù)序列與規(guī)則曲線擬合程度判別環(huán)境變化事件。其次,導(dǎo)致多環(huán)境指標(biāo)變化的環(huán)境變化事件,這類事件采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的感知方法,利用歷史環(huán)境變化事件的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),獲得相應(yīng)的基于BP網(wǎng)絡(luò)環(huán)境變化事件感知模型,再根據(jù)實(shí)時(shí)環(huán)境狀態(tài)數(shù)據(jù)序列感知環(huán)境變化事件。再次,導(dǎo)致多環(huán)境指標(biāo)變化的復(fù)合環(huán)境變化事件,這類事件采用動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的感知方法,根據(jù)專家領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)構(gòu)建動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),再利用歷史環(huán)境變化事件的數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù),進(jìn)而用于實(shí)時(shí)環(huán)境變化事件感知。最后,分別設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了這三種環(huán)境變化事件感知方法,從感知結(jié)果的準(zhǔn)確性及數(shù)據(jù)量兩個(gè)角度對(duì)方法進(jìn)行分析和評(píng)價(jià),驗(yàn)證本文提出方法的有效性。
[Abstract]:The Internet of things, as the third wave of the world information industry after the computer Internet, connects with the Internet through a variety of information sensing devices. According to the agreed protocol, all items can be sensed and controlled to realize intelligent identification. Position, track, monitor and manage. Wireless sensor network is one of the core of the Internet of things, mainly responsible for information collection and acquisition, to help the Internet of things system to improve the perception of the surrounding environment. At present, many researches have transformed sensor monitoring data into environmental context from the perspective of sensing the current state of the environment as environmental information for Internet of things applications. However, the operation of the Internet of things application system depends not only on the state of the environment, but also on the change of the state of the environment, that is, the event of environmental change. Therefore, how to process the original monitoring data of the sensor to form an effective and reliable environment change event and to realize efficient information perception is an important problem to be solved in the Internet of things. In order to solve the above problems, this paper presents an event sensing method for the application of the Internet of things (IOT). This method is mainly based on the idea of information fusion, according to the monitoring data of wireless sensor networks to perceive the predefined environmental change events. Some environmental change events involve only certain environmental indicators, but in fact many environmental change events are more complex, and their occurrence is also related to other events, that is, there may be a temporal or causal relationship between events. Analyzing the correlation between environmental change events is helpful to improve perception efficiency. Therefore, according to the characteristics of environmental change events, this paper divides them into three categories, and adopts different perceptual methods according to the types of environmental change events. First of all, the event of environmental change which leads to the change of single environmental index, which adopts the perceptual method based on rule discriminant, discriminates the event of environmental change according to the fitting degree of the real-time environmental state data sequence and the regular curve. Secondly, the event of environmental change, which leads to the change of multiple environmental indicators, uses the BP neural network to perceive the event, and trains the BP neural network by using the data set of the historical environment change event. The corresponding event-aware model based on BP network environment change is obtained, and then the environment change event is sensed according to the real-time environment state data sequence. Thirdly, the complex environmental change events, which lead to the change of multiple environmental indicators, adopt the perceptual method of dynamic Bayesian network and construct the dynamic Bayesian network structure according to the experience of expert field. Then the dynamic Bayesian network parameters are learned by using the data set of historical environment change events, and then used for real-time environment change event awareness. Finally, the three environmental change event sensing methods are designed and implemented, which are analyzed and evaluated from the perspective of the accuracy of perception results and the amount of data to verify the effectiveness of the proposed method.
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP391.44;TN929.5

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本文編號(hào)：2205334