【摘要】：移動(dòng)群體感知中,移動(dòng)終端集成了多種感知設(shè)備和通信端口且分布廣泛,能夠收集、共享各類(lèi)感知數(shù)據(jù)。然而感知節(jié)點(diǎn)在感知能力、通信端口、移動(dòng)規(guī)律等方面與收集實(shí)時(shí)、精確且覆蓋全面的感知信息之間存在著固有矛盾。為了提高感知信息質(zhì)量,現(xiàn)有的研究主要集中在移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的招募、選擇和感知任務(wù)的分配階段,缺少對(duì)感知任務(wù)執(zhí)行階段的優(yōu)化。本文借鑒移動(dòng)設(shè)備云中感知任務(wù)的遷移理念,提出基于效用的感知任務(wù)遷移算法(Sensing Task Offloading,簡(jiǎn)稱(chēng)STO)和帶有任務(wù)拆分的感知任務(wù)遷移算法(Sensing Task Offloading with Task Split,簡(jiǎn)稱(chēng)STOTS),建立移動(dòng)節(jié)點(diǎn)間直接協(xié)作的感知數(shù)據(jù)采集方法,該方法在感知數(shù)據(jù)覆蓋率和感知任務(wù)完成率方面感知數(shù)據(jù)的質(zhì)量都有所提高。本文的研究?jī)?nèi)容有:建立移動(dòng)群體感知系統(tǒng)。該系統(tǒng)由感知數(shù)據(jù)服務(wù)中心、感知任務(wù)發(fā)布者、網(wǎng)絡(luò)和一組自由移動(dòng)的節(jié)點(diǎn)組成。其中,感知任務(wù)發(fā)布者是發(fā)布感知任務(wù)的個(gè)人或?qū)嶓w;感知數(shù)據(jù)服務(wù)中心負(fù)責(zé)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)將感知任務(wù)發(fā)送給感知節(jié)點(diǎn)以及存儲(chǔ)感知數(shù)據(jù);感知節(jié)點(diǎn)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)與其他節(jié)點(diǎn)交換移動(dòng)軌跡和感知效用等信息,并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)將感知數(shù)據(jù)上傳給感知數(shù)據(jù)服務(wù)中心。建立節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)模型。移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)和分布具有隨機(jī)性,為了克服這種特性對(duì)數(shù)據(jù)采集的影響,本文利用離散的馬爾科夫鏈建立移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)模型,對(duì)節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)方式進(jìn)行建模。建立節(jié)點(diǎn)的效用模型。節(jié)點(diǎn)效用表示移動(dòng)節(jié)點(diǎn)在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的感知能力。而且還對(duì)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)到達(dá)感知區(qū)域的時(shí)刻分布和在感知區(qū)域的停留時(shí)間分布的分布函數(shù)進(jìn)行了研究。設(shè)計(jì)了基于效用的感知任務(wù)遷移算法和帶有任務(wù)拆分的感知任務(wù)遷移算法。
【圖文】：

圖 5 移動(dòng)群體感知系統(tǒng)Fig.5 The mobile crowd sensing system感知任務(wù)發(fā)布者是向移動(dòng)群體感知平臺(tái)發(fā)布感知任務(wù)的個(gè)人或?qū)嶓w，發(fā)布者在發(fā)布感知任務(wù)時(shí)會(huì)對(duì)感知任務(wù)的要求進(jìn)行明確說(shuō)明，例如指出完成感知任務(wù)的時(shí)間

基于效用的感知任務(wù)遷移Fig.8Sensingtaskoffloadingbasedonutility
【學(xué)位授予單位】：華北理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2518265