本文關鍵詞：信息物理融合系統(tǒng)中基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的事件監(jiān)測問題研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：信息物理融合系統(tǒng)是由傳感器、執(zhí)行器、控制器和網(wǎng)絡設備組成的大規(guī)模、分布式的異構系統(tǒng),它將計算過程與物理過程緊密融合,其理論研究和關鍵技術具有重要的實際應用價值,已經(jīng)引起了學術界和商業(yè)界的高度重視和廣泛關注。正確、全面地觀察和理解物理世界是信息物理融合系統(tǒng)應用中的一個核心問題。信息物理融合系統(tǒng)通過感知部件產(chǎn)生的數(shù)據(jù)來獲得物理世界的信息。由于信息物理融合系統(tǒng)是由多種異構網(wǎng)絡(例如無線傳感器網(wǎng)絡、3G、藍牙等)互聯(lián)而成,其網(wǎng)絡設備涉及多種不同的感知器和不同的執(zhí)行器。不同感知設備會產(chǎn)生不同類型的數(shù)據(jù)。在信息物理融合系統(tǒng)的研究中,如何有效的融合這些多模態(tài)數(shù)據(jù)進而正確的反映物理世界的狀態(tài)是十分重要的研究課題。事件能夠有效的反映物理世界的狀態(tài),本文研究信息物理融合系統(tǒng)中的事件監(jiān)測問題,并從基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的事件模型、基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的事件覆蓋、基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的事件檢測以及基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的事件調(diào)度等方面展開研究。首先,為了抽象和描述信息物理融合系統(tǒng)中的事件,本文研究了基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的事件模型問題。在信息物理融合系統(tǒng)中,通過部署在系統(tǒng)區(qū)域內(nèi)的傳感器節(jié)點來獲得物理世界的信息。信息物理融合系統(tǒng)通常包含若干個異構的無線傳感器網(wǎng)絡。這些異構網(wǎng)絡包含不同類型的傳感器節(jié)點,這些節(jié)點具有不同的感知、計算和通信能力。將異構的傳感器節(jié)點獲得的不同類型的感知數(shù)據(jù)融合是一個十分重要并亟待解決的問題。在本文中,我們首先提出了基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的事件模型,以事件為載體將多種不同模態(tài)的數(shù)據(jù)融合計算。文中描述并定義了信息物理融合系統(tǒng)中的事件,給出了基本事件和復合事件的定義,并提出了事件的合成規(guī)則。我們還提出帶有置信度的基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的事件模型。能夠反應物理世界狀態(tài)或者對象信息的最小的數(shù)據(jù)看做基本事件,并且僅涉及單一模態(tài)的數(shù)據(jù),基本事件通過一系列的合成規(guī)則不斷地合成復合事件。這些由多模態(tài)的數(shù)據(jù)組成的復合事件能夠幫助我們更好地理解物理世界。在事件模型中,我們引入了置信度,每一個基本事件的置信度表示其對復合事件發(fā)生的支持程度。進而使模型能夠提供靈活、有效的事件的近似處理。其次,為了保證事件能夠被正確、全面的監(jiān)測,本文研究了信息物理融合系統(tǒng)基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的事件的覆蓋問題。事件覆蓋是事件監(jiān)測的基礎和關鍵。覆蓋質(zhì)量反映了事件或者網(wǎng)絡區(qū)域被監(jiān)控的效果。傳統(tǒng)的覆蓋問題中考慮基本事件,這些基本事件僅涉及單一模態(tài)的數(shù)據(jù)并且僅描述某一側面的性質(zhì)。然而,監(jiān)測的對象通常都十分復雜,并且不能被單一模態(tài)的數(shù)據(jù)簡單判定。因此,我們首次提出并研究監(jiān)測系統(tǒng)中復合事件的覆蓋問題,其中復合事件是由多模態(tài)數(shù)據(jù)生成的基本事件復合而成的。復合事件覆蓋問題的目標是確定最佳的代價分配方案,既確定每類節(jié)點需要部署的數(shù)量,進而保證監(jiān)測系統(tǒng)在代價約束的條件下獲得最佳的事件監(jiān)測效果。本文形式化的定義了復合事件的最優(yōu)覆蓋問題,并分析了問題的復雜性。提出了兩個精確算法和一個近似算法來解決最優(yōu)覆蓋質(zhì)量問題。精確算法適用于節(jié)點類別較少或者需要精確結果的應用。近似算法適用于規(guī)模較大的應用中。另外,本文對精確算法的效率和近似算法的近似比都進行了分析。然后,為了快速的獲得事件的信息,本文研究了基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的事件檢測問題。事件檢測是監(jiān)測系統(tǒng)的基本任務之一。不同類型的數(shù)據(jù)之間的復雜關系使得復合事件檢測成為一個艱巨的任務。傳統(tǒng)的事件檢測方法需要收集所有的事件數(shù)據(jù),無疑會造成巨大的能量開銷。然而,組成復合事件的多模態(tài)數(shù)據(jù)之間并不是完全獨立的,每一種模態(tài)的數(shù)據(jù)從不同的側面描述復合事件的信息,并為復合事件的發(fā)生提供支持。因此利用了模態(tài)數(shù)據(jù)之間的關系,可以使用部分感知數(shù)據(jù)來近似地檢測復雜的事件。本文研究帶有置信度閾值的復合事件近似檢測問題。為了減少能量消耗,我們形式化定義了最優(yōu)傳輸模式問題,該問題的目標是盡量減少傳輸?shù)交镜臄?shù)量,在保證基站獲得的數(shù)據(jù)能夠有效的判定復合事件的同時,使傳輸消耗的能量達到最小值。我們分析了最優(yōu)傳輸模式問題的復雜性,并針對不同情景給出了基于動態(tài)規(guī)劃的精確算法和基于貪心策略的近似算法來解決該問題。最后,為了延長事件監(jiān)測的服務周期,本文研究了基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的事件調(diào)度問題。傳感器節(jié)點通常是由電池供電的,因此在保證系統(tǒng)的監(jiān)測質(zhì)量的同時,盡可能的減少能耗,延長系統(tǒng)的生命周期是十分重要的問題。節(jié)點調(diào)度利用了感知數(shù)據(jù)的冗余性,為解決系統(tǒng)能量瓶頸問題提供了有效的方法。在近似事件檢測的基礎上,本文研究基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的事件調(diào)度,該問題的目標是在滿足事件的近似監(jiān)測效果的同時,制定最優(yōu)的節(jié)點調(diào)度策略,盡可能的降低節(jié)點的能量消耗,最大化系統(tǒng)的生命周期,進而保證事件監(jiān)測的可持續(xù)性。本文分析了節(jié)點調(diào)度問題的復雜性,并證明其屬于NP-完全問題,并設計了近似算法來解決節(jié)點調(diào)度問題,證明了近似算法的近似比。
【關鍵詞】：信息物理融合系統(tǒng) 多模態(tài)數(shù)據(jù) 復合事件 事件覆蓋 事件檢測 節(jié)點調(diào)度
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP202
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-15
• 第1章 緒論15-34
• 1.1 研究的目的和意義15-17
• 1.2 信息物理融合系統(tǒng)簡介17-19
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析19-29
• 1.3.1 信息物理融合系統(tǒng)的研究進展19-25
• 1.3.2 事件監(jiān)測問題的研究進展25-29
• 1.4 本文的主要研究內(nèi)容29-33
• 1.4.1 基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的事件模型的研究30-31
• 1.4.2 基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的事件覆蓋問題的研究31
• 1.4.3 基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的事件檢測問題的研究31-32
• 1.4.4 基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的事件調(diào)度問題研究32
• 1.4.5 研究內(nèi)容之間的關系32-33
• 1.5 本文的章節(jié)安排33-34
• 第2章 基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的事件模型34-50
• 2.1 引言34-36
• 2.2 事件36-39
• 2.3 基本事件39-45
• 2.3.1 基本事件的描述39-41
• 2.3.2 基本事件的時間關系41-44
• 2.3.3 基本事件的空間關系44-45
• 2.4 基本事件的合成45-46
• 2.5 帶有置信度的事件模型46-48
• 2.6 本章小結48-50
• 第3章 基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的事件覆蓋問題50-74
• 3.1 引言50-54
• 3.2 最優(yōu)覆蓋質(zhì)量問題54-58
• 3.2.1 基本思想54
• 3.2.2 問題定義54-57
• 3.2.3 最優(yōu)覆蓋質(zhì)量問題的復雜性分析57-58
• 3.3 最優(yōu)覆蓋問題的精確解法58-63
• 3.4 最優(yōu)覆蓋質(zhì)量問題的近似解法63-67
• 3.4.1 算法描述63-65
• 3.4.2 算法的復雜性和可近似性65-67
• 3.5 實驗分析67-72
• 3.6 本章小結72-74
• 第4章 基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的事件檢測問題74-93
• 4.1 引言74-78
• 4.2 相關工作78
• 4.3 最優(yōu)傳輸模式問題78-80
• 4.4 最優(yōu)傳輸模式問題的復雜性分析80-83
• 4.5 最優(yōu)傳輸模式問題的動態(tài)規(guī)劃算法83-85
• 4.6 最優(yōu)傳輸模式問題的近似算法85-88
• 4.7 實驗分析88-92
• 4.8 本章小結92-93
• 第5章 基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的事件調(diào)度問題93-111
• 5.1 引言93-97
• 5.2 相關工作97
• 5.3 預備知識及問題定義97-102
• 5.3.1 預備知識97-98
• 5.3.2 事件的監(jiān)測方案98-99
• 5.3.3 問題定義99-102
• 5.4 復雜性分析102-103
• 5.5 調(diào)度算法103-106
• 5.6 實驗分析106-109
• 5.7 本章小結109-111
• 結論111-113
• 參考文獻113-128
• 攻讀博士學位期間發(fā)表的論文及其他成果128-130
• 致謝130-131
• 個人簡歷131

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