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传感网异构数据采集及数据融合技术的研究与实现

王金萍  
【摘要】:物联网(The Internet of Things, IoT)的信息采集需要多种传感网支持,由于感知的数据格式还没有达成一致标准,数据结构不同,语义各异,不同数据包格式需分别定义各自解析方式,增加了数据采集时的工作量、成本和时间。其次,传感器数据持续采集形成了海量数据,如果不能提出统一数据集成及融合方案,将导致反馈信息慢,反馈信息不完整等问题,物联网平台难以开发实现多业务应用。 在解决传感器数据所面临的数据包格式不一致的问题中,首先作者根据传感器与电表数据属性相似的特性,参考统一电表数据格式标准IEC61968-9(International ElectrotechnicalCommission,国际电工委员会)提出了传感器数据统一格式标准(United Form of Sensor Data,UFSD),定义了基于UFSD的统一XML(Extensible Markup Language,可扩展标记语言)格式。通过实验表明,该标准定义下的数据格式能够在多传感网络数据采集时,统一异构数据的转换格式,实现多应用系统间的数据无缝交换。 其次,为了给用户建立一个稳定的数据信息处理环境和统一的信息检索接口,论文提出一种基于MapReduce的数据集成及数据融合架构模型。论文对架构中各个模块做了重点分析,针对元数据信息存在的异构性问题提出了异构冲突解决方法,定义了用户统一信息查询的虚拟数据库及相似结构化查询语言;分析了系统架构中解析器模块视图分析及任务分配过程;分析了执行器模块MapReduce执行过程、管理过程及连接过程。实验结果表明,该架构模型能够在较短时间内处理多数据源海量数据,为用户请求提供完整而不冗余的信息。


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