一种面向物联网的可变粒度实时环境数据采集方法技术

一种面向物联网的可变粒度实时环境数据采集方法，属于无线传感器网络(WSN)领域。无线传感器网络中节点受限于自身体积，所携带的能量有限，而且数据的传输能耗会占用很多的节点能耗，因此如何降低节点能耗是WSN中很重要的一个问题。考虑到在采集正常数据的WSN中，节点所采集的数据通常具有较强的数据相关性，这使得利用数据的线性相关性进行数据预测，减少数据传输量，降低数据传输的能耗，延长网络的生命周期成为了可能。在本方法中，需要在环境传感器节点和服务器汇聚节点上运行相同的预测模型。在同一时刻，预测模型在两端产生出相同的预测实时数据。同时在环境传感器节点上进行预测值和实际实时数据的偏差判断，如果满足预测，就抑制传感器节点通信行为以减少数据传输量，降低整体能耗。如果不满足预测，就需要环境传感器节点发送数据。同时本方法提出一种相应的数据编码方式以压缩数据体积和一种适用于双预测模型的数据包消息格式。

A variable granularity real-time environment data acquisition method for Internet of things

【技术实现步骤摘要】
一种面向物联网的可变粒度实时环境数据采集方法
:本专利技术涉及一种面向物联网的可变粒度实时环境数据采集方法。
技术介绍
环境数据的收集、处理、传输是物联网应用最重要的目标之一，而有限的硬件、网络、计算资源是限制物联网发展的主要瓶颈：这使得高效低功耗的环境数据收集成为物联网领域最热门的研究方向之一，其中预测模型方案因可以在一定程度上减少节点间通讯量而备受关注。现在，很多基于误差的预测模型方案的做法是，在进行复杂的数学预测运算后进行误差评估，从而得到一个满足误差的值。但事实上由于实际环境数据变化微小缓慢，数据在很长时间内变化都会处于误差区间之内，故在不偏离误差区间的情况下，再进行复杂的数学预测运算将会消耗一些不必要的系统资源。而且很多的预测模型方案也并没有对数据进行编码，将实际数据直接传输，浪费了通信带宽资源。故本文提出一种面向物联网的可变粒度实时环境数据采集方案。
技术实现思路
本专利技术设计一种物联网实时数据收集方法，以节约传感器节点有限的存储资源，运算资源，合理利用传感器节点和汇聚节点之间有限的通信能力。本专利技术的硬件主体是传感器节点和汇聚节点，传感器节点负责采集、处理、发送数据，汇聚节点负责接受、处理数据，是数据的最终汇集地。部署详见图1。预测模型方案可以有效地减少传感器节点和汇聚节点之间的通信次数，从而降低节点之间的通信能耗。预测模型方案是通过在传感器节点和汇聚节点运行相同的预测算法实现的，同时传感器节点与汇聚节点也有着相同的采集周期，在预定的采集时刻，传感器节点对真实环境数据进行收集、编码，然后与预测模型产生出的预测数据作对比，如满足预测就抑制通信行为，不满足预测就需要将编码后的数据发送出去。同时在另一端的汇聚节点，要么以收到的数据为数据更新入数据池，要么以预测模型生成的数据为数据更新入数据池，详见图2，3。其中，在预定的采集时刻，运行在传感器节点和汇聚节点运行预测算法产生相同的预测结果。真实的环境数据往往是有限数据空间的集合，处在(Umin，Umax)之间，现将数据空间集合划分为多个长度为2δ的区间，δ为预测模型允许的误差。根据公式(1)，将会产生n个片段。现采用定长编码的方式，将每一个区间片段对应于一个长度为L的二进制码。长度L由公式(2)求得。L＝log2n(2)现假设有一组湿度环境数据，单位为％，分布范围为0.00％到7.99％，误差允许值为0.25％，经过处理后，有限的数据空间可以划分为若干个二进制码，如图4所示。这里使用一种简单的监测机制以建立预测模型，如图5所示，其通过对编码数据的每一位进行周期变化监测以预测整体的变化走向。对于每一位建立一位空间，位空间里保存一个存放历史数据周期的队列，其长度为n，有且只保存最近发生的n次历史数据周期，队列表示为[tn，tn-1，tn-2，…，t1]，所述的历史数据周期是指数据保持状态不变所持续的时间。根据公式(3)来预测每一位下次的变化周期T，如图6所示。在每个采集时刻，预测模型将根据每一位最近一次的变化时刻，以及由最近n次历史数据周期取平均得到的变化周期T，来判断每一位在当前采样时刻是否需要变化，通过对每一位的局部预测，以生成最后的整体预测。现定义消息格式，本专利技术数据消息都是由传感器节点发送给汇聚节点。本消息格式采用UTF-8编码。开始符消息来源消息序号消息体校验码结束符1字节2字节1字节N字节2字节1字节·起始符：0x23(#)；·消息来源：传感器ID，整个网络可以容纳256*256个传感器节点。·消息序号：用于标记消息的顺序，对于同一节点消息，消息按照发送顺序，从0x00开始计数至0xFF，每256条消息重新计数；·消息体：包含消息中所有信息；·校验：从开始符至消息体结束进行校验。校验采用CRC-16/IBM；·结束符：0x25(％)；例如汇聚节点收到了一条0x23FF0403646C0925的信息，那么这条消息的内容是开始符0x23，消息来源0xFF04，消息序列0x03，消息体0x64，校验码0x6C09，结束符0x25。有益效果1、基于传感器二进制数处理，无需转化浮点数，从头到尾都是基于二进制代码算，计算更快捷，开销更小；2、把用户对误差的容忍程度放到一开始，而不是最后，从而一开始就把数据量降低了，后续所有计算都方便了；3、对编码后的数据进行预测，传输，减少能耗。附图说明图1:设备部署示意图；图2:汇聚节点工作流程图；图3:传感器节点工作流程图；图4:传感器采集数据转化为对应的编码数据流程示意图；图5:监测机制示意图；图6:状态更新流程图；具体实施方式下面结合具体案例来说明本模型是如何运作的：在预定采集时刻，传感器节点将收集到的环境数据转化为其对应编码，然后与同期预测模型生成的预测数据进行对比。如果数据相同就抑制发送操作，相反就需要发送数据然后更新存放历史数据周期的队列。同时在另一端，汇聚节点需要在预定的时刻判断自己是否收集到了数据，如果收到了数据，就以收到的数据作为实时数据记录，如果没收到，就根据自身预测模型产生一个数据作为实时数据记录，且与运行在传感器端的预测模型产生的数据相同，更新存放历史数据周期的队列。最后由于数据池存放的是编码后的数据，所以在最后使用时，需要将编码的数据根据预定的编码规则还原为数据区间。假设在传感器节点端实时采集到了编码后为0011的数据，同时预测模型也产生了编码为0011的数据。此时，传感器节点认为预测成功，抑制上传数据行为。由于传感器节点预测模型和汇聚节点预测模型是一样的，所以，在汇聚节点，预测模型产生了相同的数据0011。在预定采集周期结束后，由于汇聚节点没有收到任何数据，就认为模型生成的数据0011是正确的，将数据0011保存入数据池。在预定采集周期结束后，传感器节点、汇聚节点都根据数据0011更新预测模型。假设在传感器节点端实时采集到了编码后为0100的数据，同时预测模型产生了编码为0011的数据。此时，传感器节点认为预测失败，对数据进行上传。在另一端的汇聚节点，预测模型产生了预测数据0011。在预定采集周期内，由于汇聚节点收到了数据0100，于是汇聚节点认为预测失败，将预测数据0011抛弃，将数据0100保存入数据池。在预定采集周期结束后，传感器节点、汇聚节点都根据数据0100更新预测模型。0-1状态机：在采集周期结束后，假设要以0100数据更新预测模型，具体过程为：将0100数据顺序分解为0，1，0，0四位状态值，然后更新其中每位状态的相关信息值。以第一位状态值0举例，将状态值0输入到模型所对应的第一位空间里，模型第一位空间里保存了其最近n＝4次状态改变的周期本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向物联网的可变粒度实时环境数据采集方法，硬件主体是传感器节点和汇聚节点，传感器节点负责采集、处理、发送数据，汇聚节点负责接受、处理数据，是数据的最终汇集地，其特征在于包括以下内容：在传感器节点和汇聚节点的部署相同的预测模型，通过预测数据的行为减少两端数据的通信量；传感器节点与汇聚节点有着相同的采集周期，在预定的采集时刻，传感器节点对环境数据进行采集、编码，同时传感器节点上的预测模型也产生出一个实时预测数据；传感器节点将预测数据与实际采集数据作对比，如果相同，就抑制通信行为；如果不同，就需要将实际采集数据发送出去；同时在另一端的汇聚节点，在预定的采集时刻，部署于其上的预测模型也会产生出一个实时预测数据，在采集时间结束后，如果汇聚节点收到了数据，就将此数据作为实时数据，如果没有收到数据，就认为预测数据满足预测，将预测数据视为实时数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种面向物联网的可变粒度实时环境数据采集方法，硬件主体是传感器节点和汇聚节点，传感器节点负责采集、处理、发送数据，汇聚节点负责接受、处理数据，是数据的最终汇集地，其特征在于包括以下内容：在传感器节点和汇聚节点的部署相同的预测模型，通过预测数据的行为减少两端数据的通信量；传感器节点与汇聚节点有着相同的采集周期，在预定的采集时刻，传感器节点对环境数据进行采集、编码，同时传感器节点上的预测模型也产生出一个实时预测数据；传感器节点将预测数据与实际采集数据作对比，如果相同，就抑制通信行为；如果不同，就需要将实际采集数据发送出去；同时在另一端的汇聚节点，在预定的采集时刻，部署于其上的预测模型也会产生出一个实时预测数据，在采集时间结束后，如果汇聚节点收到了数据，就将此数据作为实时数据，如果没有收到数据，就认为预测数据满足预测，将预测数据视为实时数据。


2.根据权利要求1所述的采集方法，其特征在于：所述传感器节点产生的编码数据的编码过程如下：
真实的环境数据是有限数据空间的集合，处在(Umin，Uma...

【专利技术属性】
技术研发人员：高彬，徐晓斌，赵辉，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：北京;11