无线传感器网络语义通信中任务组合的本体及推理规则制造技术

本发明专利技术提供了WSN语义通信的任务模型，包括由数据表示、本体构建和推理规则三层结构组合的任务本体，以及基于任务本体推理得到的语义通信控制方法。数据表示层对数据进行标记描述而非直接语义处理，使得语义通信兼容于现有的数据通信。基于类的方法构建了由应用本体、节点本体和性能本体组成的任务本体，并实现相互之间的关系。在此基础上，提供了语义通信中任务组合的推理规则，以及具体的实施方法和数据结构。本发明专利技术实现了Sink与网络节点传输处理对象的一致性，以网络应用直接作为节点传输处理的基本单元，显著地提高网络传输和处理的效率和性能。同时本发明专利技术可以和已有的网络技术直接结合，实现跨应用层的综合设计和应用。

【技术实现步骤摘要】
无线传感器网络语义通信中任务组合的本体及推理规则
本专利技术涉及无线传感器网络通信技术和数据语义分析
，是两者的交叉综合。
技术介绍
无线传感器网络(WirelessSensorNetwork,WSN)是由大量节点密集分布通过自组织方式构成的网络，其基本特点是网络面向应用，网络节点协同地实现网络的应用。现有的WSN网络技术，无论是MAC、路由还是传输控制，均是以传感器节点采集的数据作为传输和处理的基本对象，将数据传输到汇聚点Sink，由Sink进行应用层的处理。这是传统网络中典型的端到端传输的技术和思路，而没有充分体现WSN面向应用的特点。这就出现了Sink和节点传输和处理的对象的不一致性，严重制约了WSN的性能，并且导致了WSN网络技术中一系列的基础性问题，例如WSN最基本的性能指标——网络生存期至今仍然无法有效定义。WSN的基本特征是面向应用，所以WSN中所有节点的传输和处理应该直接针对网络应用，与Sink一样，从应用的角度来传输和处理数据。此时，网络中的节点和Sink从传输和处理功能的角度上来看，处于相同的地位，都是完成一定的应用任务，只不过不同节点所完成的应用任务不同而已，由此构建WSN语义通信的技术体系。在WSN语义通信中，网络的通信问题转化为任务的分解、组合和调整问题，类似于现有的路由、MAC和传输控制。但是，两者在处理对象上是不同的。从现有网络技术角度来看，任务的分解、组合和调整可以近似看作综合应用层的路由、MAC和传输控制。但这实际上与语义通信有本质性区别，现有网络技术是沿端到端的数据传输路线进行的“纵向”处理，而基于应用任务的技术是任务的执行者之间“横向”处理为主，并伴随“纵向”处理。目前，OGC组织提出了传感器数据的SWE描述框架和SensorML描述语言，该框架目的是开发无线传感器网络的上层Web应用，其旨在通过对不同应用场景的传感器节点数据进行语义描述，实现节点数据的语义查询。但是，SWE框架注重于传感器原始数据的标注和描述，SensorML仅仅提供了用于描述传感器的标签式表示方式，是一种结构性的XML描述语言，不涉及描述所用的词汇以及词汇之间的关系，缺乏对数据的语义性关系的描述和支持。另外，SWE描述框架是对传感器数据的静态描述，没有提供用于网络通信的推理机制，节点无法仅就SensorML的描述进行语义处理和有效地传输和协调，缺乏语义通信功能。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供WSN语义通信的核心承载者——任务模型的内容和本体结构，并基于任务模型本体构建任务组合的推理规则，以及基于本体和推理规则的任务组合的实现方法。在WSN语义通信中，以WSN的具体应用作为网络所有节点传输和处理的基本单元，节点对数据的传输和处理直接以该节点所需完成的应用为依据和目标。WSN中汇聚点Sink所要求完成的应用是通过所有节点协同实现来完成的，所有节点被看作完成不同应用的sink。根据所需完成的应用之间的关系，将节点划分为不同等级的sink，上级sink的应用是由或部分由下级节点应用的组合完成的。本专利技术将节点所需完成的应用称为任务，WSN语义通信包括三个基本过程：首先，网络应用的任务分解到网络中的节点，此称为任务分解；其次，网络节点完成的任务逐级汇聚，最后到达汇聚点Sink，此称为任务的组合；最后，基于网络的实际运行情况和节点状态，对任务进行局部调整，此称为任务的调整或协调。本专利技术采用任务模型的概念和方式来实现任务组合，图1提供了任务模型的结构，包括数据表示层、任务本体层和推理规则层。各层的内容和功能说明如下。第一层：数据表示层本专利技术的任务模型包括应用内容、服务性能和节点状态三个部分，三个部分的组成数据采用SensorML描述语言来标记描述，为构建相应的本体提供基本的词汇或概念。三个部分的数据内容分别为：1.网络应用：传感器节点采集的数据如温度、湿度、光强、压力等等；以及数据背景特性如数据采集的时间和地点。2.网络性能：能量、精确度、时延、时延抖动、通过量等。3.网络节点：节点标识(id)、感知区域、剩余能量、通信功率、计算能力、存储容量等；邻居节点及上下层关系等。第二层：任务本体层在数据表示的基础上，本体层提取和定义语义通信中的核心词汇/概念，采用本体工程的结构构建核心词汇本体，定义词汇与词汇之间的关系，从而得到任务模型本体。而在本体的具体构建中，本专利技术采用类的方法来构建实现本体及本体之间的关系。本专利技术基于信息流的流动过程，选取WSN语义通信的核心词汇/概念，即任务、节点和网络性能，构建应用本体、节点本体以及性能本体，其分别对应于信息流的源、途经点(信息流的流通道路)以及流向选择(信息流择路的决定因素)。在核心概念之上，通过约束、关系、继承构建新的本体，用于实现不同的语义通信功能，包括实现语义通信的核心概念和相互关系，在具体实现中这一过程相当于对高级本体中类的实例化。第三层：语义推理层语义推理层基于任务模型本体，定义本体的运算推理规则，提供语义通信的传输控制接口，实现基于应用任务语义控制数据传输的目的。语义推理规则包括两个方面：1.本体工程中本体的基本运算规则，如类属性、类等价、分类和一致性等；2.本专利技术定义的用于WSN语义通信的任务语义运算规则及任务组合的运算推理规则。针对任务语义运算推理，本专利技术定义了三类运算符及相关的运算规则，设计了任务组合及其控制规则。本专利技术的有益效果是：1.通过构建应用本体，WSN节点直接面向应用传输和处理数据，实现了Sink与网络节点的一致性。从而使得节点对数据的传输和处理直接面向应用，具有直接的针对性，显著地提高了网络传输和处理的效率和性能。2.本专利技术提供了完整的WSN语义通信结构，采用数据表示、本体构建和推理规则的三层结构，将现有的以数据为核心的WSN网络技术，提升到以应用为核心的新的WSN网络技术层次，由此构建了以应用为核心的上下两层嵌入式结构的新型WSN网络体系结构，使得长期以来制约WSN网络技术发展的一些根本性问题得到解决，例如以网络是否能实现所要求的应用来有效地定义网络生存期。3.现有的语义分析技术主要是对数据进行标记描述，缺乏足够的语义通信功能，本专利技术填补了这一空缺。在具体实现中，本专利技术最底层的数据表示只是直接描述数据，语义信息由本体构建来提供。这使本专利技术的语义通信方法可以向下兼容现有面向数据传输的方法，实现现有通信向语义通信的平滑过渡。4.现有的语义网络及数据挖掘中的语义分析和处理是面向多种多样的应用需求的，结构和实现方法庞大，而WSN的语义通信在具体场合是面向具体应用的，本专利技术中语义分析处理采用了类的实现方式，方法更为简洁，且更适合通信的特点和需要。5.本专利技术采用了对应用相对独立的处理方法，与网络传输及控制的关系采用了层次化的结构，所得应用的语义分析处理方法直接与现有的网络传输技术相结合，实现跨应用层的综合跨层设计和实现，显著地提高现有网络技术的性能和结果。附图说明图1是任务模型的分层结构；图2是任务模型的应用本体；图3是任务模型的节点本体；图4是任务模型的性能本体；图5是任务模型中本体之间的类关系；图6是任务的时间关系；图7是任务的空间关系；图8是任务信息量的关系；图9是任务组合中节点拓扑及上下级关系建立示例；图10是任务组合的流程图。具本文档来自技高网...

【技术保护点】
采用数据表示、任务模型本体和推理规则的三层结构实现WSN的语义通信的机制，其特征是：（1）首先对数据进行标记而不直接进行语义处理，使得语义通信兼容数据通信；（2）任务模型本体包括应用本体、节点本体和性能本体三个部分，与基于任务模型本体建立的语义通信规则一起，构成语义通信中节点处理的基本单元——任务模型；（3）采用类的方法实现本体的构建，以及实现本体之间的关系；（4）对网络应用语义的处理与网络通信相对独立，使得本专利技术中的所有内容和方法可以与现有的WSN网络技术，包括传输控制、路由以及MAC直接相结合，实现综合应用层的跨层网络通信技术。

【技术特征摘要】
1.采用数据表示、任务模型本体和推理规则的三层结构实现WSN的语义通信任务组合实现方案，其特征是：(1.1)首先对数据进行标记而不直接进行语义处理，使得语义通信兼容数据通信；具体采用SensorML描述语言来标记应用内容、服务性能和节点状态，具体为：1)网络应用：传感器节点采集的数据包括温度、湿度、光强、压力，数据采集的时间和地点；2)网络性能：能量、精确度、时延、时延抖动、通过量；3)网络节点：节点标识(id)、感知区域、剩余能量、通信功率、计算能力、存储容量，邻居节点及上下层关系；(1.2)任务模型本体包括应用本体、节点本体和性能本体三个部分，与基于任务模型本体建立的语义通信规则一起，构成语义通信中节点处理的基本单元——任务模型；各个本体具体包括：1)应用本体本发明把节点所能完成的不可分解的最小应用单元称为元任务(AtomTask)；在应用本体中，采用类型信息表示元任务；节点所要实现的应用可以是一个元任务，也可以是多个元任务的集合；不同任务有不同的时间和空间信息，每个元任务有各自的时间和空间信息；应用本体中的词汇为：■App：表示节点所要完成的任务；■AppType：元任务的类型信息，以集合的形式表示，包括时间、空间信息和采集的数据；■AppTime：元任务的时间信息，以集合的形式表示；■AppSpace：元任务的空间信息，以集合的形式表示；■AppData：语义处理后的数据；2)节点本体节点本体在包含所能完成应用信息的同时，还包含了节点自身的信息，用于区别于其它节点；节点本体中的词汇为：■NodeType：元任务的类型信息，以集合的形式表示，包含时间和空间信息以及采集的数据；每个节点可以有多个元任务类型；■NodeTime：任务的时间信息，以集合的形式表示；■NodeSpace：任务的空间信息，以集合的形式表示；■NodeData：采集到的元任务的数据；■ParentNode：表示节点的父节点；■Priority：表示节点工作的优先级；3)性能本体性能本体中的词汇为：■Accuracy：表示采集到的数据和真实数据的符合程度，包括感知数据精确度、时间精确度以及空间精确度；■Throughput：表示单位时间内目的节点从参与任务的源节点接收到的数据包数量，是对无线传感器网络处理传输数据请求能力的总体评价；■Delay：表示从下级节点产生的第一个数据包开始，到最后一个数据包到达上级节点之间的时间；(1.3)采用类的方法实现本体的构建，以及实现本体之间的关系；本体属性通过其定义域(Domain)、值域(Range)和属性的限制(Axiom)来体现，本发明任务模型本体中的属性为：其中hasAppType属性的定义域为App，值域为AppType，表示在三元结构的表述hasAppType(a,b)表示应用a具有应用类型b；(1.4)任务模型的构造任务模型本体采用类的方法来实现；各个本体均被看作是一个类，所有类的基类为任务模型SensorModel，这是一个不实例化的虚基类；这个类包含：元素个数；建模信息：建模时间、建模者信息、建模工具方法说明；模型的动态、静态元素；以及模型的处理方法；1)元任务AtomTask类从SensorModel继承而来，是整个语义传输控制的最小单元；这一单元包含该任务的产生者，即哪个节点产生的；任务的描述信息，对于一个任务的描述由一个数据结构来实现，包括：a)任务产生的时间、位置、物理量信息，任务完成的质量情况，任务的标识，任务在整个任务流过程中的状态；b)任务数据信息，这是对任务的处理结果当中数据型任务做存储和记录的变量；c)任务信息设置和获取方法；2)从AtomTask类中派生出CompositionTask，即组合任务类得到任务描述相关的类；3)NetStateQoS类从SensorModel继承而来，它是网络状态的集合类；网络状态包含网络是否在工作，有什么任务，任务的要求，网络中的能量分配如何，网络中的节点定位信息，传输状态信息；这些因素决定了网络任务流产生与否，为任务组合CompositionTask类提供节点和网络状态参数；4)语义通信任务组合过程通过任务组合TaskComposition类来实现，根据NetStateQoS类中相邻节点以及网络状态信息，构建组合拓扑选择参与任务组合的节点，建立和更新节点任务语义任务表明确节点需完成的子任务，进行任务语义推理完成任务组合；(1.5)任务的语义推理规则推理规则包括本体基本运算规则，具体为类属性，类等价，分类和一致性；以及任务语义计算规则；1)任务语义计算的运算d)任务的关系运算relation(...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊庆旭，李晴，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京;11