CN104008149A - 一种面向cps的事件模型时空信息表示与处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种面向CPS的事件模型时空信息表示与处理方法，其包括如下操作：定义CPS事件模型的时空信息表示方法，CPS事件模型包括基本事件模型和扩展信息集；定义基本事件模型，用于表示一个事件来自数据源的最基本的事件信息；定义扩展信息集，定义CPS事件可能携带的各种类型的属性信息；将基本事件模型到扩展信息集进行映射和扩展；获取事件的时空信息；对基于时空信息的事件条件进行判定，判定捕获者接收到的CPS事件是否满足某种约束条件决定是否产生CPS响应动作。上述方案可有效解决CPS应用中事件的时空数据语义多样化，上层应用软件难以直接应用的问题。

Description

一种面向CPS的事件模型时空信息表示与处理方法

技术领域

本发明涉及信息物理融合领域，具体涉及一种面向CPS的事件模型时空信息表示与处理方法。

背景技术

CPS是集成计算能力和物理过程的异构系统，通过在广泛分布的物理设备中嵌入计算与通信组件，计算过程与物理过程通过反馈循环方式，在自适应的感知、交互与作动过程中相互影响来协同工作，实现嵌入式计算机与网络对物理过程可靠、实时和高效的监测、协调和控制。事件在CPS系统中是普遍存在的，CPS中事件的监控与行为决策操作都应该准确及时，保证其时间和空间信息的可表达性，并提供相应的事件处理方法。

在传统的系统设计中，事件模型通常针对单实体节点维护一个一致的时间和空间视图，而在CPS中，事件的时间和空间信息与分布组件集合一样，在不同的参考框架下作用，并且由于其内在的异质和分布式属性，一个一致的时空参考框架在CPS中并不存在。同时，由于事件的抽象层次不同，定义一个简单的事件模型很难充分反映CPS中多样化的抽象事件。

目前对CPS系统的事件模型有如下两类的工作。第一类是定义一种统一的事件模型，将时间、空间、属性信息进行统一的描述。如美国的Nebraska-lincoln大学提出了一种面向CPS的时空事件模型，。然而，该文献仅仅给出了各层次事件模型的形式化定义，并没有基于事件模型给出事件的组合和处理方法。随后提出的基于概念网格的CPS事件模型将事件的类别减少为事件实例和观测器事件实例两种，分别给出了两种事件模型的形式化定义，该文献的主要贡献在于定义了一个统一描述CPS事件的事件结构，并基于概念网格的方法提出了事件属性的提取、事件的组合方法。美国芝加哥伊利诺伊大学和国内的北京邮电大学共同提出了一种面向CPS的自适应的离散时间模型，为了适应CPS中外界环境的动态性，定义了一类特殊的事件，称为“异常事件”，用来统一描述CPS系统的输出结果与最初期望的事件不符的情况，并提出了一些初步的此类自适应离散事件模型的演算方法，对系统行为进行推理验证。第二类工作是面向CPS的事件驱动架构的设计，如美国得克萨斯阿灵顿大学提出了一个为残疾人设计的CPS系统的事件驱动系统框架，该框架在基于数据库的决策层和物理传感、作动层之间设计了一个中间件，针对CPS系统事件数量庞大，来源复杂的问题来处理大量事件的信息降维和数据的私密和安全问题。

可以看到事件的时间与空间特性在CPS中非常重要。针对CPS系统事件类型多、分布广、异质性、时间约束强等特点，需要定义一种面向CPS的具有时间、空间信息描述能力的事件模型及其处理方法，以支持基于事件的系统设计。目前所提出的各种事件模型都有一个相同的特点，即以一个统一的事件模型来捕获CPS应用中所发生的各种事件，在统一的事件模型之上实现事件的管理和处理，以期提供跨越应用跨越数据源的上层服务。然而由于事件源的类型众多，事件源向上层传输的原始数据，其数据所表示的语义信息完全不同，使用一种统一的事件模型是无法适应应用层的各种需求去表示信息含义。

发明内容

本发明提供了一种面向CPS的事件模型时空信息表示与处理方法，其可解决CPS应用中时空数据语义多样化，上层应用软件难以直接应用的问题。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案进行实施：

一种面向CPS的事件模型时空信息表示与处理方法，其包括如下操作：

S1：定义CPS事件模型的时空信息表示方法，CPS事件模型包括基本事件模型和扩展信息集；

S2：定义基本事件模型，用于表示一个事件来自数据源的最基本的事件信息；

S3：定义扩展信息集，定义CPS事件可能携带的各种类型的属性信息；

S4：将基本事件模型到扩展信息集进行映射和扩展；

S5：获取事件的时空信息；

S6：对基于时空信息的事件条件进行判定，判定捕获者接收到的CPS事件是否满足某种约束条件决定是否产生CPS事件实例。

具体的方案为：

步骤S2中基本事件模型采用如下方式进行表示：

CPSBEM<Source，AttriValue，Time，Capture>

其中，CPSBEM为CPS时空事件实例的类型标记；Source为事件的来源，源数据的来源位置；AttriValue为源数据值；Time为该事件发生后，被捕获者观测到的时间；Capture为事件捕获者的标识。

步骤S3中扩展信息集采用如下方式进行定义：

事件源标识符：SourceType[i]，i∈(1…N)表示事件源的类型名称和ID号；

事件的时间信息语义标识符：TimeSemantic[i]，i∈(1…N)表示事件发生的时间、事件的发生时间估计值或事件实例的产生时间；

事件的空间信息语义标识符：LocationSemantic[i]，i∈(1…N)表示事件发生的空间位置、事件的发生空间位置的估计值或是事件的某种姿态。

步骤S4中，采用如下关系式将基本事件模型到扩展信息层进行映射和扩展：

CPSEventInstance[i]<AcousticSensor[i]，IDNum，Decibel，TimeSemantic[i]，LocationSemantic[i]，SU[i]>。

步骤S5中获取事件的时空信息包括如下操作：

将事件实例发生的时间信息提取出来，表示为：

TimeE(CPSEI[i])＝Timesemantic[i]＝[′t₁，t₂]′

其中，t₁、t₂为符合TimeSemantic[i]格式的时间值；

将事件实例发生的空间位置信息提取出来，表示为：

LocationE(CPSEI[i])＝LocationSemantic[i]＝f(x，y，z)

其中f(x，y，z)为采用符合LocationSemantic[i]语义的位置信息值。

对CPS事件实例的时间、空间属性进行全局一致性转换；转换采用的函数为：

G(E_cps)＝CPSEvent Instance[i]<SourceType[i]，GlobalTimeTrans(TimeE())，GlobalLocationTrans(LocationE())，…Capture[i]>

其中，

$\mathrm{GlobelTimeTrans}\left(\mathrm{TimeE}\left(\mathrm{}\right)\right)=[\text{'}{t}_1-t_o^g,t_2-t_o^g]\text{'},$

$\mathrm{GlobleLocationTrans}\left(\mathrm{LocationE}\left(\mathrm{}\right)\right)=f(x-x_o^g,y-y_o^g,z-z_o^g).$

步骤S6中基于时空信息的事件条件进行判定包括：

对基于时间的事件条件的判定，判定条件为：

T_Condition＝(f_T[t₁，t₂...t_n]OP_TC_T)

其中f_T表示多个实体的时间聚合函数；OP_T表示时间操作符，用来描述多个时空事件之间的时间关系；C_T表示一个时间常量，表示一个时间点，或者一个时间段，函数中实体为时空事件和/或时空事件实例；

对基于空间的事件条件的判定，判定条件为：

S_Condition＝(f_S[s₁，s₂...s_n]OP_SC_S)

其中f_S表示多个实体的空间聚合函数；OP_S表示空间操作符，用来描述多个时空事件之间的空间关系，函数实体为时空事件和/或时空事件实例；

对组合事件条件判定，判定条件为：

{E_CPS，Com_Condition}

$\mathrm{Com}\_\mathrm{Condition}=(f_t^1{\mathrm{OP}}_L{f}_t^2...{\mathrm{OP}}_L{f}_t^n){\mathrm{OP}}_L(f_s^1{\mathrm{OP}}_L{f}_s^2...{\mathrm{OP}}_L{f}_s^n)$

其中，E_cps表示CPS事件，Com_Condition表示复合事件条件，f_t，f_s分别表示基于时间、空间的聚合函数，OP_L为逻辑操作符。

本发明提出一种面向CPS的事件模型时空信息表示与处理方法，与已有的事件模型相比，具有如下几点优势：

1、该方法以基本事件模型和扩展信息集两部分来实现可扩展的CPS事件模型实例的定义。使用者可根据应用的需求的复杂性定义相应的事件模型，保证了简单事件具有极简的事件模型形式，复杂事件通过扩展也可以具有完备的属性描述功能，保证了存储空间和功能性两种指标。

2、该方法通过在扩展信息集明确区分事件同一种属性的不同语义，实现了事件实例的输出为语义事件模型，这样做的优势是事件实例不再是无意义的数据集合，而是有具体语义的信息生成。同时更加便于上层的应用的实现。

3、该方法定义了基于此事件模型的时空信息处理方法，使得模型的时间和空间属性具有可提取、可判定的能力。

附图说明

图1为CPS事件模型层次关系图；

图2为事件的时间、空间属性划分图。

具体实施方式

为了使本发明的目的及优点更加清楚明白，以下结合实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提出一种面向CPS的事件时空信息表示与处理方法，包括六个步骤，以下对该六个步骤进行详细描述。

步骤1：定义CPS事件模型的时空信息表示方法

CPS事件模型具有两个层次：基本事件模型(Basic Event Model，BEM)和扩展信息集(Extension Information Layer，EIL)。其中基本事件模型中包括了事件的基本信息，这一层次的作用是在事件内涵相对简单的情况下，使得事件实例数据能在较小的数据规模情况下给出最主要的信息，在事件处理引擎存储容量和处理能力有限的情况下能获取必须的信息。扩展信息集是一个事件属性信息的扩展库，他包括了CPS应用所可能产生或需要的所有事件属性类型，由设计者根据事件类型和上层需求添加到基本事件模型中从而形成应用事件模型。其作用有两个，第一，丰富了基本事件模型的内涵，从而可以表示更为丰富的事件属性；第二，扩展事件层中的事件属性项是赋予明确语义的属性信息，通过从基本事件模型到扩展信息集的映射，可以明确基本事件模型中各属性值的语义。两个层次之间的关系如图1所示。基本事件模型经过向扩展事件层的映射和扩展，可得到一个CPS时空事件事例类型CPSEventInstance[i].

步骤2：定义基本事件模型

基本事件模型表示一个事件来自数据源的最基本的事件信息，它是事件模型的最简格式，如下表示：

CPSBEM<Source，AttriValue，Time，Capture>

其中，各组成元素代表的含义描述如下：

CPSBEM为CPS时空事件实例的类型标记。事件类型的种类从物理层的传感事件，如烟雾传感报警事件，到信息层的组合事件，如在下午18:00到19:00路段A是否发生了交通堵塞，在应用层进行定义，在事件通道中为事件赋予类型。

Source表明此事件的来源，即源数据的来源位置，如物理层的传感器标识号，或信息层的虚拟事件生成构件的构件名。

AttriValue为源数据值。源数据值的维数根据事件类型确定，数据值表示时空事件实例的属性值，例如车辆的速度、位移等。

Time表示该事件实例在发生后，被捕获者观测到的时间，在此时事件会被打上时间戳。时间属性是CPS事件非常重要的属性，但时间属性值的含义(即数据的语义)随应用的不同而不同，其语义也由应用层定义。

Capture为事件捕获者的标识，如收集某区域传感器数据的节点标识，或捕获某上层事件的事件发现组件标识。

需要说明的是，在此模型中并没有事件的空间属性。其原因是空间属性的来源有两种形式，一种是通过事件源的类型和ID号所携带的信息，可以得到事件源的部署位置，从而得到位置信息；另一种是事件源所产生的属性信息本身即为位置信息，如GPS、GIS信息。因此在基本事件模型中，事件的空间信息不作显式的表示。

步骤3：定义扩展信息集

扩展信息集中定义了CPS时空事件所可能携带的各种类型的属性信息。由于同一类型的属性信息在应用中不同时，信息数据所表示的语义也不同。因此每一类型的属性信息根据其语义的类别，分为N类，以<属性名[i]>来表示该事件模型的属性信息采用此属性信息类别的语义进行解释。

扩展信息集定义如下：

SourceType[i]，i∈(1…N)：事件源标识符。表示事件源的类型名称和ID号。如系统中有5个烟雾传感器，则可标识为SmokeSensor[1]-SmokeSensor[5]。事件源标识不仅可以标识该事件的产生源，并且可以通过标识名查询系统的感知节点部署信息库，从而得到感知节点的位置。此位置信息可以赋值给该时空事件的空间属性LocationType[i]。值得注意的是，CPS系统的事件源之间可能是有层次、因果等关系的。在系统设计中，这些关系的体现由上层的操作语义去实现。这意味着，确定了一个事件的事件源标识符，就确定了对该事件可进行的操作和处理方式，确定了该事件与其他类型事件之间的层次、因果关系。

TimeSemantic[i]，i∈(1…N)：事件的时间信息语义标识符。在数字系统中，时间的概念是离散的，并且是精度受限的，时间通常被考虑为离散的时间点的集合；在连续系统中，时间的概念是连续，时间可以被考虑为时间段的集合。CPS基于时空特性的事件模型中，时间特性主要是用来描述事件发生的时间、事件的发生时间估计值或是事件实例的产生时间等，这些时间特性往往通过事件的时间属性来进行描述。本发明将时间划分为时间点和时间段两种，基于这两种划分，事件相应可以分为时刻事件与时间段事件两类。

时刻事件：所谓时刻事件指事件的时间特性是时间点这种情况。对于物理的时刻事件，它表示物理环境或者某个对象的属性、时间特性或者空间姿态在某个时间点发生变化。显然，如果一个事件被认为物理上发生在某个时刻，那么该事件在信息世界同样应该表现为是时刻事件，也就是该信息事件的预计发生时间为某一时间点。例如：“汽车A进入区域B”，该事件可以被认为是一个时刻事件。如一旦汽车A被监测驶入区域B时，一个记录该信息的时刻事件实例便会产生。

时间段事件：所谓时间段事件是指事件的时间特性是一个时间段的情况，由开始时间与结束时间来对事件的时间特性进行标记。对于物理的时间段事件，它表示物理环境或者某个对象的属性、时间特性或者空间姿态在某个时间段发生变化。例如：“汽车A进入区域B”，该事件也可以被认为是一个时间段事件，定义当汽车A进入区域B为开始时间，离开区域B为结束时间。

对于时间属性TimeSemantic[i]，其属性值可以用一个时间区间进行表示，即：[(或、、)。当时，表示该时空事件为一个时刻事件；当时，表示该时空事件为一个时间段事件，即该时空事件的生命周期为一个时间段。TimeSemantic[1]-[N]之间的区别在于时间戳的语义。语义的选择范围包括：真实时钟时间的时间戳(例如Lamport’s vector clock)、全局时间、局部时间、相对时间、事件的时间先后序列等。

时刻事件与时间段事件的区别在于对事件结束的定义。基于上述两种定义，基于时间特性的事件之间的关系可以扩展为三种类型：时刻事件-时刻事件(例如：事件的之前、之后等关系)、时刻事件-时间段事件(例如：事件间的遇见、在…之间等关系)、时间段事件-时间段事件(例如：事件间的覆盖等关系)。事件之间这几种关系的判定，在事件的处理中根据具体的语义去实现。

LocationSemantic[i]i∈(1…N)：事件的空间信息语义标识符。CPS事件模型中，空间属性信息主要用来描述事件发生的空间位置、事件的发生空间位置的估计值或是事件的某种姿态。空间信息的来源有两种，其一是通过事件源的部署信息获取，其二是通过专门的位置感知器传递的数据获取。由于上层应用的不同，空间信息的表示方法差别非常大，不同的表示法代表不同的空间信息语义，不同的语义表示不同的应用层计算和处理方法。在本发明的模型中通过空间属性LocationSemantic来描述。空间位置可划分为点和区域两种，基于此划分，事件同样可以被划分为点事件和区域事件两种类型。

点事件：所谓点事件是指事件发生的空间位置为一个点，如在三维坐标空间中即为(x，y，z)。在物理世界中，静态物理对象属性的变化为点事件。例如：开/关灯、点火等。对于一个事件实例来说，当事件的空间位置被估计为一个点时，该事件实例称为点事件实例。

区域事件：所谓区域事件是指事件发生的空间位置为一个区域，如在三维空间坐标中该区域被定义为：z＝f(x，y)。在物理世界中，区域事件往往指的是在某个区域发生的一种物理现象。例如：森林着火、汽车转弯时的姿态等。对于一个事件实例，当事件的空间位置被评估为一个区域时，该事件实例被称为区域事件实例。需要说明的是，一个区域空间事件至少有两个点空间事件组成。

对于空间属性LocationSemantic[i]，无论是点事件还是区域事件，其属性值的表示方法随上层应用的不同而产生很大的区别。空间的表示方法包括：平面上的相对确定原点的二维坐标或极坐标，三维空间里相对确定原点的坐标或球坐标，GPS或GIS中使用的经纬度值，楼宇等建筑物使用的面向应用的室内位置标注方法等。LocationSemantic[1]-[N]分别表示所采用的不同的空间信息表示法。不同的表示方法确定了空间属性数据所表示的语义，一种确定的空间语义明确了可在此数据集上进行的操作。

基于上述两种空间事件的定义，与时间事件扩展关系相似，基于空间特性的事件之间的关系同样可以扩展为三种类型：点事件-点事件(例如：事件间的空间位置相等等)、点事件-区域事件(例如：事件间的空间位置包含、被包含等关系，即一个点事件在区域事件内或外部)、区域事件-区域事件(事件间的空间位置相交等)

基于事件的时间与空间特性，一个事件可以被划分为多种类型，事件的时间、空间属性划分如附图2所示。

步骤4：从基本事件模型到扩展信息集的映射和扩展

如上所述，CPS时空事件模型是一个分层实现的模型。在定义了基本事件模型和扩展信息集后，针对一个具体的CPS事件实例，需要实现从基本事件模型到扩展信息集的映射和扩展，从而使CPS事件实例具有时间、空间和属性信息的明确的语义。如下为一个经过映射和扩展的CPS事件实例：

CPSEventInstance[1]<AcousticSensor[2]，IDNum，Decibel，TimeSemantic[3]，LocationSemantic[4]，SU[5]>

这个事件实例表示，事件实例类型表示为1，是一个来自2号声音传感器的事件，在来自此事件源的事件中该事件的标识号为IDNum，其声音数据的表示方式是分贝，事件发生时间的属性值采用第3种，即实际时钟事件表示，事件发生位置的属性值采用第4种，即楼宇内空间位置标识法表示，该事件是由5号监控单元捕获到的。

步骤5：事件的时空信息的获取方法

在事件的扩展信息库中定义了事件各种属性的语义。对于时间和空间信息而言，不同的信息语义表示了可能需要使用不同的处理方法。在这里基于较为通用的时间、空间语义给出一种时空信息处理方法。其它类型语义信息的处理方法可参考定义。

时间属性的提取函数：从CPS事件实例中，将事件实例发生的时间信息提取出来。可以表示为如下形式：

TimeE(CPSEI[1])＝Timesemantic[3]＝[′t₁，t₂]′

其中，t₁，t₂为符合TimeSemantic[i]格式的时间值，时间属性为时间的二元组形式。

空间属性的提取函数：从CPS事件实例中，将事件实例发生的空间位置信息提取出来。可以表示为如下形式：

LocationE(CPSEI[1])＝LocationSemantic[4]＝f(x，y，z)

其中f(x，y，z)为采用符合LocationSemantic[4]语义的位置信息值。不同的语义在这里使用不同的函数来表示，并且由此函数来确定事件是点事件还是区域事件。

在本发明的事件实例模型中，CPS事件实例的时空信息都可以被事件的捕获者感知，并通过时间、空间信息提取函数得到。但是在CPS系统中一个统一的全局时间往往是不存在的。当事件实例产生的时间为局部时间时，各事件实例中的时间之间的偏序关系是需要确定的。由于事件的时间戳往往是由事件的捕获者Capture[i]打上去，即事件的时间特性都是以捕获该事件的节点作为参考系的。一个CPS中可能存在很多个捕获节点，为了通过CPS事件的发生时间来确定偏序关系，就需要一个统一的参考系；同时，当对多个CPS事件实例的时间属性进行比较、或是将多个CPS事件实例进行融合时，必须使这些事件实例处于同一个参考系中。因此，本发明需要定义一个全局时间一致性转化函数，来将多个处于不同参考系下的CPS事件实例的事件属性转换到相同的参考系中，以保证系统中事件实例的时间一致性及观测者之间的偏序关系的确定性。当信息捕获者相对于系统全局原点有空间距离，而CPS事件携带的空间信息是相对于事件捕获者而言时，空间信息和时间信息具有相同的问题，都需要进行全局一致性转换。

全局时空一致性函数、：对CPS事件实例的时间、空间属性进行全局一致性转换。

首先，本发明对一个被捕获到的CPS事件实例进行描述(仅关注时间空间属性)：

E_cps＝CPSEvent Instance[6]<AcousticSensor[2]，[’t1，t2]’，f(x，y，z)，…SU[2]>

为了能对CPS系统中的事件进行一致的管理，需要定义一个全局事件观测者O，O的位置坐标为CPS中的原点，O的时间坐标为全局时间。该事件实例的捕获者相对于全局事件观测者O，其时空属性可以描述为：

$\mathrm{SU}\left[2\right]<t_o^g,f(x_o^g,y_o^g,z_o^g)>$

接下来，本发明对该CPS事件实例进行全局时空一致性转换，使其时间属性、空间属性由原来的事件捕获者的参考系下转化到全局观测者的参考系下。转换函数如下所示：

G(E_cps)＝CPSEventInstance[i]<SourceType[i]，GlobalTimeTrans(TimeE())，GlobalLocationTrans(LocationE())，…Capture[i])>   (1)

$\mathrm{GlobelTimeTrans}\left(\mathrm{TimeE}\left(\mathrm{}\right)\right)=[\text{'}{t}_1-t_o^g,t_2-t_o^g]\text{'}---\left(2\right)$

$\mathrm{GlobleLocationTrans}\left(\mathrm{LocationE}\left(\mathrm{}\right)\right)=f(x-x_o^g,y-y_o^g,z-z_o^g)---\left(3\right)$

上式(1)表示从捕获者的局部CPS事件转换为全局观测者下的全局CPS事件，式(2)和式(3)分别表示时间和空间属性的全局一致性转换函数。

步骤6：基于时空信息的事件条件判定方法

事件条件指对事件基于属性、时间、空间上的判定约束。当捕获者接收到的CPS事件满足某种约束条件后方可产生CPS事件实例。整体来说，事件条件分为三种类型：基于属性的事件条件、基于时间的事件条件、基于空间的事件条件。这里定义基于时间的事件条件和基于空间的事件条件判定方法。另外，还可以采用操作符对事件条件进行组合，以构成更复杂的事件条件。本发明用OP_T(时间操作符)表示事件的时间限制操作符；OP_S(空间操作符)表示事件的空间限制操作符。

基于时间的事件条件判定：基于时间的事件条件是指对时空事件中时间的判定约束的说明，可用于表示事件实例产生所需要满足的时间条件。通常，时间的事件条件T_Condition可以表示为如下形式。

T_Condition＝(f_T[t₁，t₂...t_n]OP_TC_T)

其中f_T表示多个实体的时间聚合函数，例如事件发生时间、事件的预测发生的时间等；OP_T表示时间操作符，用来描述多个时空事件之间的时间关系，包括：之前、之后、同时、开始、结束、在…之间等操作；C_T表示一个时间常量，表示一个时间点，或者一个时间段。其中聚合函数中的n个的实体既可以是时空事件，也可以是时空事件实例。

该事件条件可以描述这样的场景：“事件x的每个事件实例都必须比事件y早发生五个时间单元”。该场景可以表示为：其中表示事件的发生时间。

基于空间的事件条件判定：基于空间的事件条件是指对时空事件中空间的判定约束的说明，可用于表示事件实例产生所需要满足的空间条件。通常，空间的事件条件S-Condition可以表示为如下形式。

S_Condition＝(f_S[s₁，s₂...s_n]OP_SC_S)

其中f_S表示多个实体的空间聚合函数，例如事件发生的位置等；OP_S表示空间操作符，用来描述多个时空事件之间的空间关系，包括：相交、在…里面、在…外部等操作；C_S表示一个空间常量，可以是一个点，也可以是一个空间区域。其中函数中的n个实体既可以是时空事件，也可以是时空事件实例。

该事件条件可以描述这样的场景：“事件x的每个事件实例必须发生在事件y内部”。改场景可以表示为：其中表示事件所发生的空间。

组合事件条件判定：在上述事件的时空条件判定的基础上，定义组合事件条件，主要用于事件元组中各元素的逻辑操作，包括：与、或、非，用符号OP_L来表示。一般，一个事件的逻辑条件可以被描述为下式所示。

$\mathrm{Com}\_\mathrm{Condition}=(f_t^1{\mathrm{OP}}_L{f}_t^2...{\mathrm{OP}}_L{f}_t^n){\mathrm{OP}}_L(f_s^1{\mathrm{OP}}_L{f}_s^2...{\mathrm{OP}}_L{f}_s^n)$

其中，Com_Condition表示复合事件条件，f_t，f_s分别表示基于时间、空间的聚合函数，OP_L为逻辑操作符。

例如：“从公交车站起，汽车A比汽车B早出发5分钟，并且为了保证车流与客流的平衡，汽车A的路程与B的路程差要大于2km”。该场景可以被描述为：其中S₁表示该时空事件的类型为感知事件；表示汽车A驶出公交车站时由感知器SRx感知到的出发时间，该事件被传输到Sensor的汇聚构件MT1，是针对汽车B，其出发时间由感知器SRy进行感知，且结果以事件的形式发送至MT1，与汽车A的事件进行融合；表示汽车A的当前空间位置，汽车B的空间当前位置。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种面向CPS的事件模型时空信息表示与处理方法，其包括如下操作： 

S1：定义CPS事件模型的时空信息表示方法，CPS事件模型包括基本事件模型和扩展信息集； 

S2：定义基本事件模型，用于表示一个事件来自数据源的最基本的事件信息描述格式； 

S3：定义扩展信息集，定义CPS事件可能携带的各种类型的属性信息，时间和空间属性信息以多语义方式表示； 

S4：将基本事件模型到扩展信息集进行映射和扩展； 

S5：获取事件的时空信息； 

S6：对基于时空信息的事件条件进行判定，判定捕获者接收到的CPS事件是否满足某种约束条件，决定是否产生CPS事件的响应动作。 

2.如权利要求1所述的面向CPS的事件模型时空信息表示与处理方法，其特征在于，步骤S2中基本事件模型采用如下方式进行表示： 

CPSBEM<Source，AttriValue，Time，Capture> 

其中，CPSBEM为CPS时空事件实例的类型标记；Source为事件的来源，源数据的来源位置；AttriValue为源数据值；Time为该事件发生后，被捕获者观测到的时间；Capture为事件捕获者的标识。 

3.如权利要求1所述的面向CPS的事件模型时空信息表示与处理方法，其特征在于，步骤S3中扩展信息集采用如下方式进行定义： 

事件源标识符：SourceType[i]，i∈(1…N)，表示事件源的类型名称和ID号； 

事件的时间信息语义标识符：TimeSemantic[i]，i∈(1…N)，表示事件发生的时间、事件的发生时间估计值或事件实例的产生时间所采用的时间语义在 扩展信息集中的标识和ID号； 

事件的空间信息语义标识符：LocationSemantic[i]，i∈(1…N)，表示事件发生的空间位置、事件的发生空间位置的估计值或是事件的某种姿态等空间信息所采用的空间语义在扩展信息集中的标识和ID号。 

4.如权利要求1所述的面向CPS的事件模型时空信息表示与处理方法，其特征在于，步骤S4中，采用如下关系式将基本事件模型到扩展信息集进行映射和扩展： 

CPSEventInstance[i]<AcousticSensor[i]，IDNum，Decibel，TimeSemantic[i]，LocationSemantic[i]，SU[i]>。 

5.如权利要求1所述的面向CPS的事件模型时空信息表示与处理方法，其特征在于，步骤S5中获取事件的时空信息包括如下操作： 

将事件实例发生的时间信息提取出来，表示为： 

TimeE(CPSEI)＝TimeSemantic[i3]＝[′t₁，t₂]′ 

其中，t₁、t₂为符合TimeSemantic[i]语义的时间值； 

将事件实例发生的空间位置信息提取出来，表示为： 

LocationE(CPSEI[i])＝LocationSemantic[i]＝f(x，y，z) 

其中f(x，y，z)为采用符合LocationSemantic[i]语义的位置信息值； 

对CPS事件实例的时间、空间属性进行全局一致性转换；转换采用的函数为： 

G(E_cps)＝CPSEventInstance[i]<SourceType[i]，GlobalTimeTrans(TimeE())，GlobalLocationTrans(LocationE())，…Capture[i]> 

其中： 

。

6.如权利要求1所述的面向CPS的事件模型时空信息表示与处理方法， 其特征在于，步骤S6中基于时空信息的事件条件进行判定包括： 

对基于时间的事件条件的判定，判定条件为： 

T_Condition＝(f_T[t₁，t₂...t_n]OP_TC_T) 

其中f_T表示多个实体的时间聚合函数；OP_T表示时间操作符，用来描述多个时空事件之间的时间关系；C_T表示一个时间常量，表示一个时间点，或者一个时间段，函数中实体为时空事件和/或时空事件实例； 

对基于空间的事件条件的判定，判定条件为： 

S_Condition＝(f_S[s₁，s₂...s_n]OP_SC_S) 

其中f_S表示多个实体的空间聚合函数；OP_S表示空间操作符，用来描述多个时空事件之间的空间关系，函数实体为时空事件和/或时空事件实例； 

对组合事件条件判定，判定条件为： 

其中，Com_Condition表示复合事件条件，f_t，f_s分别表示基于时间、空间的聚合函数，OP_L为逻辑操作符。