CN105474205A

CN105474205A - 语义命名模型

Info

Publication number: CN105474205A
Application number: CN201480037385.7A
Authority: CN
Inventors: 董丽君; 王重钢
Original assignee: Convida Wireless LLC
Current assignee: Convida Wireless LLC
Priority date: 2013-05-16
Filing date: 2014-05-16
Publication date: 2016-04-06
Also published as: WO2014186713A2; JP2017152040A; WO2014186713A3; KR20170117610A; KR20160010548A; EP2997499A4; US20140344269A1; JP2016522490A; JP6142078B2; KR101786561B1; JP6563439B2; EP2997499A2

Abstract

语义可以被嵌入在感应数据的名称之中。在一个实施例中，基于包括时间、位置、或类型中的至少一个的属性而创建感应数据的标识。

Description

语义命名模型

相关申请的交叉引用

本申请要求于2013年5月16日提交的题为“SEMANTICMODELANDNAMINGFORINTERNETOFTHINGSSENSORYDATA”(“用于物联网传感器数据的语义模型和命名”)的美国临时专利申请号61/823976的权益，其内容通过引用结合于此。

背景技术

启用网络的设备和在物理环境中部署的传感器的数目的快速增长正在改变着通信网络。预计在接下来的十年间，数以十亿计的设备将会针对诸如智能电网、智能家居、电子医疗、汽车、运输、物流、和环境监视的各个领域的服务提供商所提供的应用和服务而产生无数的真实世界数据。使得能够将真实世界数据和服务整合到当前信息网络技术之中的相关技术和解决方案通常在术语物联网(IoT)的概念下进行描述。由于设备所创建的大量数据，所以需要一种有效的方式来识别并查询该数据。

发明内容

针对数据而提供了语义模型，其捕捉数据的主要属性(时间、位置、类型、和值)，同时提供指向该数据的其它描述性元数据的链接。还描述了用于数据名称发布、数据聚合、和数据查询的过程。

提供该发明内容而以简化形式对随后将在下文的具体实施方式中进一步进行描述的概念的选择进行介绍。该发明内容并非旨在识别所要求保护的主题的关键特征或必要特征，其也并非旨在被用来对所要求保护的主题的范围进行限制。此外，所要求保护的主题并不局限于解决本公开的任何部分中所提到的任意或全部缺陷的限定形式。

附图说明

可以从以下结合附图作为示例所给出的描述而得到更为详细的理解，其中：

图1图示了感应数据属性；

图2图示了地图上的传感器位置；

图3图示了用于嵌入式语义命名的构造；

图4图示了用于嵌入式语义命名的另一个构造；

图5图示了用于嵌入式语义命名的方法；

图6图示了感应数据检索流程；

图7图示了感应数据查询流程；

图8图示了感应数据发布、感测、和查询的架构；

图9图示了感应数据查询流程；

图10A是其中可以实现一个或多个所公开的实施例的示例机器对机器(M2M)或物联网(IoT)通信系统的系统图；

图10B是可以在图10A所图示的M2M/IoT通信系统内使用的示例架构的系统图；

图10C是可以在图10A所图示的通信系统内使用的示例M2M/IoT终端或网关设备的系统图；和

图10D是图10A的通信系统的多个方面可以被嵌入其中的示例计算系统的框图。

具体实施方式

启用网络的传感器设备使得能够捕捉并通信从物理环境所收集的观察和测量数据。如这里所讨论的传感器可以被定义为检测或测量物理属性并且对其进行记录、指示、或者以其它方式对其作出响应的设备。例如，传感器可以检测光、运动、温度、磁场、重力、湿度、水分、振动、压力、电场、声音，以及环境的其它方面。感应数据可以包括对环境或测量数据的观察，以及有助于使得该数据具有意义的时间、位置和其它描述性属性。例如，15度的温度值在其利用空间(例如，Guildford城市中心)、时间(例如，8:15AMGMT，2013年3月21日)和单位(例如，摄氏度)属性进行描述时会更有意义。感应数据还可以包括描述质量或设备相关属性(例如，精度、准确性)的其它详细元数据。

相当数量的现有的启用网络的传感器设备和传感器网络是资源受限的(即，经常具有有限的功率、带宽、存储器、和处理资源)，因此传感器也应当支持网络内数据处理从而聚合或概括该数据以减少通信超载。如果考虑要在更为有力的中间节点(例如，网关节点)上执行语义注释，则可能仍然会存在大量的流数据，其中元数据的大小明显大于原始数据。在这样的情况下，元数据描述的表达性、详细程度、和大小之间的平衡应当被加以考虑。语义描述可以为感应数据提供机器所能够解释并能够相互操作的数据描述。这里所描述的用于物联网(IoT)感应数据的语义模型可以表达感应数据的主要属性，同时仍然是轻量级的。例如，这里所公开的语义命名模型允许感应数据的一些主要属性，同时属性的数目则有所限制以减少需要跨网络进行传送的信息量。

当前的物联网(IoT)数据命名遵循传统的内容命名方案，其是基于统一资源标识符(URI)或统一资源定位符(URL)的方案(例如，ETSI机器对机器(M2M)资源标识符)。来自传感器的感应数据由网关进行命名(从在网关中存储该数据的资源结构所得出)，这意味着数据的原始源并未确定该数据的名称。在提供用于感应数据的发布和消费的有效的端对端解决方案以及提供使得能够进行分布式的感应数据查询的发现机制时缺少对于感应数据的命名方案。

这里公开了一种具有嵌入式的语义(嵌入式语义命名)的命名方案，其捕捉感应数据的主要属性(例如，时间、位置、类型、和值)，同时提供指向该感应数据的描述性元数据的链接。该语义模型是用于感应数据的命名方案，其能够识别该感应数据，以及在名称中整合附加语义信息。该命名方案在所感测的数据进行命名时涉及到数据源(即，传感器)，但是也在增加至传感器的开销和复杂度以及名称的表达性之间作出了平衡。该命名方案通过在名称中提供数据的附加语义信息而有助于分布式感应数据的发布和发现。该命名方案可以使得能够进行数据聚合，其可以在没有任何附加信息来指令如何执行聚合的情况下自动执行。还公开了名称中的一种字段格式，其可以进一步强化该命名方案。还公开了用于感应数据的名称发布、感应数据的聚合以及感应数据的查询的过程。

如表1中所示，用于感应数据(或一般IoT数据中)的模型考虑到了体积、种类、变化速度、时间、和位置的依赖性，同时对观察和测量值加以描述。应当被纳入考虑之中的另一个方面是将如何使用并查询该数据。通常，感应数据的查询包括诸如位置(例如，位置标签、纬度、或经度值)、类型(例如，温度、湿度、或光)、时间(例如，时间戳、数据新鲜度)、值(例如，包括观察和测量值、值数据类型、和测量单位)的属性，或者其它元数据(例如，指向元数据的链接，诸如指向提供信息相关属性的源或质量的描述的链接)。

表1:IoT感应数据与常规数据内容的比较

图1图示了遵循链接数据方法的感应数据模型100的语义描述。在该模型中，感应数据包括时间属性101、位置属性103、类型属性105、值属性107，以及指向其它元数据109的链接。该感应数据可以链接至在普遍使用的本体或词汇中所定义的现有概念。并且可以作为指向其它源的链接而提供详细元数据和与源相关的属性。模型100提供了用于描述这样的感应数据的方案。

例如，可以使用地理散列(Geohash)标签来描述位置属性。地理散列是一种使用Base-N编码和比特交织(interleaving)来创建地理位置的十进制纬度和经度值的串散列的机制。其使用层级结构并且将物理空间划分为网格。地理散列是一种可以被用于地理标签的对称技术。地理散列的特征在于，邻近的地方将在它们的串表示中具有相似的前缀(存在一些例外)。在一个实施例中，采用使用Base32编码和比特交织来创建纬度和经度地理坐标的12字节的散列串表示的地理散列算法。例如，具有纬度值“51.235401”和经度值“0.574600”的Guildford的位置被表示为“gcpe6zjeffgp”。

图2示出了在地图110上所标记的大学园区上的四个位置。表2示出了地图110上的不同位置的地理散列位置标签。如能够在表2中所看到的，紧密相邻的位置具有相似的前缀。位置之间的距离越近，前缀就变得更为相似。例如，位置111、位置112、位置113、和位置114共享前六个数位。位置112和位置113由于它们的接近度而共享前八个数位(与其它位置相比多两个数位)。利用串相似性方法的使用，感应数据的名称中的地理散列标签例如可以在查询和发现数据时提供基于位置的搜索。在从具有紧密接近度的不同位置对数据进行整合或汇聚时，该位置前缀可以被用来创建聚合前缀。例如，在所有感应数据之间所共享的最长前缀串可以被用来表示用于该数据的聚合位置前缀标签。

表2:地理散列位置标签

位置	地理散列位置标签
		位置111	gcped86y1mzg
位置112	gcped8sfk80ka
		位置113	gcped8sfq05ua
位置114	gcped87yp52m

针对感应数据模型的类型属性，可以采用来自NASA的地球和环境术语的语义网(SWEET)本体的概念。SWEET由八个顶级概念/本体所组成：表示、处理、现象、领域、状态、物质、人类活动、和数量。每一个都具有下一级的概念。它们全部都可以是用于感应数据模型的类型属性的值。在各个实施例中，类型属性可以链接至普通词汇上的现有概念。在另一个实施例中，可以采用用于描述感应数据的类型的更为具体的本体。

如以上所提到的，如图1所示的属性形成了用于感应数据的语义模型100。诸如与源相关的数据(即，该数据如何被测量，特定设备的使用，或者信息的质量)的附加特征可以以模块化的形式进行添加，因为它们可以链接至能够在诸如提供方设备自身、网关等的其它源上获得的信息。图1示出了指向其它元数据属性109的链接。例如，新的语义描述模块能够被添加以描述信息属性的质量或测量范围属性等，并且其能够被链接至核心描述。附加特征的添加提供了一种使用嵌入式语义命名来描述流传感器数据的灵活解决方案，其中该模型捕捉数据的核心属性并且附加信息可以作为链接数据来提供。

依据本申请的一个方面，感应数据可以使用包括图1的语义模型100中的属性的信息来命名，所述属性诸如位置、时间(对于流而言，这可以是流的当前窗口中的测量开始时间)、和类型。例如，如图3所示，可以创建串来表示感应数据的标识(ID)(即，嵌入式语义名称)124。图3图示了依据一个实施例的示例性ID构造120。ID构造120可以包括位置字段121，其包括位置信息的地理散列标签121；类型字段122，其包括类型信息(例如，温度、湿度、和光)的消息摘要算法5(MD5)；和时间字段123，其包括时间信息的MD5。MD5是一种加密散列函数。位置字段121、类型字段122、和时间字段123中的值可以被放在一起以创建要用作该感应数据的名称的ID124。在该示例中，ID124在资源描述架构(RDF)的场境中使用。RDF是用于描述web上的资源的架构。

相同类型的多个传感器经常被部署在相同位置以获得重复的读数从而实现一定的可靠性级别(例如，设备故障)、测量一致性等。这里所讨论的语义模型解决了在相同类型的多个传感器处于相同位置并且同时提供感应数据时对感应数据进行命名的问题。在一个实施例中，该设备标识符可以随如图4所示的感应数据的嵌入式语义命名一起使用。图4类似于图3，但是在ID构造128中增加了设备ID字段126。该字段被用作嵌入式语义名称的格式。在设备ID字段126中使用的设备标识符可以是条形码或RFID标签、MAC地址、移动用户ISDN号码(MSISDN)等。图4中的设备ID字段126(或任意其它字段)的长度可以被设置为任意字节数(例如，12个字节)以容纳设备标识符。ID构造120和ID构造128是为感应数据创建反映这里所讨论的属性的嵌入式语义的方式。

图5图示了用于感应数据的嵌入式语义命名的示例性方法130。在步骤131处，确定传感器感测到感应数据的时间。在步骤133处，确定该感应数据的类型。类型取决于感应数据的源。例如，来自于感测温度的传感器的数据可以具有温度类型，或者来自于感测湿度的传感器的数据可以具有湿度类型。在步骤135处，确定产生该感应数据的传感器的位置的地理散列标签。在步骤137处，基于感应数据的类型、传感器位置的地理散列标签、和感测到该感应数据的时间来构造该感应数据的嵌入式语义名称。例如，该嵌入式语义名称可以依据如关于图3所讨论的示例构造进行构造。如图4中进一步图示的，在另一个实施例中，嵌入式语义名称还可以包括传感器的设备标识符，连同感应数据的类型、传感器位置的地理散列标签、和感测到该感应数据的时间。在一个实施例中，感应数据的名称可以由其源(例如，传感器)所生成。在框139处，所构造的名称可以被发布至其它计算设备。例如，该传感器可以将嵌入式语义名称连同相关联的感应数据一起提供至网关或者与相关联的感应数据分开提供至网关。在一个实施例中，名称创建可以由网关或者专门的命名服务器来完成。

关于方法130，对于资源受限的设备而言，由传感器构造感应数据的名称可能该会消耗相对大量的电力和其它资源。此外，如果传感器将感应数据的名称发布至网关，则该发布会消耗大量的网络带宽并且在中间节点转发该名称时施加明显开销。这在该中间节点同样是资源受限设备时尤其成为问题。在一些实施例中，中间节点可以是将感应数据从来原始方转发至网关的中继节点。例如，在传感器网络中，该中间节点可以是原始传感器和网关之间的传感器。

图6图示了用于感应数据命名并且发布该数据的示例性流程140。在步骤143处，可以将设备注册请求从传感器141发送至网关142。例如，在该注册请求中，传感器141可以向网关142通知其位置、设备标识符、以及其所支持的(多种)类型。该位置可以为地理散列、经纬度、城市位置、具体物理地址等的形式。如果该位置信息并不是地理散列的形式，则网关142可以负责将所接收到的位置转换为地理散列标签的格式(或者另一种所期望的位置格式)。传感器141可以从一个位置移动至另一个位置，并且可以重新向网关143进行注册从而指示位置改变。传感器141所进行的位置改变的注册可能在设置时间、在设置周期(例如，10秒钟的时间间隔)进行，或者在达到特定的预定位置时进行，这对于经常改变位置的设备而言可能是优选的。传感器141所执行的感测类型也可以包括在步骤143处的注册请求之中，其可以被网关142以MD5格式进行存储。传感器141可以支持多于一种类型的感测(例如，温度和湿度)。网关142可以向传感器141所执行的每种类型的感测分配标签(例如，温度具有标签1，而湿度则具有标签2)。

在步骤144处，网关142构建条目以存储将从传感器141所接收的感应数据的流。表3示出了可以在网关在144处所构建的传感器条目中被接收并存储的一些传感器信息的示例。如所示出的，在该示例中，除其它之外，该传感器信息可以包括传感器的设备标识符、传感器的位置，以及传感器所支持的感测类型。在步骤145处，网关142响应于设备向传感器141进行注册而发送消息，其在传感器141支持多于一种的类型的情况下包括类型的标签。该类型标签(例如，表3中的1或2)示出了所发布数据的类型。该类型相对应的MD5从设备信息检索。在步骤146处，传感器141将感应数据发布至网关142，其可以包括感应数据值(例如，温度)，感测到该感应数据的时间(例如，中午)、传感器的位置(例如，纬度和精度)、传感器的设备标识符(例如，MAC地址)、以及类型标签(例如，1)。在步骤147处，根据图1、图3、和图4中所图示并且在上文中所描述的示例命名技术/构造以及感应数据模型，网关142能够为所发布的数据生成嵌入式语义名称。

表3:传感器设备信息条目

如所讨论的，利用这里所公开的感应数据模型和命名过程，感应数据的语义可以被整合在其名称之中，诸如位置、源、类型、和时间。因此，当网关将感应数据的名称发布至其它实体(例如，另一个网关或服务器)时，嵌入在名称之中的数据的语义并不需要从原始的数据发布方(例如，网关142)检索。

图7图示了感应数据查询流程，其中应用154检索感应数据并且随后接收相关语义。在步骤155处，传感器151发布感应数据(例如，如这里关于图6所讨论的)。在步骤156处，网关152将感应数据的嵌入式语义名称发送至服务器153。在步骤157处，应用154向服务器153发送消息以请求数据。在步骤159处，服务器153将该请求转发至网关152以检索传感器151所感测到的感应数据的值。在步骤160处，网关152将感应数据的值提供至服务器153，服务器153将该感应数据的值转发至应用154。如果在161处所接收到的感应数据具有与应用154所期望的属性相对应的嵌入式语义命名，则不需要另外的语义信息。但是，如果应用154需要并非由嵌入式语义命名所提供的另外信息以便理解并使用该感应数据，则应用154请求所请求的感应数据的语义(例如，位置、类型、时间、和源)。在步骤164处，服务器153转发感应数据的语义。基于该实施方式，应用可以从服务器153、网关152、传感器151、或另一个设备检索该语义信息。如这里所讨论的，该语义信息可以关于如何解释不同格式的数据对应用进行辅助。

依据本申请的另一个方面，所公开的具有感应数据的嵌入式语义的命名方案有助于数据聚合。特别地，数据聚合能够通过使用以上所描述的方式为感应数据所创建的名称中的多个字段(例如，传感器的位置、类型、或时间)在没有用于指示如何执行该聚合的任何附加信息的情况下自动执行。该聚合可以在数据产生者(例如，传感器)处进行，在数据产生者和数据收集者之间具有相同地理散列位置的中间节点处进行，以及在数据收集者(例如，网关)处进行。传感器的属性(例如，位置、设备标识符、和所支持的类型)可能并不频繁变化。传感器处的数据聚合可以通过显著周期来完成(例如，几分钟、几小时、几天、或几个月)，这意味着传感器可以不需要在其每次进行感测时都发布感应数据。该传感器可以对一段周期内所感测的数据进行聚合(例如，30分钟周期内的所有感应数据的平均值)。在这种情况下，嵌入在聚合数据的语义名称之中的时间属性可以是聚合数据的周期。

所公开的利用感应数据的嵌入式语义的命名方案还可以被用来促进感应数据的聚类。诸如K均值(一种矢量量化的方法)的聚类机制可以被用来将感应数据聚类到不同库中。使用基于聚类模型的预测方法可以允许对保持数据的每个部分的库加以识别。例如，每个库可以保持感应数据的一种类型的聚类，诸如位置、设备、类型、或时间

为了进一步说明所公开的语义命名方案能够如何被用来促进数据聚合，以及说明能够如何执行所存储的感应数据的发现和查询，图8提供了实现这里所描述的用于命名感应数据的语义模型的系统170的一个实施例的框图。在图8中，位置175包含多个通信地连接的传感器，其包括传感器171、传感器172、和传感器173。传感器172和传感器173是传感器171和网关174之间的中间节点。网关174经由网络176通信地连接至区域175和发现服务器178。

作为来自传感器171、传感器172、和传感器173的感应数据的收集者，网关174(或另一个计算设备)可以对该感应数据进行聚合并且通过名称中的不同字段(例如，位置、设备标识符、类型等)为所聚合的数据合并语义名称。网关174或另一个计算设备可以预先规定用于聚合感应数据的规则或策略。例如，网关172可以具有对曼哈顿、布鲁克林、和皇后区中的传感器读数进行平均的策略。曼哈顿、布鲁克林、和皇后区的平均感应读数具有“纽约市”的位置标识符或者具有若干传感器地理散列的前几个共同字母(例如，“gpced”)的单个代表性的地理散列。在另一个示例中，十月、十一月、和十二月的读数可以被平均并且具有单个代表性时间标识符——冬季。

在一个实施例中，传感器171、传感器172、和传感器173可以支持温度类型。传感器171可以在特定时间“t1”开始向网关174发布具有语义命名的感应数据。传感器172与传感器171具有相同的地理散列位置(并且是传感器171(例如，初始数据产生者)和网关174(例如，数据收集者)之间的中间节点)。传感器172可以针对位于位置175处的设备而将所接收的感应数据与所感测到的感应数据(由传感器172在时间t1或其附近所感测)进行聚合。感应数据的该聚合可以在传感器172从前一跳(例如，传感器171)接收到以网关174为目的地的感应数据时被触发。经聚合的感应数据可以在语义名称中被分配与传感器171所发布的原始发布的感应数据相同的设备标识符(例如，在设备ID字段126中所使用的标识符)。在另一个示例中，设备标识符可以仅反映出进行感应数据聚合或者转发感应数据的最后的传感器(中间节点)。在另一个示例中，设备标识符可以反映出参与感应数据聚合或转发感应数据的传感器的标识符的组合。在又另一个示例中，来自不同传感器的多个感应数据可以被处理为具有唯一命名的一个数据，因为来自不同传感器的多个感应数据可以具有相同值、类似值、平均值等。

再次参考图8，网关174可以将经聚合的感应数据连同原始感应数据一起发布至发现服务器178，发现服务器178可以发现功能。经聚合的数据可以在网关174中作为低级场境信息被生成并存储，其可以由应用进行查询并且被用来得出高级场境信息。针对感应数据的查询可以将来自若干属性而且还来自若干源的信息进行组合。来自多个感应数据流的查询的可能类型可以被识别为确切查询、近似查询、范围查询、或复合查询。确切查询涉及到请求诸如类型、位置或、时间属性的已知数据属性。诸如信息质量(QoI)或测量单位的其它元数据属性也可以包括在确切查询中。近似查询涉及到请求来自近似位置或者具有信息质量阈值的数据。范围查询涉及到请求用来查询数据的时间范围或位置范围。复合查询是使用另一个查询作为其数据源的查询。复合查询可能涉及到通过整合(并处理)来自不同来源并且有时具有不同类型的数据而提供的查询的结果。有关如何整合或聚合数据的规则或策略可以连同复合查询一起被提供。例如，可以基于具有类型温度和湿度的CityX的位置查询在3月1日和2日的周末期间所感测的数据。

这里所公开的嵌入式语义命名方案使得这些类型的查询能够得以被进行并处理。查询可以被映射至感应数据的嵌入式语义名称中的多个字段之一。在一个示例中，对于范围查询而言，对基于时间或位置范围的查询的响应可以反映出将该查询直接映射至感应数据名称中的时间和位置字段的发现服务器178。在另一个示例中，针对复合查询而言，对基于源和类型的查询的响应可以反映出直接应用逆向规则/策略并且将他们映射到感应数据名称中的位置、类型、时间、和源字段的发现服务器178。在另一个示例中，针对近似查询而言，查询可以使用感应数据名称中的地理散列的初始前缀以便对位置进行近似。对该近似查询的响应可以基于地理散列前缀到地理散列字段的映射。

如图8所示，时间180、位置181、类型182、或来源183(例如，设备标识符)可以被输入以创建由发现服务器178所处理的查询的发现标识符(发现ID)179。在该实施例中，感应数据可以通过输入发现ID179而被找到，该发现ID179与语义名称进行比较。实质上，发现ID179是在其中反应了查询的参数(例如，时间、位置、类型、或源)的查询。发现服务器178可以是独立计算设备或者是可以驻留于网关174或另一个服务器内的逻辑实体。对于确切查询而言，发现ID179可以是时间180、位置181、类型182、或源183。对于近似查询而言，发现ID179可以是地理散列的一些前缀。对于范围查询而言，发现ID179可以由位置范围或时间范围所构成。对于复合查询而言，发现ID179可以利用指定策略而由时间180、位置181、类型182、或源183所构成。

所公开的用于感应数据的嵌入式语义名称发布、聚合、和查询的过程可以与一种或多种现有协议相结合，除其它之外，上述协议诸如超文本传输协议(HTTP)或受限应用协议(CoAP)。为此，诸如HTTP或CoAP的协议可以被用作用于承载请求和响应的基础传输协议。该请求和响应可以被封装在HTTP/CoAP消息的有效载荷内，或者可替选地，该请求和响应内的一些信息可以被结合至HTTP/CoAP报头和/或选项内的多个字段。在一个实施例中，嵌入式语义名称发布、数据聚合、和数据查询请求和响应协议基元可以被编码为HTTP或CoAP请求和响应的有效载荷中所承载的JavaScript对象注释(JSON)或可扩展标记语言(XML)描述。这里所公开的实施例还可以涉及高级消息队列协议(AMQP)或消息队列遥测传输(MQTT)。

图9图示了依据以上所公开的技术和机制的感应数据查询流程200的一个示例。图9的流程200图示了其中请求和响应依据HTTP协议进行承载的数据查询。参考图9，网关203收集诸如传感器201的传感器所感测的数据。在步骤210处，网关203向发现服务器205发送HTTPPOST请求消息。步骤210处的该HTTPPOST请求消息包括已经对其应用了这里所描述的语义命名方案的感应数据的有效载荷。POST是由HTTP协议所支持的方法并且被设计为请求web服务器接受封装在请求消息主体中的数据以进行存储。

在步骤214处，发现服务器205可以基于例如从感应数据的每一项的语义名称所检索的位置、类型、时间、或源的属性而创建任意所接收的感应数据的索引——这促进了感应数据的发现和查询。如这里所描述的，被发现服务器205所接收的感应数据可以是所发布的原始感应数据和/或从网关203所发布的聚合数据。发现服务器205可以进一步基于来自过去查询请求或结果的预测对数据进行聚合。在步骤216处，客户端设备207(例如，用户设备)可以向发现服务器205发送HTTPGET请求消息。GET是HTTP协议所支持的一种方法并且被设计为从指定资源请求数据。在步骤216处所发送的HTTPGET请求消息可以包括发现请求，其具有由位置、类型、时间、或源参数所组成的发现ID。在步骤218处，发现服务器205通过将在步骤216中所接收到的发现ID中的字段与所存储的感应数据的嵌入式语义名称的字段相比较而将该发现ID与感应数据进行匹配。发现服务器205查看感应数据的语义名称字段中的特定字段(字节)。发现服务器205在查询匹配现有字段的情况下可以不需要感应数据的附加语义信息。发现服务器205在寻找匹配感应数据时的开销(例如，所需处理)可能由于嵌入式语义命名而明显更少。在步骤220处，HTTPGET响应消息被发送至进行请求的客户端设备207。HTTPGET响应消息的有效载荷具有匹配的感应数据名称，其对应于步骤216中的请求。

在步骤222处，客户端设备207存储感应数据名称的发现结果以供未来使用。在步骤224处，客户端设备207可以决定检索与所存储的感应数据名称相匹配的数据。在步骤226处，HTTPGET请求消息可以被发送至传感器201或网关203，其具有包括该客户端设备所希望检索的感应数据的名称的有效载荷。在任一种情况下，在步骤228处，网关203可以确定所请求的感应数据是否存储在网关203上。在步骤226处所发送的HTTPGET请求可以由网关203进行解释，并且网关203可以进行检查以确定传感器201是否已经发布了匹配的数据值而并非仅是嵌入式语义名称。如果网关203具有匹配的数据值，则网关203在步骤230处可以利用包括适当的感应数据值的HTTPGET响应消息进行回复。如果所请求的感应数据之前被其它客户端所检索，则网关203可以保留所请求感应数据值的高速缓存副本。在一个实施例中，当网关203并没有所发布数据值的副本时，则在步骤232处，网关203可以将在步骤226处所发送的HTTPGET请求转发至传感器201。在步骤234处，传感器201可以利用所发送的HTTPGET响应作出响应以对在步骤226处原始发送的HTTPGET请求进行响应。

图10A是可以在其中实现一个或多个所公开实施例的示例机器对机器(M2M)或物联网(IoT)通信系统10的示图。通常，M2M技术为IoT提供了构建块，并且任意的M2M设备、网关、或服务平台都可以是IoT的组件以及IoT服务层等。

如图10A所示，M2M/IoT通信系统10包括通信网络12。通信网络12可以是固定网络或无线网络(例如，WLAN、蜂窝等)，或者是异构网络的网络。例如，通信网络12可以由多个接入网络所组成，它们向多个用户提供诸如语音、数据、视频、消息、广播等的内容。例如，通信网络12可以采用一个或多个信道接入方法，诸如码分多址(CDMA)、时分多址(TDMA)、频分多址(FDMA)、正交FDMA(OFDMA)、单载波FDMA(SC-FDMA)等。另外，通信网络12可以包括其它网络例如，诸如核心网、互联网、传感器网络、工业控制网络、个域网络、融合的个人网络、卫星网络、家庭网络或企业网络。

如图10A所示，M2M/IoT通信系统10可以包括M2M网关设备14和M2M终端设备18。将要意识到的是，按照需要，M2M/IoT通信系统10中可以包括任何数量的M2M网关设备14和M2M终端设备18。每个M2M网关设备14和M2M终端设备18被配置成经由通信网络12或直接无线电链路传送和接收信号。M2M网关设备14允许无线M2M设备(例如，蜂窝和非蜂窝)以及固定网络M2M2设备(例如，PLC)通过诸如通信网络12的运营商网络或直接无线电链路中的任何一个进行通信。例如，M2M设备18可以收集数据，并且经由通信网络12或直接无线电链路而将数据发送至M2M应用20或M2M设备18。M2M设备18还可从M2M应用20或M2M设备18接收数据。另外，如以下所描述的，可以经由M2M服务平台22往来于M2M应用20发送和接收数据和信号。M2M设备18和网关14可以经由例如包括蜂窝、WLAN、WPAN(例如，Zigbee、6LoWPAN、蓝牙)、直接无线电链路和有线线路的各种网络进行通信。

所图示的M2M服务平台22为M2M应用20、M2M网关设备14、M2M终端设备18和通信网络12提供服务。将要理解的是，M2M服务平台22可以按照需要与任意数量的M2M应用、M2M网关设备14、M2M终端设备18和通信网络12进行通信。M2M服务平台22可以由一个或多个服务器、计算机等来实现。M2M服务平台22提供诸如M2M终端设备18和M2M网关设备14的管理和监视等服务。M2M服务平台22还可以收集数据并且将该数据进行转换而使得其与不同类型的M2M应用20兼容。M2M服务平台22的功能可以按照各种方式来实现，例如，作为web服务器实现，在蜂窝核心网络中实现，在云中实现，等等。

还参照图10B，M2M服务平台通常实施服务层26(例如，网络服务功能层(NSCL))，其提供多种应用和纵向产品可以利用的服务交付能力的核心集合。这些服务能力使得M2M应用20能够与设备进行交互，并且执行诸如数据收集、数据分析、设备管理、安全、计费、服务/设备发现等功能。本质上，这些服务能力使应用摆脱实现这些功能的负担，从而简化了应用开发并且降低成本和缩短上市时间。服务层26还使得M2M应用20能够与服务层26所提供的服务相结合通过各种网络12进行通信。

在一些实施例中，如这里所讨论的，M2M应用20可以包括所期望的应用，所述应用传输具有嵌入式语义命名的正在检索的感应数据。M2M应用可以包括各种产业中的应用，诸如运输、健康和保健、家庭联网、能源管理、资产追踪以及安全和监督，但并不局限于此。如以上所提到的，横跨系统的设备、网关、和其它服务器所运行的M2M服务层支持诸如数据收集、设备管理、安全、计费、位置追踪/地理围栏、设备/服务发现、以及传统系统集成等功能，并且将这些功能作为服务提供给M2M应用20。

图10C例如是诸如M2M终端设备18或M2M网关设备14的示例M2M设备30的系统图。如图10C所示，M2M设备30可以包括处理器32、收发机34、发射/接收元件36、扬声器/麦克风38、小键盘40、显示器/触控板42、不可移除存储器44、可移除存储器46、电源48、全球定位系统(GPS)芯片组50，以及其它外围设备52。将要意识到的是，M2M设备40可以包括前述元件的任意子组合，同时仍然保持与实施例一致。该设备可以是使用所公开的用于感应数据的嵌入式语义命名的系统和方法的设备。

处理器32可以是通用处理器、专用处理器、常规处理器、数字信号处理器(DSP)、多个微处理器、与DSP核心相关联的一个或多个微处理器、控制器、微控制器、应用特定集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)电路、任意其它集成电路(IC)、状态机等。处理器32可以执行信号编码、数据处理、功率控制、输入/输出处理，和/或者使得M2M设备30能够在无线环境中进行操作的任意其它功能。处理器32可以耦合至收发机34，收发机34可以耦合至发射/接收元件36。虽然图10C将处理器32和收发机34描绘为独立组件，但是将要意识到的是，处理器32和收发机34可以在电子封装或芯片中被整合在一起。处理器32可以执行应用层程序(例如，浏览器)和/或无线电接入层(RAN)程序和/或通信。处理器32可诸如在接入层和/或应用层处执行诸如认证、安全密钥协商、和/或密码操作的安全操作。

发射/接收元件36可以被配置成向M2M服务平台22发射信号或从其接收信号。例如，在一个实施例中，发射/接收元件36可以是被配置成发射和/或接收RF信号的天线。发射/接收元件36可以支持各种网络和无线接口，诸如WLAN、WPAN、蜂窝等。在一个实施例中，发射/接收元件36例如可以是被配置为发射/接收IR、UV或可见光信号的发射机探测器。在又一个实施例中，发射/接收元件36可以被配置成发射和接收RF和光信号二者。将要意识到的是，发射/接收元件36可以被配置成发射和/或接收无线或有线信号的任意组合。

此外，虽然发射/接收元件36在图10C中被描绘为单一元件，但是M2M设备30可以包括任意数目的发射/接收元件36。更具体地，M2M设备30可以采用MIMO技术。因此，在一个实施例中，M2M设备30可以包括用于发射和接收无线信号的两个或更多发射/接收元件36(例如，多个天线)。

收发机34可以被配置成对要由发射/接收元件36进行传送的信号进行调制并且对被发射/接收元件36所接收的信号进行解调。如以上所提到的，M2M设备30可以具有多模式能力。因此，例如，收发机34可以包括用于使得M2M设备30能够经由诸如UTRA和IEEE802.11的多个RAT进行通信的多个收发机。

处理器32可以从任意适当类型的存储器访问信息并且将数据存储在其中，上述存储器诸如不可移除存储器44和/或可移除存储器46。不可移除存储器44可以包括随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、硬盘、或者任意其它类型的不可移除存储器存储。可移除存储器46可以包括用户身份模块(SIM)卡、记忆棒、安全数字(SD)存储卡等。在其它实施例中，处理器32可以从并非物理位于M2M设备30上的存储器访问信息并且将数据存储在其中，上述存储器诸如处于服务器或家庭计算机上。处理器32可以被配置成响应于感应数据的嵌入式语义命名而控制显示器或指示器42上的照明模式、图像、文本、或颜色。例如，这里所描述的一些实施例成功或不成功，或者以其它方式指示涉及到嵌入式语义命名的处理步骤的状态。

处理器32可以从电源48接收电力，并且可被配置成将电力分配和/或控制电力到M2M设备30中的其它组件。电源48可以是用于对M2M设备30供电的任意适当设备。例如，电源48可以包括一个或多个干电池(例如，镍镉(NiCd)、镍锌(NiZn)、镍金属氧化物(NiMH)、锂离子(Li-ion)等)、太阳能电池、燃料电池等。

处理器32还可以耦合至GPS芯片组50，后者被配置成提供有关M2M设备30的当前位置的位置信息(例如，经纬度)。将要意识到的是，M2M设备30可以利用任意适当的位置确定方法获取位置信息，同时保持与实施例一致。

处理器32可以进一步耦合至其它外围设备52，后者可以包括提供额外特征、功能和/或有线或无线连接的一个或多个软件和/或硬件模块。例如，外围设备52可以包括加速计、电子罗盘、卫星收发器、传感器、数码相机(用于拍摄或视频)、通用串行总线(USB)端口、振动设备、电视收发器、免提耳机、模块、调频(FM)无线电单元、数字音乐播放器、媒体播放器、视频游戏播放器模块、互联网浏览器等。

图10D是例如图10A和10B的M2M服务平台22可以实施于其上的示例性计算系统90的框图。计算系统90可以包括计算机或服务器，并且可以主要由计算机可读指令进行控制，后者可以为软件的形式，无论其处于何处，或者无论这样的软件利用何种方式进行存储或访问。这些计算机可读指令可以在中央处理单元(CPU)91内执行，而使得计算系统90进行工作。在许多已知的工作站、服务器和个人计算机中，中央处理单元91由被称作微处理器的单芯片CPU所实施。在其它机器中，中央处理单元91可以包括多个处理器。协同处理器81是不同于主CPU91的可选处理器，其执行附加功能或者对CPU91进行辅助。CPU91和/或协同处理器81可以接收、生成并处理与所公开的用于嵌入式语义命名的系统和方法相关的数据，诸如利用嵌入式语义名称查询感应数据。

在操作中，CPU91取得、解码、以及执行指令，并且经由计算机的主数据转移路径(即，系统总线80)将信息转移到其它资源以及从其它资源转移信息。这样的系统总线连接计算系统90中的组件并且限定数据交换的媒介。系统总线80通常包括用于发送数据的数据线路，用于发送地址的地址线路，以及用于发送中断并且操作系统总线的控制线路。这样的系统总线80的示例是PCI(外部组件互连)总线。

耦合至系统总线80的存储器设备包括随机存取存储器(RAM)82和只读存储器(ROM)93。这样的存储器包括允许信息被存储并检索的电路。ROM93通常包含所存储的不易改变的数据。存储在RAM82中的数据能够被CPU91或其它硬件设备所读取或改变。针对RAM82和/或ROM93的存取可以由存储器控制器92进行控制。存储器控制器92可以提供地址转换功能，其在指令被执行时将虚拟地址转换为物理地址。存储器控制器92还可以提供存储器保护功能，其隔离系统内的进程并且将系统进程与用户进程进行隔离。因此，以第一模式运行的程序仅能够访问被其自己的进程虚拟地址空间所映射的存储器；其无法访问另一个进程的虚拟地址空间内的存储器，除非已经设置了进程之间的存储器共享。

此外，计算系统90可以包含外围设备控制器83，其负责将指令从CPU91传输至诸如打印机94、键盘84、鼠标95和盘驱动器85的外围设备。

被显示器控制器96所控制的显示器86用来显示计算系统90所生成的视觉输出。这样的视觉输出可以包括文本、图形、动画图形、和视频。显示器86可以利用基于CRT的视频显示器、基于LCD的平板显示器、基于气体等离子的平板显示器、或者触摸板来实施。显示器控制器96包括生成被发送至显示器86的视频信号所需的电子组件。显示器86可以使用嵌入式语义名称在文件或文件夹中显示感应数据。例如，以图3、图4所示的文件夹的名称，等等。

另外，计算系统90可以包含网络适配器97，网络适配器97可以被用来将计算系统90连接至诸如图10A和10B的网络12的外部通信网络。

所要理解的是，这里所描述的任意或全部系统、方法和处理可以以存储在计算机可读存储介质上的计算机可读指令(即，程序代码)的形式来实现，所述指令当由诸如计算机、服务器、M2M终端设备、M2M网关设备等的机器执行时，执行和/或实现这里所描述的系统、方法和处理。特别地，以上所描述的任意步骤、操作或功能中的任何一个都可以以这样的计算机可执行指令来实现。计算机可读存储媒体包括以用于存储信息的任意方法或技术所实现的易失性和非易失性、可移除和非可移除的媒体，但是这样的计算机可读存储媒体并不包括信号。计算机可读存储媒体包括但并不局限于RAM、ROM、EEPROM、闪存、或者其它存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或者其它光学存储、硬盘、磁性卡盒、磁带、磁盘存储或者其它磁性存储设备，或者可用于存储所期望信息并且可以被计算机进行访问的任意其它物理介质。

在描述如附图中所图示的本公开的主题的优选实施例时，出于清楚的原因而采用了具体的术语。然而，所请求保护的主题并非旨在被局限于这样选择的具体术语，并且所要理解的是，每个具体要素包括以相似方式进行操作以实现相似目的的所有技术等同形式。例如，虽然公开了用于感应数据的嵌入式语义命名，但是这里的方法系统可以随任意数据使用。

这样撰写的描述使用示例公开了包括最佳模式的本发明，并且也使得本领域技术人员能够实践本发明，包括制造和使用任意设备或系统并且执行任意所结合的方法。本发明的可专利范围由权利要求所限定，并且可以包括本领域技术人员所意识到的其它示例。如果它们具有与权利要求的字面语言并无不同的结构要素，或者如果它们包括与权利要求的字面语言具有非实质性差异的等同结构要素，则这样的其它示例意在处于权利要求的范围之内。

Claims

1.一种设备，包括：

处理器；以及

与所述处理器耦合的存储器，所述存储器包括可执行指令，所述可执行指令当由所述处理器执行时使得所述处理器实行操作，所述操作包括：

接收具有第一属性的第一感应数据，所述第一属性包括第一时所述间属性、第一位置属性、和第一类型属性；以及

基于所述第一时间属性、所述第一位置属性、和所述第一类型属性，创建用于所述感应数据的第一名称。

2.根据权利要求1所述的设备，其中，所述可执行指令使得所述处理器实行进一步的操作，所述操作包括：

将所述第一名称发布至服务器，其中，所述服务器存储所述第一名称，以使得能够基于所述第一时间属性、所述第一位置属性、或所述第一类型属性对所述感应数据进行查询。

3.根据权利要求1所述的设备，其中，所述可执行指令使得所述处理器实行进一步的操作，所述操作包括：

将所述第一感应数据与第二感应数据进行聚合，所述第二感应数据具有第二属性，所述第二属性包括第二时间属性、第二位置属性、或第二类型属性；以及

将所述第一名称分配给经聚合的第一感应数据和第二感应数据。

4.根据权利要求1所述的设备，其中，所述可执行指令使得所述处理器实行进一步的操作，所述操作包括：

提供指令，以在显示器上显示所述第一名称。

5.根据权利要求1所述的设备，其中，所述第一位置属性包括地理散列标签。

6.根据权利要求1所述的设备，其中，所述第一名称包括所述第一类型的消息摘要。

7.根据权利要求1所述的设备，其中，所述第一名称包括所述第一时间属性的消息摘要。

8.根据权利要求1所述的设备，其中，所述设备包括传感器。

9.根据权利要求1所述的设备，其中，所述第一名称包括所述设备的设备标识符。

10.一种包括计算机可执行指令的计算机可读存储介质，所述计算可执行指令在由计算设备执行时使得所述计算设备执行所述指令，所述指令包括：

接收具有第一属性的第一感应数据，所述第一属性包括第一时间属性、第一位置属性、和第一类型属性；以及

11.根据权利要求10所述的计算机可读存储介质，进一步的指令包括：

12.根据权利要求10所述的计算机可读存储介质，进一步的指令包括：

将所述第一感应数据与第二感应数据进行聚合，所述第二感应数据具有第二属性，所述第二属性包括第二时间属性、第二位置属性或第二类型属性；以及

13.根据权利要求10所述的计算机可读存储介质，进一步的指令包括：

提供指令，以显示所述第一名称。

14.根据权利要求10所述的计算机可读存储介质，其中，所述第一位置属性包括地理散列标签。

15.根据权利要求10所述的计算机可读存储介质，其中，所述第一名称包括所述第一类型属性的所述消息摘要。

16.根据权利要求10所述的计算机可读存储介质，其中，所述第一名称包括所述第一时间属性的所述消息摘要。

17.根据权利要求10所述的计算机可读存储介质，其中，所述计算设备包括传感器。

18.根据权利要求10所述的计算机可读存储介质，其中，所述第一名称包括所述计算设备的设备标识符。

19.一种方法，包括：

由传感器观察具有值的感应数据，其中，所述具有值的感应数据具有包括时间属性、位置属性和类型属性的属性；

由所述传感器基于所述时间属性、所述位置属性、和所述值属性，创建用于所述感应数据的名称；以及

由所述传感器将所述名称发布至服务器。

20.根据权利要求19所述的方法，其中，所述服务器接收针对所述感应数据的查询，所述查询包括所述时间属性、所述位置属性、所述值属性、或类型属性。