CN109982283A - 一种面向期望传输能耗的工业云雾架构通信系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种面向期望传输能耗的工业云雾架构通信系统，包括云平台、多个子网，所述多个子网由多个传感器节点组成，所述多个子网之间不相互连通，所述其特征在于：还包括移动雾节点，所述移动雾节点可以在多个子网内或多个子网间随机移动，并在进行数据收集时保持静止，所述移动雾节点具有一个长通信半径R以及一个短通信半径r。本发明在不需要采集数据时，传感器节点处于休眠状态，节省了传感器节点的能量，实现对实时性要求高、数据量不大、计算复杂度不高、成本要求低等特点数据的本地化处理。

Description

一种面向期望传输能耗的工业云雾架构通信系统

技术领域

本发明涉及一种通信系统，特别是面向期望传输能耗的工业云雾架构通信系统。

背景技术

随着传感技术的迅速发展，物联网在各个领域中的应用也越来越广泛，作为一种物物相连，融合各种传感设备和传输设备的复杂系统，物联网形成了自己独特的体系结构，典型的物联网结构具有三个层次，即感知层、网络层和数据处理层。感知层由各类传感器节点组成，用于收集最底层的传感数据；网络层将传感器收集到的数据以各种网络形式通过路由协议传输给基站或移动收集器；数据处理层对收集到的数据进行融合、分析、处理。

对于感知层和网络层的功能，可通过部署无线传感器网络实现。作为一种流行的数据获取方法，无线传感器网络已经被广泛应用在智能工业领域，承担工厂自动化、故障诊断、燃料消耗监控、工业控制等任务。对于数据处理层的功能，则通过将数据上传到云，利用其强大的存储以及计算能力进行处理越来越受到关注。目前，云和物联网相结合的架构方案已经在多个方面得以应用。例如将云计算与物联网两种技术结合在医疗监控和管理领域，首先建立医疗信息远程监控云平台的模型体系结构，然后通过对该结构的分析提出了一种用于云计算的医学监测和管理应用算法；又例如在分析海洋领域的物联网的基础上，提出建立海洋物联网云计算的简化模型，并提出海洋数据处理算法来指引船舶，使其能够尽快的以最短的距离到达目标航线。然而，随着物联网接入设备的爆炸式增长，数据量也呈指数级增长，传统的集中式云架构面临网络负载过大、端到端延时过长等问题。为了满足与实时物联网应用相关的严格的服务质量要求，同时最大限度地提高整体效率，云架构正在变得越来越分散，网络边缘存在小型云节点，比如雾节点，进而形成了云雾架构的物联网通信机制的雏形。

发明内容

本发明要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种面向期望传输能耗的工业云雾架构通信系统，通过在工业现场部署无线传感器网络实现数据采集，利用配备雾服务器的移动收集器作为雾节点进行数据收集，从而合理地利用云雾架构实现对数据的高效分析处理。

为了解决上述技术问题，本发明提供了如下的技术方案：

本发明一种面向期望传输能耗的工业云雾架构通信系统，包括云平台、多个子网，所述多个子网由多个传感器节点组成，所述多个子网之间不相互连通，所述其特征在于：还包括移动雾节点，所述移动雾节点可以在多个子网内或多个子网间随机移动，并在进行数据收集时保持静止，所述移动雾节点具有一个长通信半径R以及一个短通信半径。

作为本发明的一种优选方案，所述长通信半径R用于广播唤醒消息以开启一个数据收集周期且在不同的周期内可调，短通信半径r用于数据传输。

作为本发明的一种优选方案，所述移动雾节点具有唯一的ID，并配备雾服务器。

作为本发明的一种优选方案，所述多个传感器节点具有唯一的ID，并采用休眠机制。

针对上述面向期望传输能耗的工业云雾架构通信系统的方法，包括以下步骤：

步骤1：在数据收集期间，移动雾节点保持静止并通过广播唤醒消息开启一个数据收集周期，而收到该消息的传感器节点将不再休眠，将感知数据转发到该移动雾节点；

步骤2：数据收集范围内的任意一个传感器节点为：s_i，剩余传感器节点作为候选转发器为：s_j；

步骤3：s_i将数据转发到s_j，s_j将数据转发到移动雾节点；

步骤4：s_i的期望最小能耗为；

其中，

步骤5：s_j期望最小能耗为：

步骤6：当数据收集完成后，移动雾节点对数据进行分类；

步骤7：根据分类结果，一部分数据将在移动雾节点本地化处理，另一部分被上传到功能更强大的云计算，从而合理地利用云雾架构实现对数据的高效分析处理。

本发明达到的有益效果：

1、本发明与现有的通信系统相比，设置有移动雾节点，在不需要采集数据时，传感器节点可以处于休眠状态，节省了传感器节点的能量。

2、本发明在任意子网内，移动雾节点可以在任意时间的任意位置通过广播唤醒消息开启一个数据收集周期，收到唤醒消息的传感器节点将不再休眠直到完成该数据收集周期。在数据收集期间，移动雾节点保持静止，而传感器节点通过使用基于期望传输能耗的路由机制将数据转发到移动雾节点，对于数据的分类处理，移动雾节点可以实现对实时性要求高、数据量不大、计算复杂度不高、成本要求低等特点的数据的本地化处理，而对于实时性要求低、数据量大、计算复杂度大等特点的数据，移动雾节点可以通过因特网将数据上传到云，由存储能力、计算能力更强，但成本也更高的云进行处理。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明结构流程示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下参照附图并举实施例，对本发明进一步详细说明。

本发明实施例中，如图1所示，本实施例中的一种面向期望传输能耗的工业云雾架构通信系统，包括云平台、多个子网(1、2、n)，所述多个子网由多个传感器节点(m)组成，所述多个子网(1、2、n)之间不相互连通，所述其特征在于：还包括移动雾节点，所述移动雾节点可以在多个子网(1、2、n)内或多个子网(1、2、n)间随机移动，并在进行数据收集时保持静止，所述移动雾节点具有一个长通信半径R以及一个短通信半径r，所述长通信半径R用于广播唤醒消息以开启一个数据收集周期且在不同的周期内可调，短通信半径r用于数据传输，所述移动雾节点具有唯一的ID，并配备雾服务器，所述多个传感器节点模块具有唯一的ID，并采用休眠机制。

本发明实施例中，如图1所示，本实施例中的一种面向期望传输能耗的工业云雾架构通信方法，包括如下流程：

1.初始化

为了开启一个数据收集周期，在任意一个子网中，移动雾节点可以在任意时间以及任意位置以R为半径广播一个唤醒消息(包含其ID)，此时该移动雾节点保持静止直到完成该数据收集任务。而收到唤醒消息的节点将成为该周期内的数据收集对象，此时，它们将不再休眠，直到数据收集完成。

对于当前数据收集范围内的节点，通过使用接收信号强度指示技术来估计其到移动雾节点的距离，该值将用于计算其期望最小能耗。进一步的，节点的期望最小能耗将保存在节点本地，并将用于数据传输过程中的转发器选择，从而降低整个数据传输的能耗。

对于数据收集范围内的任意一个节点s_i，其期望最小能耗满足：

其中，

2.初始化云雾架构路由机制

设计了度量期望传输能耗来衡量节点的数据转发能力，该值越小，节点的数据转发能力越强。当节点需要选择转发器将数据发送到移动雾节点时，分别计算该节点的所有邻居的期望传输能耗，并从中选择期望传输能耗最小的节点作为转发器。

为了使得期望传输能耗这一度量对于节点的数据转发能力的衡量更加全面，本发明对于任意不在移动雾节点一跳范围内的节点s_i，其数据转发到该移动雾节点的过程可以划分为两个过程。过程一是s_i将数据转发到同一子网内的传感器节点，过程二是该传感器节点将数据转发到移动雾节点。针对过程一，对于每一个候选转发器，以s_j为例，首先计算s_i和s_j之间能够实现的数据传输可靠性，但是为了更全面的衡量s_j的数据传输能力，进一步计算当s_j广播数据包时其能够实现的数据传输可靠性。在此基础上，分别计算为了达到可靠性阈值对应的需要传输数据包的次数，进而可以求得该过程的期望传输能耗。针对过程二，使用候选转发器的期望最小能耗作为该过程的期望传输能耗来衡量其未来的数据转发能力，s_j期望最小能耗为：

当数据收集完成后，移动雾节点对数据进行分类，根据分类结果，一部分数据将在移动雾节点本地化处理，另一部分被上传到功能更强大的云计算，从而合理地利用云雾架构实现对数据的高效分析处理。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围内。

Claims (5)

1.一种面向期望传输能耗的工业云雾架构通信系统，包括云平台、多个子网，所述多个子网由多个传感器节点组成，所述多个子网之间不相互连通，所述其特征在于：还包括移动雾节点，所述移动雾节点可以在多个子网内或多个子网间随机移动，并在进行数据收集时保持静止，所述移动雾节点具有一个长通信半径R以及一个短通信半径r。

2.如权利要求1所述的一种面向期望传输能耗的工业云雾架构通信系统，所述长通信半径R用于广播唤醒消息以开启一个数据收集周期且在不同的周期内可调，短通信半径r用于数据传输。

3.如权利要求1所述的一种面向期望传输能耗的工业云雾架构通信系统，其特征在于：所述移动雾节点具有唯一的ID，并配备雾服务器。

4.如权利要求1所述的一种面向期望传输能耗的工业云雾架构通信系统，其特征在于：所述多个传感器节点具有唯一的ID，并采用休眠机制。

5.一种面向期望传输能耗的工业云雾架构通信方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：在数据收集期间，移动雾节点保持静止并通过广播唤醒消息开启一个数据收集周期，而收到该消息的传感器节点将不再休眠，将感知数据转发到该移动雾节点；

步骤2：数据收集范围内的同一子网内任意一个传感器节点为：s_i，剩余传感器节点作为候选转发器为：s_j；

步骤3：s_i将数据转发到s_j，s_j将数据转发到移动雾节点；

步骤4：s_i的期望最小能耗为；

其中，

步骤5：s_j期望最小能耗为：

步骤6：当数据收集完成后，移动雾节点对数据进行分类；

步骤7：根据分类结果，一部分数据将在移动雾节点本地化处理，另一部分被上传到功能更强大的云计算，从而合理地利用云雾架构实现对数据的高效分析处理。