CN111324064A - 一种应用于物联网领域的智能dtu设备及控制方法 - Google Patents

一种应用于物联网领域的智能dtu设备及控制方法 Download PDF

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CN111324064A CN202010120755.0A CN202010120755A CN111324064A CN 111324064 A CN111324064 A CN 111324064A CN 202010120755 A CN202010120755 A CN 202010120755A CN 111324064 A CN111324064 A CN 111324064A
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    • G—PHYSICS
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Abstract

本发明属于物联网技术领域领域，公开了一种应用于物联网领域的智能DTU设备及控制方法，应用于物联网领域的智能DTU设备的外壳设置有上底壳和下底壳，上底壳和下底壳之间连接有主电路板；主电路板左右两侧设置有散热孔，后侧卡接有传感器接口装置，传感器接口装置旁卡接有WAN接口，网线接口旁设置有SIM卡插槽；主电路板上通过螺栓固定有单片机、4G模块和程序保护装置；所述主电路板前侧嵌装有指示灯安装板和开关按钮。本发明可以通过以太网或者GPRS的方式实现接收、发射、基带信号处理功能，具有更强的实用性，且外壳与主电路板通过一体化成型的卡扣和卡槽进行连接，在安装时方便快捷，且易于拆卸，省时省力。

Description

一种应用于物联网领域的智能DTU设备及控制方法
技术领域
本发明属于物联网技术领域，尤其涉及一种应用于物联网领域的智能DTU设备及控制方法。
背景技术
目前，在物联网领域内，物联网需要控制的设备成千上万，设备采集的数据种类也各有不同，物联网领域的两类设备行业设备，传感器设备，由于种类多样，接口类型不一，碎片化非常严重。目前现有的DTU设备只起到透传的作用，并不具备复杂的设备管理，数据采集功能。现有的DTU设备外壳与电路板安装复杂，不易拆卸，同时无法更换各种借口，功能性有所限制。
通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
(1)目前现有的DTU设备只起到透传的作用，并不具备复杂的设备管理，数据采集功能。而且现有技术没有通过以太网或者GPRS的方式实现接收、发射、基带信号处理功能，造成实用性差。
(2)现有的DTU设备外壳与电路板安装复杂，不易拆卸，同时无法更换各种借口，功能性有所限制。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种应用于物联网领域的智能DTU设备及控制方法。
本发明是这样实现的，一种应用于物联网领域的智能DTU设备的控制方法，包括：
步骤一，单片机的各设备接口进行数据采集，并实时检测采集信号rk中是否含有WAN信号，若有WAN信号，则给出WAN信号的粗初始频段ks和粗结束频段ke；取Ls个符号的接收信号中Lb个符号作为能量检测法的窗长，构造WAN信号检测的判决统计量为：
Figure BDA0002392899740000021
当Lb个符号不含发送的数据时，Y(i)服从参数为(2Lb，0)的非中心卡方分布，也就是服从参数为2Lb的中心卡方分布；当Lb个符号全部含有发送数据时，Y(i)服从参数为(2Lb，2LbA2/σ2)的非中心卡方分布；当Lb个符号含有m个发送数据时，Y(i)服从参数为(2Lb，2mA2/σ2)的非中心卡方分布；据此，建立二元检验模型：
Figure BDA0002392899740000022
按照上式知漏检率相同情况下，Lb越大，虚警概率越低，根据实际WAN通信系统的技术需求选择不同的Lb；
步骤二，单片机内置的数据校正模块估计WAN信号的起始频段；令D为WAN信号起始频段的随机变量，则D的概率分布函数为：
Figure BDA0002392899740000023
信噪比取2dB～12Db；
步骤三，根据所述WAN信号的前导头以及WAN信号的初始频段实现信号的时间同步点跟踪和粗频偏校正；
步骤四，信号依次通过单片机的同步模块，实现采样定时同步和与相偏校正；经过WAN检测和频偏粗校正后的基带复信号为r(n),定时误差为
Figure BDA0002392899740000024
每符号采样点数为N，则O&M算法估计的定时误差用下式表示：
Figure BDA0002392899740000031
式中n为采样时刻序号，L为符号数目，n和k为定时同步前后采样时刻序号；利用全部接收信号的信息进行非数据辅助的载波频偏细估计，按照非线性变换估计法，载波粗估计后的载波频偏细估计的表达式表示为：
Figure BDA0002392899740000032
式中，H(f0)＝DFT[(r(k))M],r(k)为经过定时同步后的接收信号，DFT表示离散傅里叶变换；由于离散傅里叶变换由快速傅里叶变换实现，而其变换点数受帧长度影响，故当帧长较短时栅栏效应显著，仍需采用频率估计细化算法进一步降低估计误差；引入Rife算法，记H(f0)最大谱线为H(n0)，次大谱线记为H(n0+d)，则Rife算法所得到的频率估计值如下式所示：
Figure BDA0002392899740000033
其中，当|H(n0+1)|＜|H(n0-1)|时，d＝-1，反之，d＝1；
步骤五，单片机通过内置的解相位模块，完成比特解码，将信号相位分别旋转2qπ/M(q＝0、1、…M-1)与前导码做互相关运算，比较找到最大值，确定相位模糊值为多少，然后再进行相应修正；
步骤六，删除步骤五不能满足最小支持度和最小权重的信号；每一条采集接口的采集通道的核心项集被确定；
在当前采集接口的采集通道当中有唯一的核心项，那么该核心项便是本条采集接口的采集通道的核心；如果部分核心项在采集接口的采集通道当中出现，那么则需要判断核心当中没有出现的信号是否具备吸附能力；条件满足，那么含有
Figure BDA0002392899740000034
的核心项便是本条采集接口的采集通道的核心项；否则，对于其他情况，选取该条采集接口的采集通道当中权重最大的便是该条采集接口的采集通道的核心项；
步骤七，核心项选择完后，如果剩余信号集当中的某一项和其他分支有交集，那么在同一条采集接口的采集通道上的信号的支持度、模糊支持度需要重新计算；否则，生成一个节点，并且设置相应的出现频度以及模糊度值，链接该节点的父节点，并且通过节点链来链接该节点；如果当前节点属于核心相集中的元素，那么在当前采集接口的采集通道中包含该节点的核心模式应当被筛选出来；
步骤八，单片机内置的数据处理模块对步骤七筛选出来的数据进行处理，发送到云端服务器上或者现场手持设备终端上。
进一步，所述步骤七中，如果所选择的核心模式能够同时作为其他分支的核心模式，那么则需要更新该核心模式的出现频度以及相应的模糊度值，设置当前的核心模式为其他节点的父节点，并且连接其他核心节点通过核心节点链；如果当前核心模式和其他分支没有连接，那么则设置改核心模式为当前采集接口的采集通道上其他节点的父节点；最终，反复递归直到完成建立数据集中的所有采集项。
进一步，所述步骤八，对筛选出来的数据进行处理的方法包括：
(1)在将采集的特征信息与预先存储的特征数据进行对比识别时，单片机的存储处理模块对预先存储的密码数据进行编码；
(2)然后对编码后的信号进行对角化；
(3)最后对信号后乘扩展码，获得待发送数据集；
进一步，存储处理模块的滤波组件对编码的预先存储密码数据进行数字滤波，在滤波后的信号波形中利用解码组件查找局部极大值，记录极大值点的x和y坐标，实现脉冲的识别；计算前N个脉冲的幅度的平均值作为接收信号强度；依据2FSK的码元速率，统计每M个脉冲的总时间，从而分辨出载频f0和f1，完成解码。
进一步，完成解码后，存储处理模块对密码数据对比模型的参数进行优化选择，把密码数据对比模型的分类精度作为遗传算法中的适应度函数，密码数据对比模型的分类精度满足条件或者进化代数达到要求，则获得最佳分类精度密码数据对比模型的参数；得到最终的准确密码数据对比模型；不满足停止条件，则继续优化模型，直至满足条件的要求为止。
进一步，所述解码方法包括以下步骤：脉冲统计模块n和信号强度处理模块rss赋初值0；从数据序列中识别脉冲，并计算该脉冲的幅度值A，幅度值A为该脉冲中所有数值的最大值减去最小值，即为该脉冲的幅度。
进一步，所述步骤八后，还通过指示灯监测信号强度、电源是否接通与装置是否处于工作状态；若需更换传感器接口装置时，将上底板从主电路板上拆下，更换传感器接口装置。
本发明的另一目的在于提供一种应用于物联网领域的智能DTU设备设置有：
外壳：
所述外壳设置有上底壳和下底壳，所述上底壳和下底壳之间连接有主电路板，所述主电路板左右两侧设置有散热孔，后侧卡接有传感器接口装置，传感器接口装置旁卡接有WAN接口，网线接口旁设置有SIM卡插槽；所述主电路板上通过螺栓固定有单片机、4G模块和程序保护装置；所述主电路板前侧嵌装有指示灯安装板和开关按钮。
进一步，所述传感器接口装置上卡接有I2C接口、GPIO接口以及UART接口，所述并排设置；
所述单片机的数据输入接口与I 2C接口、GPIO接口以及UART接口电连接；
所述指示灯安装板上卡接有信号强度灯、电源指示灯和工作灯，所述信号强度灯、电源指示灯和工作灯与单片机电性连接；
所述主电路板左右两侧上下端一体化设置有卡扣，上壳体和下壳体内侧一体化设置有与卡扣相匹配的卡槽。
本发明的另一目的在于提供一种接收用户输入程序存储介质，所存储的计算机程序使电子设备执行所述应用于物联网领域的智能DTU设备的控制方法。
结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明提供一种应用于物联网领域的智能DTU设备的控制方法，单片机的各设备接口进行数据采集，并实时检测采集信号rk中是否含有WAN信号，若有WAN信号，则给出WAN信号的粗初始频段ks和粗结束频段ke；取Ls个符号的接收信号中Lb个符号作为能量检测法的窗长；单片机内置的数据校正模块估计WAN信号的起始频段；根据所述WAN信号的前导头以及WAN信号的初始频段实现信号的时间同步点跟踪和粗频偏校正；信号依次通过单片机的同步模块，单片机通过内置的解相位模块，完成比特解码，单片机内置的数据处理模块对筛选出来的数据进行处理，发送到云端服务器上或者现场手持设备终端上。
本发明可以通过以太网或者GPRS的方式实现接收、发射、基带信号处理功能，具有更强的实用性，且外壳与主电路板通过一体化成型的卡扣和卡槽进行连接，在安装时方便快捷，且易于拆卸，省时省力。
本发明的传感器接口装置卡接于主电路板后侧，可仅此能够拆卸，并安装其他类型的传感器接口装置，使本发明能够回用于更多类型的设备接口，提高了本发明的性价比。
本发明可以通过指示灯观察信号强度、电源是否接通与装置是否处于工作状态。
本发明通过主电路板上的卡扣和上、下壳体的卡槽进行连接，方便拆卸，同时也方便传感器接口装置的更换，省时省力。
附图说明
图1是本发明实施例提供的应用于物联网领域的智能DTU设备的结构示意图；
图2是本发明实施例提供的应用于物联网领域的智能DTU设备的另一侧结构示意图。
图3是本发明实施例提供的传感器接口装置的结构示意图；
图4使本发明实施例提供的主电路板的结构示意图。
图中：1、上底壳；2、主电路板；3、卡扣；4、散热孔；5、下底壳；6、单片机；7、指示灯安装板；8、开关按钮；9、卡槽；10、传感器接口装置；11、SIM卡插槽；12、I2C接口；13、GPIO接口；14、UART接口；15、4G模块；16、WAN接口；17、程序保护装置。
图5使本发明实施例提供的对筛选出来的数据进行处理的方法流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案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。
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种应用于物联网领域的智能DTU设备机控制方法，下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1-图4所示，本发明提供的应用于物联网领域的智能DTU设备设置有：上底壳1、主电路板2、卡扣3、散热孔4、下底壳5、单片机6、指示灯安装板7、开关按钮8、卡槽9、传感器接口装置10、SIM卡插槽11、I2C接口12、GPIO接口13、UART接口14、4G模块15、WAN接口16、程序保护装置17。
外壳设置有上底壳1和下底壳5，上底壳1和下底壳5之间连接有主电路板2，主电路板2左右两侧设置有散热孔4，后侧卡接有传感器接口装置10，传感器接口装置10旁卡接有WAN接口16，网线接口旁设置有SIM卡插槽11；主电路板2上通过螺栓固定有单片机6、4G模块15和程序保护装置17；主电路板2前侧嵌装有指示灯安装板7和开关按钮8；单片机6型号为MSP430单片机6。
本发明可以通过以太网或者GPRS的方式实现接收、发射、基带信号处理功能，具有更强的实用性，且外壳与主电路板2通过一体化成型的卡扣3和卡槽9进行连接，在安装时方便快捷，且易于拆卸，省时省力；程序保护模块可防止DTU设备中的程序出现死循环现象。
在本发明中，传感器接口装置10上卡接有I2C接口12、GPIO接口13以及UART接口14，并排设置。本发明的传感器接口装置10卡接于主电路板2后侧，可仅此能够拆卸，并安装其他类型的传感器接口装置10，使本发明能够回用于更多类型的设备接口，提高了本发明的性价比。
在本发明中，单片机6的数据输入接口与I2C接口12、GPIO接口13以及UART接口14电连接。
在本发明中，指示灯安装板7上卡接有信号强度灯、电源指示灯和工作灯，信号强度灯、电源指示灯和工作灯与单片机6电性连接。本发明可以通过指示灯观察信号强度、电源是否接通与装置是否处于工作状态。
在本发明中，主电路板2左右两侧上下端一体化设置有卡扣3，上壳体和下壳体内侧一体化设置有与卡扣3相匹配的卡槽9。本发明通过主电路板2上的卡扣3和上、下壳体的卡槽9进行连接，方便拆卸，同时也方便传感器接口装置10的更换，省时省力。
本发明提供的应用于物联网领域的智能DTU设备的控制方法，包括：
步骤一，单片机的各设备接口进行数据采集，并实时检测采集信号rk中是否含有WAN信号，若有WAN信号，则给出WAN信号的粗初始频段ks和粗结束频段ke；取Ls个符号的接收信号中Lb个符号作为能量检测法的窗长，构造WAN信号检测的判决统计量为：
Figure BDA0002392899740000081
当Lb个符号不含发送的数据时，Y(i)服从参数为(2Lb，0)的非中心卡方分布，也就是服从参数为2Lb的中心卡方分布；当Lb个符号全部含有发送数据时，Y(i)服从参数为(2Lb，2LbA2/σ2)的非中心卡方分布；当Lb个符号含有m个发送数据时，Y(i)服从参数为(2Lb，2mA2/σ2)的非中心卡方分布；据此，建立二元检验模型：
Figure BDA0002392899740000091
按照上式知漏检率相同情况下，Lb越大，虚警概率越低，根据实际WAN通信系统的技术需求选择不同的Lb。
步骤二，单片机内置的数据校正模块估计WAN信号的起始频段；令D为WAN信号起始频段的随机变量，则D的概率分布函数为：
Figure BDA0002392899740000092
信噪比取2dB～12Db。
步骤三，根据所述WAN信号的前导头以及WAN信号的初始频段实现信号的时间同步点跟踪和粗频偏校正。
步骤四，信号依次通过单片机的同步模块，实现采样定时同步和与相偏校正；经过WAN检测和频偏粗校正后的基带复信号为r(n),定时误差为
Figure BDA0002392899740000093
每符号采样点数为N，则O&M算法估计的定时误差用下式表示：
Figure BDA0002392899740000094
式中n为采样时刻序号，L为符号数目，n和k为定时同步前后采样时刻序号；利用全部接收信号的信息进行非数据辅助的载波频偏细估计，按照非线性变换估计法，载波粗估计后的载波频偏细估计的表达式表示为：
Figure BDA0002392899740000095
式中，H(f0)＝DFT[(r(k))M],r(k)为经过定时同步后的接收信号，DFT表示离散傅里叶变换；由于离散傅里叶变换由快速傅里叶变换实现，而其变换点数受帧长度影响，故当帧长较短时栅栏效应显著，仍需采用频率估计细化算法进一步降低估计误差；引入Rife算法，记H(f0)最大谱线为H(n0)，次大谱线记为H(n0+d)，则Rife算法所得到的频率估计值如下式所示：
Figure BDA0002392899740000101
其中，当|H(n0+1)|＜|H(n0-1)|时，d＝-1，反之，d＝1。
步骤五，单片机通过内置的解相位模块，完成比特解码，将信号相位分别旋转2qπ/M(q＝0、1、…M-1)与前导码做互相关运算，比较找到最大值，确定相位模糊值为多少，然后再进行相应修正。
步骤六，删除步骤五不能满足最小支持度和最小权重的信号；每一条采集接口的采集通道的核心项集被确定。
在当前采集接口的采集通道当中有唯一的核心项，那么该核心项便是本条采集接口的采集通道的核心；如果部分核心项在采集接口的采集通道当中出现，那么则需要判断核心当中没有出现的信号是否具备吸附能力；条件满足，那么含有
Figure BDA0002392899740000102
的核心项便是本条采集接口的采集通道的核心项；否则，对于其他情况，选取该条采集接口的采集通道当中权重最大的便是该条采集接口的采集通道的核心项。
步骤七，核心项选择完后，如果剩余信号集当中的某一项和其他分支有交集，那么在同一条采集接口的采集通道上的信号的支持度、模糊支持度需要重新计算；否则，生成一个节点，并且设置相应的出现频度以及模糊度值，链接该节点的父节点，并且通过节点链来链接该节点；如果当前节点属于核心相集中的元素，那么在当前采集接口的采集通道中包含该节点的核心模式应当被筛选出来。
步骤八，单片机内置的数据处理模块对步骤七筛选出来的数据进行处理，发送到云端服务器上或者现场手持设备终端上。
步骤七中，如果所选择的核心模式能够同时作为其他分支的核心模式，那么则需要更新该核心模式的出现频度以及相应的模糊度值，设置当前的核心模式为其他节点的父节点，并且连接其他核心节点通过核心节点链；如果当前核心模式和其他分支没有连接，那么则设置改核心模式为当前采集接口的采集通道上其他节点的父节点；最终，反复递归直到完成建立数据集中的所有采集项。
如图5所示，在本发明中，所述步骤八，对筛选出来的数据进行处理的方法包括：
S101，在将采集的特征信息与预先存储的特征数据进行对比识别时，单片机的存储处理模块对预先存储的密码数据进行编码。
S102，然后对编码后的信号进行对角化。
S103，最后对信号后乘扩展码，获得待发送数据集。
在本发明中，存储处理模块的滤波组件对编码的预先存储密码数据进行数字滤波，在滤波后的信号波形中利用解码组件查找局部极大值，记录极大值点的x和y坐标，实现脉冲的识别；计算前N个脉冲的幅度的平均值作为接收信号强度；依据2FSK的码元速率，统计每M个脉冲的总时间，从而分辨出载频f0和f1，完成解码。
在本发明中，完成解码后，存储处理模块对密码数据对比模型的参数进行优化选择，把密码数据对比模型的分类精度作为遗传算法中的适应度函数，密码数据对比模型的分类精度满足条件或者进化代数达到要求，则获得最佳分类精度密码数据对比模型的参数；得到最终的准确密码数据对比模型；不满足停止条件，则继续优化模型，直至满足条件的要求为止。
在本发明中，，所述解码方法包括以下步骤：脉冲统计模块n和信号强度处理模块rss赋初值0；从数据序列中识别脉冲，并计算该脉冲的幅度值A，幅度值A为该脉冲中所有数值的最大值减去最小值，即为该脉冲的幅度。
在本发明中，所述步骤八后，还通过指示灯监测信号强度、电源是否接通与装置是否处于工作状态；若需更换传感器接口装置时，将上底板从主电路板上拆下，更换传感器接口装置。
下面结合应用实例对本发明作进一步描述。
应用例
本发明通过按动开关按钮8进行开机，通过单片机6将各设备接口采集到的数据格式化成可传输的协议，再通过以太网或者GPRS通信模块发送到云端服务器上或者现场手持设备终端上；通过指示灯观察信号强度、电源是否接通与装置是否处于工作状态；若需更换传感器接口装置10时，将上底板从主电路板2上拆下，更换传感器接口装置10。
应当注意，本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微存储处理模块或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在存储处理模块控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的存储处理模块执行的软件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种应用于物联网领域的智能DTU设备的控制方法，其特征在于，所述应用于物联网领域的智能DTU设备的控制方法包括：
步骤一，单片机的各设备接口进行数据采集，并实时检测采集信号rk中是否含有WAN信号，若有WAN信号，则给出WAN信号的粗初始频段ks和粗结束频段ke；取Ls个符号的接收信号中Lb个符号作为能量检测法的窗长，构造WAN信号检测的判决统计量为：
Figure FDA0002392899730000011
当Lb个符号不含发送的数据时，Y(i)服从参数为(2Lb，0)的非中心卡方分布，也就是服从参数为2Lb的中心卡方分布；当Lb个符号全部含有发送数据时，Y(i)服从参数为(2Lb，2LbA2/σ2)的非中心卡方分布；当Lb个符号含有m个发送数据时，Y(i)服从参数为(2Lb，2mA2/σ2)的非中心卡方分布；据此，建立二元检验模型：
Figure FDA0002392899730000012
按照上式知漏检率相同情况下，Lb越大，虚警概率越低，根据实际WAN通信系统的技术需求选择不同的Lb；
步骤二，单片机内置的数据校正模块估计WAN信号的起始频段；令D为WAN信号起始频段的随机变量，则D的概率分布函数为：
Figure FDA0002392899730000013
信噪比取2dB～12Db；
步骤三，根据所述WAN信号的前导头以及WAN信号的初始频段实现信号的时间同步点跟踪和粗频偏校正；
步骤四，信号依次通过单片机的同步模块，实现采样定时同步和与相偏校正；经过WAN检测和频偏粗校正后的基带复信号为r(n),定时误差为
Figure FDA0002392899730000024
每符号采样点数为N，则O&M算法估计的定时误差用下式表示：
Figure FDA0002392899730000021
式中n为采样时刻序号，L为符号数目，n和k为定时同步前后采样时刻序号；利用全部接收信号的信息进行非数据辅助的载波频偏细估计，按照非线性变换估计法，载波粗估计后的载波频偏细估计的表达式表示为：
Figure FDA0002392899730000022
式中，H(f0)＝DFT[(r(k))M],r(k)为经过定时同步后的接收信号，DFT表示离散傅里叶变换；由于离散傅里叶变换由快速傅里叶变换实现，而其变换点数受帧长度影响，故当帧长较短时栅栏效应显著，仍需采用频率估计细化算法进一步降低估计误差；引入Rife算法，记H(f0)最大谱线为H(n0)，次大谱线记为H(n0+d)，则Rife算法所得到的频率估计值如下式所示：
Figure FDA0002392899730000023
其中，当|H(n0+1)|＜|H(n0-1)|时，d＝-1，反之，d＝1；
步骤五，单片机通过内置的解相位模块，完成比特解码，将信号相位分别旋转2qπ/M(q＝0、1、…M-1)与前导码做互相关运算，比较找到最大值，确定相位模糊值为多少，然后再进行相应修正；
步骤六，删除步骤五不能满足最小支持度和最小权重的信号；每一条采集接口的采集通道的核心项集被确定；
在当前采集接口的采集通道当中有唯一的核心项，那么该核心项便是本条采集接口的采集通道的核心；如果部分核心项在采集接口的采集通道当中出现，那么则需要判断核心当中没有出现的信号是否具备吸附能力；条件满足，那么含有
Figure FDA0002392899730000031
的核心项便是本条采集接口的采集通道的核心项；否则，对于其他情况，选取该条采集接口的采集通道当中权重最大的便是该条采集接口的采集通道的核心项；
步骤七，核心项选择完后，如果剩余信号集当中的某一项和其他分支有交集，那么在同一条采集接口的采集通道上的信号的支持度、模糊支持度需要重新计算；否则，生成一个节点，并且设置相应的出现频度以及模糊度值，链接该节点的父节点，并且通过节点链来链接该节点；如果当前节点属于核心相集中的元素，那么在当前采集接口的采集通道中包含该节点的核心模式应当被筛选出来；
步骤八，单片机内置的数据处理模块对步骤七筛选出来的数据进行处理，发送到云端服务器上或者现场手持设备终端上。
2.如权利要求1所述应用于物联网领域的智能DTU设备的控制方法，其特征在于，所述步骤七中，如果所选择的核心模式能够同时作为其他分支的核心模式，那么则需要更新该核心模式的出现频度以及相应的模糊度值，设置当前的核心模式为其他节点的父节点，并且连接其他核心节点通过核心节点链；如果当前核心模式和其他分支没有连接，那么则设置改核心模式为当前采集接口的采集通道上其他节点的父节点；最终，反复递归直到完成建立数据集中的所有采集项。
3.如权利要求1所述应用于物联网领域的智能DTU设备的控制方法，其特征在于，所述步骤八，对筛选出来的数据进行处理的方法包括：
(1)在将采集的特征信息与预先存储的特征数据进行对比识别时，单片机的存储处理模块对预先存储的密码数据进行编码；
(2)然后对编码后的信号进行对角化；
(3)最后对信号后乘扩展码，获得待发送数据集。
4.如权利要求3所述应用于物联网领域的智能DTU设备的控制方法，其特征在于，存储处理模块的滤波组件对编码的预先存储密码数据进行数字滤波，在滤波后的信号波形中利用解码组件查找局部极大值，记录极大值点的x和y坐标，实现脉冲的识别；计算前N个脉冲的幅度的平均值作为接收信号强度；依据2FSK的码元速率，统计每M个脉冲的总时间，从而分辨出载频f0和f1，完成解码。
5.如权利要求4所述应用于物联网领域的智能DTU设备的控制方法，其特征在于，完成解码后，存储处理模块对密码数据对比模型的参数进行优化选择，把密码数据对比模型的分类精度作为遗传算法中的适应度函数，密码数据对比模型的分类精度满足条件或者进化代数达到要求，则获得最佳分类精度密码数据对比模型的参数；得到最终的准确密码数据对比模型；不满足停止条件，则继续优化模型，直至满足条件的要求为止。
6.如权利要求5所述应用于物联网领域的智能DTU设备的控制方法，其特征在于，所述解码方法包括以下步骤：脉冲统计模块n和信号强度处理模块rss赋初值0；从数据序列中识别脉冲，并计算该脉冲的幅度值A，幅度值A为该脉冲中所有数值的最大值减去最小值，即为该脉冲的幅度。
7.如权利要求1所述应用于物联网领域的智能DTU设备的控制方法，其特征在于，所述步骤八后，还通过指示灯监测信号强度、电源是否接通与装置是否处于工作状态；若需更换传感器接口装置时，将上底板从主电路板上拆下，更换传感器接口装置。
8.一种应用于物联网领域的智能DTU设备，其特征在于，所述应用于物联网领域的智能DTU设备设置有：
外壳：
所述外壳设置有上底壳和下底壳，所述上底壳和下底壳之间连接有主电路板，所述主电路板左右两侧设置有散热孔，后侧卡接有传感器接口装置，传感器接口装置旁卡接有WAN接口，网线接口旁设置有SIM卡插槽；所述主电路板上通过螺栓固定有单片机、4G模块和程序保护装置；所述主电路板前侧嵌装有指示灯安装板和开关按钮。
9.如权利要求7所述的应用于物联网领域的智能DTU设备，其特征在于，所述传感器接口装置上卡接有I2C接口、GPIO接口以及UART接口，所述并排设置；
所述单片机的数据输入接口与I 2C接口、GPIO接口以及UART接口电连接；
所述指示灯安装板上卡接有信号强度灯、电源指示灯和工作灯，所述信号强度灯、电源指示灯和工作灯与单片机电性连接；
所述主电路板左右两侧上下端一体化设置有卡扣，上壳体和下壳体内侧一体化设置有与卡扣相匹配的卡槽。
10.一种接收用户输入程序存储介质，所存储的计算机程序使电子设备执行权利要求1～7任意一项所述应用于物联网领域的智能DTU设备的控制方法。
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