CN111935223B - 基于5g和云计算的物联网设备处理方法及云计算中心 - Google Patents

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CN111935223B CN202010651027.2A CN202010651027A CN111935223B CN 111935223 B CN111935223 B CN 111935223B CN 202010651027 A CN202010651027 A CN 202010651027A CN 111935223 B CN111935223 B CN 111935223B
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Abstract

本发明实施例所提供的基于5G和云计算的物联网设备处理方法及云计算中心，首先获取物联网设备形成的柔性网络对应的带宽资源分配信息中的带宽资源分配路径，其次根据带宽资源分配路径确定柔性网络中的目标拓扑节点，然后基于目标拓扑节点对柔性网络中的每个拓扑节点之间的连接方式和区域组网方式进行重构得到柔性网络对应的多个物联网区域，获取每个物联网区域中的每个智能终端的用户行为数据并进行解析得到每个智能终端对应的通信优先级，最后根据通信优先级对每个物联网设备对应的带宽资源进行分配。如此，能够使得不同区域的物联网设备能够在数据交互时享用充足的带宽资源，避免因带宽资源不足而导致的数据错传现象。

Description

基于5G和云计算的物联网设备处理方法及云计算中心
技术领域
本申请涉及5G与物联网通信技术领域，尤其涉及基于5G和云计算的物联网设备处理方法及云计算中心。
背景技术
随着科学技术的发展，物联网设备的研发、测试和应用呈现爆发式的发展，越来越多的物联网设备开始接入万物互联的物联网生态系统。面对庞大的物联网生态系统，低延时、高速率和高容量的5G技术不乏为一个较佳的选择。5G技术不仅能够处理大量的物联网数据负载，还能够集成各种智能系统，不断达成通信交互。然而在实际应用过程中，物联网设备在运行时会出现数据错传的问题。
发明内容
本申请提供基于5G和云计算的物联网设备处理方法及云计算中心，以改善现有技术中物联网设备在运行时会出现数据错传的问题。
首先提供一种基于5G和云计算的物联网设备处理方法，应用于云计算中心，所述方法包括：
获取物联网设备形成的柔性网络对应的带宽资源分配信息中的带宽资源分配路径；
根据所述带宽资源分配路径确定所述柔性网络中的目标拓扑节点；其中，所述拓扑目标节点为所述柔性网络对应的网络拓扑中具有带宽资源分配权限的拓扑节点；
以所述目标拓扑节点为局部资源分配网络的带宽分配中心，对所述柔性网络中的每个拓扑节点之间的连接方式和区域组网方式进行重构，得到所述柔性网络对应的多个物联网区域；其中，所述局部资源分配网络为所述柔性网络中的子网络；
获取每个物联网区域中的每个智能终端的用户行为数据，对所述用户行为数据进行解析得到每个物联网区域中的每个智能终端对应的通信优先级；
根据所述通信优先级对每个物联网设备对应的带宽资源进行分配。
进一步地，所述获取物联网设备形成的柔性网络对应的带宽资源分配信息中的带宽资源分配路径，包括：
采集每个物联网设备的数据传输报错日志及每个智能终端的信息响应速率集；
解析预先基于每个物联网设备的通信地址所建立的柔性网络，以获取所述柔性网络对应的带宽资源分配信息中的带宽资源分配路径。
进一步地，解析预先基于每个物联网设备的通信地址所建立的柔性网络，以获取所述柔性网络对应的带宽资源分配信息中的带宽资源分配路径，包括：
根据解析得到的所述柔性网络的网络状态参数确定所述柔性网络的网络传输协议对应的第一协议清单列表以及所述柔性网络的数据加密协议对应的第二协议清单列表；其中，所述第一协议清单列表和所述第二协议清单列表分别包括多个不同路径权重的子列表；
在确定所述柔性网络的网络传输协议在所述第一协议清单列表中的其中一个子列表的列表单元分布信息的同时，将所述第二协议清单列表中位于设定数值区间内的最大路径权重的子列表确定为基准子列表；
基于确定出的每个数据传输报错日志的日志文本与每个信息响应速率集之间的指向信息，将所述列表单元分布信息映射到所述基准子列表中以在所述基准子列表中得到与所述列表单元分布信息对应的目标分布信息；通过计算得到的所述列表单元分布信息与所述目标分布信息之间的信息相似度建立所述柔性网络的网络传输协议和所述柔性网络的数据加密协议之间的协议路径映射表；
以所述目标分布信息为参考信息在所述基准子列表中确定出路径分布信息，并基于所述协议路径映射表将所述路径分布信息映射到所述列表单元分布信息所在的子列表以在所述列表单元分布信息所在的子列表中得到所述路径分布信息对应的带宽资源分配信息，根据所述协议路径映射表对应的列表特征提取带宽资源分配信息对应的多个信息段，并基于每个信息段中对应的指向性密钥生成所述带宽资源分配路径。
进一步地，所述根据所述带宽资源分配路径确定所述柔性网络中的目标拓扑节点，包括：
通过隐藏所述带宽资源分配路径中相对于具有可追溯性的带宽资源分配记录具有分配权重修正标识的至少一个第一路径节点，提取所述柔性网络对应的带宽资源分配路径中带宽资源占用率不随所述具有分配权重修正标识的至少一个第一路径节点的资源共享行为而调整的至少一个第二路径节点，以作为所述柔性网络中的目标拓扑节点。
进一步地，所述根据所述通信优先级对每个物联网设备对应的带宽资源进行分配，包括：
基于所述通信优先级控制每个物联网区域对应的带宽分配中心对每个物联网区域中的每个物联网设备对应的带宽资源进行分配，使得每个物联网区域中的每个物联网设备在当前时段进行数据传输时所需的第一带宽资源容量与分配给该物联网设备的第二带宽资源容量相同。
进一步地，所述基于所述通信优先级控制每个物联网区域对应的带宽分配中心对每个物联网区域中的每个物联网设备对应的带宽资源进行分配，包括：
提取每个物联网区域中每个通信优先级对应的智能设备的通信线程的时序描述信息，并对所述时序描述信息进行时序描述值提取以得到包括时序描述值及所述时序描述值对应的周期性稳定系数的第一时序数组；根据所述第一时序数组中的数组分布特征进行延时行为判断，对满足设定条件的时序描述信息进行标定，获得标定得到的目标描述信息及所述目标描述信息的标定签名；
通过标定得到的目标描述信息和标定签名，从每个物联网区域对应的区域通信清单中提取待处理的用于对每个物联网区域中的物联网设备的时间片资源的资源优先级进行计算的多个进程参数的参数评价因子，以及不同进程参数之间的时序一致性权重值；
根据确定的所述多个进程参数的参数评价因子以及不同进程参数之间的时序一致性权重值，对所述多个进程参数进行合并，使得合并得到的目标进程参数的参数评价因子小于第一设定值、且合并得到的目标进程参数之间的时序一致性权重值大于第二设定值；
针对每个物联网区域对应的带宽分配中心，将所述目标进程参数加载至所述带宽分配中心对应的线程数据包中，并在所述线程数据包中得到所述带宽分配中心相对于所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备的时间片资源的资源优先级；根据所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备的资源优先级确定所述带宽分配中心对应的物联网区域的带宽延迟列表以及所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备在当前时段内的多个待发送数据包；
基于所述带宽延迟列表确定出所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备对应的用于表征数据包为可延迟处理的第一数据标识以及用于表征数据包为即时处理的第二数据标识；根据所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备在所述第一数据标识下的待发送数据包及其数据容量，确定所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备在所述第二数据标识下的各待发送数据包与所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备在所述第一数据标识下的各待发送数据包之间的匹配度；将所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备在所述第二数据标识下的与在所述第一数据标识下的待发送数据包匹配的待发送数据包设置到所述第一数据标识下；根据所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备在所述第一数据标识下的待发送数据包的数量总和以及数据容量总和确定每个物联网区域中的每个物联网设备在当前时段进行数据传输时所需的第一带宽资源容量，并根据所述第一带宽资源容量控制每个物联网区域对应的带宽分配中心对每个物联网区域中的每个物联网设备对应的带宽资源进行分配。
进一步地，以所述目标拓扑节点为局部资源分配网络的带宽分配中心，对所述柔性网络中的每个拓扑节点之间的连接方式和区域组网方式进行重构，得到所述柔性网络对应的多个物联网区域，包括：
将所述柔性网络中的每个拓扑节点的节点参数和节点位置信息导入到预设列表中；
从所述预设列表中提取每个拓扑节点对应的多维节点特征，并将所述多维节点特征输入预设的k均值聚类模型，以通过所述k均值聚类模型对所述多维节点特征进行识别，得到多个聚类集合；
根据每个聚类集合中的拓扑节点之间的连接方式和区域组网方式计算每个聚类集合的通信覆盖区域的编码信息；判断每两个编码信息之间的重合率是否达到设定概率，若是，则对所述k均值聚类模型的模型参数进行调整并返回通过所述k均值聚类模型对所述多维节点特征进行识别，得到多个聚类集合的步骤，直至每两个编码信息之间的重合率低于所述设定概率；在每两个编码信息之间的重合率低于所述设定概率时根据每个聚类集合得到对应的物联网区域。
其次提供一种云计算中心，所述云计算中心用于：
获取物联网设备形成的柔性网络对应的带宽资源分配信息中的带宽资源分配路径；
根据所述带宽资源分配路径确定所述柔性网络中的目标拓扑节点；其中，所述拓扑目标节点为所述柔性网络对应的网络拓扑中具有带宽资源分配权限的拓扑节点；
以所述目标拓扑节点为局部资源分配网络的带宽分配中心，对所述柔性网络中的每个拓扑节点之间的连接方式和区域组网方式进行重构，得到所述柔性网络对应的多个物联网区域；其中，所述局部资源分配网络为所述柔性网络中的子网络；
获取每个物联网区域中的每个智能终端的用户行为数据，对所述用户行为数据进行解析得到每个物联网区域中的每个智能终端对应的通信优先级；
根据所述通信优先级对每个物联网设备对应的带宽资源进行分配。
然后提供一种云计算中心，包括：
处理器，以及
与处理器连接的内存和网络接口；
所述网络接口与云计算中心中的非易失性存储器连接；
所述处理器在运行时通过所述网络接口从所述非易失性存储器中调取计算机程序，并通过所述内存运行所述计算机程序，以执行上述的方法。
最后提供一种计算机设备可读存储介质，所述计算机设备可读存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在云计算中心的内存中运行时实现上述的方法。
本发明实施例提供的基于5G和云计算的物联网设备处理方法及云计算中心，首先获取物联网设备形成的柔性网络对应的带宽资源分配信息中的带宽资源分配路径，其次根据带宽资源分配路径确定柔性网络中的目标拓扑节点，然后以目标拓扑节点为局部资源分配网络的带宽分配中心对柔性网络中的每个拓扑节点之间的连接方式和区域组网方式进行重构得到柔性网络对应的多个物联网区域，进一步获取每个物联网区域中的每个智能终端的用户行为数据并对用户行为数据进行解析得到每个物联网区域中的每个智能终端对应的通信优先级，最后根据通信优先级对每个物联网设备对应的带宽资源进行分配。如此，能够实现物联网设备的局部带宽资源的分配和调整，从而使得不同区域的物联网设备能够在数据交互时享用充足的带宽资源，避免因带宽资源不足而导致的数据错传现象。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
图1是基于5G和云计算的物联网设备处理系统的通信架构示意图。
图2是基于5G和云计算的物联网设备处理方法的流程图。
图3是基于5G和云计算的物联网设备处理装置的一个实施例框图。
图4是云计算中心的一种硬件结构图。
具体实施方式
发明人在发现背景技术存在的问题后，对多个应用了物联网设备的生态系统(例如智慧城市、自动驾驶汽车、医疗保健、物流和零售业等)进行了分析之后发现，物联网设备在运行时出现数据错传的原因是有限的带宽资源被抢占。
以智慧城市为例，物联网设备在智慧城市中的应用可以体现在垃圾管理、交通监控和智能化医疗等基础设施领域。为实现上述目的，需要为对应的物联网设备配备大量的传感器。然而5G技术下的交互不仅包括应用于基础设施的物联网设备，还包括大量的5G智能终端。在这种场景下，5G智能终端会与物联网设备会争夺带宽资源，导致物联网设备在运行时可能处于区域带宽不足的状态，进而会导致物联网设备主动地寻找其他区域的带宽资源进行数据交互，这样会导致数据错传的现象的发生。
以上现有技术中的方案所存在的缺陷，均是发明人在经过实践并仔细研究后得出的结果，因此，上述问题的发现过程以及下文中本发明实施例针对上述问题所提出的解决方案，都应该是发明人在本发明过程中对本发明做出的贡献。
为改善上述问题，本发明实施例提供了一种基于5G和云计算的物联网设备处理方法及云计算中心，能够将柔性网络应用到物联网生态系统中，并不断实现物联网设备的局部带宽资源的分配和调整，从而使得不同区域的物联网设备能够在数据交互时享用充足的带宽资源，避免因带宽资源不足而导致的数据错传现象。
以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为便于对整个方案进行说明，首先对上述方法所应用的实施环境进行说明，请首先参阅图1，为本发明实施例所提供的一种基于5G和云计算的物联网设备处理系统100的通信架构示意图，所述物联网处理系统100可以包括云计算中心110、多个物联网设备120和多个智能终端130。其中，所述云计算中心110、所述物联网设备120以及所述智能终端130互相之间通信，所述云计算中心110可以执行以下图2所示的步骤S21-步骤S25所描述的内容，以确保物联网设备120在数据交互时能够享用充足的带宽资源，避免因带宽资源不足而导致数据的错传现象。
步骤S21，获取物联网设备形成的柔性网络对应的带宽资源分配信息中的带宽资源分配路径。
详细地，要实现步骤S21，具体可以执行以下子步骤：采集每个物联网设备的数据传输报错日志及每个智能终端的信息响应速率集；解析预先基于每个物联网设备的通信地址所建立的柔性网络，以获取所述柔性网络对应的带宽资源分配信息中的带宽资源分配路径。
在本实施例中，数据传输报错日志在物联网设备120出现数据错传时由物联网设备上报给云计算中心110，信息响应速率集是云计算中心110通过解析每个智能终端的相邻两个数据文本的延时时长得到的。进一步地，柔性网络是指物联网设备所形成的网络拓扑的连接方式和区域组网方式可调，也就是说可以向柔性网络中增加物联网设备或者减少物联网设备，还可以改变柔性网络中已有物联网设备的连接方式和组网方式。
步骤S22，根据所述带宽资源分配路径确定所述柔性网络中的目标拓扑节点；其中，所述拓扑目标节点为所述柔性网络对应的网络拓扑中具有带宽资源分配权限的拓扑节点。
详细地，要实现步骤S22，具体可以执行以下子步骤：通过隐藏所述带宽资源分配路径中相对于具有可追溯性的带宽资源分配记录具有分配权重修正标识的至少一个第一路径节点，提取所述柔性网络对应的带宽资源分配路径中带宽资源占用率不随所述具有分配权重修正标识的至少一个第一路径节点的资源共享行为而调整的至少一个第二路径节点，以作为所述柔性网络中的目标拓扑节点。
步骤S23，以所述目标拓扑节点为局部资源分配网络的带宽分配中心，对所述柔性网络中的每个拓扑节点之间的连接方式和区域组网方式进行重构，得到所述柔性网络对应的多个物联网区域；其中，所述局部资源分配网络为所述柔性网络中的子网络。
步骤S24，获取每个物联网区域中的每个智能终端的用户行为数据，对所述用户行为数据进行解析得到每个物联网区域中的每个智能终端对应的通信优先级。
步骤S25，根据所述通信优先级对每个物联网设备对应的带宽资源进行分配。
详细地，要实现步骤S25，具体可以执行以下子步骤：基于所述通信优先级控制每个物联网区域对应的带宽分配中心对每个物联网区域中的每个物联网设备对应的带宽资源进行分配，使得每个物联网区域中的每个物联网设备在当前时段进行数据传输时所需的第一带宽资源容量与分配给该物联网设备的第二带宽资源容量相同。
可以理解，通过执行上述步骤S21-步骤S25，首先获取物联网设备形成的柔性网络对应的带宽资源分配信息中的带宽资源分配路径，其次根据带宽资源分配路径确定柔性网络中的目标拓扑节点，然后以目标拓扑节点为局部资源分配网络的带宽分配中心对柔性网络中的每个拓扑节点之间的连接方式和区域组网方式进行重构得到柔性网络对应的多个物联网区域，进一步获取每个物联网区域中的每个智能终端的用户行为数据并对用户行为数据进行解析得到每个物联网区域中的每个智能终端对应的通信优先级，最后根据通信优先级对每个物联网设备对应的带宽资源进行分配。如此，能够实现物联网设备的局部带宽资源的分配和调整，从而使得不同区域的物联网设备能够在数据交互时享用充足的带宽资源，避免因带宽资源不足而导致的数据错传现象。
在具体实施过程中，为了确保带宽资源分配的准确性和可靠性，不仅需要考虑智能终端的通信优先级，还需要考虑每个物联网区域中的物联网设备的时间片资源的资源优先级。为实现上述目的，步骤S25所描述的基于所述通信优先级控制每个物联网区域对应的带宽分配中心对每个物联网区域中的每个物联网设备对应的带宽资源进行分配，使得每个物联网区域中的每个物联网设备在当前时段进行数据传输时所需的第一带宽资源容量与分配给该物联网设备的第二带宽资源容量相同，示例性地可以包括以下步骤S251-步骤S255所描述的内容。
步骤S251，提取每个物联网区域中每个通信优先级对应的智能设备的通信线程的时序描述信息，并对所述时序描述信息进行时序描述值提取以得到包括时序描述值及所述时序描述值对应的周期性稳定系数的第一时序数组；根据所述第一时序数组中的数组分布特征进行延时行为判断，对满足设定条件的时序描述信息进行标定，获得标定得到的目标描述信息及所述目标描述信息的标定签名。
步骤S252，通过标定得到的目标描述信息和标定签名，从每个物联网区域对应的区域通信清单中提取待处理的用于对每个物联网区域中的物联网设备的时间片资源的资源优先级进行计算的多个进程参数的参数评价因子，以及不同进程参数之间的时序一致性权重值。
步骤S253，根据确定的所述多个进程参数的参数评价因子以及不同进程参数之间的时序一致性权重值，对所述多个进程参数进行合并，使得合并得到的目标进程参数的参数评价因子小于第一设定值、且合并得到的目标进程参数之间的时序一致性权重值大于第二设定值。
步骤S254，针对每个物联网区域对应的带宽分配中心，将所述目标进程参数加载至所述带宽分配中心对应的线程数据包中，并在所述线程数据包中得到所述带宽分配中心相对于所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备的时间片资源的资源优先级；根据所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备的资源优先级确定所述带宽分配中心对应的物联网区域的带宽延迟列表以及所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备在当前时段内的多个待发送数据包。
步骤S255，基于所述带宽延迟列表确定出所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备对应的用于表征数据包为可延迟处理的第一数据标识以及用于表征数据包为即时处理的第二数据标识；根据所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备在所述第一数据标识下的待发送数据包及其数据容量，确定所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备在所述第二数据标识下的各待发送数据包与所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备在所述第一数据标识下的各待发送数据包之间的匹配度；将所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备在所述第二数据标识下的与在所述第一数据标识下的待发送数据包匹配的待发送数据包设置到所述第一数据标识下；根据所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备在所述第一数据标识下的待发送数据包的数量总和以及数据容量总和确定每个物联网区域中的每个物联网设备在当前时段进行数据传输时所需的第一带宽资源容量，并根据所述第一带宽资源容量控制每个物联网区域对应的带宽分配中心对每个物联网区域中的每个物联网设备对应的带宽资源进行分配。
在应用上述步骤S251-步骤S255所描述的内容时，能够同时考虑智能终端的通信优先级以及每个物联网区域中的物联网设备的时间片资源的资源优先级，进而在进行贷款资源分配的时候能够准确确定每个物联网设备在当前时段进行数据传输时所需的第一带宽资源容量，这样可以确保带宽资源分配的准确性和可靠性。
在一个可能的实现方式中，为了准确、完整地获取带宽资源分配路径，步骤S21所描述的解析预先基于每个物联网设备的通信地址所建立的柔性网络，以获取所述柔性网络对应的带宽资源分配信息中的带宽资源分配路径，进一步地可以包括以下步骤S211-步骤S214所描述的内容。
步骤S211，根据解析得到的所述柔性网络的网络状态参数确定所述柔性网络的网络传输协议对应的第一协议清单列表以及所述柔性网络的数据加密协议对应的第二协议清单列表；其中，所述第一协议清单列表和所述第二协议清单列表分别包括多个不同路径权重的子列表。
步骤S212，在确定所述柔性网络的网络传输协议在所述第一协议清单列表中的其中一个子列表的列表单元分布信息的同时，将所述第二协议清单列表中位于设定数值区间内的最大路径权重的子列表确定为基准子列表。
步骤S213，基于确定出的每个数据传输报错日志的日志文本与每个信息响应速率集之间的指向信息，将所述列表单元分布信息映射到所述基准子列表中以在所述基准子列表中得到与所述列表单元分布信息对应的目标分布信息；通过计算得到的所述列表单元分布信息与所述目标分布信息之间的信息相似度建立所述柔性网络的网络传输协议和所述柔性网络的数据加密协议之间的协议路径映射表。
步骤S214，以所述目标分布信息为参考信息在所述基准子列表中确定出路径分布信息，并基于所述协议路径映射表将所述路径分布信息映射到所述列表单元分布信息所在的子列表以在所述列表单元分布信息所在的子列表中得到所述路径分布信息对应的带宽资源分配信息，根据所述协议路径映射表对应的列表特征提取带宽资源分配信息对应的多个信息段，并基于每个信息段中对应的指向性密钥生成所述带宽资源分配路径。
可以理解，通过上述步骤S211-步骤S214所描述的内容，能够对柔性网络进行全面地解析，从而准确、完整地生成带宽资源分配路径。
在一个具体的实施方式中，为了确保重构得到的多个物联网区域之间的重叠区域最小化以避免后续不同的物联网区域之间出现通信干扰，步骤S23所描述的以所述目标拓扑节点为局部资源分配网络的带宽分配中心，对所述柔性网络中的每个拓扑节点之间的连接方式和区域组网方式进行重构，得到所述柔性网络对应的多个物联网区域，具体可以包括以下步骤S231-步骤S233所描述的内容。
步骤S231，将所述柔性网络中的每个拓扑节点的节点参数和节点位置信息导入到预设列表中。
步骤S232，从所述预设列表中提取每个拓扑节点对应的多维节点特征，并将所述多维节点特征输入预设的k均值聚类模型，以通过所述k均值聚类模型对所述多维节点特征进行识别，得到多个聚类集合。
步骤S233，根据每个聚类集合中的拓扑节点之间的连接方式和区域组网方式计算每个聚类集合的通信覆盖区域的编码信息；判断每两个编码信息之间的重合率是否达到设定概率，若是，则对所述k均值聚类模型的模型参数进行调整并返回通过所述k均值聚类模型对所述多维节点特征进行识别，得到多个聚类集合的步骤，直至每两个编码信息之间的重合率低于所述设定概率；在每两个编码信息之间的重合率低于所述设定概率时根据每个聚类集合得到对应的物联网区域。
在具体实施过程中，通过执行上述步骤S231-步骤S233所描述的内容，能够对聚类得到的聚类集合的通信覆盖区域的重合情况进行分析，从而确保重构得到的多个物联网区域之间的重叠区域最小化以避免后续不同的物联网区域之间出现通信干扰。
可选地，为了准确可靠地确定出每个智能终端对应的通信优先级，为此，步骤S24所描述的获取每个物联网区域中的每个智能终端的用户行为数据，对所述用户行为数据进行解析得到每个物联网区域中的每个智能终端对应的通信优先级，示例性地可以包括以下步骤S241-步骤S244所描述的内容。
步骤S241，提取每个智能终端的用户行为数据的数据类别信息对应的应用程序源码及所述数据类别信息的类别标签；其中，所述类别标签表示所述每个智能终端的用户行为数据的数据类别信息的所属用户行为类别，所述类别标签至少包括：表示所述每个智能终端的用户行为数据的数据类别信息的第一用户行为类别和第二用户行为类别。
步骤S242，确定与所述应用程序源码对应的源码运行轨迹；其中，所述源码运行轨迹中包含有预先配置的运行脚本参数，所述运行脚本参数表示位于所述源码运行轨迹中的目标轨迹区域内且与所述应用程序源码对应的数据类别信息的所属用户行为类别的执行参数。
步骤S243，依据所述应用程序源码和类别标签，在所述源码运行轨迹中查找与所述每个智能终端的用户行为数据的数据识别信息相匹配的目标轨迹节点，并基于匹配系数确定所述目标轨迹节点在所述源码运行轨迹中的轨迹中心度。
步骤S244，将所述轨迹中心度映射到通过每个每个智能终端的用户行为数据的用户行为特征形成的行为特征矩阵中得到每个智能终端对应的通信优先级。
通过应用上述步骤S241-步骤S244，能够准确可靠地确定出每个智能终端对应的通信优先级。
基于上述同样的发明构思，请结合参阅图3，提供了基于5G和云计算的物联网设备处理装置300的功能模块框图，所述物联网设备处理装置300包括：
路径获取模块310，用于获取物联网设备形成的柔性网络对应的带宽资源分配信息中的带宽资源分配路径；
节点确定模块320，用于根据所述带宽资源分配路径确定所述柔性网络中的目标拓扑节点；其中，所述拓扑目标节点为所述柔性网络对应的网络拓扑中具有带宽资源分配权限的拓扑节点；
节点重构模块330，用于以所述目标拓扑节点为局部资源分配网络的带宽分配中心，对所述柔性网络中的每个拓扑节点之间的连接方式和区域组网方式进行重构，得到所述柔性网络对应的多个物联网区域；其中，所述局部资源分配网络为所述柔性网络中的子网络；
数据解析模块340，用于获取每个物联网区域中的每个智能终端的用户行为数据，对所述用户行为数据进行解析得到每个物联网区域中的每个智能终端对应的通信优先级；
资源分配模块350，用于根据所述通信优先级对每个物联网设备对应的带宽资源进行分配。
可选地，路径获取模块310，用于：
采集每个物联网设备的数据传输报错日志及每个智能终端的信息响应速率集；
解析预先基于每个物联网设备的通信地址所建立的柔性网络，以获取所述柔性网络对应的带宽资源分配信息中的带宽资源分配路径。
可选地，路径获取模块310，进一步用于：
解析预先基于每个物联网设备的通信地址所建立的柔性网络，以获取所述柔性网络对应的带宽资源分配信息中的带宽资源分配路径，包括：
根据解析得到的所述柔性网络的网络状态参数确定所述柔性网络的网络传输协议对应的第一协议清单列表以及所述柔性网络的数据加密协议对应的第二协议清单列表；其中，所述第一协议清单列表和所述第二协议清单列表分别包括多个不同路径权重的子列表；
在确定所述柔性网络的网络传输协议在所述第一协议清单列表中的其中一个子列表的列表单元分布信息的同时，将所述第二协议清单列表中位于设定数值区间内的最大路径权重的子列表确定为基准子列表；
基于确定出的每个数据传输报错日志的日志文本与每个信息响应速率集之间的指向信息，将所述列表单元分布信息映射到所述基准子列表中以在所述基准子列表中得到与所述列表单元分布信息对应的目标分布信息；通过计算得到的所述列表单元分布信息与所述目标分布信息之间的信息相似度建立所述柔性网络的网络传输协议和所述柔性网络的数据加密协议之间的协议路径映射表；
以所述目标分布信息为参考信息在所述基准子列表中确定出路径分布信息，并基于所述协议路径映射表将所述路径分布信息映射到所述列表单元分布信息所在的子列表以在所述列表单元分布信息所在的子列表中得到所述路径分布信息对应的带宽资源分配信息，根据所述协议路径映射表对应的列表特征提取带宽资源分配信息对应的多个信息段，并基于每个信息段中对应的指向性密钥生成所述带宽资源分配路径。
可选地，节点确定模块320，用于：
通过隐藏所述带宽资源分配路径中相对于具有可追溯性的带宽资源分配记录具有分配权重修正标识的至少一个第一路径节点，提取所述柔性网络对应的带宽资源分配路径中带宽资源占用率不随所述具有分配权重修正标识的至少一个第一路径节点的资源共享行为而调整的至少一个第二路径节点，以作为所述柔性网络中的目标拓扑节点。
可选地，资源分配模块350，用于：
基于所述通信优先级控制每个物联网区域对应的带宽分配中心对每个物联网区域中的每个物联网设备对应的带宽资源进行分配，使得每个物联网区域中的每个物联网设备在当前时段进行数据传输时所需的第一带宽资源容量与分配给该物联网设备的第二带宽资源容量相同。
可选地，资源分配模块350，进一步用于：
提取每个物联网区域中每个通信优先级对应的智能设备的通信线程的时序描述信息，并对所述时序描述信息进行时序描述值提取以得到包括时序描述值及所述时序描述值对应的周期性稳定系数的第一时序数组；根据所述第一时序数组中的数组分布特征进行延时行为判断，对满足设定条件的时序描述信息进行标定，获得标定得到的目标描述信息及所述目标描述信息的标定签名；
通过标定得到的目标描述信息和标定签名，从每个物联网区域对应的区域通信清单中提取待处理的用于对每个物联网区域中的物联网设备的时间片资源的资源优先级进行计算的多个进程参数的参数评价因子，以及不同进程参数之间的时序一致性权重值；
根据确定的所述多个进程参数的参数评价因子以及不同进程参数之间的时序一致性权重值，对所述多个进程参数进行合并，使得合并得到的目标进程参数的参数评价因子小于第一设定值、且合并得到的目标进程参数之间的时序一致性权重值大于第二设定值；
针对每个物联网区域对应的带宽分配中心，将所述目标进程参数加载至所述带宽分配中心对应的线程数据包中，并在所述线程数据包中得到所述带宽分配中心相对于所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备的时间片资源的资源优先级；根据所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备的资源优先级确定所述带宽分配中心对应的物联网区域的带宽延迟列表以及所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备在当前时段内的多个待发送数据包；
基于所述带宽延迟列表确定出所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备对应的用于表征数据包为可延迟处理的第一数据标识以及用于表征数据包为即时处理的第二数据标识；根据所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备在所述第一数据标识下的待发送数据包及其数据容量，确定所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备在所述第二数据标识下的各待发送数据包与所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备在所述第一数据标识下的各待发送数据包之间的匹配度；将所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备在所述第二数据标识下的与在所述第一数据标识下的待发送数据包匹配的待发送数据包设置到所述第一数据标识下；根据所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备在所述第一数据标识下的待发送数据包的数量总和以及数据容量总和确定每个物联网区域中的每个物联网设备在当前时段进行数据传输时所需的第一带宽资源容量，并根据所述第一带宽资源容量控制每个物联网区域对应的带宽分配中心对每个物联网区域中的每个物联网设备对应的带宽资源进行分配。
可选地，节点重构模块330，用于：
将所述柔性网络中的每个拓扑节点的节点参数和节点位置信息导入到预设列表中；
从所述预设列表中提取每个拓扑节点对应的多维节点特征，并将所述多维节点特征输入预设的k均值聚类模型，以通过所述k均值聚类模型对所述多维节点特征进行识别，得到多个聚类集合；
根据每个聚类集合中的拓扑节点之间的连接方式和区域组网方式计算每个聚类集合的通信覆盖区域的编码信息；判断每两个编码信息之间的重合率是否达到设定概率，若是，则对所述k均值聚类模型的模型参数进行调整并返回通过所述k均值聚类模型对所述多维节点特征进行识别，得到多个聚类集合的步骤，直至每两个编码信息之间的重合率低于所述设定概率；在每两个编码信息之间的重合率低于所述设定概率时根据每个聚类集合得到对应的物联网区域。
可选地，数据解析模块340，用于：
提取每个智能终端的用户行为数据的数据类别信息对应的应用程序源码及所述数据类别信息的类别标签；其中，所述类别标签表示所述每个智能终端的用户行为数据的数据类别信息的所属用户行为类别，所述类别标签至少包括：表示所述每个智能终端的用户行为数据的数据类别信息的第一用户行为类别和第二用户行为类别；
确定与所述应用程序源码对应的源码运行轨迹；其中，所述源码运行轨迹中包含有预先配置的运行脚本参数，所述运行脚本参数表示位于所述源码运行轨迹中的目标轨迹区域内且与所述应用程序源码对应的数据类别信息的所属用户行为类别的执行参数；
依据所述应用程序源码和类别标签，在所述源码运行轨迹中查找与所述每个智能终端的用户行为数据的数据识别信息相匹配的目标轨迹节点，并基于匹配系数确定所述目标轨迹节点在所述源码运行轨迹中的轨迹中心度；
将所述轨迹中心度映射到通过每个每个智能终端的用户行为数据的用户行为特征形成的行为特征矩阵中得到每个智能终端对应的通信优先级。
基于上述同样的发明构思，还提供了一种基于5G和云计算的物联网设备处理系统，所述系统包括互相之间通信的云计算中心、多个物联网设备和多个智能终端；所述云计算中心用于：
获取物联网设备形成的柔性网络对应的带宽资源分配信息中的带宽资源分配路径；
根据所述带宽资源分配路径确定所述柔性网络中的目标拓扑节点；其中，所述拓扑目标节点为所述柔性网络对应的网络拓扑中具有带宽资源分配权限的拓扑节点；
以所述目标拓扑节点为局部资源分配网络的带宽分配中心，对所述柔性网络中的每个拓扑节点之间的连接方式和区域组网方式进行重构，得到所述柔性网络对应的多个物联网区域；其中，所述局部资源分配网络为所述柔性网络中的子网络；
获取每个物联网区域中的每个智能终端的用户行为数据，对所述用户行为数据进行解析得到每个物联网区域中的每个智能终端对应的通信优先级；
根据所述通信优先级对每个物联网设备对应的带宽资源进行分配。
可选地，所述云计算中心用于：
采集每个物联网设备的数据传输报错日志及每个智能终端的信息响应速率集；
解析预先基于每个物联网设备的通信地址所建立的柔性网络，以获取所述柔性网络对应的带宽资源分配信息中的带宽资源分配路径。
可选地，所述云计算中心用于：
解析预先基于每个物联网设备的通信地址所建立的柔性网络，以获取所述柔性网络对应的带宽资源分配信息中的带宽资源分配路径，包括：
根据解析得到的所述柔性网络的网络状态参数确定所述柔性网络的网络传输协议对应的第一协议清单列表以及所述柔性网络的数据加密协议对应的第二协议清单列表；其中，所述第一协议清单列表和所述第二协议清单列表分别包括多个不同路径权重的子列表；
在确定所述柔性网络的网络传输协议在所述第一协议清单列表中的其中一个子列表的列表单元分布信息的同时，将所述第二协议清单列表中位于设定数值区间内的最大路径权重的子列表确定为基准子列表；
基于确定出的每个数据传输报错日志的日志文本与每个信息响应速率集之间的指向信息，将所述列表单元分布信息映射到所述基准子列表中以在所述基准子列表中得到与所述列表单元分布信息对应的目标分布信息；通过计算得到的所述列表单元分布信息与所述目标分布信息之间的信息相似度建立所述柔性网络的网络传输协议和所述柔性网络的数据加密协议之间的协议路径映射表；
以所述目标分布信息为参考信息在所述基准子列表中确定出路径分布信息，并基于所述协议路径映射表将所述路径分布信息映射到所述列表单元分布信息所在的子列表以在所述列表单元分布信息所在的子列表中得到所述路径分布信息对应的带宽资源分配信息，根据所述协议路径映射表对应的列表特征提取带宽资源分配信息对应的多个信息段，并基于每个信息段中对应的指向性密钥生成所述带宽资源分配路径。
可选地，所述云计算中心用于：
通过隐藏所述带宽资源分配路径中相对于具有可追溯性的带宽资源分配记录具有分配权重修正标识的至少一个第一路径节点，提取所述柔性网络对应的带宽资源分配路径中带宽资源占用率不随所述具有分配权重修正标识的至少一个第一路径节点的资源共享行为而调整的至少一个第二路径节点，以作为所述柔性网络中的目标拓扑节点。
可选地，所述云计算中心用于：
基于所述通信优先级控制每个物联网区域对应的带宽分配中心对每个物联网区域中的每个物联网设备对应的带宽资源进行分配，使得每个物联网区域中的每个物联网设备在当前时段进行数据传输时所需的第一带宽资源容量与分配给该物联网设备的第二带宽资源容量相同。
可选地，所述云计算中心用于：
提取每个物联网区域中每个通信优先级对应的智能设备的通信线程的时序描述信息，并对所述时序描述信息进行时序描述值提取以得到包括时序描述值及所述时序描述值对应的周期性稳定系数的第一时序数组；根据所述第一时序数组中的数组分布特征进行延时行为判断，对满足设定条件的时序描述信息进行标定，获得标定得到的目标描述信息及所述目标描述信息的标定签名；
通过标定得到的目标描述信息和标定签名，从每个物联网区域对应的区域通信清单中提取待处理的用于对每个物联网区域中的物联网设备的时间片资源的资源优先级进行计算的多个进程参数的参数评价因子，以及不同进程参数之间的时序一致性权重值；
根据确定的所述多个进程参数的参数评价因子以及不同进程参数之间的时序一致性权重值，对所述多个进程参数进行合并，使得合并得到的目标进程参数的参数评价因子小于第一设定值、且合并得到的目标进程参数之间的时序一致性权重值大于第二设定值；
针对每个物联网区域对应的带宽分配中心，将所述目标进程参数加载至所述带宽分配中心对应的线程数据包中，并在所述线程数据包中得到所述带宽分配中心相对于所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备的时间片资源的资源优先级；根据所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备的资源优先级确定所述带宽分配中心对应的物联网区域的带宽延迟列表以及所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备在当前时段内的多个待发送数据包；
基于所述带宽延迟列表确定出所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备对应的用于表征数据包为可延迟处理的第一数据标识以及用于表征数据包为即时处理的第二数据标识；根据所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备在所述第一数据标识下的待发送数据包及其数据容量，确定所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备在所述第二数据标识下的各待发送数据包与所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备在所述第一数据标识下的各待发送数据包之间的匹配度；将所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备在所述第二数据标识下的与在所述第一数据标识下的待发送数据包匹配的待发送数据包设置到所述第一数据标识下；根据所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备在所述第一数据标识下的待发送数据包的数量总和以及数据容量总和确定每个物联网区域中的每个物联网设备在当前时段进行数据传输时所需的第一带宽资源容量，并根据所述第一带宽资源容量控制每个物联网区域对应的带宽分配中心对每个物联网区域中的每个物联网设备对应的带宽资源进行分配。
可选地，所述云计算中心用于：
将所述柔性网络中的每个拓扑节点的节点参数和节点位置信息导入到预设列表中；
从所述预设列表中提取每个拓扑节点对应的多维节点特征，并将所述多维节点特征输入预设的k均值聚类模型，以通过所述k均值聚类模型对所述多维节点特征进行识别，得到多个聚类集合；
根据每个聚类集合中的拓扑节点之间的连接方式和区域组网方式计算每个聚类集合的通信覆盖区域的编码信息；判断每两个编码信息之间的重合率是否达到设定概率，若是，则对所述k均值聚类模型的模型参数进行调整并返回通过所述k均值聚类模型对所述多维节点特征进行识别，得到多个聚类集合的步骤，直至每两个编码信息之间的重合率低于所述设定概率；在每两个编码信息之间的重合率低于所述设定概率时根据每个聚类集合得到对应的物联网区域。
可选地，所述云计算中心用于：
提取每个智能终端的用户行为数据的数据类别信息对应的应用程序源码及所述数据类别信息的类别标签；其中，所述类别标签表示所述每个智能终端的用户行为数据的数据类别信息的所属用户行为类别，所述类别标签至少包括：表示所述每个智能终端的用户行为数据的数据类别信息的第一用户行为类别和第二用户行为类别；
确定与所述应用程序源码对应的源码运行轨迹；其中，所述源码运行轨迹中包含有预先配置的运行脚本参数，所述运行脚本参数表示位于所述源码运行轨迹中的目标轨迹区域内且与所述应用程序源码对应的数据类别信息的所属用户行为类别的执行参数；
依据所述应用程序源码和类别标签，在所述源码运行轨迹中查找与所述每个智能终端的用户行为数据的数据识别信息相匹配的目标轨迹节点，并基于匹配系数确定所述目标轨迹节点在所述源码运行轨迹中的轨迹中心度；
将所述轨迹中心度映射到通过每个每个智能终端的用户行为数据的用户行为特征形成的行为特征矩阵中得到每个智能终端对应的通信优先级。
在上述基础上，请结合参阅图4，提供一种云计算中心110，包括：处理器111，以及与处理器111连接的内存112和网络接口113。所述网络接口113与云计算中心110中的非易失性存储器114连接。所述处理器111在运行时通过所述网络接口113从所述非易失性存储器114中调取计算机程序，并通过所述内存112运行所述计算机程序，以执行上述的方法。
进一步地，提供了一种计算机设备可读存储介质，所述计算机设备可读存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在云计算中心110的内存112中运行时实现上述的方法。
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，对于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，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于5G和云计算的物联网设备处理方法，其特征在于，应用于云计算中心，所述方法包括：
获取物联网设备形成的柔性网络对应的带宽资源分配信息中的带宽资源分配路径；
根据所述带宽资源分配路径确定所述柔性网络中的目标拓扑节点；其中，所述拓扑目标节点为所述柔性网络对应的网络拓扑中具有带宽资源分配权限的拓扑节点；
以所述目标拓扑节点为局部资源分配网络的带宽分配中心，对所述柔性网络中的每个拓扑节点之间的连接方式和区域组网方式进行重构，得到所述柔性网络对应的多个物联网区域；其中，所述局部资源分配网络为所述柔性网络中的子网络；
获取每个物联网区域中的每个智能终端的用户行为数据，对所述用户行为数据进行解析得到每个物联网区域中的每个智能终端对应的通信优先级；
根据所述通信优先级对每个物联网设备对应的带宽资源进行分配；
其中，以所述目标拓扑节点为局部资源分配网络的带宽分配中心，对所述柔性网络中的每个拓扑节点之间的连接方式和区域组网方式进行重构，得到所述柔性网络对应的多个物联网区域，包括：
将所述柔性网络中的每个拓扑节点的节点参数和节点位置信息导入到预设列表中；
从所述预设列表中提取每个拓扑节点对应的多维节点特征，并将所述多维节点特征输入预设的k均值聚类模型，以通过所述k均值聚类模型对所述多维节点特征进行识别，得到多个聚类集合；
根据每个聚类集合中的拓扑节点之间的连接方式和区域组网方式计算每个聚类集合的通信覆盖区域的编码信息；判断每两个编码信息之间的重合率是否达到设定概率，若是，则对所述k均值聚类模型的模型参数进行调整并返回通过所述k均值聚类模型对所述多维节点特征进行识别，得到多个聚类集合的步骤，直至每两个编码信息之间的重合率低于所述设定概率；在每两个编码信息之间的重合率低于所述设定概率时根据每个聚类集合得到对应的物联网区域。
2.根据权利要求1所述的物联网设备处理方法，其特征在于，所述获取物联网设备形成的柔性网络对应的带宽资源分配信息中的带宽资源分配路径，包括：
采集每个物联网设备的数据传输报错日志及每个智能终端的信息响应速率集；
解析预先基于每个物联网设备的通信地址所建立的柔性网络，以获取所述柔性网络对应的带宽资源分配信息中的带宽资源分配路径。
3.根据权利要求2所述的物联网设备处理方法，其特征在于，解析预先基于每个物联网设备的通信地址所建立的柔性网络，以获取所述柔性网络对应的带宽资源分配信息中的带宽资源分配路径，包括：
根据解析得到的所述柔性网络的网络状态参数确定所述柔性网络的网络传输协议对应的第一协议清单列表以及所述柔性网络的数据加密协议对应的第二协议清单列表；其中，所述第一协议清单列表和所述第二协议清单列表分别包括多个不同路径权重的子列表；
在确定所述柔性网络的网络传输协议在所述第一协议清单列表中的其中一个子列表的列表单元分布信息的同时，将所述第二协议清单列表中位于设定数值区间内的最大路径权重的子列表确定为基准子列表；
基于确定出的每个数据传输报错日志的日志文本与每个信息响应速率集之间的指向信息，将所述列表单元分布信息映射到所述基准子列表中以在所述基准子列表中得到与所述列表单元分布信息对应的目标分布信息；通过计算得到的所述列表单元分布信息与所述目标分布信息之间的信息相似度建立所述柔性网络的网络传输协议和所述柔性网络的数据加密协议之间的协议路径映射表；
以所述目标分布信息为参考信息在所述基准子列表中确定出路径分布信息，并基于所述协议路径映射表将所述路径分布信息映射到所述列表单元分布信息所在的子列表以在所述列表单元分布信息所在的子列表中得到所述路径分布信息对应的带宽资源分配信息，根据所述协议路径映射表对应的列表特征提取带宽资源分配信息对应的多个信息段，并基于每个信息段中对应的指向性密钥生成所述带宽资源分配路径。
4.根据权利要求3所述的物联网设备处理方法，其特征在于，所述根据所述带宽资源分配路径确定所述柔性网络中的目标拓扑节点，包括：
通过隐藏所述带宽资源分配路径中相对于具有可追溯性的带宽资源分配记录具有分配权重修正标识的至少一个第一路径节点，提取所述柔性网络对应的带宽资源分配路径中带宽资源占用率不随所述具有分配权重修正标识的至少一个第一路径节点的资源共享行为而调整的至少一个第二路径节点，以作为所述柔性网络中的目标拓扑节点。
5.根据权利要求4所述的物联网设备处理方法，其特征在于，所述根据所述通信优先级对每个物联网设备对应的带宽资源进行分配，包括：
基于所述通信优先级控制每个物联网区域对应的带宽分配中心对每个物联网区域中的每个物联网设备对应的带宽资源进行分配，使得每个物联网区域中的每个物联网设备在当前时段进行数据传输时所需的第一带宽资源容量与分配给该物联网设备的第二带宽资源容量相同。
6.根据权利要求5所述的物联网设备处理方法，其特征在于，所述基于所述通信优先级控制每个物联网区域对应的带宽分配中心对每个物联网区域中的每个物联网设备对应的带宽资源进行分配，包括：
提取每个物联网区域中每个通信优先级对应的智能设备的通信线程的时序描述信息，并对所述时序描述信息进行时序描述值提取以得到包括时序描述值及所述时序描述值对应的周期性稳定系数的第一时序数组；根据所述第一时序数组中的数组分布特征进行延时行为判断，对满足设定条件的时序描述信息进行标定，获得标定得到的目标描述信息及所述目标描述信息的标定签名；
通过标定得到的目标描述信息和标定签名，从每个物联网区域对应的区域通信清单中提取待处理的用于对每个物联网区域中的物联网设备的时间片资源的资源优先级进行计算的多个进程参数的参数评价因子，以及不同进程参数之间的时序一致性权重值；
根据确定的所述多个进程参数的参数评价因子以及不同进程参数之间的时序一致性权重值，对所述多个进程参数进行合并，使得合并得到的目标进程参数的参数评价因子小于第一设定值、且合并得到的目标进程参数之间的时序一致性权重值大于第二设定值；
针对每个物联网区域对应的带宽分配中心，将所述目标进程参数加载至所述带宽分配中心对应的线程数据包中，并在所述线程数据包中得到所述带宽分配中心相对于所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备的时间片资源的资源优先级；根据所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备的资源优先级确定所述带宽分配中心对应的物联网区域的带宽延迟列表以及所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备在当前时段内的多个待发送数据包；
基于所述带宽延迟列表确定出所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备对应的用于表征数据包为可延迟处理的第一数据标识以及用于表征数据包为即时处理的第二数据标识；根据所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备在所述第一数据标识下的待发送数据包及其数据容量，确定所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备在所述第二数据标识下的各待发送数据包与所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备在所述第一数据标识下的各待发送数据包之间的匹配度；将所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备在所述第二数据标识下的与在所述第一数据标识下的待发送数据包匹配的待发送数据包设置到所述第一数据标识下；根据所述带宽分配中心对应的每个目标物联网设备在所述第一数据标识下的待发送数据包的数量总和以及数据容量总和确定每个物联网区域中的每个物联网设备在当前时段进行数据传输时所需的第一带宽资源容量，并根据所述第一带宽资源容量控制每个物联网区域对应的带宽分配中心对每个物联网区域中的每个物联网设备对应的带宽资源进行分配。
7.一种云计算中心，其特征在于，所述云计算中心用于：
获取物联网设备形成的柔性网络对应的带宽资源分配信息中的带宽资源分配路径；
根据所述带宽资源分配路径确定所述柔性网络中的目标拓扑节点；其中，所述拓扑目标节点为所述柔性网络对应的网络拓扑中具有带宽资源分配权限的拓扑节点；
以所述目标拓扑节点为局部资源分配网络的带宽分配中心，对所述柔性网络中的每个拓扑节点之间的连接方式和区域组网方式进行重构，得到所述柔性网络对应的多个物联网区域；其中，所述局部资源分配网络为所述柔性网络中的子网络；
获取每个物联网区域中的每个智能终端的用户行为数据，对所述用户行为数据进行解析得到每个物联网区域中的每个智能终端对应的通信优先级；
根据所述通信优先级对每个物联网设备对应的带宽资源进行分配；
其中，以所述目标拓扑节点为局部资源分配网络的带宽分配中心，对所述柔性网络中的每个拓扑节点之间的连接方式和区域组网方式进行重构，得到所述柔性网络对应的多个物联网区域，包括：
将所述柔性网络中的每个拓扑节点的节点参数和节点位置信息导入到预设列表中；
从所述预设列表中提取每个拓扑节点对应的多维节点特征，并将所述多维节点特征输入预设的k均值聚类模型，以通过所述k均值聚类模型对所述多维节点特征进行识别，得到多个聚类集合；
根据每个聚类集合中的拓扑节点之间的连接方式和区域组网方式计算每个聚类集合的通信覆盖区域的编码信息；判断每两个编码信息之间的重合率是否达到设定概率，若是，则对所述k均值聚类模型的模型参数进行调整并返回通过所述k均值聚类模型对所述多维节点特征进行识别，得到多个聚类集合的步骤，直至每两个编码信息之间的重合率低于所述设定概率；在每两个编码信息之间的重合率低于所述设定概率时根据每个聚类集合得到对应的物联网区域。
8.一种云计算中心，其特征在于，包括：
处理器，以及
与处理器连接的内存和网络接口；
所述网络接口与云计算中心中的非易失性存储器连接；
所述处理器在运行时通过所述网络接口从所述非易失性存储器中调取计算机程序，并通过所述内存运行所述计算机程序，以执行上述权利要求1-6任一项所述的方法。
9.一种计算机设备可读存储介质，其特征在于，所述计算机设备可读存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在云计算中心的内存中运行时实现上述权利要求1-6任一项所述的方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113364617B (zh) * 2021-06-02 2022-06-03 深圳市优标检测技术有限公司 一种物联网检测设备的信息采集方法
CN113691553B (zh) * 2021-08-31 2022-12-20 正元地理信息集团股份有限公司 一种市政管网物联网统一接入的方法、终端、系统和存储介质
CN114598719A (zh) * 2021-09-06 2022-06-07 广东东华发思特软件有限公司 智慧城市物联事件管理方法、装置及可读介质
CN113905066B (zh) * 2021-09-15 2024-04-09 中电科新型智慧城市研究院有限公司 物联网的组网方法、物联网的组网装置及电子设备
CN114265824B (zh) * 2021-12-27 2022-07-01 众和空间(北京)科技有限责任公司 一种基于映射文件的物联网设备集成方法
CN116667475B (zh) * 2023-03-13 2024-05-07 深圳库博能源科技有限公司 一种基于云计算的储能管理系统及方法
CN117201417B (zh) * 2023-11-02 2024-01-26 江苏鑫埭信息科技有限公司 基于动态优先级的多用户通讯管控方法及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103379034A (zh) * 2012-04-19 2013-10-30 中兴通讯股份有限公司 一种用于ptn网络抗多次断纤的链路容量规划方法及装置
CN106598733A (zh) * 2016-12-08 2017-04-26 南京航空航天大学 一种云计算能耗关键的三维度虚拟资源调度方法
CN110446122A (zh) * 2019-05-31 2019-11-12 广东电网有限责任公司 一种光纤无线融合网络跨域协同资源分配方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102298369A (zh) * 2011-06-20 2011-12-28 郭松 设备数据比对转换系统
KR102122487B1 (ko) * 2014-07-14 2020-06-12 삼성전자주식회사 다수의 전자 장치들의 기능 실행 방법 및 장치
CN105991712B (zh) * 2015-02-12 2019-03-15 林琳 一种网络加速装置
CN106656555A (zh) * 2016-10-15 2017-05-10 黄林果 一种云计算系统的服务资源动态调节方法
CN106658736A (zh) * 2016-10-25 2017-05-10 上海电机学院 一种基于lte技术的物联网上行链路资源分配方法
CN110048905B (zh) * 2019-03-26 2021-01-15 清华大学 物联网设备通信模式识别方法及装置
CN111314144B (zh) * 2020-02-23 2021-02-26 深圳市筑泰防务智能科技有限公司 通信数据处理方法、装置及数据处理终端

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103379034A (zh) * 2012-04-19 2013-10-30 中兴通讯股份有限公司 一种用于ptn网络抗多次断纤的链路容量规划方法及装置
CN106598733A (zh) * 2016-12-08 2017-04-26 南京航空航天大学 一种云计算能耗关键的三维度虚拟资源调度方法
CN110446122A (zh) * 2019-05-31 2019-11-12 广东电网有限责任公司 一种光纤无线融合网络跨域协同资源分配方法

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