CN114518963B - 一种面向机载端系统的边缘信息协同处理方法及系统 - Google Patents

一种面向机载端系统的边缘信息协同处理方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN114518963B
CN114518963B CN202210417931.6A CN202210417931A CN114518963B CN 114518963 B CN114518963 B CN 114518963B CN 202210417931 A CN202210417931 A CN 202210417931A CN 114518963 B CN114518963 B CN 114518963B
Authority
CN
China
Prior art keywords
system node
data
machine
end system
sensor
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202210417931.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114518963A (zh
Inventor
罗庆
孙智孝
王欣雨
王晨光
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenyang Aircraft Design and Research Institute Aviation Industry of China AVIC
Original Assignee
Shenyang Aircraft Design and Research Institute Aviation Industry of China AVIC
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenyang Aircraft Design and Research Institute Aviation Industry of China AVIC filed Critical Shenyang Aircraft Design and Research Institute Aviation Industry of China AVIC
Priority to CN202210417931.6A priority Critical patent/CN114518963B/zh
Publication of CN114518963A publication Critical patent/CN114518963A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114518963B publication Critical patent/CN114518963B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5061—Partitioning or combining of resources

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)
  • Feedback Control In General (AREA)

Abstract

本申请涉及一种面向机载端系统的边缘信息协同处理方法及系统，属于机载设备设计领域。该方法包括步骤S1、根据飞机当前任务和物理状态，确定需要获知的参数；步骤S2、基于参数需求，确定用于进行数据采集的机载传感器；步骤S3、获取机内各端系统节点的工作状态数据，基于预置的机内各域任务模型确定各端系统节点的协同处理方案，其中，所述机内各域任务模型指示了与机内智能中心连接的各端系统节点的计算任务的分配依据，所述计算任务包括指示各所述端系统节点直接获取各机载传感器的数据，并对所述数据进行预处理；步骤S4、获取由各所述端系统节点预处理后的传感器数据。本申请提升了整机数据处理效率，节约了相应的数据通信资源。

Description

一种面向机载端系统的边缘信息协同处理方法及系统
技术领域
本申请属于机载设备设计领域，特别涉及一种面向机载端系统的边缘信息协同处理方法，是一种用于与飞机配合或装到飞机上的设备。
背景技术
未来海、陆、空、天不同领域的数字化装备，将通过通信互连技术，构建成一个庞大的物联网络。针对这样的需求，在航空装备领域，为了保证不同领域、不同任务层级的数字化装备能够顺利的完成组网、资源分配、协同计算等服务，并满足各种类型的任务需求，需要研究相应的体系架构和工作模式。
当前飞机内部各类分系统（发动机、飞控、机电、武器、任务等）的状态以及运行数据会被全部发送到机内核心处理计算机进行实时处理，在未来任务丰富、物联网络庞大的背景下，这种处理架构将给机载处理系统带来极大的计算和通讯负荷，进而影响到飞机正常任务执行的实时性。
发明内容
为了解决上述问题，本申请提供了一种面向机载端系统的边缘信息协同处理方法及系统，通过设计端系统节点来预处理传感器采集的数据，从而降低机内核心处理计算机的计算负担。
本申请第一方面提供了一种面向机载端系统的边缘信息协同处理方法，主要包括：步骤S1、根据飞机当前任务和物理状态，确定需要获知的参数；步骤S2、基于参数需求，确定用于进行数据采集的机载传感器；步骤S3、获取机内各端系统节点的工作状态数据，基于预置的机内各域任务模型确定各端系统节点的协同处理方案，其中，所述机内各域任务模型指示了与机内智能中心连接的各端系统节点的计算任务的分配依据，所述计算任务包括指示各所述端系统节点直接获取各机载传感器的数据，并对所述数据进行预处理；步骤S4、获取由各所述端系统节点预处理后的传感器数据。
优选的是，步骤S3中，通过在机内智能中心上建立各端系统节点的数字映像，来获取机内各端系统节点的工作状态数据。
优选的是，步骤S3进一步包括根据机内各端系统节点的工作状态实时调节各端系统节点的协同处理方案。
优选的是，步骤S3之前，进一步包括将所有传感器采用统一的四元组构建RDF模型，所述RDF模型表示为：RDF Machine={ URI，Operation，Config，State }，每一个四元组表示一个资源描述，其中，URI表示该传感器在网络中的地址，State表示该传感器的状态，Operation表示对设备查询、修改或者更新操作，Config表示传感器的可配置部分。
本申请第二方面提供了一种面向机载端系统的边缘信息协同处理系统，主要包括：参数需求确定模块，用于根据飞机当前任务和物理状态，确定需要获知的参数；传感器分配模块，用于基于参数需求，确定用于进行数据采集的机载传感器；端系统节点计算分配模块，用于获取机内各端系统节点的工作状态数据，基于预置的机内各域任务模型确定各端系统节点的协同处理方案，其中，所述机内各域任务模型指示了与机内智能中心连接的各端系统节点的计算任务的分配依据，所述计算任务包括指示各所述端系统节点直接获取各机载传感器的数据，并对所述数据进行预处理；数据接收模块，用于获取由各所述端系统节点预处理后的传感器数据。
优选的是，所述端系统节点计算分配模块包括监控单元，所述监控单元通过在机内智能中心上建立各端系统节点的数字映像，来获取机内各端系统节点的工作状态数据。
优选的是，所述端系统节点计算分配模块包括调整单元，用于根据机内各端系统节点的工作状态实时调节各端系统节点的协同处理方案。
优选的是，所有传感器采用统一的四元组构建RDF模型，所述RDF模型表示为：RDFMachine={ URI，Operation，Config，State }，每一个四元组表示一个资源描述，其中，URI表示该传感器在网络中的地址，State表示该传感器的状态，Operation表示对设备查询、修改或者更新操作，Config表示传感器的可配置部分。
优选的是，所述传感器包括软件定义传感器，所述软件定义传感器用于根据用户需求定义感知物理量，并定义传感器采集物理量的感知参数。
本申请提升了整机数据处理效率，节约了相应的数据通信资源。
附图说明
图1为本申请面向机载端系统的边缘信息协同处理方法的一优选实施例的流程图。
具体实施方式
为使本申请实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施方式中的附图，对本申请实施方式中的技术方案进行更加详细的描述。在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施方式是本申请一部分实施方式，而不是全部的实施方式。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。基于本申请中的实施方式，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本申请保护的范围。下面结合附图对本申请的实施方式进行详细说明。
本申请第一方面提供了一种面向机载端系统的边缘信息协同处理方法，如图1所示，主要包括：步骤S1、根据飞机当前任务和物理状态，确定需要获知的参数；步骤S2、基于参数需求，确定用于进行数据采集的机载传感器；步骤S3、获取机内各端系统节点的工作状态数据，基于预置的机内各域任务模型确定各端系统节点的协同处理方案，其中，所述机内各域任务模型指示了与机内智能中心连接的各端系统节点的计算任务的分配依据，所述计算任务包括指示各所述端系统节点直接获取各机载传感器的数据，并对所述数据进行预处理；步骤S4、获取由各所述端系统节点预处理后的传感器数据。
本申请通过步骤S3在信息空间生成适应飞机内不同任务域（航电、机电、飞控）处理类型的运行模型；采用基于软件定义的节点自组织与适应技术，有效实现机内不同域中微处理系统节点的信息协同处理。
本申请关键技术点在于在飞机上设置了多个端系统节点，作为与机内智能中心相连的微处理系统节点，其被构造成用来辅助机内智能中心进行数据处理。具体的，机内智能中心向端系统节点处的边缘计算组件发送任务，由边缘计算组件根据任务需要向传感器发出数据采集命令；之后传感器将采集到的数据汇聚到边缘计算组件部分，由边缘计算组件做预处理，最后将预处理结果发送到机内智能中心。
本申请定义层次化的面向端系统节点的边缘信息协同处理基本结构，自顶向下分别为定义层、协同层、融合层和连接层，在软件定义技术的支持下逐层实现对应的功能，且自下而上实现多元感知信息融合
在一些可选实施方式中，步骤S3中，通过在机内智能中心上建立各端系统节点的数字映像，来获取机内各端系统节点的工作状态数据。
该实施例在机载微处理系统节点多元感知数据融合的支持下，在机内智能中心上建立机内微处理系统节点，即端系统节点的数字映像，实时反映微处理系统节点的状态变化。并基于事先建立好的机内各域任务模型，采用基于模板的动态生成技术，形成分散式计算的初步方案。并可通过微处理系统节点的实时状态监控，实时的适应调整分散式计算方案，达到整个计算方案的最优化效果。
在一些可选实施方式中，步骤S3之前，进一步包括将所有传感器采用统一的四元组构建RDF模型，所述RDF模型表示为：RDF Machine={ URI，Operation，Config，State }，每一个四元组表示一个资源描述，其中，URI表示该传感器在网络中的地址，State表示该传感器的状态，Operation表示对设备查询、修改或者更新操作，Config表示传感器的可配置部分。
需要说明的是，本申请在步骤S2中进行了传感器的分配，在步骤S3中进行了端系统节点的分配，这就需要提前构建一套通信方案，使得不同节点能够处理不同传感器的数据。因此，本申请需要将网络数据统一化的边缘端系统节点进行互连与汇聚，主要包括以下三方面。
首先经过对机载边缘信息协同处理系统所涉及的异构端系统节点的数据格式、数据语义、数据尺度等特性进行分析，设计基于XML的机载边缘信息协同处理系统的统一数据描述方式。并在网络数据统一化的基础上，基于RESTful Web Service，利用HTTP，XML，REST等技术，设计异构端系统节点统一接口定义CUI，标准化从端系统节点、边缘网关、机载核心处理计算机（机内智能中心）之间的信息流。
其次，针对整个边缘信息协同处理系统中不同对象的特性，采用软件定义的节点自组织与适应技术，分别设计软件定义传感器、软件定义计算、软件定义网络的方法。其中，软件定义传感器可以根据用户需求定义感知声音、振动、光线、电磁活动、温度等多种物理量，并定义传感器采集物理量的频率、精度、时间段等感知参数。软件定义计算，一方面根据飞机当前的任务状态和物理状态，分析诊断这些问题都需要哪些参数；基于参数需求，通过智能微处理系统配置传感器，采集所需参数；一方面根据机内智能中心发送的指令，定义数据协同处理方式，并将微处理系统处理后的数据预处理结果返回到机内智能中心，从而更好的提供协同计算方案。软件定义网络将网络的控制平面与数据转发平面进行分离，从而通过集中的控制器中的软件平台去实现可编程化控制底层硬件，根据应用需求定制路由、安全、策略、QoS、流量等网络参数，实现对网络资源灵活调配。
最后，采用RDF和REST组合的方式实现软硬件解耦。使用资源描述框架RDF对硬件进行描述，一个硬件抽象为资源池中的一个资源。使用XML语法和RDF Schema建立RDF模型。例如，一个传感器由四元组构成RDF Machine={ URI，Operation，Config，State }，一个元组表示一个资源描述，资源描述由资源、属性类型、属性值构成。其中，URI表示该传感器在网络中的地址；State表示该传感器的状态，忙、闲、故障。Operation表示一系列操作，定义对设备查询、修改、更新操作；Config表示传感器的可配置部分。使用RDF，屏蔽底层硬件的差异性，向上提供统一的硬件表示方式。采用一种轻量级服务架构模式REST描述状态转移。通过资源在网络中的地址访问资源，并提供统一接口，以获取、修改、更新对应资源。基于RDF，采用REST架构，提供统一的资源操作API。
可以理解的是，上述三方面同样可以被理解为本申请的端系统节点的构建过程，端系统节点资源由创建的RDF模型表示，包含端系统节点在网络中的地址、节点状态、可执行的操作、其他可配置部分等属性；再基于资源的RDF模型，采用REST架构，为上层（信息处理系统中的核心处理机）提供统一的资源操作API。其次，为所有异构端系统处理节点建立基于Web服务的统一接口CUI以及建立基于XML的统一数据表示。使得各异构端节点设备能够动态按需互联和自主感知。完成以上处理过程，即构造出一个抽象的、可操控的机载端系统节点。
在此基础上，借助多元感知和数据融合技术的支持，各机载端系统节点在核心处理机（机内智能处理中心）建立节点映像，以便系统进行状态监控。同时，利用事先建立好的机内各域任务模型，结合端系统节点的实时任务数据，形成分散式的初步边缘信息协同计算方案。在边缘信息协同处理的过程中，根据核心处理机实时监测的端系统节点状态变化，适应性地实时调整协同计算方案，以达到整体边缘协同信息处理计算方案的最优化效果。最终实现处理效能的提升和通信载荷的平衡。
本申请通过设计根据端系统节点状态变化动态实时调整的边缘协同处理计算方法、设计基于统一接口和统一数据表示的端系统处理节点、采用软件定义的方法等，为面向端系统的信息系统架构提供了更好的信息融合服务和更为灵活的边缘协同计算方法。这也更好地适应于丰富的任务类型需求、快速变化的协同要求以及大量的数据负载，提升了整机数据处理效率，并节约了相应的数据通信资源。
本申请第二方面提供了一种与上述方法对应的面向机载端系统的边缘信息协同处理系统，主要包括：参数需求确定模块，用于根据飞机当前任务和物理状态，确定需要获知的参数；传感器分配模块，用于基于参数需求，确定用于进行数据采集的机载传感器；端系统节点计算分配模块，用于获取机内各端系统节点的工作状态数据，基于预置的机内各域任务模型确定各端系统节点的协同处理方案，其中，所述机内各域任务模型指示了与机内智能中心连接的各端系统节点的计算任务的分配依据，所述计算任务包括指示各所述端系统节点直接获取各机载传感器的数据，并对所述数据进行预处理；数据接收模块，用于获取由各所述端系统节点预处理后的传感器数据。
在一些可选实施方式中，所述端系统节点计算分配模块包括监控单元，所述监控单元通过在机内智能中心上建立各端系统节点的数字映像，来获取机内各端系统节点的工作状态数据。
在一些可选实施方式中，所述端系统节点计算分配模块包括调整单元，用于根据机内各端系统节点的工作状态实时调节各端系统节点的协同处理方案。
在一些可选实施方式中，所有传感器采用统一的四元组构建RDF模型，所述RDF模型表示为：RDF Machine={ URI，Operation，Config，State }，每一个四元组表示一个资源描述，其中，URI表示该传感器在网络中的地址，State表示该传感器的状态，Operation表示对设备查询、修改或者更新操作，Config表示传感器的可配置部分。
在一些可选实施方式中，所述传感器包括软件定义传感器，所述软件定义传感器用于根据用户需求定义感知物理量，并定义传感器采集物理量的感知参数。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施方案对本申请作了详尽的描述，但在本申请基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本申请精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本申请要求保护的范围。

Claims (2)

1.一种面向机载端系统的边缘信息协同处理方法，其特征在于，包括：
步骤S1、根据飞机当前任务和物理状态，确定需要获知的参数；
步骤S2、基于参数需求，确定用于进行数据采集的机载传感器，各机载传感器被配置成根据需求定义感知声音、振动、光线、电磁活动、温度物理量，及采集各物理量的频率、精度、时间段感知参数；
步骤S3、将所有传感器采用统一的四元组构建RDF模型，所述RDF模型表示为：RDFMachine＝{URI，Operation，Config，State}，每一个四元组表示一个资源描述，其中，URI表示该传感器在网络中的地址，State表示该传感器的状态，Operation表示对设备查询、修改或者更新操作，Config表示传感器的可配置部分，通过在机内智能中心上建立各端系统节点的数字映像，来获取机内各端系统节点的工作状态数据，基于预置的机内各域任务模型确定各端系统节点的协同处理方案，其中，所述机内各域任务模型指示了与机内智能中心连接的各端系统节点的计算任务的分配依据，所述计算任务包括指示各所述端系统节点直接获取各机载传感器的数据，并对所述数据进行预处理；
步骤S4、获取由各所述端系统节点预处理后的传感器数据；
其中，步骤S3进一步包括根据机内各端系统节点的工作状态实时调节各端系统节点的协同处理方案。
2.一种面向机载端系统的边缘信息协同处理系统，其特征在于，包括：
参数需求确定模块，用于根据飞机当前任务和物理状态，确定需要获知的参数；
传感器分配模块，用于基于参数需求，确定用于进行数据采集的机载传感器，各机载传感器被配置成根据需求定义感知声音、振动、光线、电磁活动、温度物理量，及采集各物理量的频率、精度、时间段感知参数；
端系统节点计算分配模块，用于通过在机内智能中心上建立各端系统节点的数字映像，来获取机内各端系统节点的工作状态数据，基于预置的机内各域任务模型确定各端系统节点的协同处理方案，其中，所述机内各域任务模型指示了与机内智能中心连接的各端系统节点的计算任务的分配依据，所述计算任务包括指示各所述端系统节点直接获取各机载传感器的数据，并对所述数据进行预处理；
数据接收模块，用于获取由各所述端系统节点预处理后的传感器数据；
其中，所述端系统节点计算分配模块包括调整单元，用于根据机内各端系统节点的工作状态实时调节各端系统节点的协同处理方案；所有传感器采用统一的四元组构建RDF模型，所述RDF模型表示为：RDF Machine＝{URI，Operation，Config，State}，每一个四元组表示一个资源描述，其中，URI表示该传感器在网络中的地址，State表示该传感器的状态，Operation表示对设备查询、修改或者更新操作，Config表示传感器的可配置部分。
CN202210417931.6A 2022-04-21 2022-04-21 一种面向机载端系统的边缘信息协同处理方法及系统 Active CN114518963B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210417931.6A CN114518963B (zh) 2022-04-21 2022-04-21 一种面向机载端系统的边缘信息协同处理方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210417931.6A CN114518963B (zh) 2022-04-21 2022-04-21 一种面向机载端系统的边缘信息协同处理方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114518963A CN114518963A (zh) 2022-05-20
CN114518963B true CN114518963B (zh) 2022-07-15

Family

ID=81600482

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210417931.6A Active CN114518963B (zh) 2022-04-21 2022-04-21 一种面向机载端系统的边缘信息协同处理方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114518963B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114706426B (zh) * 2022-05-31 2022-08-30 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 无人机多机协同任务控制系统、方法、电子设备及介质

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2561100A (en) * 2011-01-12 2018-10-03 Videonetics Tech Private Limited An integrated intelligent server based system and method/systems adapted to facilitate fail-safe integration and/or optimised utilisation
CN108229685B (zh) * 2016-12-14 2021-11-02 中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所 一种空地一体的无人智能决策方法
CN108900331A (zh) * 2018-06-26 2018-11-27 郑州云海信息技术有限公司 一种分布式集群管理方法及分布式集群
CN110138440B (zh) * 2019-04-30 2020-02-14 中国空间技术研究院 空间智能飞行器云边协同信息处理架构
CN110519348A (zh) * 2019-08-15 2019-11-29 苏州浪潮智能科技有限公司 一种多服务分布式集群部署系统及方法
CN113525700A (zh) * 2020-04-15 2021-10-22 桂林航天工业学院 一种飞机单机结构健康监控系统
CN111783355B (zh) * 2020-06-17 2024-02-20 南京航空航天大学 一种多智能体架构下的人机交互风险评估方法
CN112180985A (zh) * 2020-10-26 2021-01-05 中国人民解放军国防科技大学 一种支持多无人机集群控制的小型机载协同控制系统
CN112508382A (zh) * 2020-12-03 2021-03-16 沈阳体育学院 一种基于大数据的工业控制系统
CN112463390A (zh) * 2020-12-11 2021-03-09 厦门市美亚柏科信息股份有限公司 一种分布式任务调度方法、装置、终端设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN114518963A (zh) 2022-05-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Jararweh et al. SDIoT: a software defined based internet of things framework
CN111625354B (zh) 一种边缘计算设备算力的编排方法及其相关设备
CN113467436A (zh) 一种基于soa服务分层的整车功能实现方法及系统
CN114518963B (zh) 一种面向机载端系统的边缘信息协同处理方法及系统
CN112600717B (zh) 基于sdn的卫星网络管控协议半实物试验装置
CN100456703C (zh) 电力计算网格应用系统
CN110297670B (zh) 一种提高容器云上分布式任务训练效率的方法及系统
CN110308986B (zh) 基于优化调度的容器云上分布式训练数据通信的方法
CN112272234A (zh) 一种实现边云协同智能即服务的平台管理系统及方法
CN111064627A (zh) 一种电力物联终端即插即用管理系统
CN102436371A (zh) 面向普适环境的上下文感知中间件构造方法及装置
CN110308987B (zh) 一种更新容器云上分布式训练任务连接参数的方法
CN103716408A (zh) 一种基于esb的企业应用集成方法及系统
CN112114785A (zh) 一种基于微服务的数字孪生体构建方法和系统
CN113411223B (zh) 一种基于边缘协同的工业软件定义网络切片方法
CN110209719A (zh) 一种基于微服务架构的多种数据库统一访问系统及方法
CN109327335A (zh) 一种云监控解决系统及方法
CN116032767A (zh) 一种面向智融标识网络的算力服务链管控系统架构
CN112804362B (zh) 分散数据微服务自动化运维体系
CN115840623A (zh) 一种通算存学一体化融合系统
US20070003023A1 (en) System and method for autonomously configuring a reporting network
Xiao et al. A hybrid task crash recovery solution for edge computing in IoT-based manufacturing
CN110011984B (zh) 一种基于rest和rpc的分布式集群系统及方法
Zhao et al. A Real-time Reconfigurable Edge computing System in Industrial Internet of Things Based on FPGA
CN111970145B (zh) 基于语义化虚拟和任务迁移的物联网设备管控方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant