CN115087143A - 一种基于嵌入式系统的AIoT测控边缘网关 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于嵌入式系统的AIoT测控边缘网关，涉及物联网技术领域，包括数据获取模块、数据分类模块、数据传输模块和信号验证模块；数据获取模块用于获取对应边缘网关所采集到的物联网数据；数据分类模块用于对接收到的物联网数据进行观测吸引系数分析；数据传输模块用于按照观测吸引系数大小依次对物联网数据进行传输，并为不同数据选取不同的传输路径，避免基站拥堵，有效提高数据传输效率和传输质量；当边缘网关通电，信号验证模块用于实时验证边缘网关的通信状态，计算得到极限偏离系数，判断边缘网关通信是否异常；以提醒管理人员及时进行对该边缘网关进行维修保养，以延长边缘网关寿命，提高数据传输效率。

Description

一种基于嵌入式系统的AIoT测控边缘网关

技术领域

本发明涉及物联网技术领域，具体是一种基于嵌入式系统的AIoT测控边缘网关。

背景技术

如今，嵌入式技术与互联网技术席卷全球，正改变着人们的生产生活方式；以互联网为核心、以嵌入式为重要手段的物联网技术应运而生，并迅速渗入到各个领域；特别地，将AI与IoT结合到一起来看，也就是“AI+IoT”，熟称AIoT。人工智能技术与物联网在应用场景中进行融合，无疑是行业发展必然趋势，当然无论是AI，还是物联网，都离不开一个关键：数据。

数据是互联互通的基础。边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。现有的智能边缘网关存在无法根据数据的观测吸引系数对数据进行分级处理，提高数据处理效率的问题；同时无法对自身的通信状态进行监测，导致数据传输效率不佳；基于以上不足，本发明提出一种基于嵌入式系统的AIoT测控边缘网关。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种基于嵌入式系统的AIoT测控边缘网关。

为实现上述目的，根据本发明的第一方面的实施例提出一种基于嵌入式系统的AIoT测控边缘网关，包括数据获取模块、数据分类模块、数据传输模块以及信号验证模块；

响应于数据采集指令，所述数据获取模块用于获取对应边缘网关所采集到的物联网数据，并将物联网数据上传至数据分类模块；所述数据分类模块用于对接收到的物联网数据进行观测吸引系数分析，并将物联网数据按照观测吸引系数GX大小进行降序排列生成物联网数据的传输优先表；

所述数据传输模块用于按照传输优先表反馈的序列位置依次对物联网数据进行传输；当边缘网关通电，所述信号验证模块用于实时验证边缘网关的通信状态，判断边缘网关通信是否异常，具体验证步骤为：

所述信号验证模块按照预设验证周期发送验证配置消息至边缘网关，计算得到通信偏值TP；其中验证配置消息中包括第一信号质量门限；

建立通信偏值TP随时间变化的曲线图，统计通电过程中通信偏值TP达到预设偏值阈值G1所需的时长为通信极限时长Gn；其中G1为预设值；

获取边缘网关每次通电的通信极限时长，取Gn及其前X1组通信极限时长的值，并按照时间顺序依次标记为GS1、GS2、…、GSn；计算得到极限偏离系数GF，若GF大于偏离系数阈值，则判定边缘网关通信异常，生成通信异常信号；以提醒管理人员及时进行对该边缘网关进行维修保养。

进一步地，所述数据分类模块的具体分析步骤如下：

根据接收到的物联网数据并结合对应的数据采集指令；其中数据采集指令携带有设备标识和保密等级信息，每个边缘网关均有唯一的设备标识；

将物联网数据的保密等级信息标记为Dt，将数据大小标记为Wt；根据设备标识自动从云平台内调取对应边缘网关的采集吸引值CX；

利用公式

计算得到物联网数据的观测吸引系数GX，其中g1、g2、g3均为系数因子。

进一步地，所述数据传输模块用于根据对应的传输路径将物联网数据传输至测控中心，供研究人员研究分析；具体传输步骤为：

获取对应物联网数据的观测吸引系数GX；若GX≥观测阈值，则将对应物联网数据标记为核心数据；其中核心数据的传输路径为一级中转路径；一级中转路径表现为：物联网数据经过一个基站直接发送至测控中心；

若GX＜观测阈值，则将对应物联网数据标记为普通数据；其中普通数据的传输路径为二级中转路径；二级中转路径表现为：物联网数据依次经过两个基站中转至测控中心。

进一步地，其中通信偏值TP的计算过程如下；

响应于接收到由信号验证模块发送的验证配置消息，边缘网关发送第二同步信号至信号验证模块；信号验证模块确定第二同步信号的信号质量，得到对应的质量差值Zc；

将信号验证模块发送验证配置消息的时刻与信号验证模块再次监听到第二同步信号的时刻进行时间差计算得到响应时长XT；利用公式TP＝Zc×g4+XT×g5计算得到通信偏值TP，其中g4、g5为系数因子。

进一步地，其中，极限偏离系数GF的计算过程如下：

当GSm≤GS(m-1)时，将GS(m-1)标记第一极限值；统计第一极限值的出现次数为极限频次P1；当GSm≤GS(m-1)时，获取GS(m-1)与GSm的差值并求和得到极限差值PX；利用公式GF＝P1×k3+PX×k4计算得到极限偏离系数GF，其中k3、k4为系数因子。

进一步地，还包括指令监测模块和网关追踪模块；所述指令监测模块与数据获取模块相连接，当监测到数据获取模块接收到数据采集指令时，记录指令采集信息并将指令采集信息打上时间戳传输至数据库。

进一步地，所述网关追踪模块用于根据数据库中存储的带有时间戳的指令采集信息对边缘网关的采集吸引值进行追踪分析，具体分析步骤为：

在预设时间段内，统计对应边缘网关的指令采集次数为C1；将指令采集信息中的保密等级信息、采集数据大小以及采集时长依次标记为Di、Wi以及Ti；利用公式CJi＝(Di×a1+Wi×a2)/Ti计算得到对应边缘网关的采集单值CJi；其中a1、a2均为系数因子；

统计CJi大于第一采集阈值的次数为Z1，将对应CJi与第一采集阈值的差值进行求和得到采集超值ZT；利用公式Zs＝Z1×k1+ZT×k2计算得到超采系数Zs，其中k1、k2为系数因子；

利用公式

计算得到对应边缘网关的采集吸引值CX，其中a3、a4均为系数因子；网关追踪模块用于将对应边缘网关的采集吸引值CX打上时间戳存储至云平台。

进一步地，还包括指令输入模块，所述指令输入模块和用户的智能终端通信连接，用于用户通过智能终端输入数据采集指令至数据获取模块。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明中所述数据分类模块用于对接收到的物联网数据进行预处理，并对预处理后的物联网数据进行观测吸引系数分析；结合物联网数据的保密等级信息、数据大小以及对应边缘网关的采集吸引值，计算得到观测吸引系数GX；所述数据传输模块按照观测吸引系数GX大小依次对物联网数据进行传输，提高数据处理效率；

2、本发明中数据传输模块用于根据对应的传输路径将物联网数据发送至测控中心，供研究人员研究分析；其中若GX≥观测阈值，则传输路径为一级中转路径，物联网数据经过一个基站直接发送至测控中心；若GX＜观测阈值，则传输路径为二级中转路径，物联网数据依次经过两个基站中转至测控中心；不同数据选取不同的传输路径，避免基站拥堵，有效提高数据传输效率和传输质量；

3、本发明中信号验证模块用于实时验证边缘网关的通信状态，结合质量差值Zc和响应时长XT计算得到通信偏值TP；统计通电过程中通信偏值TP达到预设偏值阈值G1所需的时长为通信极限时长Gn；取Gn及其前X1组通信极限时长的值，并按照时间顺序依次标记为GS1、GS2、…、GSn；经过相关处理计算得到极限偏离系数GF，若GF大于偏离系数阈值，则判定边缘网关通信异常，生成通信异常信号；以提醒管理人员及时进行对该边缘网关进行维修保养，提高通信安全，以延长边缘网关寿命，提高数据传输效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一种基于嵌入式系统的AIoT测控边缘网关的系统框图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，一种基于嵌入式系统的AIoT测控边缘网关，包括指令输入模块、数据获取模块、数据分类模块、指令监测模块、数据库、网关追踪模块、云平台、数据传输模块、测控中心以及信号验证模块；

指令输入模块和用户的智能终端通信连接，用于用户通过智能终端输入数据采集指令至数据获取模块，数据采集指令携带有设备标识和保密等级信息；

响应于数据采集指令，数据获取模块用于获取对应边缘网关所采集到的物联网数据，并将物联网数据上传至数据分类模块；其中每个边缘网关均有唯一的设备标识；物联网数据携带有设备标识；

其中，指令监测模块与数据获取模块相连接，当监测到数据获取模块接收到数据采集指令时，记录指令采集信息并将指令采集信息打上时间戳传输至数据库；其中指令采集信息包括设备标识、保密等级信息、采集数据大小以及采集时长；采集数据大小是指对应边缘网关所采集到的物联网数据大小；

网关追踪模块用于根据数据库中存储的带有时间戳的指令采集信息对边缘网关的采集吸引值进行追踪分析，具体分析步骤为：

在预设时间段内，根据设备标识获取对应边缘网关所有的指令采集信息；统计对应边缘网关的指令采集次数为C1；

将指令采集信息中的保密等级信息、采集数据大小以及采集时长依次标记为Di、Wi以及Ti；利用公式CJi＝(Di×a1+Wi×a2)/Ti计算得到对应边缘网关的采集单值CJi；其中a1、a2均为系数因子；

将采集单值CJi与第一采集阈值相比较；统计CJi大于第一采集阈值的次数为Z1，将对应CJi与第一采集阈值的差值进行求和得到采集超值ZT；利用公式Zs＝Z1×k1+ZT×k2计算得到超采系数Zs，其中k1、k2为系数因子；

利用公式

计算得到对应边缘网关的采集吸引值CX，其中a3、a4均为系数因子；网关追踪模块用于将对应边缘网关的采集吸引值CX打上时间戳存储至云平台；

数据分类模块用于对接收到的物联网数据进行预处理，并对预处理后的物联网数据进行观测吸引系数分析；其中预处理表现为剔除明显错误或无用的数据；具体分析步骤如下：

根据接收到的物联网数据结合对应的数据采集指令，将物联网数据的保密等级信息标记为Dt，将数据大小标记为Wt；

根据设备标识自动从云平台内调取对应边缘网关的采集吸引值CX；利用公式

计算得到物联网数据的观测吸引系数GX，其中g1、g2、g3均为系数因子；

数据分类模块用于将物联网数据按照观测吸引系数GX大小进行降序排列生成物联网数据的传输优先表；并反馈物联网数据在传输优先表所处的序列位置至数据传输模块；数据传输模块按照数据分类模块反馈的序列位置依次对物联网数据进行传输，提高数据处理效率；

数据传输模块用于根据对应的传输路径将物联网数据发送至测控中心，供研究人员研究分析；具体传输步骤为：

获取对应物联网数据的观测吸引系数GX，将观测吸引系数GX与观测阈值相比较；若GX≥观测阈值，则将对应物联网数据标记为核心数据；

其中核心数据的传输路径为一级中转路径；一级中转路径表现为：物联网数据经过一个基站直接发送至测控中心；

若GX＜观测阈值，则将对应物联网数据标记为普通数据；其中普通数据的传输路径为二级中转路径；二级中转路径表现为：物联网数据依次经过两个基站中转至测控中心；

本发明中数据传输模块能够根据观测吸引系数GX对物联网数据进行分级传输，不同数据选取不同的传输路径，避免基站拥堵，有效提高数据传输效率和传输质量；

在本实施例中，当边缘网关通电，信号验证模块用于实时验证边缘网关的通信状态，具体验证步骤为：

信号验证模块按照预设验证周期发送验证配置消息至边缘网关，其中验证配置消息中包括第一信号质量门限；响应于接收到由信号验证模块发送的验证配置消息，边缘网关发送第二同步信号至信号验证模块；

响应于监听到第二同步信号，由信号验证模块确定第二同步信号的信号质量；将第二同步信号的信号质量与第一信号质量门限进行对比，得到对应的质量差值Zc，其中本领域技术人员应该理解，任意本领域公知的度量都能够用于表征信号质量，例如RSRQ、RSRP、RSSI等等；此处的质量差值可以反映出信号在传输过程中的衰减；

将信号验证模块发送验证配置消息的时刻与信号验证模块再次监听到第二同步信号的时刻进行时间差计算得到响应时长XT；利用公式TP＝Zc×g4+XT×g5计算得到通信偏值TP，其中g4、g5为系数因子；

建立通信偏值TP随时间变化的曲线图，统计通电过程中通信偏值TP达到预设偏值阈值G1所需的时长为通信极限时长Gn；其中G1为预设值；

获取边缘网关每次通电的通信极限时长，取Gn及其前X1组通信极限时长的值，并按照时间顺序依次标记为GS1、GS2、…、GSn；当GSm≤GS(m-1)时，将GS(m-1)标记第一极限值；统计第一极限值的出现次数为极限频次P1；

当GSm≤GS(m-1)时，获取GS(m-1)与GSm的差值并求和得到极限差值PX；利用公式GF＝P1×k3+PX×k4计算得到极限偏离系数GF，其中k3、k4为系数因子；将极限偏离系数GF与偏离系数阈值相比较；若GF大于偏离系数阈值，则判定边缘网关通信异常，生成通信异常信号；

信号验证模块用于将通信异常信号上传至测控中心，以提醒管理人员及时进行对该边缘网关进行维修保养，提高通信安全，以延长边缘网关寿命，提高数据传输效率。

上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。

本发明的工作原理：

一种基于嵌入式系统的AIoT测控边缘网关，在工作时，用户通过指令输入模块输入数据采集指令至数据获取模块，以获取对应边缘网关所采集到的物联网数据，并将物联网数据上传至数据分类模块；数据分类模块用于对接收到的物联网数据进行预处理，并对预处理后的物联网数据进行观测吸引系数分析；结合物联网数据的保密等级信息、数据大小以及对应边缘网关的采集吸引值，计算得到观测吸引系数GX；数据传输模块按照观测吸引系数GX大小依次对物联网数据进行传输，提高数据处理效率；

其中若GX≥观测阈值，则传输路径为一级中转路径，物联网数据经过一个基站直接发送至测控中心；若GX＜观测阈值，则传输路径为二级中转路径，物联网数据依次经过两个基站中转至测控中心；不同数据选取不同的传输路径，避免基站拥堵，有效提高数据传输效率和传输质量；

当边缘网关通电，信号验证模块用于实时验证边缘网关的通信状态，结合质量差值Zc和响应时长XT计算得到通信偏值TP；统计通电过程中通信偏值TP达到预设偏值阈值G1所需的时长为通信极限时长Gn；取Gn及其前X1组通信极限时长的值，并按照时间顺序依次标记为GS1、GS2、…、GSn；经过相关处理计算得到极限偏离系数GF，若GF大于偏离系数阈值，则判定边缘网关通信异常，生成通信异常信号；以提醒管理人员及时进行对该边缘网关进行维修保养，提高通信安全，以延长边缘网关寿命，提高数据传输效率。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (8)

1.一种基于嵌入式系统的AIoT测控边缘网关，其特征在于，包括数据获取模块、数据分类模块、数据传输模块以及信号验证模块；

响应于数据采集指令，所述数据获取模块用于获取对应边缘网关所采集到的物联网数据，并将物联网数据上传至数据分类模块；所述数据分类模块用于对接收到的物联网数据进行观测吸引系数分析，并将物联网数据按照观测吸引系数GX大小进行降序排列生成物联网数据的传输优先表；

所述数据传输模块用于按照传输优先表反馈的序列位置依次对物联网数据进行传输；当边缘网关通电，所述信号验证模块用于实时验证边缘网关的通信状态，判断边缘网关通信是否异常，具体验证步骤为：

所述信号验证模块按照预设验证周期发送验证配置消息至边缘网关，计算得到通信偏值TP；其中验证配置消息中包括第一信号质量门限；

建立通信偏值TP随时间变化的曲线图，统计通电过程中通信偏值TP达到预设偏值阈值G1所需的时长为通信极限时长Gn；其中G1为预设值；

获取边缘网关每次通电的通信极限时长，取Gn及其前X1组通信极限时长的值，并按照时间顺序依次标记为GS1、GS2、…、GSn；计算得到极限偏离系数GF，若GF大于偏离系数阈值，则判定边缘网关通信异常，生成通信异常信号；以提醒管理人员及时进行对该边缘网关进行维修保养。

2.根据权利要求1所述的一种基于嵌入式系统的AIoT测控边缘网关，其特征在于，所述数据分类模块的具体分析步骤如下：

根据接收到的物联网数据并结合对应的数据采集指令；其中数据采集指令携带有设备标识和保密等级信息，每个边缘网关均有唯一的设备标识；

将物联网数据的保密等级信息标记为Dt，将数据大小标记为Wt；根据设备标识自动从云平台内调取对应边缘网关的采集吸引值CX；

利用公式

计算得到物联网数据的观测吸引系数GX，其中g1、g2、g3均为系数因子。

3.根据权利要求2所述的一种基于嵌入式系统的AIoT测控边缘网关，其特征在于，所述数据传输模块用于根据对应的传输路径将物联网数据传输至测控中心，供研究人员研究分析；具体传输步骤为：

获取对应物联网数据的观测吸引系数GX；若GX≥观测阈值，则将对应物联网数据标记为核心数据；其中核心数据的传输路径为一级中转路径；一级中转路径表现为：物联网数据经过一个基站直接发送至测控中心；

若GX＜观测阈值，则将对应物联网数据标记为普通数据；其中普通数据的传输路径为二级中转路径；二级中转路径表现为：物联网数据依次经过两个基站中转至测控中心。

4.根据权利要求1所述的一种基于嵌入式系统的AIoT测控边缘网关，其特征在于，其中通信偏值TP的计算过程如下；

响应于接收到由信号验证模块发送的验证配置消息，边缘网关发送第二同步信号至信号验证模块；信号验证模块确定第二同步信号的信号质量，将第二同步信号的信号质量与第一信号质量门限进行对比，得到对应的质量差值Zc；

将信号验证模块发送验证配置消息的时刻与信号验证模块再次监听到第二同步信号的时刻进行时间差计算得到响应时长XT；利用公式TP＝Zc×g4+XT×g5计算得到通信偏值TP，其中g4、g5为系数因子。

5.根据权利要求4所述的一种基于嵌入式系统的AIoT测控边缘网关，其特征在于，其中，极限偏离系数GF的计算过程如下：

当GSm≤GS(m-1)时，将GS(m-1)标记第一极限值；统计第一极限值的出现次数为极限频次P1；当GSm≤GS(m-1)时，获取GS(m-1)与GSm的差值并求和得到极限差值PX；利用公式GF＝P1×k3+PX×k4计算得到极限偏离系数GF，其中k3、k4为系数因子。

6.根据权利要求2所述的一种基于嵌入式系统的AIoT测控边缘网关，其特征在于，还包括指令监测模块和网关追踪模块；所述指令监测模块与数据获取模块相连接，当监测到数据获取模块接收到数据采集指令时，记录指令采集信息并将指令采集信息打上时间戳传输至数据库。

7.根据权利要求6所述的一种基于嵌入式系统的AIoT测控边缘网关，其特征在于，所述网关追踪模块用于根据数据库中存储的带有时间戳的指令采集信息对边缘网关的采集吸引值进行追踪分析，具体分析步骤为：

在预设时间段内，统计对应边缘网关的指令采集次数为C1；将指令采集信息中的保密等级信息、采集数据大小以及采集时长依次标记为Di、Wi以及Ti；利用公式CJi＝(Di×a1+Wi×a2)/Ti计算得到对应边缘网关的采集单值CJi；其中a1、a2均为系数因子；

统计CJi大于第一采集阈值的次数为Z1，将对应CJi与第一采集阈值的差值进行求和得到采集超值ZT；利用公式Zs＝Z1×k1+ZT×k2计算得到超采系数Zs，其中k1、k2为系数因子；利用公式

计算得到对应边缘网关的采集吸引值CX，其中a3、a4均为系数因子；网关追踪模块用于将对应边缘网关的采集吸引值CX打上时间戳存储至云平台。

8.根据权利要求1所述的一种基于嵌入式系统的AIoT测控边缘网关，其特征在于，还包括指令输入模块，所述指令输入模块和用户的智能终端通信连接，用于用户通过智能终端输入数据采集指令至数据获取模块。

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