CN115396981B - 一种基于大数据技术的智能监测系统 - Google Patents

一种基于大数据技术的智能监测系统 Download PDF

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CN115396981B CN202211331420.9A CN202211331420A CN115396981B CN 115396981 B CN115396981 B CN 115396981B CN 202211331420 A CN202211331420 A CN 202211331420A CN 115396981 B CN115396981 B CN 115396981B
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Abstract

本发明属于监测领域，公开了一种基于大数据技术的智能监测系统，包括无线传感器网络和大数据分析平台；无线传感器网络包括物联网节点和汇集装置；汇集装置用于采用先计算自适应距离，然后计算分簇系数，接着基于分簇系数获取簇头节点的方式将物联网节点分成成员节点和簇头节点，成员节点用于获取自身所处位置的监测数据；簇头节点用于接收成员节点发送来的监测数据，并将监测数据发送至汇集装置；汇集装置还用于将簇头节点发送来的监测数据转发至大数据分析平台；大数据分析平台用于将监测数据输入到大数据分析模型中，判断监测区域是否正常。本发明实现了簇头节点的有效分布，从而提高了监测数据的传输效率。

Description

一种基于大数据技术的智能监测系统
技术领域
本发明涉及监测领域，尤其涉及一种基于大数据技术的智能监测系统。
背景技术
大数据监测就是通过大数据技术手段获取、收集、分析数据，并能够准确分析数据，有效监测事物的动态。
在对监测区域进行监测的过程中，往往需要将监测数据统一传输到监测平台之后，再由监测平台进行大数据分析，判断监测区域的相关状态是否正常。为了覆盖检测区域，现有技术通常是采用无线传感器网络来进行监测数据的获取，而在对无线传感器网络进行分簇的过程中，现有技术一般采用的是随机选取簇头的方式进行分簇处理，这也就使得簇头随机散布，不利于监测数据的及时传输。
发明内容
本发明的目的在于公开一种基于大数据技术的智能监测系统，解决现有的监测系统采用无线传感器网络对监测区域进行监测的过程中，采用随机选取簇头的方式进行分簇处理，不利于监测数据的及时传输的问题。
为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于大数据技术的智能监测系统，包括无线传感器网络和大数据分析平台；
无线传感器网络包括物联网节点和汇集装置；
汇集装置用于采用如下方式将物联网节点分成成员节点和簇头节点：
第一次分簇：
计算第一次分簇的自适应距离
Figure 680218DEST_PATH_IMAGE001
；
将与汇集装置之间的距离在区间
Figure 597358DEST_PATH_IMAGE002
中的物联网节点存入集合
Figure 908254DEST_PATH_IMAGE003
中,
Figure 303463DEST_PATH_IMAGE004
表示物联网节点的最大通信距离；
分别计算
Figure 117835DEST_PATH_IMAGE003
中的每个物联网节点的分簇系数；
基于分簇系数获取
Figure 940298DEST_PATH_IMAGE003
中的簇头节点；
第n次分簇，n≥2：
计算第n次分簇的自适应距离
Figure 879435DEST_PATH_IMAGE005
；
将与汇集装置之间的距离在区间
Figure 78335DEST_PATH_IMAGE006
中的物联网节点存入集合
Figure 747214DEST_PATH_IMAGE007
中；
分别计算
Figure 412682DEST_PATH_IMAGE007
中的每个物联网节点的分簇系数；
基于分簇系数获取
Figure 167011DEST_PATH_IMAGE007
中的簇头节点；
成员节点用于获取自身所处位置的监测数据，以及用于将监测数据发送自身所在的簇的簇头节点；
簇头节点用于接收成员节点发送来的监测数据，并将监测数据发送至汇集装置；
汇集装置还用于将簇头节点发送来的监测数据转发至大数据分析平台；
大数据分析平台用于将监测数据输入到大数据分析模型中，判断监测区域是否正常。
优选地，所述第一次分簇的自适应距离
Figure 904023DEST_PATH_IMAGE008
采用以下公式计算得到：
Figure 427408DEST_PATH_IMAGE009
其中，
Figure 388411DEST_PATH_IMAGE010
表示物联网节点和汇集装置之间的距离的最大值，
Figure 630036DEST_PATH_IMAGE011
表示预设的距离长度。
优选地，所述第n次分簇的自适应距离
Figure 905160DEST_PATH_IMAGE012
采用以下公式计算得到：
Figure 548631DEST_PATH_IMAGE013
。
优选地，所述分簇系数采用以下公式计算得到：
Figure 555901DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure 284823DEST_PATH_IMAGE015
表示物联网节点i的分簇系数，
Figure 363637DEST_PATH_IMAGE016
表示预设的权重因子，
Figure 392773DEST_PATH_IMAGE017
表示物联网节点i与汇集装置之间的通信距离，
Figure 164420DEST_PATH_IMAGE018
表示物联网节点i的电量剩余，
Figure 115058DEST_PATH_IMAGE019
表示物联网节点i的满电电量，
Figure 997564DEST_PATH_IMAGE020
表示预设的数量，
Figure 22152DEST_PATH_IMAGE021
表示物联网节点i的通信范围内的簇头节点的数量，
Figure 964700DEST_PATH_IMAGE022
表示常数系数，用于防止分母为0。
优选地，对于第j次分簇，
Figure 402634DEST_PATH_IMAGE023
，基于分簇系数获取
Figure 823251DEST_PATH_IMAGE024
中的簇头节点，包括：
第1个簇头节点的获取：
将
Figure 702346DEST_PATH_IMAGE025
中分簇系数最大的物联网节点作为第一个簇头节点
Figure 815795DEST_PATH_IMAGE026
存入集合
Figure 741026DEST_PATH_IMAGE027
中；
将集合
Figure 965334DEST_PATH_IMAGE028
中的元素从集合
Figure 823569DEST_PATH_IMAGE029
中删除，获得更新后的集合
Figure 107919DEST_PATH_IMAGE030
；
第q个簇头节点的获取,q≥2：
分别计算处于第q-1个簇头节点
Figure 520446DEST_PATH_IMAGE031
的通信范围内且处于集合
Figure 548445DEST_PATH_IMAGE032
中的每个物联网节点的簇头参数；
将簇头参数最大的物联网节点作为第q个簇头节点
Figure 399202DEST_PATH_IMAGE033
存入集合
Figure 588875DEST_PATH_IMAGE034
中；
将集合
Figure 488698DEST_PATH_IMAGE035
中的元素从集合
Figure 461333DEST_PATH_IMAGE036
中删除，获得更新后的集合
Figure 763001DEST_PATH_IMAGE037
；
若第q个簇头节点
Figure 123575DEST_PATH_IMAGE038
处于第一个簇头节点
Figure 510694DEST_PATH_IMAGE039
的通信范围内，则第j次分簇结束。
优选地，所述簇头参数采用如下公式计算：
Figure 677233DEST_PATH_IMAGE040
其中，
Figure 567829DEST_PATH_IMAGE041
表示物联网节点r的簇头参数，
Figure 364884DEST_PATH_IMAGE042
表示物联网节点r的分簇系数，
Figure 380244DEST_PATH_IMAGE043
表示
Figure 553737DEST_PATH_IMAGE044
中的物联网节点的分簇系数的最大值，
Figure 564418DEST_PATH_IMAGE045
和
Figure 532374DEST_PATH_IMAGE046
表示比例参数，
Figure 300610DEST_PATH_IMAGE047
表示
Figure 12214DEST_PATH_IMAGE048
中包含的簇头节点的总数，
Figure 877402DEST_PATH_IMAGE049
表示
Figure 547418DEST_PATH_IMAGE050
中的簇头节点s和物联网节点r之间的距离，
Figure 130846DEST_PATH_IMAGE051
表示预设的平均距离参考值。
优选地，所述大数据分析平台包括数据库模块、模型训练模块、预测模块和监测模块；
数据库模块用于存储监测数据和训练数据；
模型训练模块用于基于训练数据对预测模型进行训练，得到训练好的预测模型；
预测模块用于将监测数据输入到训练好的预测模型中，获得检测数据的预测值；
监测模块用于判断预测值是否处于设定的数值范围内，若是，则表示监测区域正常，若否，则表示监测区域不正常。
本发明的智能监测系统，在对无线传感器节点进行分簇的过程中，采用的不是随机选取簇头节点的方式。而是采用从距离汇集装置近到远的顺序来依次获取簇头节点，实现了簇头节点的有效分布，从而提高了监测数据的传输效率。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为本发明一种基于大数据技术的智能监测系统的一种实施例图。
图2为本发明一种基于大数据技术的智能监测系统的另一种实施例图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其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。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
如图1所示的一种实施例，本发明提供了一种基于大数据技术的智能监测系统，包括无线传感器网络和大数据分析平台；
无线传感器网络包括物联网节点和汇集装置；
汇集装置用于采用如下方式将物联网节点分成成员节点和簇头节点：
第一次分簇：
计算第一次分簇的自适应距离
Figure 380561DEST_PATH_IMAGE052
；
将与汇集装置之间的距离在区间
Figure 365835DEST_PATH_IMAGE053
中的物联网节点存入集合
Figure 347697DEST_PATH_IMAGE054
中,
Figure 418422DEST_PATH_IMAGE055
表示物联网节点的最大通信距离；
分别计算
Figure 471828DEST_PATH_IMAGE056
中的每个物联网节点的分簇系数；
基于分簇系数获取
Figure 842767DEST_PATH_IMAGE057
中的簇头节点；
第n次分簇，n≥2：
计算第n次分簇的自适应距离
Figure 323427DEST_PATH_IMAGE058
；
将与汇集装置之间的距离在区间
Figure 615868DEST_PATH_IMAGE059
中的物联网节点存入集合
Figure 472965DEST_PATH_IMAGE060
中；
分别计算
Figure 839356DEST_PATH_IMAGE061
中的每个物联网节点的分簇系数；
基于分簇系数获取
Figure 490917DEST_PATH_IMAGE062
中的簇头节点；
成员节点用于获取自身所处位置的监测数据，以及用于将监测数据发送自身所在的簇的簇头节点；
簇头节点用于接收成员节点发送来的监测数据，并将监测数据发送至汇集装置；
汇集装置还用于将簇头节点发送来的监测数据转发至大数据分析平台；
大数据分析平台用于将监测数据输入到大数据分析模型中，判断监测区域是否正常。
本发明的智能监测系统，在对无线传感器节点进行分簇的过程中，采用的不是随机选取簇头节点的方式。而是采用从距离汇集装置近到远的顺序来依次获取簇头节点，实现了簇头节点的有效分布，从而提高了监测数据的传输效率。
若随机选取簇头节点，则簇头节点负责转发监测数据时，需要进行多跳信息传输的概率将会大幅度提高，这就导致监测数据需要经过更多的物联网节点的中转才能到达汇集装置，传输效率受到了影响，不利于及时发现监测区域的异常。
在一种实施例中，本发明的智能监测系统用于对水域的水质进行检测，此时，监测数据包括pH、温度、溶解氧、电导率和浊度。
优选地，汇集装置设置在物联网节点的散布区域的中央。
优选地，所述第一次分簇的自适应距离
Figure 536233DEST_PATH_IMAGE063
采用以下公式计算得到：
Figure 931442DEST_PATH_IMAGE064
其中，
Figure 152339DEST_PATH_IMAGE065
表示物联网节点和汇集装置之间的距离的最大值，
Figure 240381DEST_PATH_IMAGE066
表示预设的距离长度。
优选地，所述第n次分簇的自适应距离
Figure 507414DEST_PATH_IMAGE067
采用以下公式计算得到：
Figure 706315DEST_PATH_IMAGE068
。
具体的，自适应距离在设置时，会随着物联网节点与汇集装置之间的距离的增大而增大，这也就使得距离汇集装置越远，簇头节点的密度也就相应地越低，这种设置方式，能够避免传统的先分区，然后再选择每个区域中的簇头节点的方式中，存在的，距离汇集装置距离较近的节点需要负责更多的监测数据的转发任务而导致能量消耗过快的问题的出现。由于分区时一般是将区域分成面积相同的多个区域，则簇头节点的分布密度在各个区域基本一致，也就使得距离汇集装置越近的簇头节点的电量消耗速度越快。
优选地，所述分簇系数采用以下公式计算得到：
Figure 640773DEST_PATH_IMAGE069
其中，
Figure 899716DEST_PATH_IMAGE070
表示物联网节点i的分簇系数，
Figure 654045DEST_PATH_IMAGE071
表示预设的权重因子，
Figure 391057DEST_PATH_IMAGE072
表示物联网节点i与汇集装置之间的通信距离，
Figure 586546DEST_PATH_IMAGE073
表示物联网节点i的电量剩余，
Figure 16390DEST_PATH_IMAGE074
表示物联网节点i的满电电量，
Figure 992436DEST_PATH_IMAGE075
表示预设的数量，
Figure 942594DEST_PATH_IMAGE076
表示物联网节点i的通信范围内的簇头节点的数量，
Figure 586065DEST_PATH_IMAGE077
表示常数系数，用于防止分母为0。
分簇系数主要是从通信距离，剩余电量、簇头节点的数量这3个方面进行综合考虑。与汇集装置之间的通信距离越大，剩余电量越多，通信范围内的簇头节点的数量越小，则分簇系数越大，这也就使得选出的簇头节点彼此之间距离尽可能地远，即单个簇头节点能够覆盖更多的范围。
优选地，对于第j次分簇，
Figure 921231DEST_PATH_IMAGE078
，基于分簇系数获取
Figure 650153DEST_PATH_IMAGE079
中的簇头节点，包括：
Figure 525705DEST_PATH_IMAGE080
表示与汇集装置之间的距离在区间
Figure 23682DEST_PATH_IMAGE081
中的物联网节点的集合，
Figure 529750DEST_PATH_IMAGE082
表示第j次分簇的自适应距离；
第1个簇头节点的获取：
将
Figure 745967DEST_PATH_IMAGE083
中分簇系数最大的物联网节点作为第一个簇头节点
Figure 34997DEST_PATH_IMAGE084
存入集合
Figure 387481DEST_PATH_IMAGE085
中；
将集合
Figure 330030DEST_PATH_IMAGE086
中的元素从集合
Figure 767964DEST_PATH_IMAGE087
中删除，获得更新后的集合
Figure 860685DEST_PATH_IMAGE088
；
第q个簇头节点的获取,q≥2：
分别计算处于第q-1个簇头节点
Figure 333255DEST_PATH_IMAGE089
的通信范围内且处于集合
Figure 181125DEST_PATH_IMAGE090
中的每个物联网节点的簇头参数；
将簇头参数最大的物联网节点作为第q个簇头节点
Figure 106356DEST_PATH_IMAGE091
存入集合
Figure 861822DEST_PATH_IMAGE092
中；
将集合
Figure 188898DEST_PATH_IMAGE093
中的元素从集合
Figure 473249DEST_PATH_IMAGE094
中删除，获得更新后的集合
Figure 885776DEST_PATH_IMAGE095
；
若第q个簇头节点
Figure 320299DEST_PATH_IMAGE096
处于第一个簇头节点
Figure 501882DEST_PATH_IMAGE097
的通信范围内，则第j次分簇结束。
在每次的分簇过程中，采用的是基于簇头参数进行分簇的方式。由于
Figure 957134DEST_PATH_IMAGE098
中的物联网节点与汇集装置之间的距离差不多，此时，更需要考虑的是选出的簇头节点之间的距离，因此，每选出一个簇头节点后，便将簇头节点从集合
Figure 529061DEST_PATH_IMAGE099
中删除。
优选地，所述簇头参数采用如下公式计算：
Figure 95171DEST_PATH_IMAGE100
其中，
Figure 131261DEST_PATH_IMAGE101
表示物联网节点r的簇头参数，
Figure 757414DEST_PATH_IMAGE102
表示物联网节点r的分簇系数，
Figure 675691DEST_PATH_IMAGE103
表示
Figure 779914DEST_PATH_IMAGE104
中的物联网节点的分簇系数的最大值，
Figure 936089DEST_PATH_IMAGE105
和
Figure 733143DEST_PATH_IMAGE106
表示比例参数，
Figure 14083DEST_PATH_IMAGE107
表示
Figure 187575DEST_PATH_IMAGE108
中包含的簇头节点的总数，
Figure 198257DEST_PATH_IMAGE109
表示
Figure 697371DEST_PATH_IMAGE110
中的簇头节点s和物联网节点r之间的距离，
Figure 793503DEST_PATH_IMAGE111
表示预设的平均距离参考值。
簇头参数从分簇系数和与之前选出的簇头节点之间的平均距离这两方面进行考虑，分簇系数越大，平均距离越大，则簇头参数越大。当物联网节点环绕汇集装置设置时，对
Figure 239528DEST_PATH_IMAGE112
进行簇头节点的选取时，相当于顺时针或逆时针环绕汇集装置选取簇头节点。
优选地，如图2所示，所述大数据分析平台包括数据库模块、模型训练模块、预测模块和监测模块；
数据库模块用于存储监测数据和训练数据；
模型训练模块用于基于训练数据对预测模型进行训练，得到训练好的预测模型；
预测模块用于将监测数据输入到训练好的预测模型中，获得检测数据的预测值；
监测模块用于判断预测值是否处于设定的数值范围内，若是，则表示监测区域正常，若否，则表示监测区域不正常。
优选地，预测模型可以是基于马尔可夫预测的模型。
训练数据在训练时被分成了训练集和测试集，训练集用于训练预测模型，而测试集则是用于对训练出来的预测模型进行测试，判断预测准确率是否满足要求，若不满足则不断地调整模型的参数。
在训练时，采用大数据技术中的分布式并行运算的方式进行训练，将训练集分配到不同的模型中同时进行训练，从而实现节约训练时间的目的。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，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之内。

Claims (4)

1.一种基于大数据技术的智能监测系统，其特征在于，包括无线传感器网络和大数据分析平台；
无线传感器网络包括物联网节点和汇集装置；
汇集装置用于采用如下方式将物联网节点分成成员节点和簇头节点：
第一次分簇：
计算第一次分簇的自适应距离adpdist1；
将与汇集装置之间的距离在区间[adpdist1,madist]中的物联网节点存入集合cluS1中,madist表示物联网节点的最大通信距离；
分别计算cluS1中的每个物联网节点的分簇系数；
基于分簇系数获取cluS1中的簇头节点；
第n次分簇，n≥2：
计算第n次分簇的自适应距离adpdistn；
将与汇集装置之间的距离在区间[(n-1)×madist+adpdistn,n×madist]中的物联网节点存入集合cluSn中；
分别计算cluSn中的每个物联网节点的分簇系数；
基于分簇系数获取cluSn中的簇头节点；
成员节点用于获取自身所处位置的监测数据，以及用于将监测数据发送自身所在的簇的簇头节点；
簇头节点用于接收成员节点发送来的监测数据，并将监测数据发送至汇集装置；
汇集装置还用于将簇头节点发送来的监测数据转发至大数据分析平台；
大数据分析平台用于将监测数据输入到大数据分析模型中，判断监测区域是否正常；
所述第一次分簇的自适应距离adpdist1采用以下公式计算得到：
Figure FDA0003985080670000021
其中，hdist表示物联网节点和汇集装置之间的距离的最大值，Θ表示预设的距离长度；
所述第n次分簇的自适应距离adpdistn采用以下公式计算得到：
Figure FDA0003985080670000022
所述分簇系数采用以下公式计算得到：
Figure FDA0003985080670000023
其中，depclui表示物联网节点i的分簇系数，α、β、δ表示预设的权重因子，distchi表示物联网节点i与汇集装置之间的通信距离，Elfi表示物联网节点i的电量剩余，Efu表示物联网节点i的满电电量，stdnum表示预设的数量，numclui表示物联网节点i的通信范围内的簇头节点的数量，φ表示常数系数，用于防止分母为0。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据技术的智能监测系统，其特征在于，对于第j次分簇，j≥1，基于分簇系数获取cluSj中的簇头节点，包括：
第1个簇头节点的获取：
将cluSj中分簇系数最大的物联网节点作为第一个簇头节点clunud1存入集合clunudUj中；
将集合clunudUj中的元素从集合cluSj中删除，获得更新后的集合cluSj；
第q个簇头节点的获取,q≥2：
分别计算处于第q-1个簇头节点clunudq-1的通信范围内且处于集合cluSj中的每个物联网节点的簇头参数；
将簇头参数最大的物联网节点作为第q个簇头节点clunudq存入集合clunudUj中；
将集合clunudUj中的元素从集合cluSj中删除，获得更新后的集合cluSj；
若第q个簇头节点clunudq处于第一个簇头节点clunud1的通信范围内，则第j次分簇结束。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据技术的智能监测系统，其特征在于，所述簇头参数采用如下公式计算：
Figure FDA0003985080670000031
其中，nodclur表示物联网节点r的簇头参数，depclur表示物联网节点r的分簇系数，depcluma表示cluSj中的物联网节点的分簇系数的最大值，w1和w2表示比例参数，nUj表示clunudUj中包含的簇头节点的总数，distr,s表示clunudUj中的簇头节点s和物联网节点r之间的距离，diststd表示预设的平均距离参考值。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据技术的智能监测系统，其特征在于，所述大数据分析平台包括数据库模块、模型训练模块、预测模块和监测模块；
数据库模块用于存储监测数据和训练数据；
模型训练模块用于基于训练数据对预测模型进行训练，得到训练好的预测模型；
预测模块用于将监测数据输入到训练好的预测模型中，获得检测数据的预测值；
监测模块用于判断预测值是否处于设定的数值范围内，若是，则表示监测区域正常，若否，则表示监测区域不正常。
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