CN115766762B - 一种实时无线的网络感知云数据管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种实时无线的网络感知云数据管理系统，其技术方案要点是：包括数据采集模块、数据传输模块、云端数据服务器、数据分析模块、数据整理模块和数据加密模块；所述数据采集模块包括多个传感器单元和多个无线传感器节点，多个所述无线传感器节点与多个所述传感器单元无线网络通讯连接，所述传感器单元用于实时收集设备的感知数据，多个所述无线传感器节点协作地感知、监测和收集各种环境下所感知对象的数据，收集数据的协作式信息处理，获得感知对象的准确数据，集中了传感器技术、嵌入式计算机技术和无线通信技术，能协作地感知、监测和收集各种环境下所感知对象的数据信息，获得感知对象的准确信息。
Description
技术领域
本发明涉及云数据管理技术领域，具体涉及一种实时无线的网络感知云数据管理系统。
背景技术
云数据是基于云计算商业模式应用的数据集成、数据分析、数据整合、数据分配、数据预警的技术与平台的总称，在传统信息系统中，数据安全主要关注数据的加密存储和传输、安全审计和容灾备份；而在云中，除了要关注上述内容外，还有更多关注，云计算的特点决定了要实现集中式的数据存储，必须确保不同用户数据的安全隔离。
如授权公告号为CN110096586B的中国专利，其公开了一种云平台数据管理系统，包括相互连接的用户信息管理单元、数据可视化单元、数据应用管理单元、策略配置单元、核心数据单元、数据共享单元和数据综合展示分析单元，用户信息管理单元用于查看/编辑用户信息和修改用户密码；数据可视化单元用于通过数据可视化的方法，向用户直观地展示信息和关键业务指标；数据应用管理单元用于安装、升级各种应用程序，利用收集到的数据构建不同的数据应用场景；策略配置单元用于进行数据的策略配置；核心数据单元用于存储并管理数据；数据共享单元用于获取对数据进行整合处理得到整合数据，向用户提供对于整合数据的第一数据访问接口。
上述的这种数据管理系统具有多种功能、能解决多种问题、能满足众多用户的需求的优点；但是上述的这种数据管理系统依旧存在着一些缺点，如：无法实时通过无线网络协作地感知、监测和收集各种环境下所感知对象的数据，从而提高数据收集的准确性，用户无法实时在线查看数据。
发明内容
本发明的目的在于提供一种实时无线的网络感知云数据管理系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种实时无线的网络感知云数据管理系统，包括数据采集模块、数据传输模块、云端数据服务器、数据分析模块、数据整理模块和数据加密模块；
所述数据采集模块包括多个传感器单元和多个无线传感器节点，多个所述无线传感器节点与多个所述传感器单元无线网络通讯连接，所述传感器单元用于实时收集设备的感知数据，多个所述无线传感器节点协作地感知、监测和收集各种环境下所感知对象的数据，收集数据的协作式信息处理，获得感知对象的准确数据，
所述数据传输模块用于将所述数据采集模块所收集的数据实基于基于ESP8266的WiFi模块实时传输到所述云端数据服务器中；
所述云端数据服务器用于对所述数据传输模块传输的数据进行云端存储，供用户实时在线查看数据；
所述数据分析模块用于对所述云端数据服务器中的数据进行分析，筛选出重复无用的数据和异常的数据，并进行标注处理；
所述数据整理模块用于对所述数据分析模块处理后的数据进行分类存储和管理以及借助云函数的定时触发器，对数据进行定时统计整理；
所述数据加密模块用于对所述云端数据服务器内部的数据信息通过加密算法进行加密处理，使用密钥进行解锁。
优选的，多个所述无线传感器节点之间均基于SI4432进行无线通信连接。
优选的，所述传感器单元包括传感器子单元、数据处理子单元、无线通信子单元和供电子单元，所述传感器子单元用于与目标设备进行连接，实时收集设备的感知数据，所述数据处理子单元用于存储和处理所述传感器子单元本身采集的数据以及其他节点发来的数据，所述无线通信子单元用于负责与其他所述无线传感器节点进行无线通信、交换控制信息和收发采集数据，所述供电子单元为所述传感器子单元提供运行所需的能量。
优选的，所述传感器子单元中设置有模数转换模块，所述模数转换模块用于负责检测区域内信息的采集和数据转换。
优选的，所述数据处理模块由嵌入式系统构成，包括CPU、存储器、嵌入式操作系统，所述无线通信子单元由网络、MAC、收发器组成，所述供电子单元采用微型电池。
优选的，所述数据传输模块采用4G通信模块、5G通信模块、WiFi通信模块和ZigBee通信模块中的一种或多种。
优选的，所述加密算法采用RSA加密算法、Elgamal加密算法、背包算法和椭圆曲线加密算法中的一种或多种。
优选的，所述数据整理模块中设置有数据压缩单元和数据分类单元，所述数据压缩单元用于对占用存储空间大的数据进行压缩处理，所述数据分类单元对数据进行分类处理，用于区分数据的不同类别。
优选的，所述数据分类单元利用Lasso算法对数据进行分类，并计算分类结果，Lasso算法的公式如下：
其中，R是所有实数的集合，RP表示p维向量，每一个分量都是实数，β为相关系数，为最小二乘项，X代表各个分类器的输入结果，y代表期望的结果，λ代表正则化系数。
优选的，所述云端数据服务器中设置有网络通讯诊断单元，所述网络通讯诊断单元用于实时诊断所述云端数据服务器的数据接收网络信号和数据发生网络信号。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
该实时无线的网络感知云数据管理系统中，数据采集模块中的多个传感器单元和多个无线传感器节点能够通过无线网络通讯方式进行连接，能够远程收集设备的数据，多个传感器单元和多个无线传感器节点构成了传感器网络，集中了传感器技术、嵌入式计算机技术和无线通信技术，能协作地感知、监测和收集各种环境下所感知对象的数据信息，通过对这些数据信息的协作式信息处理，获得感知对象的准确信息，能够通过数据传输模块实时发生到云端数据服务器中进行存储，方便用于实时在线查看设备数据，通过数据分析模块能够将筛选出重复无用的数据和异常的数据，减少数据中的错误，通过数据整理模块能够对收集的数据进行整理和分类，方便对数据进行梳理，通过数据加密模块，避免数据被黑客入侵盗取数据。
附图说明
图1为本发明的结构框图；
图2为数据采集模块的结构框图；
图3为传感器单元的结构框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
一种实时无线的网络感知云数据管理系统，包括数据采集模块、数据传输模块、云端数据服务器、数据分析模块、数据整理模块和数据加密模块；
数据采集模块包括多个传感器单元和多个无线传感器节点，多个无线传感器节点与多个传感器单元无线网络通讯连接，传感器单元用于实时收集设备的感知数据，多个无线传感器节点协作地感知、监测和收集各种环境下所感知对象的数据，收集数据的协作式信息处理，获得感知对象的准确数据，
数据传输模块用于将数据采集模块所收集的数据实基于基于ESP8266的WiFi模块实时传输到云端数据服务器中；
云端数据服务器用于对数据传输模块传输的数据进行云端存储，供用户实时在线查看数据；
数据分析模块用于对云端数据服务器中的数据进行分析，筛选出重复无用的数据和异常的数据，并进行标注处理；
数据整理模块用于对数据分析模块处理后的数据进行分类存储和管理以及借助云函数的定时触发器，对数据进行定时统计整理；
数据加密模块用于对云端数据服务器内部的数据信息通过加密算法进行加密处理，使用密钥进行解锁。
本实施例中，优选的，多个无线传感器节点之间均基于SI4432进行无线通信连接。
本实施例中，优选的，传感器单元包括传感器子单元、数据处理子单元、无线通信子单元和供电子单元，传感器子单元用于与目标设备进行连接，实时收集设备的感知数据，数据处理子单元用于存储和处理传感器子单元本身采集的数据以及其他节点发来的数据，无线通信子单元用于负责与其他无线传感器节点进行无线通信、交换控制信息和收发采集数据，供电子单元为传感器子单元提供运行所需的能量。
本实施例中，优选的，传感器子单元中设置有模数转换模块，模数转换模块用于负责检测区域内信息的采集和数据转换。
本实施例中，优选的，数据处理模块由嵌入式系统构成，包括CPU、存储器、嵌入式操作系统，无线通信子单元由网络、MAC、收发器组成，供电子单元采用微型电池。
本实施例中，优选的，数据传输模块采用WiFi通信模块。
本实施例中，优选的，加密算法采用Elgamal加密算法。
本实施例中，优选的，数据整理模块中设置有数据压缩单元和数据分类单元，数据压缩单元用于对占用存储空间大的数据进行压缩处理，数据分类单元对数据进行分类处理，用于区分数据的不同类别。
本实施例中，优选的，数据分类单元利用Lasso算法对数据进行分类，并计算分类结果，Lasso算法的公式如下：
其中，R是所有实数的集合，RP表示p维向量，每一个分量都是实数，β为相关系数，为最小二乘项，X代表各个分类器的输入结果，y代表期望的结果，λ代表正则化系数。
本实施例中，优选的，云端数据服务器中设置有网络通讯诊断单元，网络通讯诊断单元用于实时诊断云端数据服务器的数据接收网络信号和数据发生网络信号。
实施例2
一种实时无线的网络感知云数据管理系统，包括数据采集模块、数据传输模块、云端数据服务器、数据分析模块、数据整理模块和数据加密模块；
数据采集模块包括多个传感器单元和多个无线传感器节点，多个无线传感器节点与多个传感器单元无线网络通讯连接，传感器单元用于实时收集设备的感知数据，多个无线传感器节点协作地感知、监测和收集各种环境下所感知对象的数据，收集数据的协作式信息处理，获得感知对象的准确数据，
数据传输模块用于将数据采集模块所收集的数据实基于基于ESP8266的WiFi模块实时传输到云端数据服务器中；
云端数据服务器用于对数据传输模块传输的数据进行云端存储，供用户实时在线查看数据；
数据分析模块用于对云端数据服务器中的数据进行分析，筛选出重复无用的数据和异常的数据，并进行标注处理；
数据整理模块用于对数据分析模块处理后的数据进行分类存储和管理以及借助云函数的定时触发器，对数据进行定时统计整理；
数据加密模块用于对云端数据服务器内部的数据信息通过加密算法进行加密处理，使用密钥进行解锁。
本实施例中，优选的，多个无线传感器节点之间均基于SI4432进行无线通信连接。
本实施例中，优选的，传感器单元包括传感器子单元、数据处理子单元、无线通信子单元和供电子单元，传感器子单元用于与目标设备进行连接，实时收集设备的感知数据，数据处理子单元用于存储和处理传感器子单元本身采集的数据以及其他节点发来的数据，无线通信子单元用于负责与其他无线传感器节点进行无线通信、交换控制信息和收发采集数据，供电子单元为传感器子单元提供运行所需的能量。
本实施例中，优选的，传感器子单元中设置有模数转换模块，模数转换模块用于负责检测区域内信息的采集和数据转换。
本实施例中，优选的，数据处理模块由嵌入式系统构成，包括CPU、存储器、嵌入式操作系统，无线通信子单元由网络、MAC、收发器组成，供电子单元采用微型电池。
本实施例中，优选的，数据传输模块采用WiFi通信模块和ZigBee通信模块。
本实施例中，优选的，加密算法采用背包算法和椭圆曲线加密算法。
本实施例中，优选的，数据整理模块中设置有数据压缩单元和数据分类单元，数据压缩单元用于对占用存储空间大的数据进行压缩处理，数据分类单元对数据进行分类处理，用于区分数据的不同类别。
本实施例中，优选的，数据分类单元利用Lasso算法对数据进行分类，并计算分类结果，Lasso算法的公式如下：
其中，R是所有实数的集合，RP表示p维向量，每一个分量都是实数，β为相关系数，为最小二乘项，X代表各个分类器的输入结果，y代表期望的结果，λ代表正则化系数。
本实施例中，优选的，云端数据服务器中设置有网络通讯诊断单元，网络通讯诊断单元用于实时诊断云端数据服务器的数据接收网络信号和数据发生网络信号。
实施例3
一种实时无线的网络感知云数据管理系统，包括数据采集模块、数据传输模块、云端数据服务器、数据分析模块、数据整理模块和数据加密模块；
数据采集模块包括多个传感器单元和多个无线传感器节点，多个无线传感器节点与多个传感器单元无线网络通讯连接，传感器单元用于实时收集设备的感知数据，多个无线传感器节点协作地感知、监测和收集各种环境下所感知对象的数据，收集数据的协作式信息处理，获得感知对象的准确数据，
数据传输模块用于将数据采集模块所收集的数据实基于基于ESP8266的WiFi模块实时传输到云端数据服务器中；
云端数据服务器用于对数据传输模块传输的数据进行云端存储，供用户实时在线查看数据；
数据分析模块用于对云端数据服务器中的数据进行分析，筛选出重复无用的数据和异常的数据，并进行标注处理；
数据整理模块用于对数据分析模块处理后的数据进行分类存储和管理以及借助云函数的定时触发器，对数据进行定时统计整理；
数据加密模块用于对云端数据服务器内部的数据信息通过加密算法进行加密处理，使用密钥进行解锁。
本实施例中，优选的，多个无线传感器节点之间均基于SI4432进行无线通信连接。
本实施例中，优选的，传感器单元包括传感器子单元、数据处理子单元、无线通信子单元和供电子单元，传感器子单元用于与目标设备进行连接，实时收集设备的感知数据，数据处理子单元用于存储和处理传感器子单元本身采集的数据以及其他节点发来的数据，无线通信子单元用于负责与其他无线传感器节点进行无线通信、交换控制信息和收发采集数据，供电子单元为传感器子单元提供运行所需的能量。
本实施例中，优选的，传感器子单元中设置有模数转换模块，模数转换模块用于负责检测区域内信息的采集和数据转换。
本实施例中，优选的，数据处理模块由嵌入式系统构成，包括CPU、存储器、嵌入式操作系统，无线通信子单元由网络、MAC、收发器组成，供电子单元采用微型电池。
本实施例中，优选的，数据传输模块采用4G通信模块。
本实施例中，优选的，加密算法采用RSA加密算法和椭圆曲线加密算法。
本实施例中，优选的，数据整理模块中设置有数据压缩单元和数据分类单元，数据压缩单元用于对占用存储空间大的数据进行压缩处理，数据分类单元对数据进行分类处理，用于区分数据的不同类别。
本实施例中，优选的，数据分类单元利用Lasso算法对数据进行分类，并计算分类结果，Lasso算法的公式如下：
其中，R是所有实数的集合，RP表示p维向量，每一个分量都是实数，β为相关系数，为最小二乘项，X代表各个分类器的输入结果，y代表期望的结果，λ代表正则化系数。
本实施例中，优选的，云端数据服务器中设置有网络通讯诊断单元，网络通讯诊断单元用于实时诊断云端数据服务器的数据接收网络信号和数据发生网络信号。
本发明的工作原理及使用流程：
本实时无线的网络感知云数据管理系统使用时，数据采集模块中的多个传感器单元和多个无线传感器节点能够通过无线网络通讯方式进行连接，能够远程收集设备的数据，多个传感器单元和多个无线传感器节点构成了传感器网络，集中了传感器技术、嵌入式计算机技术和无线通信技术，能协作地感知、监测和收集各种环境下所感知对象的数据信息，通过对这些数据信息的协作式信息处理，获得感知对象的准确信息，能够通过数据传输模块实时发生到云端数据服务器中进行存储，方便用于实时在线查看设备数据，通过数据分析模块能够将筛选出重复无用的数据和异常的数据，减少数据中的错误，通过数据整理模块能够对收集的数据进行整理和分类，方便对数据进行梳理，通过数据加密模块，避免数据被黑客入侵盗取数据。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (6)
1.一种实时无线的网络感知云数据管理系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据传输模块、云端数据服务器、数据分析模块、数据整理模块和数据加密模块；
所述数据采集模块包括多个传感器单元和多个无线传感器节点，多个所述无线传感器节点与多个所述传感器单元无线网络通讯连接，所述传感器单元用于实时收集设备的感知数据，多个所述无线传感器节点协作地感知、监测和收集各种环境下所感知对象的数据，收集数据的协作式信息处理，获得感知对象的准确数据，
所述数据传输模块用于将所述数据采集模块所收集的数据实时基于ESP8266的WiFi模块实时传输到所述云端数据服务器中；
所述云端数据服务器用于对所述数据传输模块传输的数据进行云端存储，供用户实时在线查看数据；
所述数据分析模块用于对所述云端数据服务器中的数据进行分析，筛选出重复无用的数据和异常的数据，并进行标注处理；
所述数据整理模块用于对所述数据分析模块处理后的数据进行分类存储和管理以及借助云函数的定时触发器，对数据进行定时统计整理；
所述数据加密模块用于对所述云端数据服务器内部的数据信息通过加密算法进行加密处理，使用密钥进行解锁；
所述数据整理模块中设置有数据压缩单元和数据分类单元，所述数据压缩单元用于对占用存储空间大的数据进行压缩处理，所述数据分类单元对数据进行分类处理，用于区分数据的不同类别；
所述云端数据服务器中设置有网络通讯诊断单元，所述网络通讯诊断单元用于实时诊断所述云端数据服务器的数据接收网络信号和数据发生网络信号，多个所述无线传感器节点之间均基于SI4432进行无线通信连接，所述传感器单元包括传感器子单元、数据处理子单元、无线通信子单元和供电子单元，所述传感器子单元用于与目标设备进行连接，实时收集设备的感知数据，所述数据处理子单元用于存储和处理所述传感器子单元本身采集的数据以及其他节点发来的数据，所述无线通信子单元用于负责与其他所述无线传感器节点进行无线通信、交换控制信息和收发采集数据，所述供电子单元为所述传感器子单元提供运行所需的能量。
2.根据权利要求1所述的一种实时无线的网络感知云数据管理系统，其特征在于：所述传感器子单元中设置有模数转换模块，所述模数转换模块用于负责检测区域内信息的采集和数据转换。
3.根据权利要求1所述的一种实时无线的网络感知云数据管理系统，其特征在于：所述数据整理模块由嵌入式系统构成，包括CPU、存储器、嵌入式操作系统，所述无线通信子单元由MAC和收发器组成，所述供电子单元采用微型电池。
4.根据权利要求1所述的一种实时无线的网络感知云数据管理系统，其特征在于：所述数据传输模块采用4G通信模块、5G通信模块、WiFi通信模块和ZigBee通信模块中的一种或多种。
5.根据权利要求1所述的一种实时无线的网络感知云数据管理系统，其特征在于：所述加密算法采用RSA加密算法、Elgamal加密算法、背包算法和椭圆曲线加密算法中的一种或多种。
6.根据权利要求1所述的一种实时无线的网络感知云数据管理系统，其特征在于：所述数据分类单元利用Lasso算法对数据进行分类，并计算分类结果，Lasso算法的公式如下：
其中，R是所有实数的集合，Rp表示p维向量，每一个分量都是实数，β为相关系数，为最小二乘项，X代表各个分类器的输入结果，y代表期望的结果，λ代表正则化系数。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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