CN117395699A - 一种基于物联网的监测因子节能通讯方法及系统 - Google Patents

一种基于物联网的监测因子节能通讯方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明属于数据采集、智能机器人技术领域，提出了一种基于物联网的监测因子节能通讯方法及系统，具体为：搭建物联网系统，在物联网场景中包含节点设备和监测因子，然后从节点设备获取各个监测因子的流量征值，再利用流量征值构建适配网能模型，并计算出流耗水平，最后根据流耗水平进行对监测因子进行节能控制。有效地定位适配网能模型中状态异常的流量特征的点位，对数据传输中的数据质量进行量化分析，从而有效鉴别并且标记非必要类型的数据流量，确保适配网能模型在实际应用场景中的精确性和稳定性，从而使得监测因子的电力分配策略得到优化，使得能用于采集有效数据的电量分配更多，大大解放了节点设备的续航能力以及信息采集工程的可持续性。

Description

一种基于物联网的监测因子节能通讯方法及系统
技术领域
本发明属于数据采集、物联网通讯技术领域，具体涉及一种基于物联网的监测因子节能通讯方法及系统。
背景技术
在环境监测或者数据监控领域，物联网的应用广泛，通过物联网采集所需信息的技术得到广泛普及，然而基于物联网的信息采集工程中，一方面以分布式方式运行各个节点，使得在多个位置均能够实时获得对应的采集数据，另一方面需要长时间运行，因此必须设计为低功耗设备，以延长电池寿命或减少能源消耗，而低功耗设计是一个挑战，需要有效的电源管理、功率优化和节能算法。在基于物联网的信息采集工程中，采集信息的节点或者设备需要兼具采集信息与信息通讯的双重任务，在物联网中往往包含图像传感设备或者摄像设备，尤其在图像传感器将采集到的信息转换成数据流的过程，信息通讯需要一个设备和另一个设备之间数据传输，数据传输的流量越多代表着要消耗的更多电量在数据传输以及更少的电量分配到数据采集，数据传输的过程中由于图像传感器获得的实时数据大小与其对应需要感知的信息质量具有线性关系，需要感知的信息经常由于感知的信息差异性或者特征信息不充分或者不满足高质量信息的要求，使得获得待传输数据大小偏小且信息质量偏低，即形成了无效数据，从而大大提升了无效数据的数据传输量，并且形成了消耗大量非必要信息传输的电量，从而将不正确的图像变为无效的流量一并进行信息通讯，在此过程，无效的流量会消耗大量的电量，从而导致电池的续航能力下降，因此合理地控制流量的有效传输量决定了节点的续航能力以及信息采集工程的可持续性。
发明内容
本发明的目的在于提出一种基于物联网的监测因子节能通讯方法及系统，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。
为了实现上述目的，根据本发明的一方面，提供一种基于物联网的监测因子节能通讯方法，所述方法包括以下步骤：
S100，搭建物联网系统，在物联网场景中包含节点设备和监测因子；
S200，从节点设备获取各个监测因子的流量征值；
S300，利用流量征值构建适配网能模型，并计算出流耗水平；
S400，根据流耗水平进行对监测因子进行节能控制。
其中在步骤S300中，利用流量征值构建适配网能模型，并计算出流耗水平的方法是，通过一个时段内的流量征值比对和计算获得流征均值和能聚流征值，根据能聚流征值的落差特性形成能聚异动筛选出有效流征值和次阶流征值，通过有效流征值和次阶流征值的数据空间特性统计获得有效流征比例，并结合各个有效流征值形成流耗子水平，结合不同监测因子的流耗子水平最终获得流耗水平；
或者在步骤S300中，利用流量征值构建适配网能模型，并计算出流耗水平的方法是，通过一个时段内的流量征值计算第一流征水平和第二流征水平，并结合各个监测因子的流量征值定义承势事件，通过承势事件的定义进一步划分出部分时段为聚流段；根据聚流段与第一流征水平的比对筛选出聚流高征段，获取聚流高征段的征段长度并进一步计算其覆盖比，获取聚流高征段的峰量征值，根据覆盖比、峰量征值和聚流高征值构建适配网能模型计算监测因子的流耗子水平，并结合不同监测因子的流耗子水平最终获得流耗水平。
进一步地，在步骤S100中，所述搭建物联网系统，在物联网场景中包含节点设备和监测因子的方法是，搭建的物联网系统由若干个节点设备构成，一个节点设备中包含若干个监测因子，其中监测因子为传感设备或者传感器，所述传感器包括图像传感器、压力传感器、加速度传感器、磁力传感器或者光传感器中的一种或多种，监测因子将采集获得的信息发送到节点设备。
进一步地，在步骤S200中，所述从节点设备获取各个监测因子的流量征值的方法是，以监测因子实时采集获得的信息作为监测信息，将监测信息以数据包或者数据流的形式发送到节点设备；设定一个时间段作为反馈周期TL，TL∈[5，60]秒，监测因子每隔TL计算获得一次监测因子的流量征值，具体方法是：
在TL时段内一个监测因子向节点设备发送若干次数据流，以数据流对应数据大小或者数据规模作为数据体量，以TL时段内各次数据流对应数据体量中的最大值和最小值分别作为点高聚值FMX和点低聚值FMN，并将点高聚值和点低聚值对应的数据流发生的时刻分别记作高截时点FTL和点低截时点STL；其中数据流包括有效数据流和无效数据流，其中有效数据流和无效数据流的判断方法为数据滤波，数据融合，特征提取或者数据压缩；
在TL时段内各个数据流的数据体量的总值为枢总聚值CTGV，有效数据流的数据体量的总值为有效聚值EFGV,通过任一TL时段的枢总聚值和有效聚值计算该时段的聚信比FSG：
以聚信比作为监测因子的流量征值。
优选地，在步骤S200中，所述从节点设备获取各个监测因子的流量征值的方法是，设定一个时间段作为反馈周期TL，TL∈[5，60]秒，监测因子每隔TL获得一次监测因子的流量征值，具体方法如下：在TL时段内一个监测因子向节点设备发送若干次数据流，以数据流对应数据大小或者数据规模作为数据体量，在TL时段内各个数据流的数据体量的总值为枢总聚值CTGV，将枢总聚值作为监测因子的流量征值。
进一步地，在步骤S300中，所述利用流量征值构建适配网能模型，并计算出流耗水平的方法是，以一个时间段TE作为分析时段，TE∈[0.5,1]小时，其中TE的默认值设定为0.5；将任一监测因子在TE时间段内获得的各个流量征值MKV构建一个序列记作流量征值序列，定义流量征值序列中各个元素的平均值为流征均值Mvat，计算当前时刻的能聚流征值Cuat：
Cuat＝lg(max{|MKV-TMKV|,|MKV-BMKV|}/Mvat)；
其中TMKV和BMKV分别为流量征值序列从当前时刻往前搜索获得的首个极大值和极小值；
将获得TE时段内各个能聚流征值并构建成一个序列记作能聚流征序列，在能聚流征序列中最大值与最小值的平均值作为能聚异动TWC，把能聚流征序列中大于能聚异动的各个元素记作有效流征值Ov_TWC，其余的元素记作次阶流征值，有效流征值与次阶流征值的数量比例记为有效流征比例Rt_OS；获取监测因子的各个有效流征值按时间顺序构建一个序列记作有效流征序列OW_Ls，通过有效流征序列构建适配网能获取当前时刻的流耗子水平FCL：
其中j1为累加变量，e为自然常数，有效流征序列中元素的个数记作L_WLs，以OW_Ls(j1)表示有效流征序列的第j1个元素,trb()为时间折算函数，其调用元素为序号值，通过时间折算函数返回调用元素在有效流征序列对应的元素获得的时间刻度与当前时间的时间刻度之间的差值；以在当前时刻下各个监测因子的流耗子水平中的最大值和最小值的差值作为当前时刻的流耗水平。
其中max{}为最大值函数，lg()为10为底数的对数函数，通过最大值函数获得各个调用元素中的最大值，在公式max{|MKV-TMKV|,|MKV-BMKV|}中，此处调用元素为|MKV-TMKV|和|MKV-BMKV|；由于各个时刻均有对应的分析时段，从而各个时刻均可计算获取其对应的流量征值序列，并可计算获得对应的聚流征值。
由于上述获取的流耗水平是根据流量征值计算获得的，所以能够对应出与流量征值有关的适配网能模型中，定位适配网能模型中状态异常的流量特征的点位，使监测因子采集获取数据流的过程中对能耗水平或者能耗质量得到高效的量化，然而这种过于关注聚流征值的量化方法，会使得在同一个监测因子在长时间形成微量信息流异动或者微小特征变化的情况下，对流耗水平的量化形成具有相当滞后性的作用，进而导致量化结果在适配网能模型的构建上不够精确的问题，尤其是在监测因子数量较多的情况，监测因子节能通讯的效果大幅下降，但现有技术无法解决这种流耗水平量化的精确性不足问题，为了使适配网能模型的构建更加完善，流耗水平之间更具有辨识度，所以本发明提出了一个更优选的方案：
优选地，在步骤S300中，所述利用流量征值构建适配网能模型，并计算出流耗水平的方法是，以一个时间段TE作为分析时段，TE∈[0.5,1]小时，其中TE的默认值设定为0.5；
获取监测因子在TE时段中的各个流量征值构建一个序列记作流征序列，将流征序列中各个元素的算术平均值和中位数分别记作第一流征水平TAF和第二流征水平TMF，
对于任一监测因子，如果在一个时刻的流量征值不为极大值或者极小值，则标记监测因子在这个时刻下发生承势事件；当一个时刻下所有的监测因子均发生承势事件则把这样的时刻作为承势刻度，将一个承势刻度与其前一个承势刻度之间的各个时刻作为一个聚流段；
当聚流段中各个流量征值的算术平均值大于第一流征水平，则将该聚流段记作聚流高征段中包括的时刻数量作为其征段长度；聚流高征段的各个流量征值中的最大值记作峰量征值；将一个监测因子下所有聚流高征段的峰量征值构成一个序列记作Mt_Ls；
计算一个聚流高征段的覆盖比ROV，具体方法是：以待计算覆盖比的聚流高征段作为当前聚流高征段并将其征段长度记作CSL，将各个聚流高征段对应征段长度形成的集合作为征段长度空间,把征段长度空间中小于CSL的各个元素的平均值记作ELSL,则当前聚流高征段的覆盖比为CSL与ELSL的比值；
在最近的TE时间段内聚流高征段的总量为THCS，把聚流高征段内各个时刻对应流量征值的中位数记作聚流高征段的聚流高征值Mtav，根据覆盖比、和聚流高征值构建适配网能模型计算监测因子当前时刻的流耗子水平FCL：
其中i2为累加变量，ERR<>为标准差函数，所述标准差函数返回的结果为调用序列的标准差数值；exp()为自然常数e为底数的指数函数；以在当前时刻下各个监测因子的流耗子水平中的最大值和最小值的差值作为当前时刻的流耗水平。
流量征值分布表中的时段范围为最近的TE时间段；极大值元素代表的是一个在序列中作为极大值的元素，极小值元素代表的则是一个在序列中作为极小值的元素；一个承势刻度的前一个承势刻度代表的是，一个承势刻在逆时间顺序搜索获得的首个承势刻度；当前时刻对应的刻度永远属于承势刻度，如果聚流段的时刻数量小于5，则忽略这样的聚流段。
但是由于该方法对流耗水平的量化形成的滞后性的问题得到解决之余，有时候会出现灵敏度过高导致数据采集过程损失部分有价值数据，因此本方法还提供一个缓解措施，以防止出现这种过拟合问题带来的数据损失，可进一步提升本方法的鲁棒性和可行性。
获取各个监测因子的流耗子水平构建一个序列记作流征序列，将流征序列中最大值元素和最小值元素的比值作为耗征异效比Dcit，把流征序列中各个元素的几何平均值作为中临效值EPWEG,在流征序列中如果该元素满足PWEG≥EPWEG，则将该元素记作流耗聚值Etil，根据流耗聚值计算得到当前时刻的流耗效量PEtil＝Etil(1+Dcit)/EPWEG；将获得的各个时刻的流耗效量构建一个序列记作流耗序列PEt_Ls,把流耗序列的元素总量记作DT(PEL),计算当前时刻的平衡属性BTRS：
其中i3为累加变量，PEtili3表示流耗序列中第i3个元素，HF<>为调和平均数函数，ln()为自然常数e为底数的对数函数，ds<>为极差函数，所述极差函数的结果为调用序列中最大值与最小值之差，TPEtil、ETEtil和MPEtil分别表示流耗序列的最大值、中位数和平均值；如果一个时刻的平衡属性超过设定的阈值，则判断该时刻为一类平衡刻度，否则为二类平衡刻度；
如果当前时刻为一类平衡刻度，则将当前时刻与其前一个时刻的流征序列的元素合并成一个集合，并以这个集合中的最大值元素和最小值元素的差值作为该时刻的优选流耗水平，并把流耗水平的数值更新为优选流耗水平。
有益效果：由上可见，流耗水平是根据各个监测因子在获得流量特征后进行的量化计算，通过聚流段表现效果进行量化，有效的定位了适配网能模型中状态异常的流量特征的点位，降低了异常流量特征的权重，对数据传输中的数据质量进行量化分析，从而有效鉴别并且标记非必要类型的数据流量，提升了具有关键性的流量特征的数据质量量化权重，确保了适配网能模型在实际应用场景中的精确性和稳定性，因而大大降低了由于监测因子数据质量的差异性所带来的电力分配比例不科学的风险。
进一步地，在步骤S400中，所述根据流耗水平进行对监测因子进行节能控制的方法是，各个监测因子实时获得当前的流耗子水平，记所得的各个流耗子水平的第一四分位数为FFN，记流耗子水平的第三四分位数为SFN，设定一个数值区域作为流耗适配域LFF，LFF∈[FFN,SFN]，当一个时刻的流耗水平较其前一个时刻数值大，则对流耗子水平小于流耗适配域的监测因子进行约束控制，约束控制为把监测因子物联网通讯的频率降低，即进行物联网通讯的周期加长，周期加长为原来的2倍到10倍；或者约束控制为停止监测因子的数据采集任务，或者约束控制为停止监测因子的物联网通讯任务；当一个时刻的流耗水平较其前一个时刻数值小，则对流耗子水平大于流耗适配域的监测因子进行释放控制，释放控制为把监测因子物联网通讯的频率降升高，即进行物联网通讯的周期缩短，周期加缩减为原来的1/10倍到1/2倍；或者释放控制为恢复监测因子的数据采集任务，或者约束控制为恢复监测因子的物联网通讯任务；其余情况监测因子按照现行的策略或者计划进行数据采集或者物联网通讯任务。
优选地，其中，本发明中所有未定义的变量，若未有明确定义，均可为人工设置的阈值。
本发明还提供了一种基于物联网的监测因子节能通讯系统，所述一种基于物联网的监测因子节能通讯系统包括：处理器、存储器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述一种基于物联网的监测因子节能通讯方法中的步骤，所述一种基于物联网的监测因子节能通讯系统可以运行于桌上型计算机、笔记本电脑、掌上电脑及云端数据中心等计算设备中，可运行的系统可包括，但不仅限于，处理器、存储器、服务器集群，所述处理器执行所述计算机程序运行在以下系统的单元中：
物联网监测因子识别单元，用于搭建物联网系统，在物联网场景中包含节点设备和监测因子；
流量数据采集单元，用于从节点设备获取各个监测因子的流量征值；
适配网能模型构建单元，用于利用流量征值构建适配网能模型，并计算出流耗水平；
监测因子调控单元，用于根据流耗水平进行对监测因子进行节能控制。
本发明的有益效果为：本发明提供一种基于物联网的监测因子节能通讯方法及系统，反映出与流量征值有关的适配网能模型信息，有效地定位适配网能模型中状态异常的流量特征的点位，对数据传输中的数据质量进行量化分析，从而有效鉴别并且标记非必要类型的数据流量，进一步可对监测因子采集获取数据流的过程中对能耗水平或者能耗质量得到高效的量化，降低异常流量特征的权重并提升重要流量特征的评价，确保了适配网能模型在实际应用场景中的精确性和稳定性，从而使得监测因子的电力分配策略得到优化，使得能用于采集有效数据的电量分配更多，大大解放了节点设备的续航能力以及信息采集工程的可持续性。
附图说明
通过对结合附图所示出的实施方式进行详细说明，本发明的上述以及其他特征将更加明显，本发明附图中相同的参考标号表示相同或相似的元素，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，在附图中：
图1所示为一种基于物联网的监测因子节能通讯方法的流程图；
图2所示为一种基于物联网的监测因子节能通讯系统结构图。
具体实施方式
以下将结合实施例和附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本发明的目的、方案和效果。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
如图1所示为一种基于物联网的监测因子节能通讯方法的流程图，下面结合图1来阐述根据本发明的实施方式的一种基于物联网的监测因子节能通讯方法，所述方法包括以下步骤：
S100，搭建物联网系统，在物联网场景中包含节点设备和监测因子；
S200，从节点设备获取各个监测因子的流量征值；
S300，利用流量征值构建适配网能模型，并计算出流耗水平；
S400，根据流耗水平进行对监测因子进行节能控制。
进一步地，在步骤S100中，所述搭建物联网系统，在物联网场景中包含节点设备和监测因子的方法是，搭建的物联网系统由若干个节点设备构成，一个节点设备中包含若干个监测因子，其中监测因子为传感设备或者传感器，所述传感器包括压力传感器，加速度传感器、磁力传感器或者光传感器中的一种或多种，监测因子将采集获得的信息发送到节点设备。
进一步地，在步骤S200中，所述从节点设备获取各个监测因子的流量征值的方法是，设定一个时间段作为反馈周期TL，TL∈[5，60]秒，监测因子每隔TL获得一次监测因子的流量征值，具体方法如下：在TL时段内一个监测因子向节点设备发送若干次数据流，以数据流对应数据大小作为数据体量，在TL时段内各个数据流的数据体量的总值为枢总聚值CTGV，将枢总聚值作为监测因子的流量征值。
进一步地，在步骤S300中，所述利用流量征值构建适配网能模型，并计算出流耗水平的方法是，以一个时间段TE作为分析时段，TE∈[0.5,1]小时，其中TE的默认值设定为0.5；将任一监测因子在TE时间段内获得的各个流量征值MKV构建一个序列记作流量征值序列，定义流量征值序列中各个元素的平均值为流征均值Mvat，计算当前时刻的能聚流征值Cuat：
Cuat＝lg(max{|MKV-TMKV|,|MKV-BMKV|}/Mvat)；
其中TMKV和BMKV分别为流量征值序列从当前时刻往前搜索获得的首个极大值和极小值；
将获得TE时段内各个能聚流征值并构建成一个序列记作能聚流征序列，在能聚流征序列中最大值与最小值的平均值作为能聚异动TWC，把能聚流征序列中大于能聚异动的各个元素记作有效流征值Ov_TWC，其余的元素记作次阶流征值，有效流征值与次阶流征值的数量比例记为有效流征比例Rt_OS；获取监测因子的各个有效流征值按时间顺序构建一个序列记作有效流征序列OW_Ls，通过有效流征序列构建适配网能获取当前时刻的流耗子水平FCL：
其中j1为累加变量，e为自然常数，有效流征序列中元素的个数记作L_WLs，以OW_Ls(j1)表示有效流征序列的第j1个元素,trb()为时间折算函数，其调用元素为序号值，通过时间折算函数返回调用元素在有效流征序列对应的元素获得的时间刻度与当前时间的时间刻度之间的差值；以在当前时刻下各个监测因子的流耗子水平中的最大值和最小值的差值作为当前时刻的流耗水平。
优选地，在步骤S300中，所述利用流量征值构建适配网能模型，并计算出流耗水平的方法是，以一个时间段TE作为分析时段，TE∈[0.5,1]小时，其中TE的默认值设定为0.5；
获取监测因子在TE时段中的各个流量征值构建一个序列记作流征序列，将流征序列中各个元素的算术平均值和中位数分别记作第一流征水平TAF和第二流征水平TMF，
对于任一监测因子，如果在一个时刻的流量征值不为极大值或者极小值，则标记监测因子在这个时刻下发生承势事件；当一个时刻下所有的监测因子均发生承势事件则把这样的时刻作为承势刻度，将一个承势刻度与其前一个承势刻度之间的各个时刻作为一个聚流段；
当聚流段中各个流量征值的算术平均值大于第一流征水平，则将该聚流段记作聚流高征段中包括的时刻数量作为其征段长度；聚流高征段的各个流量征值中的最大值记作峰量征值；将一个监测因子下所有聚流高征段的峰量征值构成一个序列记作Mt_Ls；
计算一个聚流高征段的覆盖比ROV，具体方法是：以待计算覆盖比的聚流高征段作为当前聚流高征段并将其征段长度记作CSL，将各个聚流高征段对应征段长度形成的集合作为征段长度空间,把征段长度空间中小于CSL的各个元素的平均值记作ELSL,则当前聚流高征段的覆盖比为CSL与ELSL的比值；
在最近的TE时间段内聚流高征段的总量为THCS，把聚流高征段内各个时刻对应流量征值的中位数记作聚流高征段的聚流高征值Mtav，
根据覆盖比、和聚流高征值构建适配网能模型计算监测因子当前时刻的流耗子水平FCL：
其中i2为累加变量，ERR<>为标准差函数，所述标准差函数返回的结果为调用序列的标准差数值；exp()为自然常数e为底数的指数函数，以在当前时刻下各个监测因子的流耗子水平中的最大值和最小值的差值作为当前时刻的流耗水平。
获取各个监测因子的流耗子水平构建一个序列记作流征序列，将流征序列中最大值元素和最小值元素的比值作为耗征异效比Dcit，把流征序列中各个元素的几何平均值作为中临效值EPWEG,在流征序列中如果该元素满足PWEG≥EPWEG，则将该元素记作流耗聚值Etil，根据流耗聚值计算得到当前时刻的流耗效量PEtil＝Etil(1+Dcit)/EPWEG；将获得的各个时刻的流耗效量构建一个序列记作流耗序列PEt_Ls,把流耗序列的元素总量记作DT(PEL),计算当前时刻的平衡属性BTRS：
其中i3为累加变量，PEtili3表示流耗序列中第i3个元素，HF<>为调和平均数函数，ln()为自然常数e为底数的对数函数，ds<>为极差函数，所述极差函数的结果为调用序列中最大值与最小值之差，TPEtil、ETEtil和MPEtil分别表示流耗序列的最大值、中位数和平均值；如果一个时刻的平衡属性超过设定的阈值，则判断该时刻为一类平衡刻度，否则为二类平衡刻度；
如果当前时刻为一类平衡刻度，则将当前时刻与其前一个时刻的流征序列的元素合并成一个集合，并以这个集合中的最大值元素和最小值元素的差值作为该时刻的优选流耗水平，并把流耗水平的数值更新为优选流耗水平。
进一步地，在步骤S400中，所述根据流耗水平进行对监测因子进行节能控制的方法是，各个监测因子实时获得当前的流耗子水平，记所得的各个流耗子水平的第一四分位数为FFN，记流耗子水平的第三四分位数为SFN，设定一个数值区域作为流耗适配域LFF，LFF∈[FFN,SFN]，当一个时刻的流耗水平较其前一个时刻数值大，则对流耗子水平小于流耗适配域的监测因子进行约束控制，约束控制为把监测因子物联网通讯的频率降低，即进行物联网通讯的周期加长，周期加长为原来的2倍到10倍；或者约束控制为停止监测因子的数据采集任务，或者约束控制为停止监测因子的物联网通讯任务；当一个时刻的流耗水平较其前一个时刻数值小，则对流耗子水平大于流耗适配域的监测因子进行释放控制，释放控制为把监测因子物联网通讯的频率降升高，即进行物联网通讯的周期缩短，周期加缩减为原来的1/10倍到1/2倍；或者释放控制为恢复监测因子的数据采集任务，或者约束控制为恢复监测因子的物联网通讯任务；其余情况监测因子按照现行的策略或者计划进行数据采集或者物联网通讯任务。。
本发明的实施例提供的一种基于物联网的监测因子节能通讯系统，如图2所示为本发明的一种基于物联网的监测因子节能通讯系统结构图，该实施例的一种基于物联网的监测因子节能通讯系统包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述一种基于物联网的监测因子节能通讯系统实施例中的步骤。
所述系统包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序运行在以下系统的单元中：
物联网监测因子识别单元，用于搭建物联网系统，在物联网场景中包含节点设备和监测因子；
流量数据采集单元，用于从节点设备获取各个监测因子的流量征值；
适配网能模型构建单元，用于利用流量征值构建适配网能模型，并计算出流耗水平；
监测因子调控单元，用于根据流耗水平进行对监测因子进行节能控制。
所述一种基于物联网的监测因子节能通讯系统可以运行于桌上型计算机、笔记本电脑、掌上电脑及云端服务器等计算设备中。所述一种基于物联网的监测因子节能通讯系统，可运行的系统可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述例子仅仅是一种基于物联网的监测因子节能通讯系统的示例，并不构成对一种基于物联网的监测因子节能通讯系统的限定，可以包括比例子更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述一种基于物联网的监测因子节能通讯系统还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述一种基于物联网的监测因子节能通讯系统运行系统的控制中心，利用各种接口和线路连接整个一种基于物联网的监测因子节能通讯系统可运行系统的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述一种基于物联网的监测因子节能通讯系统的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
尽管本发明的描述已经相当详尽且特别对几个所述实施例进行了描述，但其并非旨在局限于任何这些细节或实施例或任何特殊实施例，从而有效地涵盖本发明的预定范围。此外，上文以发明人可预见的实施例对本发明进行描述，其目的是为了提供有用的描述，而那些目前尚未预见的对本发明的非实质性改动仍可代表本发明的等效改动。

Claims (8)

1.一种基于物联网的监测因子节能通讯方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S100，搭建物联网系统，在物联网场景中包含节点设备和监测因子；
S200，从节点设备获取各个监测因子的流量征值；
S300，利用流量征值构建适配网能模型，并计算出流耗水平；
S400，根据流耗水平进行对监测因子进行节能控制。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的监测因子节能通讯方法，其特征在于，在步骤S100中，搭建物联网系统，在物联网场景中包含节点设备和监测因子的方法是，搭建的物联网系统由若干个节点设备构成，一个节点设备中包含若干个监测因子，其中监测因子为传感设备或者传感器，所述传感器包括图像传感器、压力传感器、加速度传感器、磁力传感器或者光传感器中的一种或多种，监测因子将采集获得的信息发送到节点设备。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的监测因子节能通讯方法，其特征在于，在步骤S200中，从节点设备获取各个监测因子的流量征值的方法是，以监测因子实时采集获得的信息作为监测信息，将监测信息以数据流的形式发送到节点设备；设定一个时间段作为反馈周期TL，TL∈[5，60]秒，监测因子每隔TL计算获得一次监测因子的流量征值，具体方法是：
在TL时段内一个监测因子向节点设备发送若干次数据流，以数据流对应数据大小作为数据体量，以TL时段内各次数据流对应数据体量中的最大值和最小值分别作为点高聚值FMX和点低聚值FMN，并将点高聚值和点低聚值对应的数据流发生的时刻分别记作高截时点FTL和点低截时点STL；将TL时段内各个数据流的数据体量的总值为枢总聚值CTGV，有效数据流的数据体量的总值为有效聚值EFGV,通过枢总聚值和有效聚值计算该时段的聚信比，并以获得的聚信比作为监测因子的流量征值。
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的监测因子节能通讯方法，其特征在于，在步骤S200中，从节点设备获取各个监测因子的流量征值的方法是，设定一个时间段作为反馈周期TL，TL∈[5，60]秒，监测因子每隔TL获得一次监测因子的流量征值，具体方法如下：在TL时段内一个监测因子向节点设备发送若干次数据流，以数据流对应数据大小作为数据体量，在TL时段内各个数据流的数据体量的总值为枢总聚值CTGV，将枢总聚值作为监测因子的流量征值。
5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的监测因子节能通讯方法，其特征在于，在步骤S300中，利用流量征值构建适配网能模型，并计算出流耗水平的方法是，以一个时间段TE作为分析时段，TE∈[0.5,1]小时，其中TE的默认值设定为0.5；将任一监测因子在TE时间段内获得的各个流量征值MKV构建一个序列记作流量征值序列，定义流量征值序列中各个元素的平均值为流征均值Mvat，计算当前时刻的能聚流征值Cuat：
Cuat＝lg(max{|MKV-TMKV|,|MKV-BMKV|}/Mvat)；
其中TMKV和BMKV分别为流量征值序列从当前时刻往前搜索获得的首个极大值和极小值；
将获得TE时段内各个能聚流征值并构建成一个序列记作能聚流征序列，在能聚流征序列中最大值与最小值的平均值作为能聚异动TWC，把能聚流征序列中大于能聚异动的各个元素记作有效流征值Ov_TWC，其余的元素记作次阶流征值，有效流征值与次阶流征值的数量比例记为有效流征比例Rt_OS；获取监测因子的各个有效流征值按时间顺序构建一个序列记作有效流征序列OW_Ls，通过有效流征序列构建适配网能获取当前时刻的流耗子水平FCL：
其中有效流征序列中元素的个数记作L_WLs,trb()为时间折算函数；以在当前时刻下各个监测因子的流耗子水平中的最大值和最小值的差值作为当前时刻的流耗水平。
6.根据权利要求1所述的一种基于物联网的监测因子节能通讯方法，其特征在于，在步骤S300中，利用流量征值构建适配网能模型，并计算出流耗水平的方法是，以一个时间段TE作为分析时段；获取监测因子在TE时段中的各个流量征值构建一个序列记作流征序列，将流征序列中各个元素的算术平均值和中位数分别记作第一流征水平和第二流征水平，对于任一监测因子，如果在一个时刻的流量征值不为极大值或者极小值，则标记监测因子在这个时刻下发生承势事件；当一个时刻下所有的监测因子均发生承势事件则把这样的时刻作为承势刻度，将一个承势刻度与其前一个承势刻度之间的各个时刻作为一个聚流段；
当聚流段中各个流量征值的算术平均值大于第一流征水平，则将该聚流段记作聚流高征段中包括的时刻数量作为其征段长度；聚流高征段的各个流量征值中的最大值记作峰量征值；将一个监测因子下所有聚流高征段的峰量征值构成一个序列记作Mt_Ls；
计算一个聚流高征段的覆盖比，具体方法是：以待计算覆盖比的聚流高征段作为当前聚流高征段并将其征段长度记作CSL，将各个聚流高征段对应征段长度形成的集合作为征段长度空间,把征段长度空间中小于CSL的各个元素的平均值记作ELSL,则当前聚流高征段的覆盖比为CSL与ELSL的比值；
把聚流高征段内各个时刻对应流量征值的中位数记作聚流高征段的聚流高征值，根据覆盖比、Mt_Ls和聚流高征值构建适配网能模型计算监测因子当前时刻的流耗子水平；以在当前时刻下各个监测因子的流耗子水平中的最大值和最小值的差值作为当前时刻的流耗水平。
7.根据权利要求1所述的一种基于物联网的监测因子节能通讯方法，其特征在于，在步骤S400中，所述根据流耗水平进行对监测因子进行节能控制的方法是，各个监测因子实时获得当前的流耗子水平，记所得的各个流耗子水平的第一四分位数为FFN，记流耗子水平的第三四分位数为SFN，设定一个数值区域作为流耗适配域LFF，LFF∈[FFN,SFN]；当一个时刻的流耗水平较其前一个时刻数值大，则对流耗子水平小于流耗适配域的监测因子进行约束控制，约束控制为把监测因子物联网通讯的频率降低；当一个时刻的流耗水平较其前一个时刻数值小，则对流耗子水平大于流耗适配域的监测因子进行释放控制，释放控制为把监测因子物联网通讯的频率降升高；其余情况监测因子按照现行的策略或者计划进行数据采集或者物联网通讯任务。
8.一种基于物联网的监测因子节能通讯系统，其特征在于，所述一种基于物联网的监测因子节能通讯系统包括：处理器、存储器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-7中任一项所述的一种基于物联网的监测因子节能通讯方法中的步骤，所述一种基于物联网的监测因子节能通讯系统运行于桌上型计算机、笔记本电脑、掌上电脑及云端数据中心的计算设备中。
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