基于群智感知的实时细粒度噪音感知系统设计与实现

发布时间：2017-08-28 18:33

  本文关键词：基于群智感知的实时细粒度噪音感知系统设计与实现

  更多相关文章： 群智感知 智能手机 校正 数据恢复 分布式系统

【摘要】：长期暴露于噪音环境中会对人的身心造成重大伤害,人们迫切的想知道自己关心区域的实时噪音以及历史噪音水平。要做到这一点并不容易,因为周围有关噪音等级的监测站点太少了,而且即使携带笨重的噪音测量仪,也只能得到自己所处位置的噪音情况,其他关心区域必须实地测量,十分不便。另一方面,随着科技的发展,智能手机的价格越来越低,功能越来越强大,普及率很高。智能手机一般都装备有各种各样的传感器,比如GPS定位系统,网络模块和高质量的麦克风。利用麦克风,智能手机可以充当简易的噪音测量仪,通过GPS定位系统和网络模块,用户可以分享自己用智能手机测量到的周围的噪音数据,众多贡献数据的用户构造一个噪音感知系统。然而,要将这样一个噪音感知系统变为现实需要克服几个挑战。首先,实验发现直接使用智能手机测量的噪音与标准噪音仪之间有很大的误差,而且不同的智能手机之间误差差别很大。其次,在较大的时空范围内,用户通过智能手机贡献的数据具有稀疏性。最后,感知系统是城市范围内的,面向全市用户,因此要有良好的负载能力和数据处理能力。针对智能手机测量噪音误差大的问题,我们实验发现了手机测量值与标准噪音仪之间的线性关系,并观察到了室内安静环境下的一个标准参考值,提出一种轻量级的校正算法,实验结果证实校正之后的误差范围小于3dbA。针对数据稀疏的问题,我们将所关心时空范围内的噪音数据建模成矩阵,并且构造了地理信息矩阵,使用矩阵分解的方法恢复缺失数据。为了支持大规模的用户上传数据和查询结果,我们引入了Storm流处理框架,将系统设计成可靠的,有良好可扩展性的分布式系统。
【关键词】：群智感知 智能手机 校正 数据恢复 分布式系统
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TB52
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-14
• 主要符号对照表14-15
• 第一章 绪论15-21
• 1.1 研究背景及意义15-18
• 1.1.1 噪音污染与噪音地图15-16
• 1.1.2 智能手机与群智感知16-17
• 1.1.3 研究意义17-18
• 1.2 研究内容18-20
• 1.3 本章小结20-21
• 第二章 相关研究及技术介绍21-27
• 2.1 噪音感知21-23
• 2.2 使用智能手机感知信息23-25
• 2.2.1 使用智能手机感知环境信息23-24
• 2.2.2 智能手机参与的其他感知工作24-25
• 2.3 计权网络与A计权噪音等级25-26
• 2.4 本章小结26-27
• 第三章 系统的总体设计27-31
• 3.1 系统总体框架27-28
• 3.2 系统的工作过程28-29
• 3.3 本章总结29-31
• 第四章 校正31-43
• 4.1 研究动机31-34
• 4.1.1 智能手机未校正时的巨大误差32
• 4.1.2 不同手机的测量误差相差很大32-33
• 4.1.3 智能手机的测量数据与标准噪音仪的读数之间的关系是线性的33-34
• 4.2 校正系统总体概览34-35
• 4.3 节点级的校正模块35-38
• 4.3.1 总体概览35
• 4.3.2 模型35-36
• 4.3.3 模型检验36-37
• 4.3.4 偏移量估计37-38
• 4.3.5 室内室外环境的检测38
• 4.4 基于参与式感知的校正模块38-41
• 4.4.1 总体概览38-39
• 4.4.2 偏移量表格的查询39
• 4.4.3 偏移量表格的更新39-41
• 4.5 本章总结41-43
• 第五章 数据恢复43-51
• 5.1 矩阵构造与格子划分43-44
• 5.1.1 矩阵构造43
• 5.1.2 格子的标示43-44
• 5.2 数据恢复概览44-45
• 5.3 矩阵分解45-46
• 5.4 特征抽取46-48
• 5.4.1 POI46-47
• 5.4.2 路网信息47-48
• 5.5 基于上下文的矩阵分解48-49
• 5.6 本章总结49-51
• 第六章 基于云端的可扩展系统设计51-59
• 6.1 总体概览51
• 6.2 数据接收器的设计51-53
• 6.2.1 用户成片的上传数据51
• 6.2.2 缓存数据51-52
• 6.2.3 物理冗余52-53
• 6.3 数据处理器的设计53-55
• 6.3.1 总体概览53
• 6.3.2 消息队列Q_153-54
• 6.3.3 流产生节点S54
• 6.3.4 流计算节点B_154
• 6.3.5 流计算节点B_254-55
• 6.3.6 拓扑结构的扩展策略55
• 6.4 网络服务器的设计55-58
• 6.4.1 总体概览55
• 6.4.2 与数据库的链接55-56
• 6.4.3 数据库的查询56-57
• 6.4.4 与数据库的数据交换57
• 6.4.5 服务器与客户端的数据交换57
• 6.4.6 物理冗余57-58
• 6.5 本章总结58-59
• 第七章 系统的实现细节59-65
• 7.1 智能手机APP59-62
• 7.1.1 总体概览59
• 7.1.2 APP首页59-60
• 7.1.3 噪音地图页60
• 7.1.4 贡献排名页60
• 7.1.5 噪音采集服务60-61
• 7.1.6 定位服务61-62
• 7.1.7 网络服务62
• 7.2 服务器端62-64
• 7.2.1 Window Azure相关实现62-63
• 7.2.2 数据库连接池的实现63
• 7.2.3 Storm集群的实现63-64
• 7.2.4 地图相关的实现64
• 7.3 本章总结64-65
• 第八章 系统的实验验证65-71
• 8.1 校正系统的实验65-68
• 8.1.1 节点级校正的实验验证65-66
• 8.1.2 基于参与式感知的校正实验验证66-67
• 8.1.3 校正子系统的实验验证67-68
• 8.2 噪音地图展示68
• 8.3 数据集和实验环境68-69
• 8.4 噪音地图69-70
• 8.5 本章总结70-71
• 全文总结71-73
• 参考文献73-79
• 致谢79-81
• 攻读学位期间发表的学术论文目录81-83

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