面向物联网搜索服务的实体状态匹配估计方法研究

发布时间：2018-10-14 15:33

【摘要】：随着各种形态各异、功能多样的传感设备在物理世界中广泛部署,越来越多的物理实体通过传感器连接到互联网中,实现了实体状态信息的发布与共享。面对越来越多的传感器及其所观测的物理世界实体状态数据,只有运用高效的搜索技术,才能体现这些数据的生命力,实现物联网感知资源的价值。物联网搜索具有搜索对象较为广泛、传感器资源受限、搜索内容动态变化等特征。传统的互联网搜索所采用的“下达搜索命令→网页内容匹配→处理和排序→反馈搜索结果”技术方案无法有效解决物联网搜索面临的难题。研究表明:通过对实体匹配搜索内容的状态进行预测,可实现对物联网实体的高效搜索。然而,物联网中存在海量功能各异、能力强弱不均的传感设备,已有相关研究中未考虑搜索场景的约束、搜索模式的需求及搜索平台资源的特征,从而未提出适用的高效搜索匹配预测方法。本文针对现有研究中存在的问题,分别开展了适用于物联网搜索的分布式实体状态匹配估计方法、面向物联网资源受限场景的实体搜索匹配预测方法、物联网搜索中低开销的实体状态匹配预测方法三个方面的研究。(1)针对现有研究中未考虑返回全部搜索结果的搜索模式,忽略了用户对于未来时刻满足特定内容的实体的搜索需求,且现有分布式实体状态匹配预测方法性能有限的问题,本文设计了搜索模式自适应的搜索方法,可支持返回全部搜索结果,满足用户未来搜索模式需求。针对现有方法具有时间独立性,对实体状态预测精度低的问题,提出了时间相关的实体状态分布式预测方法,对实体的状态进行更为精确的预测。针对遍历访问通信开销较大的问题,设计了实体匹配估计与验证方法。相比现有方法,所提方法提高了系统的查全率、查准率与通信开销性能分别在34%、13%与20%以上。(2)针对现有研究中缺乏适用于资源受限物联网搜索场景的实体搜索匹配估计方法,且合理、高效的实体搜索方案研究不足的问题,本文设计了面向资源受限物联网的实体搜索系统与适用于资源受限平台的搜索方案,提出了适用于资源受限场景的高精度实体状态预测方法,包括等时距与周期内实体状态预测方法,并据此,进一步设计了实体优先验真方法,以减少验真过程中的通信开销。相比现有方法,所提方法可有效降低对传感器的资源要求,提高实体状态的预测精度5%以上,并改善搜索系统的通信开销性能15%以上。(3)针对已有研究中搜索匹配估计方法资源开销过大的问题,本文提出了充分考虑传感器与网关平台资源特征的低开销实体状态匹配预测方法,并基于该方法设计了高效的搜索策略。所提匹配预测方法包括:1)轻量级数据拟合方法,以较低的计算开销为代价对数据进行拟合,以解决现有数据上报方法能耗较大的问题;2)高度稀疏化的实体多步状态预测方法,以较低的计算与存储开销,实现了对实体多步状态的高精度预测,以解决网关端采用的搜索匹配预测方法资源开销过大的问题。结果表明,所提方法以一定的通信开销性能为代价,可降低传输能耗61%以上,减少计算与存储开销65%以上。
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【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TN929.5;TP391.44

【参考文献】