基于CEP的物联网数据处理技术研究

发布时间：2017-04-29 06:00

  本文关键词：基于CEP的物联网数据处理技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：物联网(IOT)作为新一代网络技术,受到各界的广泛推崇,并逐渐被应用于智能交通、物流运输等领域。但目前真正能很好应用的行业却很少,导致这一局面的原因之一便是前端信息感知的海量、异构及语义不确定性等导致了用户无法准确提取和抽象出有意义的数据、挖掘出数据间隐含的内在关系、快速找到所需的数据,这些问题极大地阻碍了复杂物联网系统之间的信息协同、交互和共享。因此,如何在节点级对原始感知数据进行处理,提取抽象的语义信息是实现对物联网数据高效查询和处理要解决的重点问题。本文利用语义技术在信息描述、表示和处理上的优势,深入挖掘物联网数据之间隐含的关联关系,力图减少物联网数据处理过程中发送和接收的数据量,提高物联网数据处理的效率。主要内容如下:(1)在研究了现有物联网数据处理技术的基础上,分析了物联网数据处理存在的问题,提出了基于语义的物联网复杂事件处理(CEP)技术体系架构模型,并有针对性的对基本事件层和语义事件层涉及的关键技术进行了研究。同时构建了一种面向物联网的分布式复杂事件处理系统架构。(2)针对物联网应用系统中的时间戳乱序问题,给出了物联网语义事件定义和分类,并对时间戳乱序问题进行了形式化描述,同时基于混合驱动的空间回收机制构建了基于哈希结构的复杂事件乱序修正框架,并提出了一种基于乱序修正框架的复杂事件检测算法(ORFCED)。该算法提取事件的2个特征参数计算哈希地址,利用时间戳特性将事件存入链表结构进行局部排序,从而解决了乱序问题。(3)针对物联网复杂事件查询处理过程中的重复查询、存储和处理的问题,提出了事件共享机制(ESM),给出了物联网语义事件定义及事件操作符的语义描述。同时构建了基于事件共享机制的语义形式化查询计划处理模型(SFQPM)。该模型可自动对查询表达式和查询谓词进行处理,实现复杂事件检测和处理的自动化。(4)以智能交通应用场景为例,针对智能交通应用场景中数据的海量、异构、语义过于简单、数据延迟以及查询过于集中等导致交通运输综合管理的负担重、工作人员工作量大、系统处理效率低等深层次问题,设计了基于智能交通的语义事件模型,并阐述了如何利用基于乱序修正框架的复杂事件检测算法和基于事件共享机制的语义形式化查询计划处理模型对事件流进行检测与处理,结果验证了本文提出算法模型的有效性和可行性。
【关键词】：物联网 复杂事件处理 乱序事件处理 事件共享机制 智能交通
【学位授予单位】：云南师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.44;TN929.5
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-10
• 第1章 绪论10-22
• 1.1 研究背景与意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-18
• 1.2.1 物联网数据处理研究现状11-15
• 1.2.2 物联网复杂事件处理研究现状15-18
• 1.2.3 目前研究存在的主要问题18
• 1.3 论文研究内容及结构框架18-20
• 1.3.1 研究内容及创新点18-19
• 1.3.2 论文结构安排19-20
• 1.4 本章小结20-22
• 第2章 物联网复杂事件处理框架设计22-32
• 2.1 物联网复杂事件处理需求分析22-23
• 2.2 基于复杂事件处理的物联网框架设计23-26
• 2.2.1 原始数据层24-25
• 2.2.2 基本事件层25
• 2.2.3 语义事件层25
• 2.2.4 事件应用层25-26
• 2.3 分布式复杂事件处理系统架构26-28
• 2.4 基于框架的复杂事件处理关键技术28-31
• 2.4.1 基本事件层28-29
• 2.4.2 语义事件层29-31
• 2.5 本章小结31-32
• 第3章 基于乱序修正框架的物联网复杂事件检测模型32-54
• 3.1 物联网事件分类及描述32-36
• 3.1.1 物联网数据模型32-33
• 3.1.2 物联网事件定义33-34
• 3.1.3 物联网事件分类34-36
• 3.2 物联网时间戳乱序问题的形式化描述36-37
• 3.2.1 时间戳乱序问题的形式化描述36-37
• 3.2.2 时间戳乱序带来的问题37
• 3.3 基于哈希法的复杂事件乱序修正框架37-40
• 3.3.1 框架结构描述37-39
• 3.3.2 基于哈希结构的乱序修正框架39-40
• 3.4 基于混合驱动的空间回收机制40-43
• 3.4.1 空间回收机制40-41
• 3.4.2 时间驱动机制41-42
• 3.4.3 事件驱动机制42
• 3.4.4 混合驱动机制42-43
• 3.5 基于乱序修正框架的复杂事件检测模型43-46
• 3.5.1 改进的乱序修正框架43
• 3.5.2 复杂事件检测过程43-45
• 3.5.3 复杂事件检测算法45-46
• 3.6 仿真测试及分析46-52
• 3.6.1 仿真设置46
• 3.6.2 仿真数据来源46-47
• 3.6.3 仿真流程47-49
• 3.6.4 仿真结果分析49-52
• 3.7 本章小结52-54
• 第4章 基于事件共享机制的物联网复杂事件处理54-76
• 4.1 事件表达式及事件语言54-61
• 4.1.1 事件语言描述54-55
• 4.1.2 事件表达式及事件操作符55-60
• 4.1.3 事件应用实例60-61
• 4.2 事件共享策略61-68
• 4.2.1 查询重写62-63
• 4.2.2 基于有向无环图的复杂事件处理共享层次模型63-65
• 4.2.3 基于参数上下文的事件共享机制65-68
• 4.3 形式化查询计划语义模型68-70
• 4.4 仿真测试及分析70-75
• 4.4.1 仿真设置70-71
• 4.4.2 仿真数据来源71-72
• 4.4.3 仿真流程72-73
• 4.4.4 仿真结果分析73-75
• 4.5 本章小结75-76
• 第5章 智能交通物联网复杂事件处理实例研究76-92
• 5.1 实例研究背景76-77
• 5.2 智能交通语义事件模型设计77-81
• 5.2.1 智能交通数据及事件78-79
• 5.2.2 智能交通事件分类79-81
• 5.3 复杂事件处理81-89
• 5.3.1 基于智能交通的乱序事件处理81-83
• 5.3.2 基于智能交通的事件共享处理83-89
• 5.3.3 基于智能交通的复杂事件处理结果分析89
• 5.4 本章小结89-92
• 第6章 总结与展望92-94
• 6.1 本文所做的主要工作92-93
• 6.2 下一步的工作及研究方向93-94
• 参考文献94-98
• 攻读学位期间发表的论文和研究成果98-100
• 致谢100

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本文编号：334283