物联网融合网关设计与实现

发布时间：2020-11-09 12:12

　　 随着各类通信技术的成熟以及通信成本的下沉,物联网行业近年发展迅猛,201 7年全球设备接入量高达84亿台,首次超过人口数量。根据Gartner预计,到2020年物联网设备接入总量将高达200亿。接入设备的爆发和接入需求的不断提升为数据分析和数据处理带来了新的挑战,如网络负载的飞速增长、服务端计算量的指数式上升以及功耗消耗。本论文围绕前两个问题展开,旨在设计一个网关系统,完成各类不同协议边缘节点的融合、消息汇总上报以及如何在有限资源下将边缘计算融入网关中。本文将以网关系统设计为核心,以边缘计算(在本文中特指神经网络模型移植和优化)为重点展开。网关系统包含感知前端硬件适配层,如温度、湿度、距离等各类信号消息以及图像、语音等媒体信息采集,各类协议接入层如WIFI、LoRa、ZigBee等,消息处理层,日志层,有限资源下的CNN网络加速层、MQTT消息上报/订阅层、HTTP图像等多媒体信息上传和下载以及MQTT消息发布订阅层,完成了各类消息的汇总分析以及上报和报警等能力。在此网关系统基础上,本文将聚焦于神经网络的解析、量化和量化优化以及模型转换,主要完成了基于Tensorflow神经网络的移植设计、并提出量化优化方法、完成有限资源下的边缘人脸检测,并上报到服务端,从而完成视频结构化帧数据的提取。特别地,本文针对模型编译中的量化过程,提出了分段线性量化方法,实现模型的量化优化,给出优化算法和测试结果。
【学位单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP391.44;TN929.5
【部分图文】：

图２－１所不

它是一种大时宽宽增益积信号，有很高的信号处理增益，具有非常强的抗多径干扰??和抗多普勒效应。在ＣＳＳ－ＢＯＫ调制中，通常采用上调频率作为其比特１，采用下调频??率作为比特〇，其调制示意图如图２－３所示。??Ｕｐ－Ｒａｔｅ?＜?｛＇５?Ｔｉｌｌ、＾??＜?输入码元???Ｄｏｗｎ－Ｒａｔｅ?＜?糾７己（｜??图２－３?Ｃｈｉｒｐ柘频调制示意图??对于任意一个Ｃｈｉｒｐ信号，将其做分数阶傅里叶变换，都能找到一个最优的阶次ｐ??使它在分数阶傅里叶域上实现能量聚集，出现最大峰俏，艽丨４相关特性非常强，而噪卢??以及多径干扰的丨＇丨相关特性较弱，很难洱分数阶傅Ｍ叶变换上行程能最聚集。另外＋?Ｍ??的调制频率ｋ的Ｃｈｉｒｐ信号，其在分数阶傅里叶域上聚集的峰值各不相同，这就可以通??过Ｃｈｉｒｐ拓频调制将ｋ与ｐ进行一一映射，这样我们就可以实现Ｃｈｉｒｐ拓频信号的解调??了。下式２－１是Ｃｈｉｒｐ倍号的时域表示１＿。??Ｘ（ｔ）?＝?／ｌｃｏｓ（＾＞?＋?２ｎｆ〇ｔ?＋?ｎｋｔ２）?（２－１）??２．１．１．２?ＬｏＲａ特点及优势介绍??ＬｏＲａ技术构迚于代统的Ｃｈｉｒｐ拓频编码之ｋ，能极大的拓展迎讯距岛，且Ｃｈｉｒｐ拓??频技术已经在军事应用中实践长达数十年，己经非常成熟，传输距离远，抗干扰性能强??足其独有的优势

?４?５??图２－２?Ｃｈｉｒｐ拓频通信波形图??它是一种大时宽宽增益积信号，有很高的信号处理增益，具有非常强的抗多径干扰??和抗多普勒效应。在ＣＳＳ－ＢＯＫ调制中，通常采用上调频率作为其比特１，采用下调频??率作为比特〇，其调制示意图如图２－３所示。??Ｕｐ－Ｒａｔｅ?＜?｛＇５?Ｔｉｌｌ、＾??＜?输入码元???Ｄｏｗｎ－Ｒａｔｅ?＜?糾７己（｜??图２－３?Ｃｈｉｒｐ柘频调制示意图??对于任意一个Ｃｈｉｒｐ信号，将其做分数阶傅里叶变换，都能找到一个最优的阶次ｐ??使它在分数阶傅里叶域上实现能量聚集，出现最大峰俏，艽丨４相关特性非常强，而噪卢??以及多径干扰的丨＇丨相关特性较弱，很难洱分数阶傅Ｍ叶变换上行程能最聚集。另外＋?Ｍ??的调制频率ｋ的Ｃｈｉｒｐ信号，其在分数阶傅里叶域上聚集的峰值各不相同，这就可以通??过Ｃｈｉｒｐ拓频调制将ｋ与ｐ进行一一映射
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本文编号：2876417