基于分簇与Kronecker积的感知数据压缩优化研究

发布时间：2021-06-25 04:33

　　近年来,无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）技术正以极其惊人的速度发展,智能制造、智能工厂和智能服务的需求也呈现爆炸式增长,工业物联网（Industrial Internet of Things,IIoT）应运而生,成为了支持工业应用、通过智能决策提高制造和服务效率的一个有广阔前景的领域。现阶段,工业传感器和物联网设备在工业环境中快速、持续部署,物联网在智能工业应用中发挥出越来越重要的作用。然而,在物联网带来便利的同时,也因为工业传感器产生的大量数据而带来了新的挑战,各个设备对数据的采集、处理和传输提出了严格的要求。因此,在IIoT场景中如何能够高效地收集、处理和传输工业大数据成为当下一个巨大的挑战。本文针对当前感知数据压缩方案在分簇机制研究、空时相关性挖掘、观测矩阵设计优化、字典训练等方面存在的突出问题,在工业物联网场景下,研究基于分簇与Kronecker积的感知数据压缩优化方案以解决上述问题。主要的创新点包括如下三个方面:1)研究基于k-means的Kronecker空时（二维）压缩机制:该机制首先构建了一个k-means分簇算法,用于深度有效地... 

【文章来源】：南京邮电大学江苏省

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

WSN结构

硕士研究生学位论文 第二定义呈现分层分布式架构，支持技术组件和服务的集成，在不久的将来，如统，车联网和智能家居等都会有很广阔的应用。同时，考虑到智能未来部署雾结构网络是必不可少的。该雾结构网络通过执行智能计算，大处理以及识别怪异和不安全事件。当前，一些相关的定义给出了关于，同时也指出了与云计算的独特相似性。是一种具有资源池的计算体系结构，其中一个或多个普遍存在和分散此的协作和通信，或者，该结构仅在边缘级别的节点中进行传输，而各项任务。雾节点在没有第三方干扰的情况下处理任务，并且在分层的计算，高质量的通信，大容量的存储以及更多新的额外服务，进一步用户的数量。

士研究生学位论文 第和其他雾节点中的雾接口，雾计算将 CC 功能扩展到核心网络的边缘级别，并且共享相同，多重性等），以实现可扩展的特殊计算服务。经过转换的一些现重要：（1）高速巡回应用（例如，智能连接车辆和连接轨道）；（）大规模分布式控制系统（例如，智能电网，连接轨道和 STLS传感器网络，用以监控不同的环境。构允许在雾节点处理网络任务并提供存储服务，另外，也允许在输数据。但是，雾与云，以及其他事物或用户交互的接口必须通计算，存储和控制功能来提高服务的灵活性和提供动态重定位服对雾计算服务的评估，并且还允许提供有效的 QoS 管理。


本文编号：3248501