面向智慧城市海量数据的采集与分发机制研究

As it feature of ubiquitous spatial-temporal distribution, high bandwidth, flexible use and low cost, Mobile Opportunistic Network (MON) is considered as an advantaged platform for the non-real-time big data collecting in smart city. However, when the existing collection and dissemination scheme in the MONs deals with the big data, it leads to the phenomenon of abundant data, but lack of effective information, which is prone to cause the network congestion and poor quality of service (QoS). Aiming at these problems, we mainly carry out this project from the following four aspects: 1) Study the optimal sensing strategy based on the mobile spatial information, to minimize the amount of the collected perception data while satisfying the requirements of the given application/service. 2) Study the data subscription and publishing scheme based on service theme, to provide a QoS model for customizing applications network and maximize the network utility.3) Study the forwarding strategy based on the multi-dimensional social attributes of nodes, and the data redundancy scheme based on data fusion and the oriented event-driven routing joint optimization algorithm, to achieve the optimal allocation of the resources.4)We are going to develop Vehicular Opportunistic Networks (VONs) to validate the above scheme for air environmental monitoring application. The project will provide a technical support for big data collection and dissemination scheme based on the MONs in smart city.

移动机会网络具有时空泛在、高带宽、使用灵活且成本低廉的特性,被认为是智慧城市中非即时海量数据交互的有利平台。但现有移动机会网络采集分发机制在应对海量数据时存在富内容、贫信息的现象，容易产生网络拥塞服务质量难以保障。针对上述问题，本项目主要从以下四个方面展开研究：第一、研究基于移动信息空间的最优化感知策略，使得在满足给定应用/服务需求的前提下，感知所采集的数据量最小化。第二、研究基于服务主题的数据订阅与分发机制,为应用定制网络提供QoS模型，实现网络的效用最大化。第三、研究基于节点多维社会属性的转发决策策略，基于数据融合、面向事件路由联合优化的去冗数据传输协议，从而实现可控资源的分配最优化。第四、拟以大气环境监测为应用背景采用车载机会网络对上述方法进行测试与验证。本课题的研究对基于移动机会网络进行智慧城市海量数据采集与分发应用模式具有重要参考价值。

在本课题基金的支持下，按照研究计划中的研究内容和技术路线我们进行了四年的研究工作，取得了一些研究成果。四年中，在该基金的资助下，研究小组共发表论文29篇（SCI收录11篇，EI收录5篇，中文核心6篇），申请发明专利5项，授权发明专利4项和实用新型专利2项，获软件著作权2项，参与制定地方标准1项，受邀学术报告1次。培养广西杰青1人、博士毕业生2人、硕士毕业生11人，项目相关成果获省部级科技奖2项。研究期间，小组成员参加国际国内学术交流多次，并到美国明尼苏达大学传感网实验室访问半年、北京航空航天大学博士后研究2年并出站。.在具体项目执行中，研究基本按照计划执行。研究内容从车联网、空地一体化网络、网络性能优化与资源管理、智能监测等方向，具体研究包括面向应用的移动感知与识别方法、网络构建及优化方法、网络资源管理与优化方法、人机交互大数据应用服务等四个计划的研究工作，其次项目还紧跟本地区相关行业现实需求，开展了两个应用示范，在项目的应用中充分体现了本项目研究内容涉及的泛在感知、网联、计算等核心技术。.综上，项目围绕基于车联网的移动数据感知与处理、网络接入与构建、网络资源管理与优化等问题，研究了基于多传感器融合的目标检测技术、面向业务高动态下的高效组网方法以及移动边缘计算资源优化等关键技术，并将上述关键技术应用到了相关应用示范中，课题的成果对面向智慧城市的数据采集及分发技术的研究与应用具有重要参考价值。