参与式协作感知关键技术研究

A Participatory Sensing System consists of thousands of participants, in which each peer voluntarily contributes to gather sensor readings using the mobile device equipped with multiple sensors. This data collection paradigm results in a broad range of novel sensing applications, such as air quality monitoring, traffic flow monitoring, health monitoring. People's social activities increase the chances of meeting between participants, thus, increasing the chances that participants finish the sensing task in a cooperative manner. ..In this project, we propose the Participatory Collaborative/Cooperative Sensing (PCS) system. We contribute novel CPS frameworks, i.e., semi-distributed and fully-distributed CPS frameworks. This project aims to explore the research issues of a CPS system, we investigate the task delegation schemes to improve the system performance in a distributed manner. We study the QoS provisioning and resource optimization algorithms as well as the cooperative energy saving mechanisms, providing a deeper insight into the trade-off between the resource constraints and the QoS requirements of a sensing task. We also study the persistent incentive schemes and multi-level privacy protection measures for promoting sustainable running of a real CPS system. The results of this project will provide a theoretical basis and dozens of efficient algorithms for the cooperative participatory sensing system, and will make important fundamental contributions to the development of participatory sensing applications, such as urban traffic monitoring, fine-grained environmental monitoring, and smart heath applications.

参与式感知中，移动智能终端集成了多种传感器设备并可以采集相应的感知数据，移动智能终端的携带者可以主观决定是否将感知数据共享。人类的社会活动使得移动终端经常能与其他终端相遇，具有相互协作完成感知任务的机会。本课题提出了参与式协作感知的概念，提出了新的半分布式与全分布式参与式协作感知架构，研究参与式协作感知中的任务代理机制，以分布式协作的方式提高参与式感知的各项性能；研究面向服务质量保证的资源优化策略和协作节能机制，解决移动终端的有限资源与感知服务质量需求之间的矛盾；研究参与者持续激励机制和多层次隐私保护策略，为参与式感知系统持续健康运转提供保障。本课题的研究将为我国的城市交通管理、细粒度环境监测、远程智能医疗等领域提供一系列理论基础与核心算法。

信息技术的发展对人们的生产生活产生了深远的影响，也对我国发展战略的制定和调整有着重大的意义。信息技术的发展使得数据成为了新型的战略资源、经济社会发展的驱动力和基石。随着传感器硬件的发展和高速移动通信技术的广泛使用，智能终端设备集成了种类越来越多、功能越来越强大的传感器，从而具有了丰富的感知能力、强大的计算能力和通信能力。在这种情况下，作为一种新颖的数据收集方式，以智能终端用户作为数据的使用者和收集者的参与式感知已成为智慧城市、智慧医疗、智慧旅游等新兴大数据应用的重要数据来源。参与式感知不再受传统物联网高昂的安装、维护和升级成本所限制，但作为一种新事物，参与式感知在理论和应用中都存在诸多不足。本课题针对参与式协作感知中的任务协作代理机制、系统资源优化模型、激励机制、隐私保护等方面展开研究，并通过利用真实移动轨迹数据和实际环境搭建实验系统对提出的算法和机制进行模拟和实际验证。最终，课题提出了基于参与者协作的参与者选择与数据聚合策略、基于时空维度的数据质量模型、基于能耗的参与者选择策略、基于位置信息的激励机制和隐私保护算法、基于参与式感知的事件边缘检测应用等若干具有创新性的方案和技术路线，课题组成员先后在IEEE Communications Surveys and Tutorials、ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology、IEEE Transaction on Vehicular Technologies等国际知名期刊、会议中发表论文50余篇。本课题的研究将为参与式感知的深入研究和科研转化提供技术支持，具有非常重要的理论价值和实用意义。