物联网车间海量数据融合技术研究
作者单位:南京航空航天大学
学位级别:硕士
导师姓名:周良
授予年度:2015年
学科分类:080904[工学-电磁场与微波技术] 13[艺术学] 0809[工学-电子科学与技术(可授工学、理学学位)] 08[工学] 1305[艺术学-设计学(可授艺术学、工学学位)] 0810[工学-信息与通信工程] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 081001[工学-通信与信息系统] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 081102[工学-检测技术与自动化装置]
摘 要:本课题来源于国防基础科研项目——军工产品现场制造“局域物联网和数据管理平台研究。项目将物联网技术引入到军工企业现场制造数据的采集、传递、处理及应用中,实现信息的全面感知、可靠传递、智慧处理。本文针对军工车间制造现场采集数据的异构性等特点,分析了物联网的两个关键技术,即射频识别技术和无线传感器网络技术,在此基础上深入研究了数据清洗及数据融合方法,较好地改善了物联网车间海量数据带来的网络拥塞、通信效率低、精度和可信度低等问题,有效支撑上层应用对数据完整性、准确性和实时性的需求。论文主要工作如下:(1)给出了军工物联网制造车间数据管理系统总体框架。介绍了系统工作流程和主要模块,详细阐述了系统涉及的关键技术。(2)提出了一种基于滑动窗口的RFID自适应数据清洗算法,算法使用滑动窗口技术和二项分布模型计算合适的窗口大小,通过窗口子区间的监测结果和标签的状态来动态调整窗口大小,以应对环境变化导致的阅读器标签性能的波动,从而相对准确地检测过渡点,降低读取数据的错误率。(3)提出了一种基于数据流和网络编码的无线传感器网络数据融合算法,算法利用源数据聚合技术和分簇思想,主要从数据传输及能量消耗两方面展开研究,在源节点感知数据时利用节点的计算和存储能力和数据流技术减少数据传输,在簇内,根据数据包的数据相关等级,利用网络编码和数据聚合技术减少簇头额外的能量消耗,提高了物联网制造车间数据包交付率和能量效率。(4)完成了军工生产物联网车间数据管理系统设计及主要功能实现。以军工产品现场制造“局域物联网和数据管理平台项目为背景,将本文基于滑动窗口的RFID数据清洗及基于数据流和网络编码的数据融合算法应用到项目中,完成了系统的分析和设计,给出了系统的功能结构及主要功能的实现。