基于物联网智能连接的多设备协同监测技术

作     者：高雄 

作者单位：武汉理工大学 

学位级别：硕士

导师姓名：葛艳红

授予年度：2020年

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 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] 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] 

主      题：智能连接 精简数据传输 设备协同 健康预警 

摘      要：随着我国老龄化的加重,人们对健康监测系统的需求和重视与日俱增。健康监测系统已经成为业界研究的热点,并且也取的了不错的成果。但是,随着各种监测设备不断增多,人们对健康监测的要求也会随之提高。本文针对多种设备协同使用的场景展开研究,搭建了基于物联网智能连接的多设备协同监测技术的健康监测系统。本文从设备连接、设备数据传输、设备协同监测等方面进行研究,主要研究内容如下:（1）搭建了健康监测系统的架构。将系统分为感知层,数据传输层,应用层,云服务层,并对每层进行了介绍。其中,应用层是系统的核心,通过MVP架构设计了应用层的软件。软件分为视图界面层,数据服务层,业务逻辑层,每层通过接口进行解耦。（2）通过对用户连接设备时的场景进行分析,选取了时间、地点等决策属性构建了基于决策树ID3算法的用户行为预测模型,并通过后剪枝策略对模型进行验证。当用户使用健康监测设备时,模型预测将要使用的设备,完成对设备的智能连接。（3）基于边缘计算的思想,在设备端对不同设备的冗余数据产生方式和数据类型进行分析,采用基于事件驱动的传输算法、行程长度编码算法、最优曲线拟合算法等对不同的设备分别进行冗余数据处理,从边缘侧解决数据流量剧增带来的数据通讯和数据存储的压力。（4）针对多个健康监测设备之间的协同问题,通过对每个设备的事件进行定义,采用基于事件驱动的方式进行设备之间的协同,并采用D-S证据理论算法对多设备数据进行融合,判断用户的健康状况。在本文设定的基本协同规则之外,开发了用户自定义多设备之间协同方式的模式,满足用户个性化需求。