分布式海洋監(jiān)測(cè)與信息發(fā)布系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的研究.pdf

1、我國(guó)是海洋大國(guó)，海洋資源的合法開(kāi)發(fā)利用關(guān)系到我國(guó)的經(jīng)濟(jì)、政治、國(guó)防和文化等方面的發(fā)展。但隨著大規(guī)模開(kāi)發(fā)利用海洋，海洋的污染程度日趨嚴(yán)重，導(dǎo)致赤潮等災(zāi)害不斷發(fā)生，對(duì)我國(guó)沿海的海洋生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生了嚴(yán)重的影響并導(dǎo)致巨大的直接和間接的經(jīng)濟(jì)損失。因此，研究建立實(shí)時(shí)可靠的海洋監(jiān)測(cè)采集網(wǎng)絡(luò)、災(zāi)害數(shù)據(jù)分析和信息發(fā)布系統(tǒng)，已經(jīng)成為維護(hù)海洋健康環(huán)境和合理開(kāi)發(fā)海洋資源的迫切要求。 本文在山東省關(guān)于海洋監(jiān)測(cè)和災(zāi)害預(yù)警項(xiàng)目的課題背景下，主要針對(duì)海洋監(jiān)測(cè)與災(zāi)

2、害預(yù)警系統(tǒng)中的監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)和臺(tái)站信息發(fā)布子系統(tǒng)，從提高監(jiān)測(cè)采集和信息挖掘與發(fā)布的實(shí)時(shí)性所采取的技術(shù)和策略方面進(jìn)行研究，為實(shí)現(xiàn)海洋災(zāi)害的實(shí)時(shí)監(jiān)控提供保障。 文中首先對(duì)海洋實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)發(fā)布系統(tǒng)的研究背景和現(xiàn)狀進(jìn)行分析，在此基礎(chǔ)上給出了論文的主要研究?jī)?nèi)容和意義以及結(jié)構(gòu)安排。隨后開(kāi)始介紹海洋監(jiān)測(cè)和信息發(fā)布兩個(gè)子系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)和關(guān)鍵技術(shù)。整個(gè)監(jiān)測(cè)發(fā)布系統(tǒng)采用三層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集的監(jiān)測(cè)子站分布在監(jiān)測(cè)海域中，它們由相應(yīng)的監(jiān)測(cè)臺(tái)站負(fù)責(zé)集成處理其

3、采集的數(shù)據(jù)，臺(tái)站與子站之間采用無(wú)線移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)相互通訊，而多個(gè)監(jiān)測(cè)臺(tái)站在數(shù)據(jù)中心的管理下對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的分布式聚類挖掘，并將采集數(shù)據(jù)上傳到數(shù)據(jù)中心，以供進(jìn)一步的災(zāi)害分析和預(yù)警。 在監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)方面，針對(duì)數(shù)據(jù)采集和封裝傳輸?shù)确矫?，給出了本系統(tǒng)所采用的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通訊、GPS實(shí)時(shí)定位和基于XML的數(shù)據(jù)封裝與訪問(wèn)等關(guān)鍵技術(shù)，以及采用這些技術(shù)在實(shí)時(shí)性提升上的考慮。信息發(fā)布主要關(guān)注的是臺(tái)站級(jí)的信息發(fā)布，由于監(jiān)測(cè)臺(tái)站位于整個(gè)監(jiān)測(cè)發(fā)布系統(tǒng)的中心，信

4、息發(fā)布具有發(fā)布對(duì)象和形式多樣化的特點(diǎn)。針對(duì)臺(tái)站級(jí)發(fā)布的上述需求，給出了本文所設(shè)計(jì)的分布式信息發(fā)布子系統(tǒng)的架構(gòu)與模塊劃分。發(fā)布平臺(tái)的核心是建立在臺(tái)站系統(tǒng)之上的嵌入式GIS發(fā)布系統(tǒng)，在此基礎(chǔ)上，平臺(tái)向監(jiān)測(cè)子站、Internet瀏覽器和手機(jī)等多種類型的用戶提供多種形式的發(fā)布服務(wù)。嵌入式GIS發(fā)布系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性能對(duì)于整個(gè)信息發(fā)布子系統(tǒng)的性能起關(guān)鍵作用，因此本文對(duì)嵌入式Linux平臺(tái)上的GIS系統(tǒng)研究進(jìn)行綜述，分析了海洋環(huán)境發(fā)布的嵌入式GIS平臺(tái)的

5、設(shè)計(jì)需求，給出了平臺(tái)的實(shí)時(shí)架構(gòu)和實(shí)現(xiàn)類圖，并對(duì)提高平臺(tái)實(shí)時(shí)性、降低存儲(chǔ)耗費(fèi)等方面采取的技術(shù)和策略進(jìn)行研究。 論文最后給出了兩種針對(duì)不同環(huán)境災(zāi)害挖掘的實(shí)時(shí)聚類算法，前者應(yīng)用于臺(tái)站分布式信息發(fā)布子系統(tǒng)的災(zāi)害數(shù)據(jù)挖掘，該算法采用基于核心集抽樣的改進(jìn)聚類框架，有效的降低了節(jié)點(diǎn)間的數(shù)據(jù)傳輸量，加快了災(zāi)害聚類挖掘的速度；后者針對(duì)數(shù)據(jù)中心實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)挖掘和歷史數(shù)據(jù)庫(kù)增量式挖掘的要求，給出了一種基于熵的增量式聚類算法，并將其應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心的災(zāi)害挖掘