智慧城市中數(shù)據(jù)采集和能量調(diào)度研究.pdf

1、隨著城市規(guī)模的不斷擴(kuò)張，資源緊張、交通擁堵等社會(huì)問題日益嚴(yán)重。為實(shí)現(xiàn)城市智能化和可持續(xù)發(fā)展，建設(shè)智慧城市已成為不可逆轉(zhuǎn)的歷史潮流。智慧城市可以感測(cè)、分析、整合城市運(yùn)行核心系統(tǒng)的各項(xiàng)關(guān)鍵信息，對(duì)城市的各種需求做出智能響應(yīng)。而大數(shù)據(jù)技術(shù)可以支持智慧城市對(duì)海量的城市數(shù)據(jù)進(jìn)行快速的存儲(chǔ)、處理和分析。
　　在使用大數(shù)據(jù)的智慧城市項(xiàng)目中，城市數(shù)據(jù)采集是第一步也是最重要的一步。城市數(shù)據(jù)覆蓋范圍廣，涉及種類多，需要多種數(shù)據(jù)采集方式相結(jié)合，例如靜態(tài)

2、的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、動(dòng)態(tài)的移動(dòng)群智感知。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)利用廣泛部署的固定傳感器節(jié)點(diǎn)采集城市數(shù)據(jù)，但是傳感器節(jié)點(diǎn)儲(chǔ)能有限，工作時(shí)間有限，需要及時(shí)地進(jìn)行能量調(diào)度為其補(bǔ)充能量，延長(zhǎng)工作時(shí)間，因此設(shè)計(jì)面向無線傳感器節(jié)點(diǎn)的能量調(diào)度策略尤為重要。移動(dòng)群智感知激勵(lì)城市的移動(dòng)智能終端用戶采集和上傳周圍的城市數(shù)據(jù)，其中典型的場(chǎng)景是車載群智感知—利用車載設(shè)備來采集感知數(shù)據(jù)。由于不同感知車輛的移動(dòng)軌跡不同，采集能力不同，數(shù)據(jù)采集的效果也不一樣，因此需要設(shè)計(jì)策略

3、來選擇合適的車輛來完成數(shù)據(jù)采集。另外公交車有獨(dú)特的性質(zhì)，例如固定的移動(dòng)軌跡和發(fā)車周期，配備統(tǒng)一能力的傳感器，沒有個(gè)人隱私數(shù)據(jù)的顧慮。這些特性使得公交車比其他汽車更有利于做城市數(shù)據(jù)采集。
　　針對(duì)上述城市數(shù)據(jù)采集的多個(gè)問題，本文主要研究無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的能量調(diào)度，和車載群智感知中的感知車輛選擇，以及基于公交車的城市數(shù)據(jù)采集。主要工作包括以下幾個(gè)方面：
　?。?）提出了一個(gè)基于多輛無線充電小車的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量調(diào)度方案。每個(gè)無

4、線充電小車可以同時(shí)為多個(gè)無線傳感器節(jié)點(diǎn)無線傳輸能量，延長(zhǎng)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的工作時(shí)間。利用分布式聚類算法和遺傳算法設(shè)計(jì)了一個(gè)能量調(diào)度策略，最小化無線充電小車在能量調(diào)度中的能耗。
　?。?）利用貪婪算法設(shè)計(jì)了兩個(gè)不同的感知車輛選擇策略，以滿足車載群智感知的兩個(gè)不同目標(biāo)。利用提出的感知車輛選擇策略，數(shù)據(jù)中心可以在激勵(lì)成本一定的條件下，選擇合適的感知車輛使得采集的數(shù)據(jù)價(jià)值最大，或著覆蓋的目標(biāo)區(qū)域最多。
　?。?）利用公交車的特性，設(shè)計(jì)