基于大數(shù)據(jù)驅動的移動信息物理融合系統(tǒng)的面向方面的研究.pdf

1、移動信息物理融合系統(tǒng)（MCPS）在智能交通的發(fā)展上起到了重要作用，它通過計算、通信和控制三大領域的技術，影響和改變著交通環(huán)境。隨著互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的日益增長，及大數(shù)據(jù)技術的不斷發(fā)展，使得大數(shù)據(jù)在移動信息物理融合系統(tǒng)的應用越來越重要。面向方面的軟件開發(fā)方法彌補了面向對象的軟件開發(fā)方法對系統(tǒng)非功能特性需求開發(fā)存在的局限性問題。通過關注點分離技術分離出系統(tǒng)所有橫切關注點，然后對每個橫切關注點進行分析、設計、模塊化，以解決橫切關注點在面向對象軟件開發(fā)

2、中出現(xiàn)的代碼纏繞和散射問題，增強系統(tǒng)的模塊化程度，降低模塊間的耦合度。
　　本文為滿足大數(shù)據(jù)背景下移動信息物理融合系統(tǒng)的特性和需求，如大數(shù)據(jù)的規(guī)模性（Volume）、多樣性（Variety）、高速性（Velocity）和真實性（Veracity），移動信息物理融合系統(tǒng)的復雜性、實時性和時空性，分析了大數(shù)據(jù)持性，提出基于大數(shù)據(jù)驅動的移動信息物理融合系統(tǒng)的面向方面的體系結構。
　　本文分別從系統(tǒng)的“信息”和“物理”兩個方面出發(fā)，

3、首先對信息方面進行建模，針對MCPS的數(shù)據(jù)存取特性，基于UML的面向方面擴展，提出了將面向方面的開發(fā)思想應用在Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）中。建立了基于AOP的HDFS數(shù)據(jù)讀取模型，并用AspectJ語言對方面的關鍵算法進行分析與實現(xiàn)；然后針對移動空間軌跡，擴展UM L的構造型和數(shù)學語義來表示移動空間的不同維度，建立空間軌跡的數(shù)據(jù)倉庫模型。在對物理系統(tǒng)進行建模時，針對移動信息物理融合的物理屬性，本文將UML與Mode lica

4、相結合，采用Mode lica ML對系統(tǒng)進行物理建模，建模過程首先采用基于Eclipse的插件Papyrus建立系統(tǒng)的ModelicaML模型，然后基于這樣的模型生成Mode lica代碼，最后通過Mode lic a的仿真工具MWorks對物理模型進行仿真驗證。
　　最后本文通過高速鐵路的安全監(jiān)測系統(tǒng)來實現(xiàn)大數(shù)據(jù)驅動的移動信息物理融合系統(tǒng)的建模分析，將系統(tǒng)劃分為信息建模和物理建模兩個部分。對于軟件建模分析主要是對Hadoop分