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一种基于边缘计算的综合传感网测试平台

阅读：1080发布：2020-05-12

专利汇可以提供一种基于边缘计算的综合传感网测试平台专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种基于边缘计算的综合传感网测试平台，包括传感器接入区、中间件装置、边缘计算节点以及云端通信模块；传感器接入区采集数据并传送给中间件装置；中间件装置对数据进行格式转换并转发至边缘计算节点；边缘计算节点采用加权的数据均衡算法对数据进行处理，将处理结果传送给执行单元，并将处理后的数据通过云端通信模块上传至云端；云端根据边缘计算节点上传的数据调整策略或业务规则，并将策略或业务规则通过云端通信模块下发至边缘计算节点运行。本发明能够解决综合传感网中传感节点数量高、数据格式不统一、海量数据实时处理等问题。，下面是一种基于边缘计算的综合传感网测试平台专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种基于边缘计算的综合传感网测试平台，其特征在于：包括传感器接入区、中间件装置、边缘计算节点以及云端通信模块；传感器接入区采集数据并传送给中间件装置；中间件装置对数据进行格式转换并转发至边缘计算节点；边缘计算节点采用加权的数据均衡算法对数据进行处理，将处理结果传送给执行单元，并将处理后的数据通过云端通信模块上传至云端；云端根据边缘计算节点上传的数据调整策略或业务规则，并将策略或业务规则通过云端通信模块下发至边缘计算节点运行；
所述加权的数据均衡算法如下：
设边缘计算资源为m维的向量R＝{R1,R2,……,Rm}，任务集合为n维的向量T＝{T1,T2,……,Tn}，根据综合传感网自身特点制定加权算法，将权重向量w＝{w1,w2,……,wn}分配到任务T上，得到T'＝{w1T1,w2T2,……,wnTn}，其中根据权重对任务进行不同优先级的处理，此时每个任务需要的资源为r＝{ri1,ri2,……,rim),i∈{1,2,……,n}，定义资源均衡度函数来衡量系统资源是否被均衡使用：设所有任务总资源为rsum＝∑rij,i∈{1,
2 ,…… ,n} ,j∈{1 ,2 ,…… ,m}，每个任务所需资源与总资源的比为此任务已经分配到的资源为r′ij，每个任务已经
分配到的资源与总资源的比为此时资源均衡度
资源均衡度pr越小，表示边缘节点资源使用越均衡，将资源均衡度pr上
报云端，云端根据上报的pr值调整策略，使得边缘计算达到pr最优。
2.根据权利要求1所述基于边缘计算的综合传感网测试平台，其特征在于：由中间件装置发送的数据被边缘计算节点接收后，由数据均衡器根据信号特征进行筛选处理，其中实时性数据直接传递到云端通信模块进行上传，非实时性数据根据信号种类把数据分散到若干策略处理单元，根据不同的数据处理策略对数据分别进行处理，之后传递给不同的执行单元，并将处理结果通过云端通信模块汇聚到云端。
3.根据权利要求1所述基于边缘计算的综合传感网测试平台，其特征在于：所述中间件装置包括模拟信号接口、数字信号接口、数据汇聚器和高速数据收发器；模拟信号接口采集模拟信号，并转换成数字信号，然后发送到数据汇聚器；数字信号接口采集数字信号，然后发送到数据汇聚器；数据汇聚器接收两种接口传递的信号，并将数据汇聚成帧，由统一的帧格式传递到高速数据收发器；高速数据收发器将数据转发给边缘计算节点。
4.根据权利要求1所述基于边缘计算的综合传感网测试平台，其特征在于：所述数字信号接口包含RS485接口和/或RJ45接口。
5.根据权利要求1所述基于边缘计算的综合传感网测试平台，其特征在于：所述模拟信号接口包含高速AD采集模块。
6.根据权利要求1所述基于边缘计算的综合传感网测试平台，其特征在于：所述数据汇聚器包含FPGA和ARM，其中FPGA负责数据成帧，ARM负责系统协调。
7.根据权利要求1所述基于边缘计算的综合传感网测试平台，其特征在于：所述高速信号收发器包含高速光收发模块。

说明书全文

一种基于边缘计算的综合传感网测试平台

技术领域

[0001] 本发明属于传感与网络技术领域，特别涉及了一种综合传感网测试平台。

背景技术

[0002] 随着智能制造、工业互联网等技术的发展，传感网络相关技术的研究是构建无所不在、无所不包的信息社会的重要前提。综合传感网的提出解决网络融合、用户管理和业务实现等关键问题。

[0003] 综合传感网(ISN)基于传感、通信、网络安全、数据融合处理与管理技术，依托大数据中心与云计算环境，将信息感知、处理、传输、执行与管理置于广义网络内，基于统一业务数据格式和标准感知接入方式、支持多元化业务服务，在保证网络开放性的同时提供更好的安全性能和管理性能，使网络布设的规模具有较大的弹性，可为各类客户提供可信可行的解决方案。

[0004] ISN可通过各种有线/无线传感器(系统)收集、存储、处理传感数据，在任何时间向位于任何地点的用户提供个性化、多元化业务，具有完整且独立的物理感知与执行、数据传送和业务处理能力，可分为感知层、传送层和业务层三部分。

[0005] 近年来，计算工作负载一直在迁移：先是从本地数据中心迁移到云，现在日益从云数据中心迁移到更靠近所处理的数据源的边缘位置。迁移旨在缩短数据的传输距离，从而消除带宽和延迟问题，最终提升应用和服务的性能和可靠性，并降低运行成本。然而，现有技术无法实现对传感器汇聚融合、对海量传感数据的边缘计算与云计算的融合。

发明内容

[0006] 为了解决上述背景技术提出的技术问题，本发明提出了一种基于边缘计算的综合传感网测试平台。

[0007] 为了实现上述技术目的，本发明的技术方案为：

[0008] 一种基于边缘计算的综合传感网测试平台，包括传感器接入区、中间件装置、边缘计算节点以及云端通信模块；传感器接入区采集数据并传送给中间件装置；中间件装置对数据进行格式转换并转发至边缘计算节点；边缘计算节点采用加权的数据均衡算法对数据进行处理，将处理结果传送给执行单元，并将处理后的数据通过云端通信模块上传至云端；云端根据边缘计算节点上传的数据调整策略或业务规则，并将策略或业务规则通过云端通信模块下发至边缘计算节点运行；

[0009] 所述加权的数据均衡算法如下：

[0010] 设边缘计算资源为m维的向量R＝{R1,R2,……,Rm}，任务集合为n维的向量T＝{T1,T2,……,Tn}，根据综合传感网自身特点制定加权算法，将权重向量w＝{w1,w2,……,wn}分配到任务T上，得到T'＝{w1T1,w2T2,……,wnTn}，其中根据权重对任务进行不同优先级的处理，此时每个任务需要的资源为r＝{ri1,ri2,……,rim),i∈{1,2,……,n}，定义资源均衡度函数来衡量系统资源是否被均衡使用：设所有任务总资源为rsum＝∑rij,i∈{1,2 ,…… ,n} ,j∈{1 ,2 ,…… ,m}，每个任务所需资源与总资源的比为此任务已经分配到的资源为r'ij，每个任务已经
分配到的资源与总资源的比为此时资源均衡度
资源均衡度pr越小，表示边缘节点资源使用越均衡，将资源均衡度pr上
报云端，云端根据上报的pr值调整策略，使得边缘计算达到pr最优。

[0011] 进一步地，由中间件装置发送的数据被边缘计算节点接收后，由数据均衡器根据信号特征进行筛选处理，其中实时性数据直接传递到云端通信模块进行上传，非实时性数据根据信号种类把数据分散到若干策略处理单元，根据不同的数据处理策略对数据分别进行处理，之后传递给不同的执行单元，并将处理结果通过云端通信模块汇聚到云端。

[0012] 进一步地，所述中间件装置包括模拟信号接口、数字信号接口、数据汇聚器和高速数据收发器；模拟信号接口采集模拟信号，并转换成数字信号，然后发送到数据汇聚器；数字信号接口采集数字信号，然后发送到数据汇聚器；数据汇聚器接收两种接口传递的信号，并将数据汇聚成帧，由统一的帧格式传递到高速数据收发器；高速数据收发器将数据转发给边缘计算节点。

[0013] 进一步地，所述数字信号接口包含RS485接口和/或RJ45接口。

[0014] 进一步地，所述模拟信号接口包含高速AD采集模块。

[0015] 进一步地，所述数据汇聚器包含FPGA和ARM，其中FPGA负责数据成帧，ARM负责系统协调。

[0016] 进一步地，所述高速信号收发器包含高速光收发模块。

[0017] 采用上述技术方案带来的有益效果：

[0018] (1)本发明充分利用边缘技术的分布式优点，采用数据均衡算法，根据实时性特征对信号进行筛选，根据数据处理策略对信号进行就地处理，降低系统时延，提高海量传感数据处理的实时性；

[0019] (2)本发明采用云边协调的处理方式，对于实时性强数据放置边缘计算侧处理、对于耗费资源较多实时性差数据在云端处理；边缘计算既靠近执行单元，更是云端所需高价值数据的采集和初步处理单元，可以更好地支撑云端应用；云计算通过大数据分析优化输出的业务规则或模型可以下发到边缘侧，边缘计算基于业务规则或执行策略运行；

[0020] (3)本发明采用中间件装置，实现不同接口异构传感器的汇聚。附图说明

[0021] 图1是本发明的平台组成框图；

[0022] 图2是本发明中各模块的协议栈图；

[0023] 图3是本发明中中间件装置结构图；

[0024] 图4是本发明中边缘计算节点的流程图。

具体实施方式

[0025] 以下将结合附图，对本发明的技术方案进行详细说明。

[0026] 如图1所示，本发明设计了一种基于边缘计算的综合传感网测试平台，包括传感器接入区、中间件装置、分布式的边缘计算节点以及云端通信模块。传感器接入区采集数据并传送给中间件装置。中间件装置对数据进行格式转换并转发至边缘计算节点。边缘计算节点采用加权的数据均衡算法对数据进行处理，将处理结果传送给执行单元，并将处理后的数据通过云端通信模块上传至云端。云端根据边缘计算节点上传的数据调整策略或业务规则，并将策略或业务规则通过云端通信模块下发至边缘计算节点运行。其中感器接入区、中间件装置以及边缘计算节点的协议栈如图2所示。

[0027] 如图3所示，中间件装置包括模拟信号接口、数字信号接口、数据汇聚器和高速数据收发器；模拟信号接口采集模拟信号，并转换成数字信号，然后发送到数据汇聚器；数字信号接口采集数字信号，然后发送到数据汇聚器；数据汇聚器接收两种接口传递的信号，并将数据汇聚成帧，由统一的帧格式传递到高速数据收发器；高速数据收发器将数据转发给边缘计算节点。

[0028] 在本实施例中，数字信号接口包含RS485接口和/或RJ45接口。模拟信号接口包含高速AD采集模块。数据汇聚器包含FPGA和ARM，其中FPGA负责数据成帧，ARM负责系统协调。高速信号收发器包含高速光收发模块。

[0029] 如图4所示，由中间件装置发送的数据被边缘计算节点接收后，由数据均衡器根据信号特征进行筛选处理，其中实时性数据直接传递到云端通信模块进行上传，非实时性数据根据信号种类把数据分散到若干策略处理单元，根据不同的数据处理策略对数据分别进行处理，之后传递给不同的执行单元，并将处理结果通过云端通信模块汇聚到云端。

[0030] 所述加权的数据均衡算法如下：

[0031] 设边缘计算资源为m维的向量R＝{R1,R2,……,Rm}，任务集合为n维的向量T＝{T1,T2,……,Tn}，根据综合传感网自身特点制定加权算法，将权重向量w＝{w1,w2,……,wn}分配到任务T上，得到T'＝{w1T1,w2T2,……,wnTn}，其中根据权重对任务进行不同优先级的处理，此时每个任务需要的资源为r＝{ri1,ri2,……,rim),i∈{1,2,……,n}，定义资源均衡度函数来衡量系统资源是否被均衡使用：设所有任务总资源为rsum＝∑rij,i∈{1,2 ,…… ,n} ,j∈{1 ,2 ,…… ,m}，每个任务所需资源与总资源的比为此任务已经分配到的资源为r'ij，每个任务已经
分配到的资源与总资源的比为此时资源均衡度
资源均衡度pr越小，表示边缘节点资源使用越均衡，将资源均衡度pr上
报云端，云端根据上报的pr值调整策略，使得边缘计算达到pr最优。

[0032] 实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。

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