物联网监测系统的可靠性分析及优化

发布时间:2022-12-04 05:48
  随着大数据、云计算、5G等技术的快速发展,全球物联网产业迎来了新一轮发展的历史机遇。物联网的应用领域越来越广泛,遍及各行各业,从智能电网、智能交通、智能物流、智慧农业、车联网、智能家居、智慧医疗、到智能的物联网雾霾监测系统。随着物联网技术的发展和应用的普及,由此带来的物联网系统的可靠性问题变得更为突出。因此,如何保证物联网系统的可靠,成为当下研究的热点。本文的研究工作主要围绕着物联网监测系统的可靠性分析和优化问题进行,以基于物联网的雾霾重点污染源监测系统为背景,以实现物联网监测系统中感知层的可靠性为研究目标,以感知数据为基础,设计可靠的拓扑结构,研究关键节点的容错机制,提出了数据的可靠性反演与修正模型,对物联网监测系统的可靠性进行评估与应用。主要的研究工作如下:(1)提出了一种内外验证模块化的物联网监测系统可靠拓扑部署方案。监测系统拓扑结构的可靠性是保障远程监测系统可靠的一个重要方面,以雾霾重点污染源远程监测的需求为应用背景,提出了一种内外验证模块化的物联网监测系统可靠拓扑部署方案,并重点对相关参数以及约束条件进行量化分析,并探寻拓扑结构参数之间的内在规律。可靠性是物联网应用中的一个重... 

【文章页数】:107 页

【学位级别】:博士

【文章目录】:
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景
        1.1.1 物联网产业发展进入新阶段
        1.1.2 物联网系统面临的可靠性问题
    1.2 研究意义
    1.3 研究动机
    1.4 研究内容与贡献
    1.5 论文组织
    1.6 课题来源
第二章 相关概念及研究综述
    2.1 相关概念
        2.1.1 物联网的体系结构
        2.1.2 可靠性的定义
        2.1.3 可靠性分析方法
    2.2 物联网系统可靠性
        2.2.1 定义
        2.2.2 物联网系统可靠性相关研究
    2.3 物联网系统可靠性保障机制研究
        2.3.1 感知层容错机制研究
        2.3.2 网络层容错机制研究
        2.3.3 应用层容错机制研究
    2.4 感知数据的可靠性保障机制研究
        2.4.1 基于监督的机制
        2.4.2 无监督的机制
    2.5 讨论和总结
第三章 物联网监测系统节点的优化部署及可靠性量化分析
    3.1 本章引论
    3.2 问题描述
    3.3 内外验证模块化的节点部署机制与理论量化分析
        3.3.1 监测区域内部全覆盖的分析与计算
        3.3.2 监测区域内部簇结构的可靠性量化分析
        3.3.3 监测区域外围节点部署的分析与计算
    3.4 不同冗余结构的远程传输主干可靠性保障机制与量化分析
        3.4.1 不同冗余结构的可靠性量化分析
        3.4.2 不同冗余系统的可靠性比较
    3.5 仿真及结果分析
        3.5.1 不同的节点部署机制下的总层数和总的簇头节点数
        3.5.2 基本监测体的个数和多级簇结构的可靠性关系
        3.5.3 不同冗余系统的可靠度和失效前的平均工作时间
    3.6 本章小结
第四章 物联网监测系统簇头节点的容错机制研究
    4.1 本章引论
    4.2 系统模型
        4.2.1 网络模型
        4.2.2 故障模型
    4.3 容错机制和簇头可靠性模型
        4.3.1 SBDTM容错机制
        4.3.2 SBDTM算法
        4.3.3 基于Markov模型的簇头节点可靠性建模
    4.4 性能分析
        4.4.1 能耗分析
        4.4.2 恢复时延分析
    4.5 性能评估
        4.5.1 仿真环境设置
        4.5.2 簇头节点的可靠性
        4.5.3 不同可靠性保障机制下能耗的比较
        4.5.4 不同可靠性保障机制下恢复时延的比较
        4.5.5 网络消耗的总能量
        4.5.6 死亡节点数比较
        4.5.7 吞吐量比较
        4.5.8 丢包率比较
        4.5.9 复杂度分析
    4.6 本章小结
第五章 物联网监测数据的可靠性反演与修正模型
    5.1 本章引论
    5.2 贝叶斯网络概述
        5.2.1 基本概念
        5.2.2 贝叶斯网络的构建
    5.3 反演的准确度影响因素分析
        5.3.1 反演指标体系的构建
        5.3.2 反演指标的预处理
        5.3.3 反演指标最优权重的获取
    5.4 多属性条件下物联网监测数据的可靠性反演
        5.4.1 不同分属性污染源量化值的计算
        5.4.2 不同分属性污染源排放等级划分和说明
        5.4.3 物联网监测数据的可靠性反演
    5.5 系统测试与分析
        5.5.1 数据采集和处理
        5.5.2 污染源排放数据的反演
    5.6 本章小结
第六章 物联网监测系统可靠性评估与应用
    6.1 本章引论
    6.2 计算方法和模型
        6.2.1 基于层次分析法的因素权重确定
        6.2.2 模糊综合评价法模型
    6.3 实例分析
        6.3.1 权重计算
        6.3.2 基于物联网雾霾重点污染源监测系统可靠性模糊综合评价
    6.4 本章小结
第七章 总结与展望
    7.1 论文总结
    7.2 研究展望
参考文献
致谢
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果


【参考文献】:
期刊论文
[1]基于分布式模糊控制器的无线传感器网络容错非均匀分簇算法[J]. 王出航,沈玮娜,胡黄水.  吉林大学学报(理学版). 2018(03)
[2]灰色系统理论在粮食产量预测中的应用[J]. 曹飞飞.  数学的实践与认识. 2017(13)
[3]基于贝叶斯网络的林火概率预测系统设计与实现[J]. 高学攀,廖士中.  计算机工程与应用. 2017(13)
[4]基于改进灰色系统GM(1,1)模型的成本预测[J]. 王惠珍.  统计与决策. 2015(15)
[5]贝叶斯网络结构学习综述[J]. 李硕豪,张军.  计算机应用研究. 2015(03)
[6]物联网监测拓扑可靠性设计与优化分析[J]. 田立勤,林闯,张琪,陈振国.  软件学报. 2014(08)
[7]面向逼真度评估的指标标准化方法研究[J]. 王国良,崔建岭,申绪涧,戴幻尧,周波.  中国电子科学研究院学报. 2014(02)
[8]矿井巷道WSNs等腰三角形节点覆盖模型[J]. 方旺盛,陈耀宇.  传感器与微系统. 2014(03)
[9]物联网系统安全与可靠性测评技术研究[J]. 李维,冯钢,刘冬,苗勇,汤业伟,胡滨.  计算机技术与发展. 2013(04)
[10]基于贝叶斯网络的系统可靠性分析平台[J]. 敬瑞星,卢健康,赵鹏飞,张文斌.  计算机工程与应用. 2013(04)

博士论文
[1]层次分析法的若干问题研究及应用[D]. 朱建军.东北大学 2005

硕士论文
[1]物联网传输及网络可靠性研究[D]. 李宏波.电子科技大学 2012
[2]桥式网络系统可靠性分析和优化[D]. 陈殿夏.沈阳工业大学 2005



本文编号:3707706

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