【摘 要】
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随着可穿戴技术以及移动互联网的快速发展,越来越多的可穿戴设备被应用到日常生活中,从而催生出了各种各样的穿戴应用。由于这些应用需要大量的计算资源,而可穿戴设备本身的硬件资源有限,无法应对现有的应用需求。云计算的出现虽然解决了穿戴设备自身的不足,但是随着接入网络的终端设备的增多,需要传输的数据也随之增加,网络传输带宽的负载量极具增加,而且与云端的交互造成较长的网络延迟。如何在为穿戴应用提供计算资源的同
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随着可穿戴技术以及移动互联网的快速发展,越来越多的可穿戴设备被应用到日常生活中,从而催生出了各种各样的穿戴应用。由于这些应用需要大量的计算资源,而可穿戴设备本身的硬件资源有限,无法应对现有的应用需求。云计算的出现虽然解决了穿戴设备自身的不足,但是随着接入网络的终端设备的增多,需要传输的数据也随之增加,网络传输带宽的负载量极具增加,而且与云端的交互造成较长的网络延迟。如何在为穿戴应用提供计算资源的同时,又能保证应用所需带宽以及请求得到及时响应成为需要解决的问题,而边缘计算的发展,为上述问题提供了解决方案。本文将边缘计算用于穿戴场景,设计了一种面向穿戴应用的边缘计算平台,在平台设计的基础上,实现了一个小组多人协作作战场景下的战场态势感知应用。本文首先对目前开源的具有代表性的4个边缘计算平台从架构以及实现方面进行分析,总结出它们的共同之处,得到边缘计算平台实现的一般性架构;对平台的应用场景进行分析,根据场景分析结果得到平台的功能和性能需求,依据边缘计算平台的一般性架构设计平台的硬件以及软件架构,划分各个功能组件,得到各组件之间的交互关系。在此基础上,设计战场态势感知应用的整体架构,首先分析单个移动设备下数据处理的原则,再分析整个小组的情况,从而设计出基于边缘计算平台的应用架构;基于设计出的应用架构,根据处理数据的不同,将整个应用分为体征感知模块、环境感知模块、动作感知模块、位置感知模块、图像感知模块以及最终的态势感知模块,并对这些模块进行实现。将边缘计算平台和态势感知应用部署到真实的环境中进行功能与性能的测试,并将边缘计算平台与云计算平台在延时和带宽两个方面进行对比,验证了边缘计算平台在数据处理方面的优势。
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