【摘 要】
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随着物联网技术、AI和5G通信技术不断地发展,物联网的时代已经到来,边缘终端设备数量迅速增加。与此同时,物联网边缘设备也逐渐从单一的数据生产者向集数据生产、消费为一体的双重角色转化,边缘设备的功能更加复杂化、多样化,逐渐具有利用实时数据进行模式识别、智能决策、智能处理等功能。集中式的云计算模型已经难以高效处理指数式增长的边缘数据:核心网带宽有限,原始数据直接传输到云端容易造成信道阻塞,实时性不高;
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随着物联网技术、AI和5G通信技术不断地发展,物联网的时代已经到来,边缘终端设备数量迅速增加。与此同时,物联网边缘设备也逐渐从单一的数据生产者向集数据生产、消费为一体的双重角色转化,边缘设备的功能更加复杂化、多样化,逐渐具有利用实时数据进行模式识别、智能决策、智能处理等功能。集中式的云计算模型已经难以高效处理指数式增长的边缘数据:核心网带宽有限,原始数据直接传输到云端容易造成信道阻塞,实时性不高;云服务器处理能力与硬件产生的数据量不匹配,线性增加云服务器数量成本高昂;物联网应用软件与业务和边缘硬件强耦合,复用性低。物联网中间件封装了一个物联网系统的设备通信、数据分析、数据存储等核心能力,是一个物联网系统的核心。针对云计算模型存在的问题,本文设计并实现了一种面向边缘计算的物联网中间件,设计综合了边缘计算、分布式技术、负载均衡算法、物联网系统架构等技术,能够利用边缘计算的能力实现对大量异构物联网终端设备的接入以及数据处理,覆盖物联网系统的整体数据链路。1、针对海量边缘数据传输受带宽限制的问题,将IO密集型的硬件通信模块下沉到网络边缘,设计并完成了一种高并发的数据传输网络模型,节省了有限核心网带宽;2、针对边缘数据的计算分析与云服务器算力不匹配的问题,将计算密集型的数据分析服务下沉至边缘,设计并完成了一种可边缘化的数据分析模型,并基于马尔可夫决策过程实现了网络-负载双维度动态调度算法（Network-Loading double-dimensional dynamic scheduling a lgorithm,NL-DDS）,降低了云服务器计算压力;3、针对物联网应用软件可复用性不高的问题,对终端硬件的行为进行抽象,设计并完成了一种使用驱动-指令集-云核心三层的能力调用方案,屏蔽了不同边缘硬件的异构性。基于本文设计的系统已投入到实际的项目中稳定运行,如应用于学生宿舍、老旧小区、群租房、充电桩等场景的用电行为智能监测系统;应用于学校、工地的智能体温监测系统等。其中用于疫情期间体温筛查的智能体温监测系统在全国研究生电子设计竞赛中获得国家级二等奖。
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