物联网远程控制接入代理技术研究

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3.0 高德中 2024-11-19 7 4 2.56MB 73 页 15积分

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摘要

物联网通过采集各个区域的原始信息，然后将采集的信息汇总到局部数据中

心，最终通过高速局域网汇总到 Internet。用户就可以在任何地方任何时间通过有

线网络或者无线网络来浏览采集到的各个地区的信息数据。用户数量的增加使得

物联网所需要处理的用户请求数变得越来越多，物联网的负担也会越来越大，这

无疑会大大的降低用户的访问效率。本文针对物联网访问效率问题，做出如下研

究：

（1）在门户与物联网之间引入接入代理机制，在每个地区均设置多个接入代

理AA（access agent），每个接入代理可以支持一定数量的用户。这样

做的目的一方面大大增加了物联网的用户访问数量，另一方面极大的分

担了中心的工作量，减轻了中心的工作负载。

（2）将兴趣相似的用户分为一个群体，并将一个群体的行为作为一个用户行

为来处理，当群体中的某个用户请求他们共同感兴趣的资源的时候，我

们可以将该用户请求的数据存入缓存，当该群体中的其他用户访问时，

就可以直接从缓存中获取数据，提高了用户的访问效率。

（3）提出一个群体行为模型，利用 K-means 算法基于用户兴趣对用户进行聚

类分析，然后利用灰度预测算法估算热点资源，并对热点资源进行缓存。

（4）通过获取群体行为特征，提出了物联网群体行为控制策略。

（5）研究了该系统所基于的物联网数据传输以及存储系统，提出了基于

Chukwa 的数据采集以及数据存储的整个过程。

关键词：物联网群体行为控制策略聚类分析

ABSTRACT

Internet of Things collection the original data from different regions, and then send

the data to the partial data center, after that data is collected to Internet through the

high-speed local area network, and then people can browse different regions and

different environment data through the wireless network or Internet in anywhere.

Internet of Things makes people‘s lives more convenient and intelligent, however, with

the increasing number of users, in order to deal with a growing number of user requests,

the Internet of Things will bear a heavier burden, at the same time, the efficiency of the

user‘s access will be reduce. In order to allow more users more quickly to access the

Internet of Things, this paper presents ：

(1) Add access agents between the port and Internet of Things. Each region has some

access agents and each access agent can support a certain number of users. These

access agents greatly increased the number of users to access the Internet of

Things and shared the center‘s work load.

(2) In order to improve the effective of the user‘s access, we classify the users to

different groups by interests of users, and the interests of similar users into same

group, and then the group behavior can act as a user behavior. If a user requests a

resource data which is his group interest resource, then we save this resource data

into buffer. If so, when the other users of this group request the same resource, he

can get the data from buffer quickly.

(3) Introduced the group behavior model. We mainly use the K-means algorithm

based user interesting to do the cluster analysis, and then use the gray prediction

model to estimate the hot resources and buffer the hot resources.

(4) According to the behavior characteristics of different groups, the control strategy

can be determined.

(5) Introduced the data transmission and storage process based the Internet of Things,

and then make a detailed description of data collection and data stored process

based Chukwa.

Keywords: Internet of Things, group behavior, control strategy, cluster

analysis

摘要

ABSTRACT

第一章绪论 ...................................................................................................... 1

§1.1 研究背景 ............................................................................................... 1

§1.2 研究意义 ............................................................................................... 2

§1.3 论文研究内容 ....................................................................................... 2

§1.4 论文组织与安排 ................................................................................... 3

第二章物联网数据传输、存储过程概述 .............................................................. 4

§2.1 Hadoop 简介 ......................................................................................... 4

§2.2 Chukwa 简介 ......................................................................................... 6

§2.3 数据传输以及存储过程 ....................................................................... 8

§2.3.1 传感器部件介绍 ........................................................................ 8

§2.3.2 基站介绍（数据汇集） ............................................................ 9

§2.3.3 数据传输存储过程 .................................................................... 9

第三章系统总体结构 ............................................................................................. 11

§3.1 系统设计目标 ...................................................................................... 11

§3.2 系统总体结构 ...................................................................................... 11

§3.2.1 port 端结构以及功能 ............................................................... 12

§3.2.2 AA 端的结构以及功能 ........................................................... 16

§3.3 系统总体功能 ..................................................................................... 18

§3.3.1 用户注册 .................................................................................. 19

§3.3.2 处理用户请求 .......................................................................... 20

§3.3.3 用户对可控制传感器进行控制 .............................................. 21

§3.3.4 用户自定义布局 ...................................................................... 22

§3.3.5 用户信息管理 .......................................................................... 22

§3.3.6 用户聚类 .................................................................................. 23

§3.3.7 热点资源计算 .......................................................................... 23

§3.3.8 缓存管理 .................................................................................. 23

第四章群体行为模型 ............................................................................................ 24

§4.1 聚类概述 ............................................................................................. 24

§4.1.1 什么是聚类 .............................................................................. 24

§4.1.2 常用的聚类分析方法 .............................................................. 25

§4.2 群体行为模型 ..................................................................................... 28

§4.3 系统具体实现 ..................................................................................... 30

第五章基于群体行为的物联网缓存策略 .......................................................... 33

§5.1 灰度预测概述 ..................................................................................... 33

§5.1.1 灰色系统基本概念 .................................................................. 33

§5.1.2 灰色系统的特点 ...................................................................... 33

§5.1.3 灰色预测 .................................................................................. 34

§5.2 相关背景知识介绍 ............................................................................. 35

§5.2.1 生成数 ...................................................................................... 35

§5.2.2 关联度 ...................................................................................... 36

§5.2.3 GM（1,1）模型 ....................................................................... 37

§5.3 基于群体行为的物联网缓存策略 ..................................................... 39

第六章物联网群体行为控制策略 ........................................................................ 42

§6.1 算法描述 ............................................................................................. 43

§6.1.1 用户聚类算法 .......................................................................... 43

§6.1.2 灰度预测算法 .......................................................................... 43

§6.1.3 缓存替换算法 .......................................................................... 44

§6.1.4 群体行为控制算法 .................................................................. 44

第七章系统设计与实现 ........................................................................................ 46

§7.1 系统环境 ............................................................................................. 46

§7.2 数据库设计 ......................................................................................... 46

§7.2.1 port 端数据库设计 ................................................................... 46

§7.2.2 接入代理端数据库设计 .......................................................... 48

§7.3 主要功能实现 ..................................................................................... 51

§7.3.1 用户注册 .................................................................................. 51

§7.3.2 用户登录 .................................................................................. 52

§7.3.3 用户自定义界面 ...................................................................... 54

§7.3.4 用户控制请求 .......................................................................... 56

§7.3.5 管理员相关操作 ...................................................................... 57

§7.3.5 聚类分析相关算法 .................................................................. 60

§7.3.6 灰度预测算法 .......................................................................... 61

§7.4 实验 ..................................................................................................... 62

§7.4.1 用户请求响应时间 .................................................................. 62

§7.4.2 GM 负载实验........................................................................... 63

第八章总结与展望 ................................................................................................ 64

参考文献 .................................................................................................................. 65

第一章绪论

§1.1 研究背景

随着信息技术的不断发展、信息化进程以及工业自动化的不断深入，物联网

受到了人们越来越多的关注。1995 年，物联网[1]的概念在比尔盖茨的《未来之路》

这本书中首次被提出，盖茨在书中写道：“迷你的个人计算机将在未来受到人们

的热爱，他的便携型以及使用的灵活性备受人们推崇，随着他的普及化，许多例

如电影院、机场等一系列需要排队并且需要出示证件或者票据的地方就可以被废

除。有了迷你个人计算机，当你进入电影院时，你的迷你计算机与电影院的计算

机相连就会显示你是否已经购买了电影票。同理，当你回家开门的时候，你也不

需要用钥匙或者门卡开门了，你的迷你个人计算机会与你家门上的锁控制器相连

来验证你的身份。而当你丢失手机时，你的手机会自动向你发信息告诉你他所在

的地理位置。”他认为世界上任何两个物体之间都是存在关联的，这也就是物联

网最早的雏形。但是由于当时技术落后等一系列原因，盖茨在书中提到的物联网

对于当时的人们来说还只是个陌生的概念，没有得到人们的广泛关注。 1998 年，

美国麻省理工学院（MIT）提出了当时被称为 EPC (Electronic Product Code) 系统

的物联网构想。物联网的概念第一次被提到是在 2005 年由国际电信联盟提出的，

接着在 2008 年第一届国际级别的物联网学会便被举行，在这个会议上，大家提出

了许多对于物联网技术的发展以及畅想。由于物联网[2]的概念出现不是太久，所以

目前对于“物联网”这一概念还没有比较权威的准确表述，关于物联网（IOT）比

较准确的定义是：物联网[3]是指通过一些设备和技术，如信息采集设备、信息识别

技术、信息感知设备、信息定位设备和相关技术，把各种物体连接到网络，从而

形成一个更加巨大的网络。最终实现物理世界中的所有物体均与互联网相连，从

而方便人类的生活。

物联网通过收集不同区域的原始信息，然后将这些数据汇集到局部数据中心，

接着通过高速局域网络汇集到 Internet，进而人们可以在广义网络的任何地方通过

无线网络、Internet 来浏览收集到的不同地区、不同环境的数据。由此我们可以发

现物联网由两个终端组成，一个是设备端，它是由分布在不同区域的传感器组成；

另一个则是用户端，它是由访问该物联网的不同地区的不计其数的用户组成的。

随着用户数量不断增加时，用户发出的请求数量以及种类也会急速增长，为了处

理越来越多的用户的请求，物联网的负担也会急剧增加。为了使得更多的用户能

够快速的接入物联网访问到所需的数据，我们在门户与物联网之间引入了接入代

物联网远程控制接入代理技术研究

理AA（Access Agent），一个地区有多个接入代理，一个接入代理可以支持很多用

户，这样不仅增加了物联网用户的访问量，同时也分解了中心工作的负载。另一

方面，通过观察我们发现，许多用户具有共同的兴趣，例如他们都经常请求同一

个资源的数据。如果我们将兴趣相同的用户分为一类作为一个群体，那么一个群

体的行为[4]就可以看成一个用户行为。当群体[5]中的某个用户请求他们共同感兴趣

的资源数据的时候，我们可以将该用户请求的数据存入缓存，当该群体[6,7]中的其

他用户访问时，就可以直接从缓存中获取数据。这样不仅极大的减少了物联网的

负担，同时也提高了用户的访问效率。

§1.2 研究意义

在用户浏览物联网资源数据的过程中，由于每个用户都有自己感兴趣或者关

注的资源和访问习惯，因此使得每个用户所感兴趣的资源可能不完全相同，并且

不同的用户群体均带有各自的群体行为特征。

对用户所访问的资源进行分析的主要目的是从分析结果中分析出用户最经常

访问以及最关心的资源数据是哪些，并通过分析群体用户所访问资源之间的联系

以及行为，对系统进行不断的改进，以使得用户得到更好的服务，并且网站能够

根据用户个人爱好以及习惯使用户自己调整页面布局，改进服务，从而更好的满

足用户的需求。

另一方面，由于我们将兴趣类似的用户分为一类作为一个群体，那么我们就

认为一个群体的行为就是一个用户行为，我们可以想象，如果有 5000 个人，根据

他们的兴趣爱好我们将这 5000 个人分成 5个群体，这样当这 5000 个人同时访问

物联网的时候就相当于 5个人访问，这样大大减少了物联网的负担，也提高了物

联网的效率。

§1.3 论文研究内容

为了使更多用户能够接入物联网，我们在门户与物联网之间建立了多个接入

代理 AA，接入代理的主要功能有向中心管理器注册、向门户端更新信息，提供个

性化服务、处理用户请求等。

当用户在网站注册时可以自定义页面布局，系统会记录用户所设置的布局并

在用户下一次登录时初始化，注册后用户可以选择查看想要看的传感器数据，同

时也可以查看数据统计值，包括一段时间内的平均值、最大值、最小值等，同时

对于一些可控制的传感器可以进行远程控制，比如对于数据采集传感器可以设置

第一章绪论

传感器的采样间隔、可以开灯和关灯等。

用户发送的请求信息会被存储在接入代理端，请求信息主要包括用户请求的

资源，请求类型，请求时间等信息。我们通过对这些信息进行分析，对用户进行

聚类分析，根据用户请求资源的相似度等特性将这些用户分为几大类,形成几个群

体。同时根据每个群体中用户请求资源的类型以及时间再根据灰度预测理论进行

热点数据的预测，将群体中用户经常访问的数据存储到缓存中，这样当群体中其

他的用户再次请求该资源的时候就可以直接从缓存中取得该数据。这样不仅提高

了用户的访问效率，同时也减轻了物联网的负担。

§1.4 论文组织与安排

本文第一章介绍了本课题研究的背景以及研究意义，同时介绍了论文的研究

内容。

然后第二章主要介绍物联网数据传输以及存储的整个过程，其中包括 Hadoop、

Chukwa 的介绍，数据从传感器采集到存储到 hbase 中的整个过程。

第三章主要以介绍系统的总体结构为主，首先讲述了系统的设计目标，主要

阐述了系统主要的处理流程，然后介绍了系统总体结构以及功能，包括两方面，

一部分是门户端的结构和功能，由于门户端用到了 struts 技术和 hibernate 技术，因

此对 struts 技术和 hibernate 技术也进行了简要的介绍；另一部分是接入代理部分

AA（Access Agent），这部分对于接入代理的结构以及功能都有详细的介绍。

第四章开始介绍群体行为模型，首先对聚类进行简单的概述，然后描述用户

聚类算法，其中对于 K-means 算法进行了详细的介绍。

第五章阐述了基于群体的物联网缓存策略，主要介绍了灰度预测的概念以及

对算法的描述和实现。

第六章介绍了物联网群体行为控制策略。

第七章是系统模块的设计与实现，首先介绍了系统的设计以及如何实现，接

着分析了系统实验的分析结果。

第八章是总结与展望，对本文进行总结，并对未来做出展望。

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摘要：

摘要物联网通过采集各个区域的原始信息，然后将采集的信息汇总到局部数据中心，最终通过高速局域网汇总到Internet。用户就可以在任何地方任何时间通过有线网络或者无线网络来浏览采集到的各个地区的信息数据。用户数量的增加使得物联网所需要处理的用户请求数变得越来越多，物联网的负担也会越来越大，这无疑会大大的降低用户的访问效率。本文针对物联网访问效率问题，做出如下研究：（1）在门户与物联网之间引入接入代理机制，在每个地区均设置多个接入代理AA（accessagent），每个接入代理可以支持一定数量的用户。这样做的目的一方面大大增加了物联网的用户访问数量，另一方面极大的分担了中心的工作量，减轻了中心的工...

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