本發(fā)明涉及水利勘測，具體為一種基于邊緣計算的分布式水文通信感知方案、設備系統(tǒng)。

背景技術：

1、隨著科技的快速發(fā)展，水文監(jiān)測領域正面臨著數(shù)據(jù)量大、實時性要求高、計算資源分布不均等挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的水文監(jiān)測系統(tǒng)大多依賴于集中式的數(shù)據(jù)中心進行處理和分析，這種方式不僅數(shù)據(jù)處理延遲高，而且在面對大量數(shù)據(jù)時，往往難以滿足實時性的要求。同時，隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能技術的快速發(fā)展，分布式計算和邊緣計算逐漸成為解決這些問題的重要方向。在分布式水文通信感知方案中，邊緣計算節(jié)點扮演著至關重要的角色。邊緣計算節(jié)點位于數(shù)據(jù)源附近，能夠實時地處理和分析數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t和帶寬需求，提高數(shù)據(jù)處理的實時性和效率。同時，邊緣計算節(jié)點還能夠根據(jù)系統(tǒng)負載和數(shù)據(jù)處理需求動態(tài)調整資源分配，優(yōu)化資源利用率，確保關鍵任務能夠獲得足夠的計算資源。

2、然而，現(xiàn)有的邊緣計算節(jié)點在功能和性能上還存在一些不足。首先，傳統(tǒng)的邊緣計算節(jié)點往往只具備單一的數(shù)據(jù)處理能力，缺乏分布式學習與協(xié)同訓練的能力，難以滿足復雜的水文監(jiān)測需求。其次，現(xiàn)有的邊緣計算節(jié)點在資源管理方面缺乏靈活性，無法根據(jù)系統(tǒng)負載和數(shù)據(jù)處理需求動態(tài)調整資源分配，導致資源利用率低下。且傳統(tǒng)的水文監(jiān)測系統(tǒng)中，大量傳感器數(shù)據(jù)通常先被傳輸至中心服務器進行統(tǒng)一處理。然而，這種集中式的數(shù)據(jù)處理方式不僅增加了數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t，還可能導致服務器負載過重，影響數(shù)據(jù)處理效率。此外，由于網(wǎng)絡帶寬和傳輸穩(wěn)定性的限制，遠程數(shù)據(jù)傳輸往往存在丟失和延遲的風險，這對于需要實時響應的水文監(jiān)測任務來說是不可接受的。

3、為了解決上述問題，提供一種基于邊緣計算的分布式水文通信感知方案、設備系統(tǒng)，以克服上述問題。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于邊緣計算的分布式水文通信感知方案、設備系統(tǒng)，以解決上述背景技術中提出的問題。

2、為解決上述技術問題，本發(fā)明提供的一種基于邊緣計算的分布式水文通信感知方案，包括以下步驟：

3、s1、感知節(jié)點：

4、s2、智能選擇最優(yōu)通信路徑；

5、s3、邊緣計算節(jié)點；具體包括以下步驟：

6、s3.1、高性能計算：在邊緣計算節(jié)點上部署流處理框架；利用集群技術來管理多個邊緣計算節(jié)點，根據(jù)計算需求動態(tài)分配資源；

7、s3.2、分布式學習與協(xié)同訓練：部署分布式深度學習框架，在多個邊緣計算節(jié)點上協(xié)同訓練一個用于預測水質變化的深度學習模型；

8、引入并通過協(xié)同訓練機制，并利用聯(lián)邦學習框架，讓各個邊緣計算節(jié)點在本地訓練模型，并定期將模型參數(shù)上傳、聚合；

9、引入任務卸載的策略，根據(jù)邊緣計算節(jié)點的負載和計算資源，動態(tài)判斷是否需要卸載任務到云端；當邊緣節(jié)點負載過高或計算資源不足時，將部分計算任務發(fā)送到云端進行計算；云端計算結果返回后，邊緣節(jié)點繼續(xù)后續(xù)處理或直接將結果反饋給用戶；

10、s3.3、實時數(shù)據(jù)分析與反饋；

11、s3.4、資源動態(tài)管理；

12、s4、構建中央處理系統(tǒng)。

13、進一步的，在s1中，采用低功耗硬件和節(jié)能算法，優(yōu)化數(shù)據(jù)處理和傳輸流程，降低功耗。

14、進一步的，在s2中，在數(shù)據(jù)傳輸時，引入數(shù)據(jù)壓縮技術，減少傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，降低網(wǎng)絡延遲。

15、進一步的，在s2中，在關鍵設備和鏈路上采用冗余設計，包括雙電源、雙通信模塊，提高系統(tǒng)的容錯能力和可靠性；并引入動態(tài)網(wǎng)絡選擇的功能，根據(jù)網(wǎng)絡狀況和數(shù)據(jù)傳輸需求選擇最優(yōu)的通信網(wǎng)絡，提高數(shù)據(jù)傳輸效率和降低延遲。

16、進一步的，在s3.1中，使用容器化技術將水文數(shù)據(jù)處理應用打包成鏡像，在邊緣計算節(jié)點上快速部署和遷移，通過dockercompose、kubernetes中的一種工具進行容器編排和管理。

17、進一步的，在s3.2中，在聯(lián)邦學習框架中，向模型訓練過程中添加噪聲，使得無法從模型參數(shù)中推斷出原始數(shù)據(jù)。

18、進一步的，在s3.2中，構建混合云架構，將邊緣計算節(jié)點與云端的虛擬機、容器集群連接起來，使用云邊協(xié)同機制，在邊緣和云之間實現(xiàn)靈活的任務調度和數(shù)據(jù)傳輸。

19、進一步的，在s3.4中，引入資源預留機制，包括：

20、任務分類與優(yōu)先級設定：將實時水位監(jiān)測任務設定為最高優(yōu)先級，水質分析任務設定為中等優(yōu)先級，其他非關鍵任務設定為低優(yōu)先級；

21、資源預留設置：為實時水位監(jiān)測任務預留兩個cpu核心和50%的內(nèi)存；這意味著在任何時候，這兩個cpu核心和這部分內(nèi)存都只能被實時水位監(jiān)測任務使用；

22、資源調度策略：當有新任務到達時，資源調度器首先檢查是否有足夠的資源來滿足該任務的需求，如果有足夠的資源，則將其分配給任務；如果沒有足夠的資源，則根據(jù)任務的優(yōu)先級進行排隊或拒絕；對于實時水位監(jiān)測任務，由于其具有高優(yōu)先級和預留資源，因此總是能夠立即獲得所需資源；

23、監(jiān)控與調整：使用prometheus、grafana中的一種工具對邊緣計算節(jié)點的資源進行實時監(jiān)控，如果發(fā)現(xiàn)實時水位監(jiān)測任務的負載突然增加，則臨時增加其預留資源量，以確保其能夠及時處理數(shù)據(jù)；同時，對低優(yōu)先級的任務進行限制或暫停，釋放更多的資源給關鍵任務使用。

24、一種基于邊緣計算的分布式水文通信感知設備系統(tǒng)，包括：

25、感知設備：

26、多參數(shù)傳感器：包括水位傳感器、流量計、水質分析儀、氣象站、土壤濕度傳感器；這些傳感器能夠直接測量并傳輸環(huán)境參數(shù)的數(shù)據(jù)；

27、多模態(tài)感知設備：包括聲學傳感器、光學傳感器、化學傳感器；這些設備通過不同的物理原理感知環(huán)境信息；

28、邊緣計算節(jié)點設備：

29、高性能服務器、邊緣計算設備中的一種：包括工業(yè)級或企業(yè)級服務器，內(nèi)置高性能處理器、大容量內(nèi)存和存儲空間；運行復雜的流處理框架和深度學習算法；

30、容器編排管理系統(tǒng)：為運行在服務器上的軟件，包括dockercompose、kubernetes中的一種，用于管理容器化應用的生命周期；

31、智能通信網(wǎng)絡設備：

32、先進的無線通信設備：包括5g無線通信模塊、wi-fi模塊、lora網(wǎng)關、zigbee協(xié)調器，支持不同的通信協(xié)議和網(wǎng)絡拓撲結構；

33、數(shù)據(jù)壓縮設備、軟件：嵌入在通信模塊、邊緣計算設備中的軟件功能，用于在傳輸前壓縮數(shù)據(jù)以減少帶寬占用；

34、冗余設計設備：包括備用電源、冗余的通信模塊、網(wǎng)絡接口卡，以確保在設備故障時系統(tǒng)的連續(xù)運行；

35、中央處理系統(tǒng)設備：

36、大數(shù)據(jù)分析與預測服務器：為高性能的服務器集群，具備強大的數(shù)據(jù)處理和計算能力，配備分布式文件系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)處理框架；

37、數(shù)據(jù)緩存系統(tǒng)：為內(nèi)存數(shù)據(jù)庫、磁盤緩存系統(tǒng)中的一種，用于緩存熱點數(shù)據(jù)以減少對后端存儲的訪問；

38、混合云架構設備：

39、網(wǎng)絡設備和系統(tǒng)：包括路由器、交換機、vpn網(wǎng)關、云服務商提供的api和sdk，用于連接邊緣計算節(jié)點和云端的資源。

40、與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的有益效果是：

41、感知節(jié)點的多參數(shù)與多模態(tài)集成，提高了數(shù)據(jù)采集的全面性和準確性，為水文環(huán)境的綜合評估提供了豐富的數(shù)據(jù)源；多種感知技術的融合能夠更全面地捕捉水文環(huán)境的變化，為預測和決策提供更準確的依據(jù)；揭示出單一參數(shù)無法觀察到的水文現(xiàn)象或模式，為科研提供新的視角，且通過實施節(jié)能調度算法，可以在保證數(shù)據(jù)準確性和實時性的同時，最大限度地降低感知節(jié)點的能耗，延長其使用壽命實例與數(shù)據(jù)。

42、邊緣智能處理，減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t和帶寬需求，提高了數(shù)據(jù)處理的實時性和效率；邊緣智能處理能夠及時發(fā)現(xiàn)并處理異常數(shù)據(jù)，提高系統(tǒng)的魯棒性，發(fā)現(xiàn)之前未被注意到的水文異常模式，為水文災害預警提供新的線索。

43、智能通信網(wǎng)絡，提高了通信網(wǎng)絡的可靠性和穩(wěn)定性，降低了因網(wǎng)絡故障導致的數(shù)據(jù)丟失風險，智能選擇最優(yōu)通信路徑能夠提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)男屎涂煽啃裕诰o急情況下，智能通信網(wǎng)絡可能自動切換到備用路徑，確保關鍵數(shù)據(jù)的實時傳輸，且通過冗余設計和動態(tài)網(wǎng)絡選擇功能的實現(xiàn)，可以大大提高分布式水文通信感知系統(tǒng)的容錯能力和可靠性，同時提高數(shù)據(jù)傳輸效率和降低延遲。

44、邊緣計算節(jié)點的高性能計算，提高了數(shù)據(jù)處理的速度和效率，支持更復雜的分析和預測模型；集群技術能夠充分利用計算資源，提高整體計算性能，可揭示出之前因計算資源不足而無法處理的復雜水文現(xiàn)象；且通過云邊協(xié)同機制，可以在保持實時性和本地處理能力的同時，充分利用云端的強大計算和分析能力，實現(xiàn)更加靈活和高效的水文通信感知方案。

45、分布式學習與協(xié)同訓練，提高了模型訓練的效率和準確性，通過多個節(jié)點協(xié)同訓練，能夠更快地收斂到最優(yōu)解，聯(lián)邦學習框架保護了數(shù)據(jù)隱私，同時實現(xiàn)了模型的協(xié)同訓練；通過協(xié)同訓練，不同地點的水文數(shù)據(jù)可能揭示出全局性的水文規(guī)律和趨勢。

46、資源動態(tài)管理，提高了資源利用率，確保關鍵任務能夠獲得足夠的計算資源，動態(tài)調整資源分配能夠適應不同任務和工作負載的變化，在資源緊張的情況下，動態(tài)管理可能通過優(yōu)化資源分配，確保關鍵任務不受影響，同時保持系統(tǒng)整體性能的穩(wěn)定；通過引入資源預留機制，可以確保關鍵任務在邊緣計算節(jié)點上始終能夠獲得足夠的計算資源，從而提高系統(tǒng)的可靠性和響應速度。

47、中央處理系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析與預測，深度挖掘和分析邊緣節(jié)點上傳的數(shù)據(jù)，能夠揭示出水文環(huán)境的變化趨勢和規(guī)律，預測模型能夠為水文災害預警和決策提供支持；通過對大量數(shù)據(jù)的綜合分析，可發(fā)現(xiàn)之前未注意到的水文現(xiàn)象或趨勢，為科研和決策提供新的視角；在數(shù)據(jù)分析和預測的基礎上，在中央處理系統(tǒng)中設置數(shù)據(jù)緩存，減少與邊緣計算節(jié)點之間的數(shù)據(jù)傳輸量，降低網(wǎng)絡延遲；通過以上整合，不僅可以解決分布式水文通信感知方案、設備系統(tǒng)在網(wǎng)絡延遲和帶寬、計算能力、環(huán)境適應性和定制化需求等方面的問題，還能使整個系統(tǒng)更加高效、可靠和靈活。