本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)通信優(yōu)化，具體為基于邊緣ai的物聯(lián)網(wǎng)通信優(yōu)化方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)(1ot)已逐漸成為推動社會進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量。物聯(lián)網(wǎng)通過無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、射頻識別技術(shù)、云計算等技術(shù)，將各種設(shè)備和物品通過互聯(lián)網(wǎng)連接起來，實現(xiàn)信息的智能化收集、傳輸、處理和應(yīng)用。然而，隨著物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的規(guī)模不斷擴(kuò)大，設(shè)備數(shù)量急劇增加，數(shù)據(jù)流量呈爆炸式增長，對通信網(wǎng)絡(luò)的帶寬、延遲和能耗等性能要求也越來越高。

2、傳統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)通信架構(gòu)通常采用中心化的數(shù)據(jù)處理方式，即所有數(shù)據(jù)都需通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)皆贫朔?wù)器進(jìn)行處理后再返回結(jié)果給終端設(shè)備。這種架構(gòu)在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時存在延遲高、網(wǎng)絡(luò)負(fù)載大、能耗大等問題，難以滿足實時性要求高、響應(yīng)速度快的應(yīng)用場景需求。因此，如何優(yōu)化物聯(lián)網(wǎng)通信架構(gòu)，提高系統(tǒng)性能和能源效率，成為當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域研究的熱點之一。

3、邊緣計算作為一種新興的計算范式，其核心思想是將計算資源從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心移至網(wǎng)絡(luò)邊緣，即直接在數(shù)據(jù)產(chǎn)生的地方進(jìn)行處理。這種分布式計算模式可以有效減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t和帶寬占用，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度和資源利用率。同時，隨著人工智能(ai)技術(shù)的快速發(fā)展，特別是深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)的突破，為邊緣計算提供了強(qiáng)大的智能分析和決策能力。將邊緣計算與ai技術(shù)相結(jié)合，形成邊緣ai，可以進(jìn)一步提升物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的智能化水平。

4、例如現(xiàn)有的公開號為cn108848514a的中國專利公開了數(shù)據(jù)通信優(yōu)化方法及數(shù)據(jù)通信優(yōu)化器，包括：獲取各數(shù)據(jù)通信優(yōu)化矩陣，所述數(shù)據(jù)通信優(yōu)化矩陣包括當(dāng)前的時延信息和當(dāng)前的帶寬信息；根據(jù)各數(shù)據(jù)通信優(yōu)化矩陣的當(dāng)前的時延信息和當(dāng)前的帶寬信息確定出最優(yōu)數(shù)據(jù)通信優(yōu)化矩陣；輸出所述最優(yōu)數(shù)據(jù)通信優(yōu)化矩陣。

5、但這種設(shè)計優(yōu)化矩陣是基于當(dāng)前狀態(tài)的，沒有考慮到網(wǎng)絡(luò)條件的動態(tài)變化，在實際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，當(dāng)前的時延信息和當(dāng)前的帶寬信息可能會頻繁波動，需要更動態(tài)的優(yōu)化策略，為此，本發(fā)明提供基于邊緣ai的物聯(lián)網(wǎng)通信優(yōu)化方法及系統(tǒng)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供基于邊緣ai的物聯(lián)網(wǎng)通信優(yōu)化方法及系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的現(xiàn)有的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：基于邊緣ai的物聯(lián)網(wǎng)通信優(yōu)化方法，包括以下步驟：

3、s1、邊緣設(shè)備對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，去除噪聲和無關(guān)信息；

4、s2、通過設(shè)置通信優(yōu)化特征提取算法，對數(shù)據(jù)進(jìn)行實時分析，提取特征；根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀況和通信需求，選擇通信路徑；

5、s3、根據(jù)設(shè)備電量和通信需求，自適應(yīng)調(diào)整通信頻率和功率；

6、s4、設(shè)置通信故障預(yù)測算法預(yù)測通信故障，并提前采取措施。

7、本發(fā)明進(jìn)一步改進(jìn)在于，所述通信優(yōu)化特征提取算法具體創(chuàng)建步驟包括：

8、s21、首先，對原始通信報文數(shù)據(jù)進(jìn)行切割，將連續(xù)的字節(jié)序列轉(zhuǎn)化為離散的token序列，每個token包含具備統(tǒng)一數(shù)據(jù)特征的報文數(shù)據(jù)片段；

9、s22、將所述報文數(shù)據(jù)片段進(jìn)行通訊路徑模式匹配，計算不同通信數(shù)據(jù)中的token序列相似度；

10、s23、設(shè)置序列相似度閾值，將步驟s22中相似度大于所述相似度閾值的通訊數(shù)據(jù)列入通訊特征數(shù)據(jù)集；

11、s24、將所述通訊特征數(shù)據(jù)集返回步驟s22中；

12、s25、設(shè)置相似度終止閾值，當(dāng)所述通訊特征數(shù)據(jù)集中所有數(shù)據(jù)的token序列相似度大于所述相似度終止閾值時，終止迭代。

13、本發(fā)明進(jìn)一步改進(jìn)在于，所述通訊路徑模式匹配通過將所述離散的token序列中隨機(jī)兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行二元匹配得到通訊路徑匹配積分矩陣，設(shè)隨機(jī)兩組數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式為ai＝(a1，a2，…，aanum)和bj＝(b1，b2，…，bbnum)，anum表示數(shù)據(jù)集ai的報文數(shù)量，bnum表示數(shù)據(jù)集bj的報文數(shù)量，計算所述通訊路徑匹配積分矩陣中所有位置的得分

14、

15、inm(i，j)表示所述通訊路徑匹配積分矩陣坐標(biāo)(i，j)處的得分，根據(jù)inm(i，j)的得分將所述通訊路徑匹配積分矩陣全部填充完成，計算inm(anum,bnum)即為最終選擇的通信路徑得分；隨后從位置(anum,bnum)出發(fā)，進(jìn)行匹配路徑尋找，當(dāng)節(jié)點位置(i，j)符合判斷函數(shù)f1＝{(inm(i，j)＝inm(i-1，j-1)+1)∧(ai＝bj)}時，(i，j)即為最終選擇的節(jié)點位置，下一節(jié)點位置則為(i-1，j-1)；當(dāng)節(jié)點位置(i，j)符合判斷函數(shù)f2＝{(inm(i，j)＝inm(i-1，j))∧(inm(i，j)?。絠nm(i，j-1))}時，(i，j+1)即為最終選擇的節(jié)點位置，下一節(jié)點位置則為(i-1，j)；當(dāng)節(jié)點位置(i，j)符合判斷函數(shù)f3＝{(inm(i，j)＝inm(i，j-1))∧(inm(i，j)?。絠nm(i-1，j))}時，(i+1，j)即為最終選擇的節(jié)點位置，下一節(jié)點位置則為(i，j-1)；當(dāng)節(jié)點位置(i，j)符合判斷函數(shù)f4＝{(inm(i，j)＝inm(i-1，j))∧(inm(i，j)＝inm(i，j-1))}時，(i，j+1)或(i+1，j)即為最終選擇的節(jié)點位置，下一節(jié)點位置則為(i-1，j)或(i，j-1)；直至回溯到節(jié)點位置(1，1)，得到最終的通訊路徑。

16、本發(fā)明進(jìn)一步改進(jìn)在于，所述s3具體步驟包括：

17、s31、設(shè)置初始電量pinitial和最低電量閾值tp，實時監(jiān)測設(shè)備的剩余電量，當(dāng)所述設(shè)備的剩余電量小于所述最低電量閾值時，觸發(fā)通信頻率和功率調(diào)整策略；

18、s32、根據(jù)通信需求，包括通訊頻率、功率、電量、數(shù)據(jù)速率和延遲，計算設(shè)備電量通信需求適應(yīng)值

19、，其中ractual(f，p)表示設(shè)備當(dāng)前通信頻率f和功率p下實際達(dá)到的數(shù)據(jù)速率，dactual(f，p)表示設(shè)備當(dāng)前通信頻率f和功率p下實際達(dá)到的延遲，ecurrent表示設(shè)備剩余電量，r表示當(dāng)前需求數(shù)據(jù)速率，d表示當(dāng)前延遲，rreq表示通信頻率需求，dreq表示延遲需求，α1表示平衡數(shù)據(jù)速率的權(quán)重，α2表示延遲的權(quán)重，α3表示電量消耗的權(quán)重；

20、s33、隨機(jī)生成一組頻率和功率，通過所述設(shè)備電量通信需求適應(yīng)值和遺傳算法得到最終的頻率和功率作為輸出。

21、本發(fā)明進(jìn)一步改進(jìn)在于，所述通信故障預(yù)測算法包括通過采集電量、數(shù)據(jù)速率、延遲和環(huán)境參數(shù)和歷史故障記錄建立，所述環(huán)境參數(shù)包括空氣濕度和設(shè)備溫度，計算通信故障影響值ecun表示設(shè)備剩余電量的表征、rcun表示數(shù)據(jù)速率的表征、dcun表示延遲的表征、表示空氣濕度的均值，表示設(shè)備溫度的均值。

22、本發(fā)明進(jìn)一步改進(jìn)在于，所述通信故障預(yù)測算法還包括建立故障類型數(shù)據(jù)庫，所述故障類型數(shù)據(jù)庫包括，硬件故障、軟件故障、網(wǎng)絡(luò)故障和安全故障和無故障，采集歷史通信故障影響值對應(yīng)的故障類型數(shù)據(jù)庫中的故障類型作為所述通信故障預(yù)測算法的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以支持向量機(jī)模型為基本，隨后計算當(dāng)前通信故障影響值作為所述通信故障預(yù)測算法的輸入，輸出預(yù)測的故障類型，當(dāng)輸出的故障類型為硬件故障、軟件故障、網(wǎng)絡(luò)故障和安全故障之一時，提取當(dāng)前電量，設(shè)置電量閾值和通信故障影響標(biāo)準(zhǔn)值，計算當(dāng)前通信故障影響值與通信故障影響標(biāo)準(zhǔn)值的比值作為調(diào)整系數(shù)，當(dāng)當(dāng)前電量大于或等于電量閾值時，將所述通訊頻率和功率按照與所述調(diào)整系數(shù)相乘，得到新的通訊頻率和功率，并和故障類型一并通過短信或郵件的形式發(fā)送給管理人員。

23、本發(fā)明進(jìn)一步改進(jìn)在于，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗和格式轉(zhuǎn)換，具體步驟包括：使用均值方法對采集到的數(shù)據(jù)集進(jìn)行缺失值插值處理，并刪除數(shù)據(jù)集中的重復(fù)數(shù)據(jù)后將不同字符編碼的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的編碼。

24、另一方面，本發(fā)明提供基于邊緣ai的物聯(lián)網(wǎng)通信優(yōu)化系統(tǒng)，包括：

25、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備層，包括傳感器、執(zhí)行器和iot設(shè)備，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集和執(zhí)行器初步處理；邊緣設(shè)備層，包括邊緣網(wǎng)關(guān)、邊緣服務(wù)器，部署在靠近數(shù)據(jù)源的地方，負(fù)責(zé)本地數(shù)據(jù)處理和智能分析；云平臺層，提供全局管理、復(fù)雜數(shù)據(jù)分析、長時間存儲和高級應(yīng)用服務(wù)；通信網(wǎng)絡(luò)層，連接物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備層、邊緣設(shè)備層和云平臺層。

26、本發(fā)明進(jìn)一步改進(jìn)在于，所述平臺層包括邊緣ai處理模塊、通信優(yōu)化模塊、自適應(yīng)通信策略模塊和故障預(yù)測模塊；所述邊緣ai處理模塊用于通過邊緣設(shè)備對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，去除噪聲和無關(guān)信息；所述通信優(yōu)化模塊用于通過設(shè)置通信優(yōu)化特征提取算法，對數(shù)據(jù)進(jìn)行實時分析，提取特征；根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀況和通信需求，選擇通信路徑；所述自適應(yīng)通信策略模塊用于根據(jù)設(shè)備電量和通信需求，自適應(yīng)調(diào)整通信頻率和功率；所述故障預(yù)測模塊用于設(shè)置通信故障預(yù)測算法預(yù)測通信故障，并提前采取措施。

27、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

28、本發(fā)明首先通過根據(jù)設(shè)備電量和通信需求，自適應(yīng)地調(diào)整通信頻率和功率，避免了不必要的能量消耗，延長了設(shè)備的使用壽命；自適應(yīng)調(diào)整策略能夠確保在電量充足時提供高質(zhì)量的通信服務(wù)，而在電量較低時則能夠降低通信需求，確保設(shè)備的持續(xù)運行。