ISHSN:一种异构传感网融合系统

摘要：

针对异构传感网导致的系统融合问题，提出了一种异构传感网融合系统（ishsn）。ISHSN由物联网关和接入构成，物联网关对于上行数据进行同一化转换，对于下行控制命令按照目的传感网控制协议进行转换；接入进行数据汇集、链路合并以及命令转发，并且运用基于历史增量信息预测的接入调度算法，有效分散传感网接入负载。实验表明ISHSN在异构传感网数据汇集以及传感网控制方面具有良好的可扩展性和可用性。

关键词：物联网；传感网；物联网关；接入；调度算法

0引言

国内外对于物联网（the Internet of Things， IOT）研究与建设都已经展开[1-2]，其中异构系统融合是物联网技术一个研究热点[3]。2009年，应上海嘉定马陆葡萄研究所需求，上海理工大学物联网实验室开发了葡萄园温室监控系统（Parallel Monitoring and Control System， PMCS）[4]。系统建设之初，传感器部署规模较小，并且种类单一。近年来由于马陆葡萄研究所发展需要，监控的规模及范围逐渐扩大，导致传感器数量日渐增多。这些传感器由不同的芯片厂家、板卡设备集成厂家、软件厂家生产，其明显特征是数据和控制协议异构性、数据链路和控制链路的异构性，有以纯字节形式的，也有XML、JSON（JavaScript Object Notation）等作为数据流及控制流格式。因此，PMCS已经不能满足多传感网融合的需求，这就为提出本课题提供了基础。现有异构数据融合通过特定的数据模型及数据转换中间件，将异构数据格式转换成统一的数据格式[5]。Wang等[6]研究了基于Web Service的物联网通信中间件，但是这种基于简单对象访问协议（Simple Object Access Protocol，SOAP）的方法实现较为复杂。Tan等[7]研究了物联网网关，但是没有涉及到异构传感网控制。文献[8-9]的研究规模较小，只提及了一些概念，而没有涉及具体实现。本文提出了一种异构传感网融合系统ISHSN（Integration System for Heterogeneous Sensor Network），能够有效融合传感网异构格式数据以及异构传感网传感器功能部件的控制。

1系统架构

定义1传感网（Sensing Network，SN）。随机分布的集成有传感器、数据处理单元和通信单元的微小节点，通过主动或者被动组织的方式构成的传感器网络。

定义2物联网关（Gateway of the Internet of Things，GWIOT）。部署在SN的现场，为接入SN在数据上做预处理工作，由逻辑网关（Logic GWIOT，LGWIOT）、物理网关（Physical GWIOT，PGWIOT）构成，适配器（gw_adaptor）通过读取配置文件适配PGWIOT，解决异构问题。

定义3接入（Access Agent， AA）。部署在一个指定区域，接入该区域内的GWIOT。AA由多个aa_adaptor构成，每一个aa_adaptor对应一个GWIOT，汇集该GWIOT数据和链路，分发控制命令。

定义4本地管理器（Local Management，LM）。提供本地数据库（Local Database，LDB）操作接口，并且能够根据GWIOT的接入规模以及AA的负载状况进行合理调度，具体算法详见第3章。

ISHSN采用了集中式和分散式结合的存储方案，在每个接入区域内部署HBase[10]集群作为该接入区域的LDB；全局数据库（Grobal Database， GDB）存储接入区域与各个LDB之间的映射关系，如图1所示。

2系统实现

2.1标识符机制

2.2异构传感网接入

2.3异构传感网控制

4实验与分析

4.1实验环境

4.2现场环境

在嘉定马陆葡萄研究所部署了ISHSN，如图5所示。考虑到系统的部署规模较小，因此，将GWIOT、AA部署在同一台Dell360台式商务机，LDB、LM部署在另外一台；还有一台服务器运行php网站，网站从LDB读取数据，通过壁挂式LED实时展示Crossbow Eko在葡萄大棚的采样数据。

4.5负载实验

为了验证AA调度算法的可用性，使用了3组异构传感网，300个传感器进行负载实验。取ω1=ω2=ω3=ω4=025，δ=60%计算GWIOT以及AA负载系数值，结果如表2所示。

第1列为PC编号，其中1、2、3和4、5、6、7和8、9、10号GWIOT分别为三类传感数据源的接入网关。而10台AA中只有1、2、3号被启用，其他均处于待分配状态，并且1、2、3的负载均匀。

5结语

本文设计并实现了一个异构传感网融合系统ISHSN，实

验证明ISHSN能够有效融合传感网异构格式数据并且有

效控制异构传感网传感器部件，系统具有良好的可扩展性和可用性。由于本文提出AA调度算法基于线性方法实现，在预测精度上还能有所改进，因此下阶段主要工作集中在算法改进。

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