一种基于内容的数据分发网络及算法

物联网中通常需要对海量传感数据进行有目的的聚合和分发。设计中通常使用集中式的大规模存储系统管理海量物联数据,合适的数据分发机制对这样的存储系统必不可少。提出一种基于内容的数据分发网络设计。该设计可以和大规模存储中节点网络相结合,在保证存储过程不受影响的前提下收集空闲计算资源,高效完成基于内容的数据分发工作。受虚拟化思想的启发,设计引入“工作者”和“功能块”角色,通过动态调节每个节点上“工作者”的数量实现网络中节点的负载自动调节,同时通过动态装载或切换“功能块”实现不同任务之间计算资源的动态调配。还具体给出了一种基于布隆过滤器的分布式基于内容的数据分发算法。该算法分布于上述数据分发网络,同时通过使用布隆过滤器表示对象及其属性所满足的约束集合,消除了大量冗余计算,可以并行、高效地完成数据分发工作。     

基于并行压缩感知的物联网海量数据处理

在大规模和超大规模物联网中往往需要采集和处理海量的数据,这对智能感知系统的寿命及物联网的性能将产生很大影响.提出利用压缩感知采样方法减少物联网中的采集数据,压缩感知是一种能够实现采样和数据压缩同时进行的新型数据采样方法,它通过降低采样率减少采集的数据量.压缩感知算法的计算复杂度较高、自适应性较差,因此提出并实现压缩感知算法的并行处理以提高算法执行速度并尝试引入冗余字典改善算法的灵活性.实验证明并行处理可以显著提高算法的执行速度、增强数据处理的实时性.最后,讨论了引入压缩感知理论后可能的物联网结构变化和未来的工作.