本發(fā)明涉及信號通信傳輸，尤其涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的通訊性能優(yōu)化方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、物聯(lián)網(wǎng)（internet?of?things,?iot）是指通過網(wǎng)絡(luò)將各種物理設(shè)備、傳感器、控制器和其他智能設(shè)備連接起來，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的收集、傳輸和處理。物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用范圍廣泛，如今已包括智能家居、智能城市、工業(yè)自動化、醫(yī)療健康等領(lǐng)域。

2、然而為了進(jìn)一步提高物聯(lián)網(wǎng)生活的智能性，單個物聯(lián)網(wǎng)平臺中集成的終端設(shè)備、服務(wù)及任務(wù)越來越多。導(dǎo)致系統(tǒng)資源利用率低、延遲性增加、帶寬及計(jì)算資源成本增加等問題，進(jìn)而使得物聯(lián)網(wǎng)的通信效率逐漸變差。較慢且不穩(wěn)定的通訊速度大大降低了用戶的使用體驗(yàn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)的通訊性能優(yōu)化方法，其主要目的在于提高物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)通信效率。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供的一種基于物聯(lián)網(wǎng)的通訊性能優(yōu)化方法，包括：利用預(yù)構(gòu)建的物聯(lián)網(wǎng)平臺中的終端設(shè)備集群，采集得到實(shí)時監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)集合，并根據(jù)預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)處理策略，對所述實(shí)時監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)集合進(jìn)行格式化處理，得到待傳輸數(shù)據(jù)集合，其中，所述終端設(shè)備集群中的每個終端設(shè)備均配備一個邊緣節(jié)點(diǎn)，各個邊緣節(jié)點(diǎn)之間根據(jù)預(yù)構(gòu)建的邊緣網(wǎng)關(guān)進(jìn)行連接，各個邊緣節(jié)點(diǎn)組合得到邊緣節(jié)點(diǎn)集合；利用所述邊緣網(wǎng)關(guān)，獲取所述邊緣節(jié)點(diǎn)集合中的任務(wù)集合，及獲取所述邊緣節(jié)點(diǎn)集合中各個邊緣節(jié)點(diǎn)的邊緣節(jié)點(diǎn)狀態(tài)，得到邊緣節(jié)點(diǎn)狀態(tài)集合，其中，一個邊緣節(jié)點(diǎn)中存在多個任務(wù)，一個任務(wù)分配至多個邊緣節(jié)點(diǎn)中，所述邊緣節(jié)點(diǎn)狀態(tài)包括計(jì)算能力、資源利用率、功率消耗及邊緣節(jié)點(diǎn)的總數(shù)；利用預(yù)構(gòu)建的任務(wù)調(diào)度算法，根據(jù)所述任務(wù)集合及邊緣節(jié)點(diǎn)狀態(tài)集合，將所述待傳輸數(shù)據(jù)集合調(diào)度至所述邊緣節(jié)點(diǎn)集合中的各個邊緣節(jié)點(diǎn)中，得到已調(diào)度邊緣節(jié)點(diǎn)集合，并利用所述已調(diào)度邊緣節(jié)點(diǎn)集合，對所述待傳輸數(shù)據(jù)集合進(jìn)行邊緣計(jì)算，得到初級處理數(shù)據(jù)集合；獲取所述邊緣節(jié)點(diǎn)集合根據(jù)所述初級處理數(shù)據(jù)集合調(diào)用的服務(wù)集合，及獲取所述物聯(lián)網(wǎng)平臺的用戶的用戶偏好畫像，并根據(jù)所述用戶偏好畫像對所述服務(wù)集合進(jìn)行初步刪減，得到候選服務(wù)集合；利用預(yù)訓(xùn)練的服務(wù)復(fù)合策略生成模型，對所述候選服務(wù)集合進(jìn)行基于服務(wù)質(zhì)量計(jì)算的服務(wù)復(fù)合操作，得到復(fù)合服務(wù)序列；利用所述復(fù)合服務(wù)序列，對所述初級處理數(shù)據(jù)集合進(jìn)行計(jì)算處理，得到服務(wù)處理結(jié)果，并將所述服務(wù)處理結(jié)果發(fā)送至預(yù)構(gòu)建的云存儲空間中。

3、可選的，所述根據(jù)預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)處理策略，對所述實(shí)時監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)集合進(jìn)行格式化處理，得到待傳輸數(shù)據(jù)集合，包括：根據(jù)預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)處理策略，對所述實(shí)時監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)集合進(jìn)行基于缺失值、異常值及噪聲的數(shù)據(jù)清洗操作，得到清洗數(shù)據(jù)集合；對所述清洗數(shù)據(jù)集合進(jìn)行基于預(yù)設(shè)過濾條件的數(shù)據(jù)過濾操作，得到有效監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)集合，及對所述有效監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)集合進(jìn)行時間對齊操作，得到同步監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)集合；識別所述同步監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)集合中各個同步監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型，利用所述數(shù)據(jù)類型查詢預(yù)構(gòu)建的數(shù)據(jù)格式化標(biāo)準(zhǔn)表格，得到各個數(shù)據(jù)類型對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)策略，并根據(jù)各個標(biāo)準(zhǔn)策略對所述同步監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)集合進(jìn)行數(shù)據(jù)格式化操作，得到待傳輸數(shù)據(jù)集合。

4、可選的，所述利用預(yù)構(gòu)建的任務(wù)調(diào)度算法，根據(jù)所述任務(wù)集合及邊緣節(jié)點(diǎn)狀態(tài)集合，將所述待傳輸數(shù)據(jù)集合調(diào)度至所述邊緣節(jié)點(diǎn)集合中的各個邊緣節(jié)點(diǎn)中，得到已調(diào)度邊緣節(jié)點(diǎn)集合，包括：從所述任務(wù)集合中依次提取一個目標(biāo)任務(wù)；利用預(yù)構(gòu)建的任務(wù)調(diào)度算法，計(jì)算所述目標(biāo)任務(wù)在各個邊緣節(jié)點(diǎn)上的時間開銷、能量開銷及執(zhí)行總開銷；獲取任務(wù)卸載策略，根據(jù)所述任務(wù)卸載策略、時間開銷及能量開銷，計(jì)算所述邊緣節(jié)點(diǎn)卸載目標(biāo)任務(wù)時的卸載時間開銷及卸載能量開銷，并對所述卸載時間開銷及卸載能量開銷進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，得到卸載總開銷；計(jì)算所述執(zhí)行總開銷與所述卸載總開銷的差值，得到系統(tǒng)總開銷，并最小化所述系統(tǒng)總開銷，得到系統(tǒng)總開銷最小值的任務(wù)卸載分布，其中，所述任務(wù)卸載分布，表示為：

5、，式中，表示目標(biāo)任務(wù)的任務(wù)卸載分布，表示目標(biāo)任務(wù)在第個邊緣節(jié)點(diǎn)上的執(zhí)行總開銷，表示從邊緣節(jié)點(diǎn)卸載目標(biāo)任務(wù)的卸載總開銷，表示邊緣節(jié)點(diǎn)的總數(shù)，表示求最小值函數(shù)；匯總所述任務(wù)集合中各個任務(wù)對應(yīng)的任務(wù)卸載分布，得到任務(wù)調(diào)度策略集合，并根據(jù)所述任務(wù)調(diào)度策略集合，將所述待傳輸數(shù)據(jù)集合調(diào)度至所述邊緣節(jié)點(diǎn)集合中的各個邊緣節(jié)點(diǎn)中，得到已調(diào)度邊緣節(jié)點(diǎn)集合。

6、可選的，所述計(jì)算所述目標(biāo)任務(wù)在各個邊緣節(jié)點(diǎn)上的時間開銷、能量開銷及執(zhí)行總開銷，包括：獲取所述目標(biāo)任務(wù)的計(jì)算資源量，并根據(jù)所述計(jì)算資源量及計(jì)算能力，計(jì)算時間開銷，及根據(jù)所述計(jì)算資源量及資源利用率，計(jì)算能量開銷；對所述時間開銷及能量開銷進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，得到執(zhí)行總開銷，其中，所述執(zhí)行總開銷，表示為：

7、，，，式中，及為權(quán)重系數(shù)，表示目標(biāo)任務(wù)在第個邊緣節(jié)點(diǎn)上的時間開銷，表示目標(biāo)任務(wù)在第個邊緣節(jié)點(diǎn)完成任務(wù)所需要的計(jì)算資源量，表示第個邊緣節(jié)點(diǎn)的計(jì)算能力，表示目標(biāo)任務(wù)在第個邊緣節(jié)點(diǎn)上的能量開銷，表示第個邊緣節(jié)點(diǎn)上的資源利用率。

8、可選的，所述卸載總開銷，表示為：

9、，，，式中，為所述任務(wù)卸載策略，表示任務(wù)從邊緣節(jié)點(diǎn)卸載至邊緣節(jié)點(diǎn)，表明邊緣節(jié)點(diǎn)屬于邊緣節(jié)點(diǎn)集合中，當(dāng)時，表示任務(wù)在邊緣節(jié)點(diǎn)中進(jìn)行任務(wù)計(jì)算，當(dāng)時，表示任務(wù)卸載到邊緣節(jié)點(diǎn)中進(jìn)行任務(wù)計(jì)算，表示目標(biāo)任務(wù)的輸入數(shù)據(jù)的大小，表示邊緣節(jié)點(diǎn)至邊緣節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)傳輸阻抗，表示邊緣節(jié)點(diǎn)的功率消耗。

10、可選的，所述獲取所述物聯(lián)網(wǎng)平臺的用戶的用戶偏好畫像，包括：獲取所述物聯(lián)網(wǎng)的用戶交互記錄，利用預(yù)構(gòu)建的數(shù)據(jù)分析工具對所述用戶交互記錄進(jìn)行基于訪問頻率、使用時長及偏好功能的特征提取操作，得到用戶偏好標(biāo)簽及標(biāo)簽比重；根據(jù)所述用戶偏好標(biāo)簽及標(biāo)簽比重，構(gòu)建用戶偏好畫像；根據(jù)預(yù)設(shè)的時間頻率，獲取用戶調(diào)查問卷，根據(jù)所述用戶調(diào)查問卷對所述用戶偏好畫像進(jìn)行參數(shù)更新，得到實(shí)時更新的用戶偏好畫像。

11、可選的，所述根據(jù)所述用戶偏好畫像對所述服務(wù)集合進(jìn)行初步刪減，得到候選服務(wù)集合，包括：對所述服務(wù)集合中各個服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行計(jì)算，得到服務(wù)質(zhì)量序列集合；對所述服務(wù)質(zhì)量序列集合中的各個服務(wù)質(zhì)量序列均進(jìn)行求和均值，得到綜合服務(wù)質(zhì)量分?jǐn)?shù)集合，其中，所述服務(wù)質(zhì)量序列包括成本、響應(yīng)時間、可靠性及可用性；根據(jù)所述用戶偏好畫像，對所述綜合服務(wù)質(zhì)量分?jǐn)?shù)集合中的各個綜合服務(wù)質(zhì)量分?jǐn)?shù)進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，得到偏好服務(wù)質(zhì)量分?jǐn)?shù)；根據(jù)預(yù)設(shè)的刪除閾值，將所述服務(wù)集合中偏好服務(wù)質(zhì)量分?jǐn)?shù)低于所述刪除閾值的服務(wù)進(jìn)行刪除，得到候選服務(wù)集合。

12、可選的，所述利用預(yù)訓(xùn)練的服務(wù)復(fù)合策略生成模型，對所述候選服務(wù)集合進(jìn)行基于服務(wù)質(zhì)量計(jì)算的服務(wù)復(fù)合操作，得到復(fù)合服務(wù)序列，包括：利用預(yù)訓(xùn)練的服務(wù)復(fù)合策略生成模型，對所述候選服務(wù)集合進(jìn)行特征識別操作，得到虛擬服務(wù)集合；對所述虛擬服務(wù)集合中的各個虛擬服務(wù)進(jìn)行隨機(jī)復(fù)合排布，得到虛擬復(fù)合服務(wù)序列；根據(jù)預(yù)構(gòu)建的復(fù)合服務(wù)服務(wù)質(zhì)量計(jì)算表格，計(jì)算所述虛擬復(fù)合服務(wù)序列的服務(wù)質(zhì)量，得到虛擬服務(wù)質(zhì)量分?jǐn)?shù)；根據(jù)預(yù)構(gòu)建的遺傳算法，沿所述虛擬服務(wù)質(zhì)量分?jǐn)?shù)逐漸增大的方向，對所述虛擬服務(wù)集合進(jìn)行遍歷組合，得到虛擬服務(wù)質(zhì)量分?jǐn)?shù)最大時的復(fù)合服務(wù)序列。

13、可選的，所述將所述服務(wù)處理結(jié)果發(fā)送至預(yù)構(gòu)建的云存儲空間中，包括：利用所述邊緣網(wǎng)關(guān)，將各個邊緣節(jié)點(diǎn)生成的服務(wù)處理結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合操作，得到聚合服務(wù)處理結(jié)果；獲取實(shí)時網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，根據(jù)預(yù)設(shè)的調(diào)整策略及所述實(shí)時網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，對預(yù)構(gòu)建的初始化網(wǎng)絡(luò)帶寬進(jìn)行調(diào)整，得到適應(yīng)性網(wǎng)絡(luò)帶寬；利用預(yù)構(gòu)建的強(qiáng)加密算法，對所述聚合服務(wù)處理結(jié)果進(jìn)行加密處理，得到加密服務(wù)結(jié)果，并根據(jù)所述適應(yīng)性網(wǎng)絡(luò)帶寬，將所述加密服務(wù)結(jié)果傳輸至預(yù)構(gòu)建的云存儲空間中。

14、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)的通訊性能優(yōu)化系統(tǒng)，包括：終端信息采集模塊，用于利用預(yù)構(gòu)建的物聯(lián)網(wǎng)平臺中的終端設(shè)備集群，采集得到實(shí)時監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)集合，并根據(jù)預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)處理策略，對所述實(shí)時監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)集合進(jìn)行格式化處理，得到待傳輸數(shù)據(jù)集合，其中，所述終端設(shè)備集群中的每個終端設(shè)備均配備一個邊緣節(jié)點(diǎn)，各個邊緣節(jié)點(diǎn)之間根據(jù)預(yù)構(gòu)建的邊緣網(wǎng)關(guān)進(jìn)行連接，各個邊緣節(jié)點(diǎn)組合得到邊緣節(jié)點(diǎn)集合；邊緣節(jié)點(diǎn)狀態(tài)識別模塊，用于利用所述邊緣網(wǎng)關(guān)，獲取所述邊緣節(jié)點(diǎn)集合中的任務(wù)集合，及獲取所述邊緣節(jié)點(diǎn)集合中各個邊緣節(jié)點(diǎn)的邊緣節(jié)點(diǎn)狀態(tài)，得到邊緣節(jié)點(diǎn)狀態(tài)集合，其中，一個邊緣節(jié)點(diǎn)中存在多個任務(wù)，一個任務(wù)分配至多個邊緣節(jié)點(diǎn)中，所述邊緣節(jié)點(diǎn)狀態(tài)包括計(jì)算能力、資源利用率、功率消耗及邊緣節(jié)點(diǎn)的總數(shù)；任務(wù)調(diào)度模塊，用于利用預(yù)構(gòu)建的任務(wù)調(diào)度算法，根據(jù)所述任務(wù)集合及邊緣節(jié)點(diǎn)狀態(tài)集合，將所述待傳輸數(shù)據(jù)集合調(diào)度至所述邊緣節(jié)點(diǎn)集合中的各個邊緣節(jié)點(diǎn)中，得到已調(diào)度邊緣節(jié)點(diǎn)集合，并利用所述已調(diào)度邊緣節(jié)點(diǎn)集合，對所述待傳輸數(shù)據(jù)集合進(jìn)行邊緣計(jì)算，得到初級處理數(shù)據(jù)集合；服務(wù)復(fù)合模塊，用于獲取所述邊緣節(jié)點(diǎn)集合根據(jù)所述初級處理數(shù)據(jù)集合調(diào)用的服務(wù)集合，及獲取所述物聯(lián)網(wǎng)平臺的用戶的用戶偏好畫像，并根據(jù)所述用戶偏好畫像對所述服務(wù)集合進(jìn)行初步刪減，得到候選服務(wù)集合，及利用預(yù)訓(xùn)練的服務(wù)復(fù)合策略生成模型，對所述候選服務(wù)集合進(jìn)行基于服務(wù)質(zhì)量計(jì)算的服務(wù)復(fù)合操作，得到復(fù)合服務(wù)序列；邊緣計(jì)算結(jié)果傳輸模塊，用于利用所述復(fù)合服務(wù)序列，對所述初級處理數(shù)據(jù)集合進(jìn)行計(jì)算處理，得到服務(wù)處理結(jié)果，并將所述服務(wù)處理結(jié)果發(fā)送至預(yù)構(gòu)建的云存儲空間中。

15、為了解決上述問題，本發(fā)明還提供一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括：存儲器，存儲至少一個指令；及處理器，執(zhí)行所述存儲器中存儲的指令以實(shí)現(xiàn)上述所述的基于物聯(lián)網(wǎng)的通訊性能優(yōu)化方法。

16、為了解決上述問題，本發(fā)明還提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)中存儲有至少一個指令，所述至少一個指令被電子設(shè)備中的處理器執(zhí)行以實(shí)現(xiàn)上述所述的基于物聯(lián)網(wǎng)的通訊性能優(yōu)化方法。

17、本發(fā)明為解決背景技術(shù)所述問題，本發(fā)明首先獲取終端設(shè)備采集的實(shí)時監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)集合，然后通過格式化處理，得到待傳輸數(shù)據(jù)集合，其中，格式化處理可以將終端設(shè)備采集到數(shù)據(jù)中無用部分進(jìn)行刪除，減小數(shù)據(jù)處理量，還可以增加數(shù)據(jù)可用性，提高后續(xù)處理計(jì)算效率及準(zhǔn)確性；然后，本發(fā)明獲取每個邊緣節(jié)點(diǎn)中的任務(wù)，得到任務(wù)集合，并獲取邊緣節(jié)點(diǎn)的邊緣節(jié)點(diǎn)狀態(tài)集合，所述邊緣節(jié)點(diǎn)狀態(tài)包括計(jì)算能力、資源利用率、功率消耗及邊緣節(jié)點(diǎn)的總數(shù)，可以了解邊緣節(jié)點(diǎn)的計(jì)算能力分布情況，從而更好地調(diào)用任務(wù)，使得各個任務(wù)能夠在最適合的邊緣節(jié)點(diǎn)中執(zhí)行，其中，本發(fā)明使用了任務(wù)調(diào)度算法，通過對比執(zhí)行任務(wù)與卸載任務(wù)的總開銷來找到資源開銷最小的調(diào)度方法；然后，本發(fā)明各個邊緣節(jié)點(diǎn)可以調(diào)用不同的服務(wù)，但服務(wù)較多時需要進(jìn)行組合成復(fù)合服務(wù)，減少數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)次數(shù)，提高服務(wù)調(diào)用效率及處理效率，本發(fā)明通過用戶偏好及遺傳算法相結(jié)合的方式，更大限度地提高服務(wù)復(fù)合效率，從而得到利用復(fù)合服務(wù)序列進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)平臺的邊緣計(jì)算部分，得到服務(wù)處理結(jié)果并發(fā)送至云存儲空間。因此，本發(fā)明可提高物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)通信效率。