[發(fā)明專利]一種基于水下邊緣設備的兩級雙向預測獲取數(shù)據(jù)方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910795830.0
• 申請日: 2019-08-27
• 公開（公告）號: CN110602723B
• 公開（公告）日: 2022-05-03
• 發(fā)明（設計）人: 王田;趙丹;蔡紹濱;王盼;盧煜成;柯浩雄
• 申請（專利權）人: 華僑大學
• 主分類號: H04W24/00
• 分類號: H04W24/00;H04W24/06;H04B13/02
• 代理公司: 廈門市首創(chuàng)君合專利事務所有限公司 35204
• 代理人: 張松亭;林燕玲

1.一種基于水下邊緣設備的兩級雙向預測獲取數(shù)據(jù)方法，其特征在于，包括如下步驟：

1)底層的傳感器節(jié)點對數(shù)據(jù)進行采集，并發(fā)送傳輸請求信號至AUV；

2)AUV與底層傳感器節(jié)點之間建立第一級雙向預測-指數(shù)平滑預測；AUV與底層傳感器節(jié)點分別根據(jù)時間序列的數(shù)據(jù)有無季節(jié)性或趨勢成分，對指數(shù)平滑的次數(shù)進行選擇，并預測，預測結束后，底層傳感器將得到的預測值與實際采集值進行比對，并將比對結果發(fā)送至AUV，AUV根據(jù)比對結果對不符合預期的預測值進行校正，更新正確的數(shù)據(jù)值，得到預測收集的數(shù)據(jù)；

3)AUV發(fā)送傳輸請求信號至邊緣層，邊緣層與AUV之間建立第二級雙向預測-ARMA預測；邊緣層與AUV分別使用卡爾曼濾波進行對參數(shù)估計，可得到預測值，AUV將其預測值與步驟2)中預測收集的數(shù)據(jù)進行比對，并將比對結果發(fā)送至邊緣層，邊緣層根據(jù)比對結果對不符合預期的預測值進行校正，更新正確的數(shù)據(jù)值，得到最終的預測收集的數(shù)據(jù)；

4)邊緣層將步驟3)得到的最終的預測收集的數(shù)據(jù)傳輸至云層；

當?shù)讓觽鞲衅鞴?jié)點能量σ，時間序列的觀測值為無季節(jié)性或趨勢成分時，采用一次指數(shù)平滑，一次指數(shù)平滑公式及模型為：

V_t⁽¹⁾為第t周期的一次指數(shù)平滑值，α為加權系數(shù)，σ為剩余能量最小值，v₁,v₂,...,v_t為時間序列觀測值，為第t周期的預測值，為第t+T周期的預測值；當時間序列的數(shù)據(jù)變動呈現(xiàn)直線趨勢時，采用二次指數(shù)平滑，其計算公式及模型分別如下：

V_t⁽²⁾為第t周期的二次指數(shù)平滑值，T為由當前周期數(shù)t到預測期的周期數(shù)，為第t+T周期的預測值，a_t、b_t是未確定的模型組成部分；

若時間序列的數(shù)據(jù)變動呈現(xiàn)出曲線趨勢，則需要用三次指數(shù)平滑法，其計算公式及三次指數(shù)平滑法的預測模型如下：

其中，V_t⁽³⁾為第t周期的三次指數(shù)平滑值t為當前周期數(shù)，參數(shù)a_t、b_t、c_t是未確定的模型組成部分，可表示為：

a_t＝3V_t⁽¹⁾-3V_t⁽²⁾+V_t⁽³⁾

2.如權利要求1所述的一種基于水下邊緣設備的兩級雙向預測獲取數(shù)據(jù)方法，其特征在于，所述第二級雙向預測-ARMA預測采用AR模型、MA模型或ARMA模型。

3.如權利要求1所述的一種基于水下邊緣設備的兩級雙向預測獲取數(shù)據(jù)方法，其特征在于，步驟2)中，底層傳感器將得到的預測值與實際采集值進行比對，并將比對結果發(fā)送至AUV，AUV根據(jù)比對結果對不符合預期的預測值進行校正，更新正確的數(shù)據(jù)值，得到預測收集的數(shù)據(jù)，具體是指：底層傳感器計算實際采集值與預測值的誤差，將該誤差與預設的閾值進行比對，反饋一個值β至AUV，當β值為1時，該預測值符合預期，AUV中對應的預測值無需校正；若β＝0，則AUV中對應的預測值需要校正，AUV移動到底層傳感器節(jié)點，利用聲波通信接收正確的采集值。

4.如權利要求1所述的一種基于水下邊緣設備的兩級雙向預測獲取數(shù)據(jù)方法，其特征在于，步驟3)中，若預測值不在預設的誤差范圍內(nèi)，則AUV移動至邊緣層的匯聚節(jié)點傳輸正確的數(shù)據(jù)值。