[發明專利]物聯網數據處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202210006806.6
• 申請日: 2022-01-05
• 公開（公告）號: CN114490545A
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發明（設計）人: 王冬宇;王瑾瑜;劉曉宇;謝哲宇;侯延昭;崔琪楣
• 申請（專利權）人: 北京郵電大學
• 主分類號: G06F16/174
• 分類號: G06F16/174;G06N3/02;H04W4/38
• 代理公司: 北京聿宏知識產權代理有限公司 11372
• 代理人: 陳超德;吳昊

本發明提供一種物聯網數據處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質，該方法包括通過無線傳感網絡采集數據，獲得原始數據；基于預設稀疏表征算法，對所述原始數據進行稀疏化表示，得到稀疏化后的原始數據。利用預設稀疏表征算法對物聯網數據進行稀疏化表示，從而降低了采樣率，減小了需要傳輸的數據量，從而提高了數據傳輸效率，降低存儲容量，提高了數據的存儲和管理效率。

技術領域

本發明涉及物聯網數據處理技術領域，特別涉及一種物聯網數據處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

近年來，物聯網作為新一代信息技術的重要組成部分，已經被應用在日常生活中的各個領域。在物聯網和傳統無線傳感器網絡中，需要傳輸由大量傳感器收集到的標量數據(如溫度、壓力、濕度和位置等)，也有豐富的多媒體數據，如圖像、視頻和音頻。這些實時數據種類繁多，來源復雜，更新速度快。壓縮感知是一種全新的信息獲取和處理框架，對于本身稀疏或在某個稀疏變換域內稀疏的信號，采用一個與稀疏變換基非相干的測量矩陣進行觀測，利用較少的觀測值即可以遠低于Nyquist(奈奎斯特)頻率的采用頻率通過優化算法以很高的概率準確的恢復重構出信號。將采用和壓縮融合，提高了采用效率，減小了數據傳輸量從而節省了功率和能量損耗。

隨著物聯網的不斷發展，數據處理量的大幅提升成為必然的趨勢，這也意味著采集效率需求的進一步加大。許多時候，用來收集數據的傳感器通常會被放置地相距很遠，有時甚至有上千米之遠，并且需要連續數月甚至數年、無間斷地進行數據采集工作，工作人員也無法做到經常性的維護。因此隨著時間的推移，每個節點中傳感器的采樣數據將會積累地越多。

面對如此龐大的數據信息，傳統的奈奎斯特采樣法會加大物聯網的能量損耗，同時過高的采樣頻率也是實際采集過程中無法實現的。隨著物聯網采集的信息量的不斷增大，兩倍甚至更高的采樣頻率不僅可能會對物聯網信號處理造成阻礙，同時也會造成大量的數據冗余和資源浪費。

在物聯網系統中，對數據進行壓縮有助于實現海量數據的實時傳輸，同時也可以有效降低海量數據對存儲容量的需求，緩解海量IoT(Internet of Things，物聯網)數據增長速度。數據壓縮從對原始數據保留程度的角度可分為兩種：無損壓縮和有損壓縮。無損壓縮是指壓縮后的數據，重構之后與原來的數據完全相同。有損壓縮是經過壓縮、解壓后與原始數據不同但接近的壓縮方法。

因此，如何使得重構后的數據盡可能與原數據保持一致，并且降低壓縮采樣率，降低壓縮后的數據量，從而提高數據傳輸效率，降低存儲容量的需求，是目前急需解決的。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種物聯網數據處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

一種物聯網數據處理方法，包括：

通過無線傳感網絡采集數據，獲得原始數據；

基于預設稀疏表征算法，對所述原始數據進行稀疏化表示，得到稀疏化后的原始數據。

在一個實施例中，所述基于壓縮感知算法，對所述原始數據進行稀疏化表示，得到稀疏信號的步驟之后還包括：

基于壓縮感知方程對稀疏化后的所述原始數據進行觀測；

求解所述壓縮感知方程，得到稀疏信號。

在一個實施例中，所述求解所述壓縮感知方程，得到稀疏信號的步驟之后包括：

利用正則化正交匹配追蹤算法，對所述稀疏信號進行重構，得到重構數據。

在一個實施例中，所述通過無線傳感網絡采集數據，獲得原始數據的步驟之后還包括：

利用預設融合算法對所述原始數據進行融合處理，得到融合后的原始數據；

所述基于預設稀疏表征算法，對所述原始數據進行稀疏化表示，得到稀疏化后的原始數據的步驟包括：