一种适用于物联网数据融合差错控制的数据传输方法与流程

文档序号:19020483发布日期:2019-11-01 20:39阅读:394来源:国知局
一种适用于物联网数据融合差错控制的数据传输方法与流程

本发明属于物联网数据融合领域,能够提高物联网数据融合中数据传输的准确性,具体是一种适用于物联网数据融合差错控制的数据传输方法。



背景技术:

随着网络信息化技术的发展,物联网作为一种以实现物与物、物与人以及人与人之间的交互为目标的新型通信方式,成为新一代信息技术的重要组成部分。无线传感器作为物联网的主要组成部分和获取数据的方式,得到了广泛的应用。

在物联网场景下,节点分布非常广泛,而且数量庞大,在此情况下,对传感器传送的数据进行融合处理是非常有必要的。数据融合是一项综合处理多源信息的技术,它将多个传感器上采集到的多信源信息进行提取、处理、分析,综合各传感器的优点,从而形成比单一信源更加可靠的估计和决策。

但是,传感器在向融合中心传输数据过程中,由于噪声干扰和信道衰落等因素的影响,会导致数据在传输过程中产生差错,使接收端接收到错误信息。物联网数据融合对数据的要求极高,要求极低的误码率。因此,在物联网数据融合中,需要一个有效的错误处理机制来控制差错,降低误码率。

目前,大多数关于数据融合的研究都着重于对融合中心已接收到的数据进行处理,而对传感器和融合中心之间的通信传输研究较少。

本专利提出的方法正是一种适用于物联网数据融合差错控制的数据传输方法,能有效解决数据在数据融合传输过程中产生的差错。当数据包在信道中传输产生差错时,根据数据包中产生的错误数量来选择不同的纠错方式,并且根据数据包类型以及数据包对数据融合的价值进行选择性纠错。



技术实现要素:

一种适用于物联网数据融合差错控制的数据传输方法包括以下几个步骤:

a.定义参数:实时数据价值阈值v,非实时数据最大重传次数阈值nmax,正确传输集合t,重传集合p。

b.在发送端传感器处进行rs(n-k)编码:将传感器收集到的数据在传送之前进行rs(n-k)编码,使其在接收端即融合中心处可以恢复的最大误码数为(n-k)/2。

c.根据数据包中错误数量选择纠错方式得到正确传输集合和重传集合:

1.对错误数少于等于(n-k)/2的数据包进行前向纠错,并放入集合t,对错误数大于(n-k)/2的数据包,判断其为实时还是非实时。

2.对于实时数据包,将价值大于等于v的放入集合p重传;对于非实时数据包,将重传次数小于等于nmax的放入集合p重传。

d.将正确传输集合中的数据包进行传输调度,重传集合中的数据包进行重传:将正确传输集合t中的数据包传送到融合中心进行下一步的数据融合处理;重传集合p中的数据包反馈到步骤b进行重传。

本发明对比已有技术具有以下显著优点:

1.该方法根据数据包的错误数量选择纠错方式,并根据数据包的类型和价值有选择的纠错。

2.该方法提高了数据包正确传输的吞吐率,增加了高价值数据包正确传输的数量,提高了数据融合中数据的有效性。

附图说明

图1是本发明的总体流程图。

图2是仿真结果的吞吐量图。

图3是价值成功传输率图。

具体实施方式

下面结合附图,说明本发明的实施方式。

图1是一种适用于物联网数据融合差错控制的数据传输方法的总流程图,具体实现为:

a.定义参数:实时数据价值阈值v,非实时数据最大重传次数阈值nmax,正确传输集合t,重传集合p。

b.在发送端传感器处进行rs(n-k)编码:将传感器收集到的数据在传送之前进行rs(n-k)编码,使其在接收端即融合中心处可以恢复的最大误码数为(n-k)/2。

c.根据数据包中错误数量选择纠错方式得到正确传输集合和重传集合:

1.对错误数少于等于(n-k)/2的数据包进行前向纠错,并放入集合t,对错误数大于(n-k)/2的数据包,判断其为实时还是非实时。

2.对于实时数据包,将价值大于等于v的放入集合p重传;对于非实时数据包,将重传次数小于等于nmax的放入集合p重传。

d.将正确传输集合中的数据包进行传输调度,重传集合中的数据包进行重传:将正确传输集合t中的数据包传送到融合中心进行下一步的数据融合处理;重传集合p中的数据包反馈到步骤b进行重传。



技术特征:

技术总结
本发明属于物联网数据融合领域,能够提高物联网数据融合中数据传输的准确性,具体是一种适用于物联网数据融合差错控制的数据传输方法。主要分为四个步骤:A.定义参数;B.在发送端传感器处进行RS(n‑k)编码;C.根据数据包中错误数量选择纠错方式得到正确传输集合和重传集合;D.将正确集合中的数据包进行数据传输调度,重传集合中的数据包进行重传。该方法提高了数据包正确传输的吞吐率,增加了高价值数据包正确传输的数量,提高了数据融合中数据的有效性。

技术研发人员:徐九韵;孙姗;刘爽
受保护的技术使用者:中国石油大学(华东)
技术研发日:2019.05.17
技术公布日:2019.11.01
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