基于LoRa的边坡实时监测数据采集传输高可靠系统设计

这是一篇关于实时监测,数据传输,主从控制,容错,远距离无线电的论文, 主要内容为随着全球气候变化和人类活动的不断增加,滑坡等自然灾害的频率和影响力也在逐渐加剧。边坡监测系统是一种用于监视边坡稳定性的工程技术,它通过安装传感器和数据采集设备,可以实时获得边坡变形、位移等信息。本文设计了一种适用于边坡的LoRa实时数据采集高可靠系统,主要研究内容如下:首先,调研了国内外边坡监测系统的架构组成,对适用于边坡监测的无线组网方式进行分析,对比了Zigbee、4G、NB-lo T和LoRa等技术。针对监测需求,选择LoRa作为系统主要的无线通信方式;并且调研了WSN数据链路层调度算法,对比分析了当前调度算法的优缺点,拟采用主从调度算法作为系统的MAC层算法;另外,调研了近些年的系统容错设计,拟采用系统分层以及冗余的思想来设计容错机制。其次,对边坡监测系统进行了总体设计。基于可靠性理论,分别在汇聚节点级、采集节点级、传感器级设计了系统容错机制。在汇聚节点级,增加了备份节点,设计了主备切换逻辑,通过设置超时阈值和周期心跳帧完成故障判断;在采集节点和传感器级,通过设置响应超时值,并依据主从调度策略,在故障诊断消息中采用数据重传,增强了系统的可靠性和健壮性。然后,介绍了LoRa WAN的基本原理,并以此为理论基础,研究了LoRa系统中数据传输的调度算法,分析了ALOHA和TDMA算法在LoRa网络上存在的问题,设计了一种基于主从调度策略的上行带宽分配调度算法,通过估计周期数据的生成时刻,动态分配节点的上行带宽以及传输时刻,使传输时刻尽可能接近数据的产生时间。将本文改进算法与ALOHA算法、TDMA算法进行仿真对比,仿真结果表明,本文改进的主从调度算法平均时延更小,性能更佳;除此之外,完成了在LoRa协议中Modbus报文的封装,并在Modbus协议的基础上进行功能设计,该功能可支持北斗RTK传感器、土壤温湿度传感器、气象站等数据的传输和控制。为了实现系统的正常运行,设计了服务器、汇聚节点、采集节点的运行策略。在服务器端,设计了系统配置工作模式的流程及人机接口界面,实现了系统运行中的状态显示;在汇聚节点端,基于主从调度策略,并根据服务器的指令设计运行流程;在采集节点端,设计了三种工作模式。在工作模式1下,节点进行连续周期性数据采集,在工作模式2下,节点根据唤醒、取数和休眠指令完成单次非周期数据采集,在工作模式3下,节点根据采数、取数指令完成非周期性数据采集。为实现系统的三层故障诊断方案,在汇聚节点容错机制下,设计主备切换逻辑来进行故障处理及恢复,设置主备节点的超时值及心跳帧周期来对主节点进行故障诊断;在采集节点和传感器节点的容错模式下,通过设置超时阈值来诊断故障,并根据服务器的指令实现故障处理和恢复。最后,通过搭载实验室条件下多传感器的数据传输环境,对本文设计的三种工作模式和故障诊断模式进行测试。在三种工作模式验证中,设置汇聚节点的消息列表参数,进而计算总线利用率,为实现总线利用率的最大化,不断纠错并重复试验,验证了本文设计主从调度策略的正确性。在系统的三层故障诊断实验中,通过设计故障,并根据各层节点设置好的超时值来作为诊断依据,通过人机UI接口的状态显示界面来比较故障前后的状态,结果表明,三层故障诊断实验的实测结果与预期结果相符,从而提高了系统的可靠性和健壮性。综上所述,本文完成了一种基于LoRa的边坡监测高可靠系统设计,节点具有连续、突发、变采样的功能;系统能够分层逐级处理故障,具有灵活性和可靠性等特点,并为后续的工程实践提供一定的参考价值和应用价值。

基于LoRa的边坡实时监测数据采集传输高可靠系统设计

这是一篇关于实时监测,数据传输,主从控制,容错,远距离无线电的论文, 主要内容为随着全球气候变化和人类活动的不断增加,滑坡等自然灾害的频率和影响力也在逐渐加剧。边坡监测系统是一种用于监视边坡稳定性的工程技术,它通过安装传感器和数据采集设备,可以实时获得边坡变形、位移等信息。本文设计了一种适用于边坡的LoRa实时数据采集高可靠系统,主要研究内容如下:首先,调研了国内外边坡监测系统的架构组成,对适用于边坡监测的无线组网方式进行分析,对比了Zigbee、4G、NB-lo T和LoRa等技术。针对监测需求,选择LoRa作为系统主要的无线通信方式;并且调研了WSN数据链路层调度算法,对比分析了当前调度算法的优缺点,拟采用主从调度算法作为系统的MAC层算法;另外,调研了近些年的系统容错设计,拟采用系统分层以及冗余的思想来设计容错机制。其次,对边坡监测系统进行了总体设计。基于可靠性理论,分别在汇聚节点级、采集节点级、传感器级设计了系统容错机制。在汇聚节点级,增加了备份节点,设计了主备切换逻辑,通过设置超时阈值和周期心跳帧完成故障判断;在采集节点和传感器级,通过设置响应超时值,并依据主从调度策略,在故障诊断消息中采用数据重传,增强了系统的可靠性和健壮性。然后,介绍了LoRa WAN的基本原理,并以此为理论基础,研究了LoRa系统中数据传输的调度算法,分析了ALOHA和TDMA算法在LoRa网络上存在的问题,设计了一种基于主从调度策略的上行带宽分配调度算法,通过估计周期数据的生成时刻,动态分配节点的上行带宽以及传输时刻,使传输时刻尽可能接近数据的产生时间。将本文改进算法与ALOHA算法、TDMA算法进行仿真对比,仿真结果表明,本文改进的主从调度算法平均时延更小,性能更佳;除此之外,完成了在LoRa协议中Modbus报文的封装,并在Modbus协议的基础上进行功能设计,该功能可支持北斗RTK传感器、土壤温湿度传感器、气象站等数据的传输和控制。为了实现系统的正常运行,设计了服务器、汇聚节点、采集节点的运行策略。在服务器端,设计了系统配置工作模式的流程及人机接口界面,实现了系统运行中的状态显示;在汇聚节点端,基于主从调度策略,并根据服务器的指令设计运行流程;在采集节点端,设计了三种工作模式。在工作模式1下,节点进行连续周期性数据采集,在工作模式2下,节点根据唤醒、取数和休眠指令完成单次非周期数据采集,在工作模式3下,节点根据采数、取数指令完成非周期性数据采集。为实现系统的三层故障诊断方案,在汇聚节点容错机制下,设计主备切换逻辑来进行故障处理及恢复,设置主备节点的超时值及心跳帧周期来对主节点进行故障诊断;在采集节点和传感器节点的容错模式下,通过设置超时阈值来诊断故障,并根据服务器的指令实现故障处理和恢复。最后,通过搭载实验室条件下多传感器的数据传输环境,对本文设计的三种工作模式和故障诊断模式进行测试。在三种工作模式验证中,设置汇聚节点的消息列表参数,进而计算总线利用率,为实现总线利用率的最大化,不断纠错并重复试验,验证了本文设计主从调度策略的正确性。在系统的三层故障诊断实验中,通过设计故障,并根据各层节点设置好的超时值来作为诊断依据,通过人机UI接口的状态显示界面来比较故障前后的状态,结果表明,三层故障诊断实验的实测结果与预期结果相符,从而提高了系统的可靠性和健壮性。综上所述,本文完成了一种基于LoRa的边坡监测高可靠系统设计,节点具有连续、突发、变采样的功能;系统能够分层逐级处理故障,具有灵活性和可靠性等特点,并为后续的工程实践提供一定的参考价值和应用价值。

面向复杂环境的服务推荐算法研究

这是一篇关于服务推荐,冷启动,容错,微服务,移动边缘计算的论文, 主要内容为服务推荐一直是服务计算领域长期以来备受关注的问题。伴随着近些年来诸多新兴技术在新领域的快速发展,服务计算也在各种新场景下也得到了应用。而用户在进入新场景下,由于出于隐私等方面的考虑势必使得推荐系统会面对稀疏的用户数据。但是这种在冷启动环境下进行的推荐系统任需要为用户提供准确、及时和稳定的服务质量。尤其在一些延时敏感的分布式系统中,任何请求调用的失败都有可能引起不可挽回的损失。这一点使得服务推荐系统需要在考虑冷启动环境下,如何依据服务组合特性和不同节点的具体情况,为用户和边缘节点提供准确而稳定的服务。针对上述问题,本文的主要工作尝试在移动边缘计算环境下,使用迁移学习和基于图的启发信息,提供一种能准确而稳定的服务推荐方法,使得异构边缘服务器和冷启动环境下的目标用户的都能获取到满意的服务。在相关实验中,真实世界的数据集中的结果显示,本工作相比于传统算法能更加稳定和快速地完成训练任务并收敛,同时也为用户在极端环境下提供了更优的服务质量。总的来说,本文主要贡献在于:(1)提出了一种基于迁移学习和语义模型的矩阵初始化方法,面向冷启动环境提出能保留信息的权重衰退方案。(2)提出了一种基于图信息的启发式算法,在具有缓存机制的移动边缘计算和微服务环境下,通过将图信息转换为不同的约束条件,并引入维系全局的表指引搜索方向。

基于.NET Framework的分布式并行计算系统研究

这是一篇关于分布式系统,并行计算,负载平衡,容错,可扩展的论文, 主要内容为现代科学研究和工程技术提出了许多新的大规模计算问题,这些问题需要由高性能计算机才能在给定时间求解。各种并行计算机因其规模庞大、价格昂贵、操作复杂使得使用范围受到很大的限制,而基于普通PC 或工作站的机群系统凭借结构灵活、高性价比和容易构建等特点越来越受到使用者青睐。面向对象技术的产生和应用,为并行计算和分布式计算注入了新的活力。 本文分析了当前并行计算领域常用编程技术的特点,对采取分布式方式实现并行计算的关键技术进行具体研究。在此基础之上,文章提出了适合用分布式对象技术构建并行计算系统的负载平衡算法、容错算法和系统可扩展模型,然后利用这些技术设计并在.NET Framework 环境下实现了一个分布式并行计算系统。总结起来,本文所做的主要工作如下: (1)分析研究了当前分布式并行计算领域几种常用编程技术的特点和不足; (2)提出了结构简单的分布式负载平衡算法——混合负载平衡(MLB)算法和性能优良的容错算法——分布式对象和检查点(DOAC)算法,并对如何采用分布式对象技术实现机群计算的可扩展性,提出良好的设计模型。实验表明,这些算法和模型能够使所开发的分布式并行计算系统在负载平衡、容错和可扩展性方面取得良好的效果。 (3)依据(2)中所述的关键技术,实际开发实现了“基于.NET Framework的分布式并行计算系统”,并通过用该系统求解线性方程组的例子对其进行验证,实际证明了该系统的可行性、稳定性和相对高效性。

服务网格中带实时特性的容错调度

这是一篇关于服务网格,服务质量,实时,容错的论文, 主要内容为网格试图实现互联网上所有资源的全面连通,包括计算资源、存储资源、通信资源、软件资源、信息资源、知识资源等。服务网格研究的目标是智能信息处理,它侧重在如何消除信息孤岛和知识孤岛,实现信息资源和知识资源的智能共享。 服务网格是构筑在Internet上的一组新兴技术,其基础设施是基于IP协议的宽带数字通信网络,以及广域分布的异构的服务节点。它将改变传统的Client/Server结构,形成新的网格体系结构。信息服务网格分为若干自治的管理域,域和域之间是松耦合的对等结构,这种分布式体系结构使得服务网格具有很好的动态可扩展性。 每个域中有一个域服务器和一个信息服务器。域服务器是服务网格中的核心,也是实现实时容错调度的关键,它负责域内服务和服务代理的管理,监控服务实例的状态,实现实时、容错等特性。 为了保证服务网格稳定可靠地向外提供满足一定服务质量要求的服务,网格系统中需要有一个带有实时特性的容错调度策略。网格中间件能够根据用户的具体要求从网格信息服务器中查找、匹配最佳服务节点进行调度。在服务执行过程中,预订通知机制可以监听服务实例的即时状态,一旦实例出现故障,将启动容错调度模块向另外的合适节点迁移服务任务,重构服务实例,并采用基于SLA的服务质量保障机制,确保最终服务结果满足用户的初始要求。 在GT3基本服务上采用Java开发的网格中间件技术,较好地解决了服务网格中的服务质量保证和可靠性问题。测试表明,这种实时调度是可行的,也是有效的,容错策略的实现大大提高了系统的可用性和可靠性。

基于两级映射体系的分布式存储子系统的设计与实现

这是一篇关于分布式存储系统,数据一致性,容错,资源定位的论文, 主要内容为随着国家对下一代宽带无线移动网络建设的推进，能够满足各种电信业务数据要求的移动控制网络对后台的存储支持提出了越来越高的要求。传统的存储解决方案往往不能满足系统和用户对可扩展性和可用性的需求，在面对海量用户和海量文件数据的情况下更是捉襟见肘：系统规模无法适应用户与应用规模的增长，应对海量数据的处理与访问也显得力不从心。 本文首先对国内外几种主流的分布式文件系统进行了调研与介绍，面对海量用户与海量文件的应用场景，设计并实现了分布式存储系统CSTORE中的资源定位规则和数据存储模块。 CSTORE采用纯分布式的架构，将元数据与数据的分别存储在不同的集群中，并实现了一种基于两级映射的资源定位规则，结合负载均衡与数据恢复策略，能够提供较好的可扩展能力。元数据和数据的分离使得客户端对两种数据的访问分开，便于它们各自的管理与性能的优化；而集群的利用进一步促进了数据的分布式管理，避免了单点失效带来的危险。 资源定位规则建立了资源与存储数据的服务器之间的映射关系，它为客户端提供了一种可靠的寻址方法，系统中任何节点都可以使用它独立计算出资源的位置，既充分利用了客户端的资源，又减轻了服务器端的压力；它的伪随机特性和映射变换同时也为系统提供了较好的负载均衡和可扩展性。 数据存储模块为用户提供数据存储与访问服务，存储到系统中的数据按资源定位规则被分为了多个不同的资源管理单元，资源管理单元的多个副本之间两两建立心跳连接以推送数据和交换时序，在一定程度上保证了数据的可用性的同时也保证了一致性；容错方面，冗余机制保证了系统可以容忍在一定范围内的失效，数据恢复机制可以使得失效的模块能够尽快的对客户端服务。在数据存储模块中所有文件片都使用全局唯一ID对所存储的数据进行了去重处理。数据去重可以节省存储和管理成本，提高物理存储空间利用率。 本文最后对存储系统的功能和性能进行了测试，证明了它能正确执行所需功能并保证了其高效性。

面向复杂环境的服务推荐算法研究

这是一篇关于服务推荐,冷启动,容错,微服务,移动边缘计算的论文, 主要内容为服务推荐一直是服务计算领域长期以来备受关注的问题。伴随着近些年来诸多新兴技术在新领域的快速发展,服务计算也在各种新场景下也得到了应用。而用户在进入新场景下,由于出于隐私等方面的考虑势必使得推荐系统会面对稀疏的用户数据。但是这种在冷启动环境下进行的推荐系统任需要为用户提供准确、及时和稳定的服务质量。尤其在一些延时敏感的分布式系统中,任何请求调用的失败都有可能引起不可挽回的损失。这一点使得服务推荐系统需要在考虑冷启动环境下,如何依据服务组合特性和不同节点的具体情况,为用户和边缘节点提供准确而稳定的服务。针对上述问题,本文的主要工作尝试在移动边缘计算环境下,使用迁移学习和基于图的启发信息,提供一种能准确而稳定的服务推荐方法,使得异构边缘服务器和冷启动环境下的目标用户的都能获取到满意的服务。在相关实验中,真实世界的数据集中的结果显示,本工作相比于传统算法能更加稳定和快速地完成训练任务并收敛,同时也为用户在极端环境下提供了更优的服务质量。总的来说,本文主要贡献在于:(1)提出了一种基于迁移学习和语义模型的矩阵初始化方法,面向冷启动环境提出能保留信息的权重衰退方案。(2)提出了一种基于图信息的启发式算法,在具有缓存机制的移动边缘计算和微服务环境下,通过将图信息转换为不同的约束条件,并引入维系全局的表指引搜索方向。

基于Flink的IoT服务生成及运行时容错研究

这是一篇关于物联网服务,服务代码自动生成,Flink,容错,按需动态检查点的论文, 主要内容为业务系统通过整合物联网(Internet of Things,IoT)能力来感知物理环境的实时状况,可提高系统的响应能力和灵活性。IoT服务从物联网数据中提取有意义的业务事件,并封装成一个包含各种功能的软件组织,有效降低了业务系统利用物联网数据的难度。在对IoT服务实际应用的研究中遇到两个关键问题:物联网数据具有多源、异构、海量等特征,如何低代码生成IoT服务,快速实现海量服务的维护?IoT服务及其运行环境具有动态特性,如何提高其可靠性保障IoT服务的质量?针对上述问题本文以Apache Flink作为IoT服务运行载体,设计实现了IoT服务自动生成引擎,并提出了基于Flink的IoT服务运行时容错优化方法。本文主要研究内容如下:1)IoT服务自动生成引擎。针对IoT服务低代码生成、运行和维护问题,本文设计了引擎的实现方法。使用基于模板和模型的代码生成技术生成相应的服务代码,并自动提交到服务器Flink集群中运行。最后通过实验验证了引擎的正确性。2)按需动态检查点容错方法。针对IoT服务质量和运行稳定性的问题,本文基于Flink提出了按需动态检查点容错方法。该方法根据数据波动速率实时计算恢复延迟,当超过阈值时主动触发检查点操作,以避免较高的端到端延迟和恢复延迟。为实现该方法,对Flink源码进行了修改,增加了主动触发检查点接口。实验发现,与传统静态检查点机制相比系统算子效率最高提升了11.9%。3)设计并实现了IoT服务平台系统原型。该平台以服务自动生成引擎为核心,实现了自动生成服务、自动运行等一系列功能,并接入了工作流系统和服务库管理系统,使用温度报警服务和火灾预警服务的具体实例验证了系统的有效性和性能。

面向复杂环境的服务推荐算法研究

这是一篇关于服务推荐,冷启动,容错,微服务,移动边缘计算的论文, 主要内容为服务推荐一直是服务计算领域长期以来备受关注的问题。伴随着近些年来诸多新兴技术在新领域的快速发展,服务计算也在各种新场景下也得到了应用。而用户在进入新场景下,由于出于隐私等方面的考虑势必使得推荐系统会面对稀疏的用户数据。但是这种在冷启动环境下进行的推荐系统任需要为用户提供准确、及时和稳定的服务质量。尤其在一些延时敏感的分布式系统中,任何请求调用的失败都有可能引起不可挽回的损失。这一点使得服务推荐系统需要在考虑冷启动环境下,如何依据服务组合特性和不同节点的具体情况,为用户和边缘节点提供准确而稳定的服务。针对上述问题,本文的主要工作尝试在移动边缘计算环境下,使用迁移学习和基于图的启发信息,提供一种能准确而稳定的服务推荐方法,使得异构边缘服务器和冷启动环境下的目标用户的都能获取到满意的服务。在相关实验中,真实世界的数据集中的结果显示,本工作相比于传统算法能更加稳定和快速地完成训练任务并收敛,同时也为用户在极端环境下提供了更优的服务质量。总的来说,本文主要贡献在于:(1)提出了一种基于迁移学习和语义模型的矩阵初始化方法,面向冷启动环境提出能保留信息的权重衰退方案。(2)提出了一种基于图信息的启发式算法,在具有缓存机制的移动边缘计算和微服务环境下,通过将图信息转换为不同的约束条件,并引入维系全局的表指引搜索方向。

一个J2EE服务容错配置管理工具的设计与实现

这是一篇关于容错,故障,中间件,J2EE服务,可靠性的论文, 主要内容为作为主流的分布式软件系统运行支撑平台,J2EE中间件封装了一组公共服务以提高分布应用的开发、部署、维护和演化的效率与质量。Internet的普及、中间件标准化的完善以及开源软件的兴起,均不同程度地促进了中间件服务的繁荣。这种繁荣在满足用户个性化要求和适应Internet开放性的同时,也使得中间件服务的可靠性对整个系统可靠性的影响显著增加。因此为了提高分布式系统的可靠性,有必要考虑提高系统内的中间件服务的可靠性。 经过长期的研究与实践,容错技术领域已形成了许多被广泛认同并使用的概念、方法与技术。尽管各种容错方法和技术都能提高中间件服务的可靠性,但是不同的容错方法其效果是不同的,即使是相同的容错方法应用到不同的中间件服务中,其对系统可靠性提高的程度也是不同的,因此有必要对系统中J2EE服务的容错配置过程进行管理,使我们能够为目标系统找到最合适的容错配置方案。 容错配置管理需要解决以下几个关键问题:(1)如何选择进行容错的服务。即使将相同的容错机制应用到系统的不同服务中,其容错的效果也是有很大差别的,因此必须找到影响系统可靠性的关键服务并为其配置合适的容错机制,才能最有效的实现系统的容错配置,提高系统的可靠性;(2)如何将容错机制在系统中实现,采用硬编码的方式虽然是最直接的方法,但是这样的实现必然会导致容错配置具有较低的复用性和灵活性;(3)面对不同的容错配置方案,它们的容错效果和实现代价都有差异,如何才能对不同的配置方案进行比较和分析,并最终找到合适的容错配置方案。 为了解决这些问题,本文在详细考察了目前已有的容错配置管理方法之后,提出了一种中间件服务容错配置管理方法和支持工具。试图通过此方法和工具,帮助我们找到目标系统中相对于可靠性而言的关键服务,并为关键服务配置合适的容错机制,包括错误检测机制和故障恢复机制,然后再评估为关键服务使用不同的容错配置方案后使系统可靠性提高的程度,通过对不同容错配置方案的效果进行比较分析,辅助系统开发和维护人员做出是否使用服务容错、使用何种容错方法等决策,从而能够简化分布式系统的容错配置过程,同时提高容错配置的效率。