基于NB-IoT技術(shù)的無(wú)線數(shù)據(jù)采集方法

唐宏文

（揚(yáng)州高等職業(yè)技術(shù)學(xué)校 江蘇 揚(yáng)州 225000）

0 引言

無(wú)線數(shù)據(jù)采集通常與組網(wǎng)關(guān)聯(lián)存在較強(qiáng)的聯(lián)系，在定向傳感網(wǎng)絡(luò)的環(huán)境之下，針對(duì)所設(shè)定的數(shù)據(jù)優(yōu)化采集目標(biāo)，進(jìn)行多層級(jí)同步執(zhí)行，最終完成數(shù)據(jù)采集任務(wù)[1]。通常情況下，傳統(tǒng)的信任模型數(shù)據(jù)采集方法以及傳統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集方法，對(duì)于無(wú)線數(shù)據(jù)的采集較為迅速、覆蓋范圍也十分廣，一定程度上為相關(guān)工作人員減輕工作量，營(yíng)造便利的工作環(huán)境[2]。但是在實(shí)際執(zhí)行采集的過(guò)程中，仍然存在缺陷及問(wèn)題，例如數(shù)據(jù)采集精度不高、采集模式單一、數(shù)據(jù)匯總及整合的環(huán)節(jié)復(fù)雜等。對(duì)于無(wú)線數(shù)據(jù)的處理形成或多或少的阻礙[3-5]。為此，對(duì)基于NB-IoT 技術(shù)的無(wú)線數(shù)據(jù)采集方法進(jìn)行驗(yàn)證與分析。

1 無(wú)線數(shù)據(jù)NB-IoT控制采集方法

1.1 數(shù)據(jù)同步采集節(jié)點(diǎn)布設(shè)

基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)采集一般采用單向數(shù)據(jù)處理的形式，雖然可以完成預(yù)期的采集目標(biāo)，但是在采集過(guò)程中存在較多問(wèn)題，如數(shù)據(jù)整合及匯總效率不高，一定程度上會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)采集出現(xiàn)偏差[6]。因此，結(jié)合NB-IoT 技術(shù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)的布設(shè)[7]，將定向地控制網(wǎng)絡(luò)與NB-IoT 窄帶物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)聯(lián)，形成一個(gè)循環(huán)式的采集空間[8-9]。

在系統(tǒng)的外側(cè)安裝兩個(gè)數(shù)據(jù)采集傳感器，對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行特征采樣，在同步雙向采集的模式下，設(shè)定采集指標(biāo)，具體如下表1所示：

表1 數(shù)據(jù)同步采集節(jié)點(diǎn)指標(biāo)布設(shè)表

根據(jù)表1，完成對(duì)數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)基礎(chǔ)指標(biāo)的布設(shè)。隨后，在標(biāo)定的范圍之內(nèi)，整合采集的數(shù)據(jù)集，并測(cè)算出自適應(yīng)采集距離，具體如下式（1）所示：

式（1）中：F表示數(shù)據(jù)自適應(yīng)采集距離，? 表示標(biāo)定采集范圍，β表示節(jié)點(diǎn)間距，α1和α2分別表示預(yù)設(shè)制衡采集覆蓋范圍和實(shí)測(cè)制衡采集覆蓋范圍。結(jié)合得出的自適應(yīng)采集距離，明確相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)的布設(shè)位置，形成無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的均衡采集配置機(jī)制。采用SN、sink 技術(shù)，獲取數(shù)據(jù)的采集跳數(shù)，結(jié)合間距的變化，調(diào)整同步采集節(jié)點(diǎn)的布設(shè)位置，實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)同步節(jié)點(diǎn)設(shè)定。

1.2 采集鏈路搭接

依據(jù)數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)的布設(shè)位置，融合NB-IoT 技術(shù)，構(gòu)建一個(gè)融合跟蹤識(shí)別級(jí)自適應(yīng)采集鏈路程序。在日常的數(shù)據(jù)采集工作執(zhí)行過(guò)程中，針對(duì)不同范圍內(nèi)出現(xiàn)的數(shù)據(jù)，采集形式也存在差異。雖然可以實(shí)現(xiàn)采集目標(biāo)，但是由于節(jié)點(diǎn)布設(shè)過(guò)于分散，一定程度上也增加了數(shù)據(jù)的采集工作量。

在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)定搭接一個(gè)均衡控制模型，采用三層采集體系結(jié)構(gòu)，增設(shè)融合跟蹤識(shí)別鏈路特征點(diǎn)，獲取基礎(chǔ)數(shù)值信息之后，測(cè)算出鏈路搭接間距，具體如下式（2）所示：

式（2）中：H表示鏈路搭接間距，m表示單向鏈路搭接距離，n表示鏈路重疊距離，i表示執(zhí)行次數(shù)，π1和π2分別表示采集節(jié)點(diǎn)的預(yù)設(shè)矢量長(zhǎng)度與實(shí)測(cè)矢量長(zhǎng)度。根據(jù)鏈路搭接間距確定鏈路覆蓋范圍，結(jié)合數(shù)據(jù)采集關(guān)系程序或者模型，對(duì)重點(diǎn)區(qū)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行錨點(diǎn)異常標(biāo)記，形成鏈路的搭接結(jié)構(gòu)，完成對(duì)采集節(jié)點(diǎn)鏈路的搭接。

此外，所設(shè)定的數(shù)據(jù)采集鏈路之間也需要在執(zhí)行的過(guò)程中根據(jù)數(shù)據(jù)特征作出分類，進(jìn)一步形成多目標(biāo)的數(shù)據(jù)采集識(shí)別程序，確保數(shù)據(jù)后續(xù)的傳輸。結(jié)合上述鏈路采集的數(shù)據(jù)及信息，針對(duì)所獲取的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，需要將其轉(zhuǎn)換為特定的應(yīng)用格式，測(cè)算出具體的無(wú)線數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換速率，具體如下式（3）所示：

式（3）中：B表示無(wú)線數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換速率，1? 和?2分別表示預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)量和實(shí)測(cè)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)量，χ表示采集目標(biāo)偏差，e表示轉(zhuǎn)換采集次數(shù)。結(jié)合得出的無(wú)線數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換速率，對(duì)采集鏈路作出多層級(jí)、多目標(biāo)的搭接之后，調(diào)整不同階段的無(wú)線數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換速率，以此來(lái)優(yōu)化完善鏈路的搭接效果。

1.3 自適應(yīng)NB-IoT 分段采集陣列設(shè)計(jì)

在上述搭建的采集鏈路之上設(shè)定具有同步性的數(shù)據(jù)分流裝置，同時(shí)針對(duì)數(shù)據(jù)包的轉(zhuǎn)換及采集傳輸，進(jìn)行自適應(yīng)限制采集數(shù)值的布設(shè)，具體如下表2所示：

表2 自適應(yīng)NB-IoT 分段采集陣列參數(shù)設(shè)定表

結(jié)合表2，對(duì)自適應(yīng)NB-IoT 分段采集陣列的相關(guān)執(zhí)行指標(biāo)做出調(diào)整及更改。在矩陣之內(nèi)構(gòu)建一個(gè)自適應(yīng)采集指令，在NB-IoT 技術(shù)的輔助之下，根據(jù)采集數(shù)量的變化程度，設(shè)定對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)處理階段。

在這一過(guò)程中需要注意的是，每一個(gè)數(shù)據(jù)處理節(jié)階段的采集標(biāo)準(zhǔn)均是不同的，且彼此之間存在較大的差異。在日常的采集執(zhí)行過(guò)程中，需要結(jié)合NB-IoT 技術(shù)，在所布設(shè)的節(jié)點(diǎn)位置設(shè)計(jì)自適應(yīng)能力較強(qiáng)的采集感應(yīng)器，并將采集鏈路與自適應(yīng)陣列相搭接，計(jì)算出陣列的采集識(shí)別率，具體如下式（4）所示：

式（4）中：Y表示采集識(shí)別率，ω表示采集范圍，η表示標(biāo)記采集距離，θ表示通信傳輸間距。結(jié)合得出采集識(shí)別率，進(jìn)行采集陣列階段性區(qū)域的劃定，與所設(shè)定的采集鏈路相融合，利用NB-IoT 標(biāo)記功能，完成自適應(yīng)NBIoT 分段采集陣列的設(shè)計(jì)。

1.4 建立無(wú)線數(shù)據(jù)NB-IoT 采集模型

將構(gòu)建的自適應(yīng)NB-IoT 分段采集陣列設(shè)定在基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)采集模型執(zhí)行程序之中，調(diào)整數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)的位置，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采集傳輸信道結(jié)構(gòu)。提出均衡控制采集的無(wú)線數(shù)據(jù)采集程序，重新部署傳感器節(jié)點(diǎn)的覆蓋范圍，計(jì)算數(shù)據(jù)輸出節(jié)點(diǎn)的實(shí)際發(fā)射功率，具體如下式（5）所示：

式（5）中：J表示輸出節(jié)點(diǎn)實(shí)際發(fā)射功率，f表示部署范圍，v表示單向采集距離，q表示采集次數(shù)，α表示預(yù)設(shè)采集精準(zhǔn)度，φ表示信道覆蓋區(qū)域。結(jié)合得出的輸出節(jié)點(diǎn)實(shí)際發(fā)射功率，調(diào)整模型內(nèi)部節(jié)點(diǎn)的布設(shè)情況。

與此同時(shí)，依據(jù)不同的數(shù)據(jù)采集階段，進(jìn)行數(shù)據(jù)采集精度的量化傳導(dǎo)處理。在日常的數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，利用寬帶距離的約束，設(shè)計(jì)載頻頻率編碼，在模型中增設(shè)無(wú)線傳感數(shù)據(jù)采集信道，依據(jù)傳遞函數(shù)的變化，調(diào)整數(shù)據(jù)采集信道的等效覆蓋應(yīng)用范圍，完成無(wú)線數(shù)據(jù)采集模型的構(gòu)建。

1.5 移動(dòng)Sink 法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)化采集

利用數(shù)據(jù)采集模型，先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行基礎(chǔ)處理，構(gòu)建3層的數(shù)據(jù)采集結(jié)構(gòu)。頂層結(jié)合NB-IoT 采集技術(shù)設(shè)定移動(dòng)Sink 采集標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)，設(shè)定中轉(zhuǎn)范圍，利用感知裝置將數(shù)據(jù)與信息轉(zhuǎn)換為負(fù)荷傳輸形式的數(shù)據(jù)信息包，在標(biāo)記的信道之中發(fā)送至MULEs。而所采集的數(shù)據(jù)由于頂層Sink 逐漸向下屬位置進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采集軌跡，具體如下圖1所示：

圖1 移動(dòng)Sink 數(shù)據(jù)采集軌跡圖示

融合圖1所示軌跡內(nèi)容，根據(jù)移動(dòng)Sink 定點(diǎn)與NBIoT 采集的處理效果，分階段進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集。完成數(shù)據(jù)分類后，根據(jù)數(shù)據(jù)采集的軌跡，調(diào)整節(jié)點(diǎn)的單向采集量，以動(dòng)態(tài)化的數(shù)據(jù)采集模式，增加實(shí)際的數(shù)據(jù)采集范圍。通過(guò)數(shù)據(jù)包、信息包的形式，將數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)相互關(guān)聯(lián)，進(jìn)行數(shù)據(jù)采集的移動(dòng)優(yōu)化。但需要注意的是，如果遇到復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理環(huán)境，可以調(diào)整移動(dòng)覆蓋節(jié)點(diǎn)，并調(diào)整具體的采集環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)多維數(shù)據(jù)采集。

2 方法測(cè)試

本次測(cè)試主要是對(duì)本文設(shè)計(jì)方法的實(shí)際應(yīng)用效果進(jìn)行分析與研究?？紤]到最終測(cè)試結(jié)果的真實(shí)可靠，需要選擇Matlab 7，搭配NB-IoT 技術(shù)進(jìn)行輔助設(shè)計(jì)，標(biāo)記D 平臺(tái)作為測(cè)試的主要目標(biāo)對(duì)象對(duì)陳輝等[2]和莊錫釗等[4]設(shè)定的傳統(tǒng)信任模型數(shù)據(jù)采集測(cè)試組、傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集測(cè)試組以及本文所設(shè)計(jì)的NB-IoT 無(wú)線數(shù)據(jù)采集測(cè)試組進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試最終得出的結(jié)果以對(duì)比的形式展開(kāi)分析，結(jié)合無(wú)線數(shù)據(jù)的采集需求及標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行測(cè)試環(huán)境的搭建。

2.1 測(cè)試準(zhǔn)備

針對(duì)D 平臺(tái)日常的數(shù)據(jù)傳輸及采集需求標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合NB-IoT 技術(shù)，對(duì)無(wú)線數(shù)據(jù)采集方法測(cè)試環(huán)境進(jìn)行搭建。將Cloudsim 平臺(tái)與預(yù)設(shè)的D 平臺(tái)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，建立數(shù)據(jù)導(dǎo)入和采集的執(zhí)行關(guān)系。在標(biāo)定的采集范圍之內(nèi)部署空間結(jié)構(gòu)模型，設(shè)定對(duì)應(yīng)數(shù)量的數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)，依據(jù)覆蓋范圍，可以設(shè)定大概220 個(gè)節(jié)點(diǎn)形成關(guān)聯(lián)。數(shù)據(jù)采集單向采樣頻率調(diào)整為15 kHz，依據(jù)獲取的數(shù)值及信息，測(cè)定出此時(shí)數(shù)據(jù)采集范圍內(nèi)的碼元誤差，可以進(jìn)一步確定數(shù)據(jù)采集誤差極限標(biāo)準(zhǔn)，作為后續(xù)數(shù)據(jù)采集的限制。再根據(jù)數(shù)據(jù)采集的時(shí)域分布情況，布設(shè)對(duì)應(yīng)的鏈路及信道，形成關(guān)聯(lián)后確保在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中的均衡配置處理，確定數(shù)據(jù)采集的實(shí)時(shí)誤碼率，分析數(shù)據(jù)采集輸出的迭代狀態(tài)，具體如下圖2所示：

圖2 數(shù)據(jù)采集輸出迭代狀態(tài)圖示

根據(jù)圖2，可以了解到數(shù)據(jù)采集輸出的迭代狀態(tài)，將迭代控制在合理的范圍之內(nèi)，確保數(shù)據(jù)采集過(guò)程中的均衡性與可靠性，盡量降低無(wú)線數(shù)據(jù)采集的能耗開(kāi)銷，完成測(cè)試環(huán)境的搭建。

2.2 測(cè)試過(guò)程及結(jié)果分析

首先開(kāi)啟平臺(tái)的數(shù)據(jù)處理程序，下達(dá)運(yùn)行控制指令，催動(dòng)布設(shè)在各個(gè)區(qū)域節(jié)點(diǎn)對(duì)相應(yīng)范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)信息采集。采用Matlab 7 數(shù)據(jù)處理軟件，將其轉(zhuǎn)換為等效的數(shù)據(jù)包，并通過(guò)NB-IoT 標(biāo)記技術(shù)，對(duì)所采集的各個(gè)位置作出逆向標(biāo)定，通過(guò)預(yù)設(shè)的信道傳輸?shù)綄?duì)應(yīng)的平臺(tái)位置之上。測(cè)試針對(duì)同一區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)采集誤碼率的測(cè)定計(jì)算，結(jié)合得出的測(cè)試結(jié)果，針對(duì)具體的數(shù)值作出分析與驗(yàn)證，具體如下表3所示：

表3 測(cè)試結(jié)果對(duì)比分析表

結(jié)合表3可知，采用NB-IoT 技術(shù)，無(wú)線數(shù)據(jù)采集的速度較快，采集的精準(zhǔn)性較高，信道均衡性較高，具有實(shí)際的應(yīng)用價(jià)值。

3 結(jié)語(yǔ)

在NB-IoT 技術(shù)輔助的環(huán)境下，無(wú)線數(shù)據(jù)采集工作得到了極大的創(chuàng)新和突破，逐漸打破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集模式的束縛。利用監(jiān)測(cè)傳感器，對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和定位，通過(guò)對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū)域數(shù)據(jù)的優(yōu)化處理并結(jié)合實(shí)際需求，不斷調(diào)整自身的數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)。在整個(gè)采集過(guò)程中，蜂窩式的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也最大程度避免了數(shù)據(jù)采集中存在的誤差，便于后續(xù)的搭接部署。從整體上提高對(duì)目標(biāo)環(huán)境的信息監(jiān)測(cè)與控制能力，優(yōu)化無(wú)線數(shù)據(jù)采集的結(jié)構(gòu)體系，以傳輸節(jié)點(diǎn)加強(qiáng)控制程序、調(diào)節(jié)運(yùn)行荷載頻率、降低誤碼率的同時(shí)，推動(dòng)數(shù)據(jù)采集技術(shù)邁向一個(gè)新臺(tái)階。