在农村物联网中的时间序列数据的自动清理 使用游牧门户的生态系统

科学领域:

• 计算机科学 计算机科学
• 电气工程 电气工程
• 农业技术 农业技术

背景情况:

• 农村物联网 (IoT) 部署受到有限的电信基础设施的阻碍,影响了持续的数据收集.
• 基于无人驾驶飞行器 (UAV) 的游牧计算提供了一个解决方案,但由于天气和有限的传输窗口,由于间歇性数据收集而面临挑战.
• 农村物联网系统中的地面传感器具有限制,包括有限的能量,低功耗微控制器 (MCU) 和短距离无线电接入技术 (RAT) 模块,使设备上的数据清理复杂化.

研究的目的:

• 提出一个全面的方法来实施一个计算价格低廉的异常探测器,用于在受限制的农村物联网终端设备上的时间序列数据.
• 为了实现有效的设备数据清理,减少数据量,并确保在有限的窗口内传输.
• 解决农村物联网系统中数据收集的挑战,这些系统具有间歇性连接和资源有限的传感器.

主要方法:

• 为时间序列数据开发了一个低计算需求异常检测算法.
• 利用测量信号的物理来检测异常,基于一个简单的异常模型.
• 使用流行的人工智能 (AI) 技术优化了异常模型参数.

主要成果:

• 成功实现了一种适用于资源有限物联网设备的异常探测器.
• 提出的方法有效地清除传感器数据,最大限度地减少体积并提高传输效率.
• 在现实世界农村物联网系统中,在10个月的植被期内验证了该解决方案.

结论:

• 开发的异常检测方法通过解决边缘设备上的数据清理挑战,显著提高了农村物联网部署的可行性.
• 该方法的低计算要求使其适用于具有有限处理能力的能量受限传感器.
• 这项工作为在具有挑战性的农村环境中可靠的数据采集提供了实际解决方案,为更强大的物联网应用铺平了道路.