[发明专利]一种基于Kaa Project的物联网智慧服务系统有效
申请号: | 201811207143.4 | 申请日: | 2018-10-17 |
公开(公告)号: | CN109347950B | 公开(公告)日: | 2021-04-06 |
发明(设计)人: | 郭永安;王安之;达庆佶;朱洪波;杨龙祥 | 申请(专利权)人: | 南京邮电大学 |
主分类号: | H04L29/08 | 分类号: | H04L29/08 |
代理公司: | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人: | 李淑静 |
地址: | 210003 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 kaa project 联网 智慧 服务 系统 | ||
1.一种基于Kaa Project的物联网智慧服务系统,其特征在于,该系统包括:基于Kaa内核的3S终端控制系统、3S服务解析与管理系统、客户端访问系统,其中,
所述基于Kaa内核的3S终端控制系统利用Kaa的跨平台和跨网络特性,以泛在异构网络为桥梁实现对异构终端集群的管理,接收感知层反馈的数据,并依据应用层的服务请求构造虚拟终端,虚拟终端开放相应的API以供上层3S服务解析与管理系统的服务调用,所述基于Kaa内核的3S终端控制系统包括终端聚合控制平台、网络管理控制平台和服务聚合控制平台,其中,
所述终端聚合控制平台是通过以泛在环境下的复杂业务情景为驱动,基于KaaProject物联网中间件平台的SDK以软件定义的方式搭建而成,所述终端聚合控制平台被配置为利用Kaa内核的Event Listener机制,实时监听周围可用的协同终端,动态接收异构终端反馈的状态信息,将海量的异构终端聚合形成统一的虚拟终端,并将异构终端反馈的状态信息及时汇报到网络管理控制平台;所述终端聚合控制平台提供与网络管理控制平台和服务聚合控制平台相连接的对应API;
所述网络管理控制平台是通过以现有的SDN为基本架构,融合面向复杂业务的网络管理策略和异构网络虚拟化技术搭建而成,所述网络管理控制平台被配置为基于从终端聚合控制平台接收到的反馈信息,利用面向复杂业务的网络管理策略和异构网络虚拟化技术协同各种无线网络资源,将网络层的资源通过映射处理转变为可用程序动态控制的对象;
所述服务聚合控制平台是通过服务的语义化描述技术、服务匹配与计算分析技术搭建而成,所述服务聚合控制平台被配置为接收并处理应用层发送来的业务请求,结合面向物联网业务的服务表示模型和基于蚁群优化算法的服务组合与解析策略实现业务的生成与决策、数据的分析与处理以及终端协同,及时将计算结果反馈到网络管理控制平台,以调用终端聚合控制平台的对应的虚拟终端访问接口以执行特定的应用;所述服务聚合控制平台还提供服务总线注册接口,在服务总线设置有对应的服务注册管理模块,以支持用户定制个性化的物联网服务;
所述3S服务解析与管理系统实时接收客户端访问系统发来的服务请求,并按照一定格式解析服务生成Json格式的数据,并及时将该请求传送到基于Kaa内核的3S终端控制系统;
所述客户端访问系统为基于B/S模式和/或C/S模式建立的物联网智慧服务访问平台,其接收用户的物联网服务请求,并将该请求数据格式化处理后再提交到所述3S服务解析与管理系统,实时接收服务请求的解析结果以供用户查看与使用。
2.根据权利要求1所述的基于Kaa Project的物联网智慧服务系统,其特征在于,所述终端聚合控制平台通过以下步骤构建而成:
利用Kaa平台配置异构终端的数据信息和控制信息的结构;
配置Kaa内核中Event Listener模块的事件监听规则以实现异构设备间的通信;
基于终端设备的不同操作平台生成对应的SDK,并将SDK嵌入到实际的终端应用程序;
基于Kaa内核设计终端管理平台,对其Server API进行封装,使之动态地、实时地接收终端反馈的回传信息,然后基于面向物联网业务的资源表示模型和多终端聚合算法对这些信息实时处理以构造面向复杂业务情景虚拟终端,并将处理结果及时通知到网络层。
3.根据权利要求2所述的基于Kaa Project的物联网智慧服务系统,其特征在于,所述面向物联网业务的资源表示模型的构建包括:基于OWL-S描述物联网服务和资源,并在服务和资源之间建立相应的映射关系,其中,OWL-S框架中Profile用于描述服务轮廓,即服务是用来干什么的;Model是指过程模型,供服务提供者描述服务的内部流程;Grounding是指服务基础,用于定义怎么样访问这个服务;IoT Resources用来描述能够提供该服务的物理资源的集合;Specified Ontology是指在某些具体的特定应用领域的本体模型。
4.根据权利要求2所述的基于Kaa Project的物联网智慧服务系统,其特征在于,所述多终端聚合算法包括:综合服务模型和资源模型,将在资源受限的条件下为业务层的各用户业务配置最佳的终端集合问题转换为多终端聚合问题,然后通过降维处理把该问题转化成典型的多选择多维背包问题,并基于蚁群算法求解该问题。
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