[发明专利]一种移动群智感知中的混合空间任务分配机制

说明书

本发明设计了一种混合任务分配机制来解决空间任务中用户与任务的空间距离的问题。首先，以感知成本最小为目标，基于离线空间任务和在线空间任务的分配算法，设计了一种高效的任务分配方法；其次，针对用户感知质量的随机性，基于用户的历史感知情况和当前任务的执行情况，设计了用户感知质量的更新机制。为验证所提机制的效果，通过仿真实验对混合任务分配方法作分析。实验结果表明，所提机制在感知总成本、任务分配率和用户执行任务所移动的总距离等方面均有更好的效果。

技术领域

本发明涉及一种混合空间任务分配机制，特别地，涉及到一种以感知成本最小为目标， 基于离线空间任务分配机制和在线空间任务分配机制。

背景技术

手持智能设备(如智能手机和可穿戴设备)的市场在近几年得到快速的发展。这些设备均具 有强大的计算和通信功能，并且配备有功能多样的内嵌式传感器。这些传感器的应用使得智 能设备可以获取周围环境的有关数据如：噪声水平、交通状况和污染情况等。成功的社会管 理办法的制定依赖于这些数据提供的宝贵信息。传统的数据感知技术，如无线传感器网络通 过部署专业的传感器获取周围环境的数据，然而由于稀疏的节点覆盖、昂贵的维护成本和伸 缩性的不足使得这种商业化的传感器技术无法成功应用到现实世界中。所以伴随着移动智能 设备的发展，移动群感知最为一种新兴的感知模型开始走进人们的视野。

移动群智感知需要大量的用户通过智能设备中丰富的内嵌式传感器(如：加速度计、陀螺 仪、指南针、麦克风、相机、GPS和无线网络接口)来感知周围环境。内嵌在智能设备中的传 感器可以记录用户和周围环境的信息。通过融合和分析这些多维的信息，我们可以促进健康 监测、环境检测、交通监测和社会行为监测的发展。从这个意义上来看移动群感知为我们的 生活和社会提供了新的前景。目前已经存在的比较优秀的移动群智感知系统包括：用于噪音 检测的NoiseTube^[57]，用于交通检测的SingleGuru和VTrack^[58]，用于3G/wifi信号探测的 CityExplorer，SmartTrace^[59]和Sensorly，用于室内定位的LiFs^[60]和TrMCD^[61]。上述感知系统的 功能主要依赖于感知用户的数量，但是由于缺乏充足的补偿，普通用户不愿无偿参与感知和 共享其设备功能。例如当一个智能手机用户参与一个感知数据收集任务时，不可避免的要消 耗智能手机的资源，包括计算资源，通信资源和设备电量等。此外，感知数据通常包括位置 信息，这就使得用户不得不承担泄露个人隐私的风险。因此可以想象，除非获得充足的激励 否则普通用户是不愿意参与感知任务的。

经典的移动群智感知系统通常任务发布者，移动用户(以下简称：用户)和服务平台(以下 简称：平台)。任务发布者向平台提供一组感知任务和任务预算，平台根据提供的任务要求和 平台中已经存在的用户信息，将任务分配给合适的用户，用户接收任务后按照任务要求收集 感知数据，对收集到的感知数据做出简单处理后上传到平台并索要相应的补偿。作为任务发 布者与用户的中介角色，平台从中赚取差值作为服务费用，因而站在平台的角度，平台分配 感知任务时在满足任务各项要求的情况下总是试图将任务分配给合适用户以尽可能的减少支 付给用户的报酬。

移动群智感知系统中任务发布者在平台上传的任务可以按照紧急程度分为常规任务和紧 急任务。常规任务是事先已知的(离线的)，对时间不敏感的，如观察植被的生长情况，某地的 污染情况等。而对于紧急任务随时可能会出现(在线的)，如某地突然发生地质灾害，需要获取 有关灾情的数据。这类紧急任务通常对感知时间有较高的要求，不在感知时间内收集的数据 属于无效数据。紧急任务的不确定性和高要求对任务分配方案提出了更高的挑战。

本发明要解决的技术问题是：