[发明专利]面向群智感知的数据处理方法及装置

说明书

本发明实施例公开了一种面向群智感知的数据处理方法及装置，面向群智感知的数据处理方法包括：获取终端设备i待处理的感知任务数据；根据参考条件确定任务分割策略，参考条件包括以下至少之一：终端设备i、边缘设备以及云中心各自的忙碌情况、任务处理速度情况以及数据传输速率情况；控制终端设备i根据分割策略对感知任务数据进行分割；根据感知任务数据的分割情况，控制终端设备i、边缘设备以及云中心中的至少之一对分割后的数据进行处理。通过本发明，解决了相关技术中存在的对感知数据进行处理时的处理速度较慢的技术问题。

技术领域

本发明涉及群智感知领域，尤其涉及一种面向群智感知的数据处理方法及装置。

背景技术

随着群智移动设备的迅速普及和IOT感知设备呈指数形式增长，群智感知(MCS：Mobile Crowd Sensing)任务的种类和数据量也随之增加，尤其是计算密集型和延迟敏感型的感知任务的出现和迅速增加，如自动驾驶路况分析、AR/VR、地震洪水火灾等灾害现场信息建模等等。导致计算延迟过高问题。计算资源分配不合理的情况。

相关技术中在进行感知任务处理的过程中，在面临较大的计算量时，会将端设备的数据完全卸载至边缘设备或云侧，其提升计算速度的手段也无异于从增加端设备的计算性能，或者增加边缘节点的数量和性能等角度进行考虑。但这存在任务分配不合理的情况，无法充分地利用各端边云的计算资源，不仅造成资源浪费，而且导致群智感知任务处理速度慢。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

在背景技术部分中公开的以上信息只是用来加强对本文所描述技术的背景技术的理解。因此，背景技术中可能包含某些信息，这些信息对于本领域技术人员来说并未形成在已知的现有技术。

发明内容

本发明实施例提供了一种面向群智感知的数据处理方法及装置，以至少解决相关技术中存在的对感知数据进行处理时的处理速度较慢的技术问题。

根据本发明实施例的第一个方面，提供了一种面向群智感知的数据处理方法，包括：获取终端设备i待处理的感知任务数据；根据参考条件确定任务分割策略，参考条件包括以下至少之一：终端设备i、边缘设备以及云中心各自的忙碌情况、任务处理速度情况以及数据传输速率情况；控制终端设备i根据分割策略对感知任务数据进行分割；根据感知任务数据的分割情况，控制终端设备i、边缘设备以及云中心中的至少之一对分割后的数据进行处理。

进一步地，参考条件还包括终端设备i的电量以及终端设备i处理其自身获取的感知任务数据的总能耗E_i。

进一步地，根据参考条件确定任务分割策略包括：根据目标和约束确定感知任务数据的分割比例；其中，T_i^L为终端设备i处理其自身获取的感知任务数据的总时延，为边缘设备j处理终端设备i获取的感知任务数据的总时延，T_i^C为云中心处理终端设备i获取的感知任务数据的总时延，Π为所有的终端设备的卸载决策集合∏＝{∏_i,i∈N}，∏_i为终端设备i针对其自身获取的感知任务数据的卸载决策向量，Π_i＝{x_i,y_i,j,z_i}，x_i为分割给终端设备i的感知任务数据的比例，y_i,j为分割给边缘设备j的感知任务数据的比例，z_i为分割给云中心的感知任务数据的比例，N为终端设备的总数，f为所有的边缘设备的计算资源分配集合f＝{f_i,j,i∈N,j∈M}，f_i,j为处理来自终端设备i的感知任务数据的边缘设备j的计算资源分配向量，M为边缘设备的总数。