【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物联网数据传输，具体涉及为一种lora与有线电视网联通的物联网大容量数据传输方法。
技术介绍
1、在物联网迅速发展的当下，大量设备产生的海量数据需要高效、可靠的传输方式。随着智能城市、工业物联网等应用场景的不断拓展，物联网设备分布广泛且产生的数据具有多样性和大容量的特点。例如，在智能交通系统中，道路上的传感器会持续采集车流量、车速、车辆类型等数据；在工业生产线上，各类设备会实时上传生产参数、设备状态等信息。这些数据对于系统的实时监控、智能决策以及优化运行至关重要，但传统的物联网数据传输方法在面对大容量数据传输时逐渐暴露出诸多问题。
2、传统的物联网数据传输技术主要依赖于单一网络架构，如仅采用无线传感器网络或常规的移动通信网络。以无线传感器网络为例，其节点通常采用低功耗、低带宽的传输方式，在传输大容量数据时效率极为低下。由于节点的通信能力有限，数据传输延迟高，容易出现丢包现象，而且无法根据数据的重要性和紧急程度进行有效地区分和优先处理。例如，在环境监测应用中，当出现突发的污染事件时，关键的监测数据可能因传输延迟而无法及时到达控制中心，导致无法及时采取应对措施。这种单一网络架构的传输技术在应对复杂的物联网数据传输需求时，缺乏灵活性和可靠性，严重限制了物联网系统的性能提升。
3、现有的一些改进技术尝试通过增加网络带宽或优化传输协议来解决大容量数据传输问题。例如，部分方案在移动通信网络中采用更高的频段和更先进的调制技术来提高传输速率。然而，这些技术往往需要高昂的硬件成本和复杂的网络部署，对于一些资源
4、因此，本申请创新性地提出了lora与有线电视网联通的物联网大容量数据传输方法，有效解决了现有技术的诸多难题。通过在数据源处部署边缘计算节点对数据进行预处理和分类，能够精准地识别数据的时间敏感性、重要性和数据类型，并据此划分优先级，确保关键数据的快速传输。如在电力物联网中，对于电网故障的实时监测数据可被迅速识别为高优先级并优先传输，保障电力系统的安全稳定运行。本申请实现了数据在不同网络间的高效传输和转换，充分发挥了lora网络和有线电视网的优势，在提高传输效率的同时降低了成本，为物联网大容量数据传输提供了一种更智能、可靠且经济的解决方案，极大地推动了物联网技术在各领域的应用和发展。
技术实现思路
1、本专利技术一种lora与有线电视网联通的物联网大容量数据传输方法，包括以下步骤：
2、s1、在物联网设备的数据源处，部署边缘计算节点对大容量数据进行预处理；
3、s2、将预处理后的数据运用模糊逻辑算法进行分类，通过建立的模糊规则库进行判断，将大容量数据划分为高、中、低优先级数据；
4、s3、建立异构网络融合的lora与有线电视网的中间层，通过中间层调整大容量数据的传输。
5、优选的，所述s1中通过预处理为边缘计算节点通过分析数据产生时间与实时性关联确定时间敏感性，对物联网影响确定重要性，对来源和用途划分数据类型；所述通过预处理确定大容量数据中的时间敏感性、重要性和数据类型。
6、优选的，所述s2中获取预处理后的时间敏感性、重要性和数据类型的特征数据通过模糊逻辑算法进行划分；所述时间敏感性划分为“高时间敏感性”“中时间敏感性”和“低时间敏感性”三个模糊集；所述重要性划分为“高重要性”“中重要性”和“低重要性”三个模糊集；所述数据类型划分为实时监测类、状态反馈类、控制指令类和统计分析类数据，所述将分类后的数据集输送至模糊规则库。
7、优选的，所述模糊规则库通过计算隶属度函数确定优先级隶属度，进行划分高优先级数据、中优先级数据和低优先级数据；所述隶属度函数包括时间敏感性隶属度函数和重要性隶属度函数；所述时间敏感性隶属度函数公式为：其中x为数据时间戳，t1、t2为设定时间阈值；所述重要性隶属度函数公式为：其中y为数据评估值，i1、i2为设定评估值阈值；通过获取隶属度函数输出的优先级隶属度通过去模糊化转化为优先级值进行划分，所述去模糊化公式为：其中n为模糊集个数，xi为模糊集元素，为优先级隶属度；通过获取的优先级值pi结合实时监测类、状态反馈类、控制指令类和统计分析类数据进行划分高优先级数据、中优先级数据和低优先级数据。
8、优选的，所述划分后高优先级数据、中优先级数据和低优先级数据进行分类调制；所述高优先级数据，采用高码率和高频率的调制方式，在传输过程中给予高传输优先级和资源保障；所述中优先级数据采用中度的码率和频率调制；所述低优先级数据在网络资源较为充裕时进行传输，采用低码率和频率调制，并对低优先级数据的压缩。
9、优选的，所述s3中通过异构网络融合的中间层进行数据的传输、转入和接收；所述数据的传输为通过lora网络进行初始数据的传输，数据的转入为数据从lora网络转入有线电视网，数据的接收为数据进入有线电视网的接收端；所述通过中间层进行数据的传输、转入和接收时进行数据传输的调整。
10、优选的，所述lora网络进行初始数据的传输时，通过自适应天线阵列技术，根据数据传输的方向和周围环境的干扰情况，利用波束成形算法动态调整发射和接收天线的波束宽度，公式为其中w0为初始波束宽度，w为调整后波束宽度，k为调整系数，为干扰源方向向量，为数据传输方向向量。
11、优选的，所述数据从lora网络传入有线电视网时，中间层采用虚拟专用网络vpn技术为数据创建安全隧道；所述在vpn建立过程中，采用加密密钥管理机制，所述密钥更新频率根据数据的优先级动态调整，对于高优先级数据，采用高频率的密钥更新机制，反之，采用中或低频率的密钥更新机制。
12、优选的，所述数据进入有线电视网时，通过人工智能的流量预测和资源分配机制进行数据的调整；所述通过获取历史传输数据和当前网络负载情况，利用长短期记忆网络进行预测未来一段时间内的数据流量趋势，根据预测结果，调整网络资源分配；所述分配中通过多通道并行传输机制，将大容量数据分成多个子流数据，通过不同的频道或频段进行传输。
13、优选的，所述有线电视网在接收端运用分布式存储和分布式计算架构，根据接收到的数据类别和处理要求，将数据分散存储在不同的存储节点，并通过分布式计算引擎进行数据处理；所述对于高优先级数据，使用快速处理算法确保迅速被应用程序使用；对于中优先级数据，按照负载均衡情况和数据处理的紧急程度进行有序处理；对于低优先级数据，在系统资源空闲时进行批量处理。
14、相对于现有技术，本申请的技术方案具有以下技术效果：
15、本专利技术通过在物联网设备数据源处部署边缘计算节点进行数据预处理，利用分析数据产生时间与实时性关联确定时本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种Lora与有线电视网联通的物联网大容量数据传输方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种Lora与有线电视网联通的物联网大容量数据传输方法，其特征在于，所述S1中通过预处理为边缘计算节点通过分析数据产生时间与实时性关联确定时间敏感性，对物联网影响确定重要性，对来源和用途划分数据类型；所述通过预处理确定大容量数据中的时间敏感性、重要性和数据类型。
3.根据权利要求2所述的一种Lora与有线电视网联通的物联网大容量数据传输方法，其特征在于，所述S2中获取预处理后的时间敏感性、重要性和数据类型的特征数据通过模糊逻辑算法进行划分；所述时间敏感性划分为“高时间敏感性”“中时间敏感性”和“低时间敏感性”三个模糊集；所述重要性划分为“高重要性”“中重要性”和“低重要性”三个模糊集；所述数据类型划分为实时监测类、状态反馈类、控制指令类和统计分析类数据，所述将分类后的数据集输送至模糊规则库。
4.根据权利要求3所述的一种Lora与有线电视网联通的物联网大容量数据传输方法，其特征在于，所述模糊规则库通过计算隶属度函数确定优先级隶属度，进
5.根据权利要求4所述的一种Lora与有线电视网联通的物联网大容量数据传输方法，其特征在于，所述划分后高优先级数据、中优先级数据和低优先级数据进行分类调制；所述高优先级数据，采用高码率和高频率的调制方式，在传输过程中给予高传输优先级和资源保障；所述中优先级数据采用中度的码率和频率调制；所述低优先级数据在网络资源较为充裕时进行传输，采用低码率和频率调制，并对低优先级数据的压缩。
6.根据权利要求1所述的一种Lora与有线电视网联通的物联网大容量数据传输方法，其特征在于，所述S3中通过异构网络融合的中间层进行数据的传输、转入和接收；所述数据的传输为通过Lora网络进行初始数据的传输，数据的转入为数据从Lora网络转入有线电视网，数据的接收为数据进入有线电视网的接收端；所述通过中间层进行数据的传输、转入和接收时进行数据传输的调整。
7.根据权利要求6所述的一种Lora与有线电视网联通的物联网大容量数据传输方法，其特征在于，所述Lora网络进行初始数据的传输时，通过自适应天线阵列技术，根据数据传输的方向和周围环境的干扰情况，利用波束成形算法动态调整发射和接收天线的波束宽度，公式为其中W0为初始波束宽度，W为调整后波束宽度，k为调整系数，为干扰源方向向量，为数据传输方向向量。
8.根据权利要求6所述的一种Lora与有线电视网联通的物联网大容量数据传输方法，其特征在于，所述数据从Lora网络传入有线电视网时，中间层采用虚拟专用网络VPN技术为数据创建安全隧道；所述在VPN建立过程中，采用加密密钥管理机制，所述密钥更新频率根据数据的优先级动态调整，对于高优先级数据，采用高频率的密钥更新机制，反之，采用中或低频率的密钥更新机制。
9.根据权利要求6所述的一种Lora与有线电视网联通的物联网大容量数据传输方法，其特征在于，所述数据进入有线电视网时，通过人工智能的流量预测和资源分配机制进行数据的调整；所述通过获取历史传输数据和当前网络负载情况，利用长短期记忆网络进行预测未来一段时间内的数据流量趋势，根据预测结果，调整网络资源分配；所述分配中通过多通道并行传输机制，将大容量数据分成多个子流数据，通过不同的频道或频段进行传输。
10.根据权利要求9所述的一种Lora与有线电视网联通的物联网大容量数据传输方法，其特征在于，所述有线电视网在接收端运用分布式存储和分布式计算架构，根据接收到的数据类别和处理要求，将数据分散存储在不同的存储节点，并通过分布式计算引擎进行数据处理；所述对于高优先级数据，使用快速处理算法确保迅速被应用程序使用；对于中优先级数据，按照负载均衡情况和数据处理的紧急程度进行有序处理；对于低优先级数据，在系统资源空闲时进行批量处理。
...【技术特征摘要】
1.一种lora与有线电视网联通的物联网大容量数据传输方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种lora与有线电视网联通的物联网大容量数据传输方法，其特征在于，所述s1中通过预处理为边缘计算节点通过分析数据产生时间与实时性关联确定时间敏感性，对物联网影响确定重要性，对来源和用途划分数据类型；所述通过预处理确定大容量数据中的时间敏感性、重要性和数据类型。
3.根据权利要求2所述的一种lora与有线电视网联通的物联网大容量数据传输方法，其特征在于，所述s2中获取预处理后的时间敏感性、重要性和数据类型的特征数据通过模糊逻辑算法进行划分；所述时间敏感性划分为“高时间敏感性”“中时间敏感性”和“低时间敏感性”三个模糊集；所述重要性划分为“高重要性”“中重要性”和“低重要性”三个模糊集；所述数据类型划分为实时监测类、状态反馈类、控制指令类和统计分析类数据，所述将分类后的数据集输送至模糊规则库。
4.根据权利要求3所述的一种lora与有线电视网联通的物联网大容量数据传输方法，其特征在于，所述模糊规则库通过计算隶属度函数确定优先级隶属度，进行划分高优先级数据、中优先级数据和低优先级数据；所述隶属度函数包括时间敏感性隶属度函数和重要性隶属度函数；所述时间敏感性隶属度函数公式为：其中x为数据时间戳，t1、t2为设定时间阈值；所述重要性隶属度函数公式为：其中y为数据评估值，i1、i2为设定评估值阈值；通过获取隶属度函数输出的优先级隶属度通过去模糊化转化为优先级值进行划分，所述去模糊化公式为：其中n为模糊集个数，xi为模糊集元素，为优先级隶属度；通过获取的优先级值pi结合实时监测类、状态反馈类、控制指令类和统计分析类数据进行划分高优先级数据、中优先级数据和低优先级数据。
5.根据权利要求4所述的一种lora与有线电视网联通的物联网大容量数据传输方法，其特征在于，所述划分后高优先级数据、中优先级数据和低优先级数据进行分类调制；所述高优先级数据，采用高码率和高频率的调制方式，在传输过程中给予高传输优先级和资源保障；所述中优先级数据采用中度的码率和频率调制；所述低优先级数据在网络资源较为充裕时进行传输，采用低码率和频率调制，并对低优先级数据的压缩。
【专利技术属性】
技术研发人员：李强，秦华伟，杨泽辉，乔冰琴，宋金沙，张甜，徐倩，杨帅，郭婉婉，
申请(专利权)人：山西省财政税务专科学校，
类型：发明
国别省市：
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