Page 26 - 网络电信2016年1/2月下

解决方案

机会群智感知网络关键技术

熊永平 刘伟 刘卓华

认为机会群智感知网络能够充分
利用移动终端在城市中分布密度高、
相遇频繁以及作为移动终端携带者的
人具有社会属性等特点，并利用移动
终端之间的协作机会，从而实现了数
据感知应用。

群智感知就是在移动感知设备普遍存在的背景下提出的 图1 机会群智感知网络示意
物联网新型感知模式。与传统有意识部署的固定无线传感网不
同，它是将众包的思想与移动感知相结合，将普通用户的移动 机会群智感知网络是由人携带的移动设备协作形成的移
设备作为基本感知单元，并通过网络进行有意识或无意识的协 动机会网络，移动设备的持有者随机地到达各个地方，随时随
作，形成群智感知网络，实现感知任务分发与感知数据收集， 地进行感知，所产生的数据利用人移动所带来的通信机会多次
从而完成大规模的、复杂的社会感知任务。而这些任务仅依靠 转发后实现感知数据的传输，以完成感知任务。由于人群移动
个体很难实现，例如，在交通拥堵状况和城市空气质量监测应 的自主性和随机性，很难存在端到端连通路径，机会群智感知
用中，只有当大量的个体提供行驶速度或空气质量信息才有应 网络采用“存储-携带-转发”工作模式，当节点收到来自上一
用价值。 跳节点转发的数据后，携带该数据并等待下一跳转发机会的到
来。利用这种模式，用户可以以很低的成本传输感知数据并参
近年来，其他一些国家已经涌现出大量群智感知技术的应 与感知任务，有利于推进群智感知应用的实用化。
用和研究，包括收集交通路况的CarTel，收集空气质量和污染
物的CommonSense，收集城市噪声信息的NoiseSPY，收集骑车人 机会网络领域作为近年来学术界关注的热点，已经产生
的运动轨迹和身体状况的BikeNet等。然而当前的群智感知研究 了大量的研究成果。面向群智感知的机会网络和一般移动机会
主要针对基于基础设施网络的集中式感知系统。该系统中的移 网络有着一些共同的问题，但也面临着不同的挑战。例如当前
动设备一般预设通过蜂窝网络与互联网连接，并将当前设备采 研究的机会路由要求每个节点具有全局统一标识，侧重研究从
集的感知数据传输到数据中心。城市感知应用往往都需要持续 数据源节点如何路由数据到目的节点；而在机会群智感知网络
收集大量的数据，甚至可能是大规模多媒体数据。这一方面将 中，源感知设备需要将数据通过机会转发到具有合适互联网链
耗费用户较多的网络流量和电量，导致收集成本高，降低用户
参与热情影响系统可用性；另一方面也给蜂窝网络带来较大的
负载压力。

考虑到移动终端在城市中分布密度高，相遇频繁，以及作
为移动终端携带者的人具有社会属性等特点，集中式的群智感
知网络结构并未充分利用移动终端之间的协作机会。当前的移
动终端基本都具备了短距离无线通信技术如BlueTooth或WiFi，
当设备进入彼此通信范围时，可以利用短距离无线技术交换数
据，即支持机会计算模式。如图1所示，随着设备的持续移动，
数据在多个移动设备之间中继传输，直到将数据传输到具有意
愿上传的用户，例如电池容量高且具备低成本互联网链路（例
如包月流量很大或Wi-Fi接入）的设备，进而上报到后端数据中
心。

50 网络电信 二零一六年一、二月