面向物联网中间件的上下文感知传感器搜索、选择与排名模型
网络与互联网体系结构
2016-11-18 v1
摘要
随着我们迈向物联网（IoT），全球部署的传感器数量正在快速增长。市场研究表明，过去十年传感器部署显著增长，并预测未来增长率将大幅加速。同样明显的是，在研究和商业环境中都开发了越来越多的物联网中间件解决方案。然而，传感器搜索和选择仍然是一个关键需求和挑战。在本文中，我们提出了CASSARAM，一种用于物联网的上下文感知传感器搜索、选择和排名模型，以解决在大量具有重叠且有时冗余功能的传感器可用时选择传感器的研究挑战。CASSARAM提出基于用户优先级的传感器搜索和选择。CASSARAM考虑了传感器的广泛特性，例如可靠性、精度、电池寿命等。我们的方法利用了语义查询和定量推理技术。使用基于用户优先级的加权欧氏距离比较在多维空间中对传感器进行索引和排名。我们的目标是强调传感器搜索在物联网范式中的重要性，识别有助于选择传感器的传感器和数据采集过程的重要特性，理解如何将语义和统计推理结合起来以高效地解决这个问题。我们开发了一个名为CASSARA的工具，用于评估所提出模型在资源消耗和响应时间方面的性能。
引用
@article{arxiv.1303.2447,
title = {Context-aware Sensor Search, Selection and Ranking Model for Internet of Things Middleware},
author = {Charith Perera and Arkady Zaslavsky and Peter Christen and Michael Compton and Dimitrios Georgakopoulos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1303.2447},
year = {2016}
}