水下物联网与海洋大数据解析——综合性综述
网络与互联网体系结构
2021-01-25 v2
摘要
水下物联网(IoUT)是一种新兴的通信生态系统,旨在连接海洋与水下环境中的水下物体。IoUT技术与智能船舶、智慧岸海、自动海上运输、定位与导航、水下勘探、灾害预测与预防,以及智能监控与安全紧密相连。IoUT的影响范围涵盖从小型科学观测站、中型港口到全球海洋贸易的各个尺度。IoUT的网络架构本质上是异构的,且应具备足够韧性以在恶劣环境中运行,这在水下通信方面带来了重大挑战,同时还需依赖有限的能源资源。此外,IoUT中由传感器、水听器和摄像机产生的数据体量、速度与种类都极为庞大,催生了海洋大数据(BMD)的概念,其自身亦存在处理挑战。因此,传统数据处理技术将失效,必须采用定制的机器学习(ML)解决方案来自动学习BMD的特定行为与特征,以辅助知识提取与决策支持。本文的动机是对IoUT、BMD及其融合进行全面综述,并探索BMD与ML的关联。我们从水下数据收集出发,进而讨论IoUT数据通信技术的族类,重点阐述最前沿的研究挑战。随后,我们回顾适用于BMD处理与解析的ML解决方案套件。我们以教育视角演绎性地论述该主题,并对所调研材料进行批判性评估。
引用
@article{arxiv.2012.06712,
title = {Internet of Underwater Things and Big Marine Data Analytics -- A Comprehensive Survey},
author = {Mohammad Jahanbakht and Wei Xiang and Lajos Hanzo and Mostafa Rahimi Azghadi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.06712},
year = {2021}
}
备注
54 pages, 11 figures, 19 tables, IEEE Communications Surveys & Tutorials, peer-reviewed academic journal