移动网下络智能设备数据节流探讨的论文

移动网下络智能设备数据节流探讨的论文多篇精选范例参考，仅供参考，大家一起来看看吧。随着智能家居概念被炒热，市场上井喷出很多智能设备，然而要实现真正的智能硬件生态圈，无论在市场还是技术层面，仍然有很长的一段路要走。在众多的智能设备中，有一部分是通过家庭Wi-Fi接入互联网的，有一部分则是通过移动网络(GPRS、3G、4G)再接入互联网的，特别是一些可穿戴设备。与基于Wi-Fi的设备很不同，移动网络是按照流量计费的，通讯费用就成为了这类产品在设计时必须考虑的一个重要方面。虽然移动网络的资费越来越便宜，但是智能设备的使用也并非一天半天，如果使用了一种简单粗暴的通讯方案，日积月累，将会产生很多没有实际意义的流量，浪费资源和金钱，最终影响产品在市场上的竞争力。1数据筛选在数据进行传输之前，智能硬件需要对数据进行预处理，判断需要传输哪些数据，例如一些工业设备的运行状态、可穿戴设备的一些人体数据等等。在业务系统设计的时候，就必须要对数据进行分级分类。哪些是必须要传的，哪些是在紧急情况下可以舍弃的，例如一些冷冻冷藏的设备，停机故障的数据是最重要的，因为这类设备一旦停机，可能会使得冷冻的食品、药品或者名贵红酒变坏，导致客户重大的损失。再进一步，根据需要，智能硬件可以将一些底层数据加以统计再进行传输，例如智能手环，可以将客户的步行里程统计一段再上传到云平台记录，而不是将客户的每一步都实时传输上去。更进一步，可以将定时传输这种传统模式改为有变化再传输，例如云平台想监控一个传感设备的温度曲线，可以在温度发生变化的时候才传输数据，而不是不管温度是否有变化每隔几秒就将温度往云平台传输。2数据压缩所谓数据压缩，是指减少数据量以减少存储、传输的空间的一种技术方法，并且在这过程中不丢失数据信息。在智能家居系统中，通讯的两端设备(例如智能设备与云平台、智能设备与APP、云平台与APP之间)，在往对方发送数据前，可考虑先对数据进行压缩，接收方在收到数据后，再对数据进行解压。数据的压缩算法有很多，例如LZW压缩算法、Huffman压缩算法、Rice压缩算法、RLE压缩算法、LZ77等等。这些算法都各有优缺点，究竟需要如何选择?首先，要考虑的是数据特征，如果需要传输的数据，出现的字符类型少，而且很明显地有些字符的频率很高，则适合使用以频率特征为压缩原则的算法，例如Huffman、RLE等。如果有比较多字符串重复的，则可以考虑用窗口式的压缩算法，例如LZ77等。但是，如果发现要传输的数据量较少，或者重复性不高，那么就无需再使用压缩算法，以免产生更多的数据浪费。其次，要考虑算法所占用的资源情况，因为智能硬件为了能走进普通老百姓的家里，吸引更多消费者购买，使自己在市场上更有竞争力，往往会选择低成本的方案。也就是说，智能设备的硬件资源，往往只能满足其功能性的需求，CPU、RAM的资源都非常有限。所以应该根据硬件的资源情况，选取代码量少，占用资源少的压缩算法。以Huffman为例，Huffman算法首先统计字符出现的频率，然后再用这个频率作为一个权值，构建一个Huffman二叉树，频率高的字符会在树的上层，频率低的会在树的下层。然后就是通过遍历二叉树的方式对所有字符进行编码。最终的`结果是，出现频繁的字符，能用较少的位来表示，出现不频繁的字符用较多的位来表示，从而达到节省空间的效果。在将这个算法写到单片机的过程中，会发现遇到几个问题，首先是建树，树这个概念在单片机的编程中非常少用，一般嵌入式开发人员习惯使用数组，比较好控制，并且数组的空间是预先就分配好的。而Huffman树则是一个动态生成的树，编程时对其空间很难做出准确评估，这样就必然导致预申请很多空间以做准备，其结果往往会比数组要的空间多。另外，字符频率的统计以及字符编码，都需要耗费CPU时间及额外的资源，所以，Huffman算法并不太适合用在低成本的智能硬件中。所以，选取什么算法，需要综合考虑压缩比、复杂度以及硬件资源这几个维度。参考文献[1]严蔚敏,吴伟民.数据结构(C语言版)[M].北京:清华大学出版社,1997.[2]谢希仁.计算机网络[M].第5版.北京:电子工业出版社,2008.3合适的传输协议用于智能设备的数据传输协议，目前使用较多的有三种：HTTP、TCP和UDP。按照ISO七层模型划分(自底向上：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层)，HTTP是属于应用层的，而TCP和UDP则属于传输层的，从网络数据包的角度来看，数据包是自下而上层层封装的，所以在同等内容的情况下，HTTP会比TCP和UDP占用较多的资源。而TCP是可靠的、有连接的协议，需要三次握手，UDP则不需要，所以在这个角度上看，UDP占用的资源比TCP要少。但是在选择协议的时候，占用的资源并不是唯一的度量，还要考虑并发量、功能乃至产品的生命周期。如果一个系统并发量低、功能简单、周期短，则可以考虑用TCP，毕竟使用UDP还需要自己实现重发等机制。但一个系统并发量很高，则考虑用UDP，因为TCP的连接性会产生很多长连接，占用网络带宽、防火墙等资源。一般情况下TCP会比UDP少20%左右的并发数，但具体情况会受到业务系统程序的影响。4总结在智能设备的设计中，特别是基于移动网络的设备，需要尽量节省流量，使产品有更大的实用性。在考虑数据流量时，按照数据筛选、数据压缩、传输协议这几个步骤进行评估，站在整套系统的角度去综合权衡数据的问题，最终选取出最适合的一个数据节流的方案。