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《武汉大学》 2010年
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对地观测传感器信息资源建模和管理研究

陈家赢  
【摘要】: 传感器在我们的日常活动中扮演着一个基本角色,同时在环境监测,智能情报管理,紧急事件管理和安全防御体系中起着重要的作用,然而这项技术是基于异类传感器的异类网络的。这些传感器很难被发现和访问,感器的观测结果的处理通常也被限制在孤立系统中。即使某个传感器系统中互操作可以达到一定程度,但这也是需要花费大量资金,并且系统很难维护和扩展。在不同的传感器体系中,很少具有准确地发现、访问和处理传感器的能力。可以认为目前大多数传感器应用系统建立在特定传感器和传感器网络上,并依赖于设备、传输协议和硬件环境,跨领域的传感器难于被发现、访问以及处理。 随着传感器技术的不断发展和传感器应用推广,迫切需要一种通用框架来描述各种类型的传感器和处理系统及其相互联系。传感器建模语言(Sensor Model Language, SensorML)是OGC(Open Geospatial Consortium)传感网实现(Sensor Web Enablement,SWE)框架的信息模型,能够提供传感器访问、观测定位、数据处理所需的信息。 在SensorML中,传感器物理平台或逻辑算法均可被描述成处理或处理链,可以在公共工作流引擎中执行。SensorML标准侧重的是功能模型,而不是硬件描述模型。该方式提供了一种基于参数描述的和平台无关的严格模型,同时作为一种数学模型,能够建立平台和处理目标之间的映射关系。SensorML以处理为基本要素,用处理链将各种处理组合在一起,可以有效利用传感网资源。从这个角度来看,可以将SensorML的处理链模型视为一种与具体实现无关的流程描述语言。SensorML定义的为一个开放性框架,可以对多种数据标准和服务标准支持。通过构建处理链来按需重组现有的传感器资源,满足不同的应用需要。SensorML可以为SWE传感器服务SPS (Sensor Planning Service)、SOS (Sensor Observations Service)和SAS (Sensor Alert Service)等的集成提供信息模型基础。 本文首先分析了传感器信息共享的基本框架,在SensorML标准的基础上分析了传感器建模的方法,提出了面向处理建模方式。并在传感器处理链的基础上设计了传感器处理链的驱动引擎。本文的主要研究工作包括以下几点: 1、传感器信息共享模型研究 这里提到的传感器信息共享不单单只是传感器物理硬件的共享,而是在进一步基础上的传感器观测数据共享和数据处理方法的共享。本文在研究了传感器信息资源共享框架的基础上对传感器特征、传感器网络、传感器观测对象和传感器观测结果信息模型进行了分析。进一步对传感器信息资源共享框架内涵和传感器信息资源共享内容层次进行分析,并对传感器信息资源共享模型概念层次结构进行分析,作为本文的研究基础。 2、基于SensorML的传感器建模方法研究 SensorML提供了一种通用的传感器建模框架,是一种抽象的传感器建模规范。本文在分析SensorML的基础上,根据不同传感器特点建立的传感器建模模板,本文以ISO 19130为基础建立遥感卫星传感器模板,并以OGC的Web服务为基础分别定义了服务处理模板和数据服务模板。在模板的基础上以面向处理方式建模。模板是SensorML建模的最小单位,根据模板提出了面向处理的传感器建模方法,该方法采用了一种递归进化的方式来建立传感器模型。 3、SensorML处理链驱动引擎的设计实现 SensorML中的关键概念为传感器处理和处理链模型。该类模型是和具体的实现方式无关的,SensorML采用有向图的方式描述了处理之间的相互关系并构造了处理链。将SensorML处理链作为一种整合传感器的信息资源的一种手段,能够实现和具体的传感器平台、传感器数据模型、传感器处理方法的实现相互隔离,做到传感器资源层次之间的最低耦合。且SensorML本身是基于XML编码方式,具有和实现无关的特征。本文在分析了处理链的基础上,提出了SensorML抽象处理链和处理链实例化,并设计和实现了包含处理链实例化、处理链验证和处理链调用的SensorML的传感器处理链驱动引擎。 4、处理链驱动实例研究 本文最后建立了Terra卫星传感器模型,在模型基础上设计了NDVI计算非物理处理链模型。并针对MODIS 1B数据和湖北省边界数据实例化MODIS抽象处理链模型,在处理链驱动引擎中运行该处理链实例,输出为湖北省的NDVI影像。在非物理NDVI处理链模型基础上对NDVI抽象处理链的实例化,处理链的调用进行了详细说明。验证了基于SensorML的传感器信息资源共享模型的合理性和SensorML处理链驱动引擎的可行性。 本文的主要创新工作可以概括为以下几点: 1、从传感器作为人类的感官的扩展开始对传感器的基本功能进行分析,后根据定义基本功能定义了传感器信息资源共享的内容。总结得到传感器共享的概念层次,包括了传感器硬件、传感器网络、观测现象、观测结果和传感器处理方法等5个大的部分组成。 2、在传感器的资源共享框架的基础上,提出了传感器信息资源共享模型框架,主要包括了观测对象、观测结果、传感器时空位置和传感器元数据等静态信息的基本模型。并在静态信息的基础上针对SensorML的处理链模型,建立传感器的处理信息模型,充分整合传感器的其它类型信息模型标准。 3、在传感器信息共享模型的基础上,以SensorML的处理链为核心,分别以模板为建模的最小单位,根据不同的传感器标准建立不同的传感器应用模板。以传感器模型为基本内容,确定了传感器资源管理的内涵,并以SensorML为模型建立传感器资源索引和重构的资源管理方式。 4、本文在SensorML处理链模型的基础上,设计了传感器处理链驱动引擎,实现了处理链解析、处理链验证、处理路由和处理执行器等4个基本功能模块。 5、根据Terra MODIS相关资料,建立了Terra卫星的SensorML模型和MODIS NDVI抽象处理链模型。 基于本文的研究内容,需要进一步深入研究的方向主要有以下几点: 1、本文在抽象处理链实例化中采用基本的词汇匹配方式实现,没有考虑语义背景。在今后的工作中需要引入语义知识,基于语义基础实现处理链实例化过程,减少处理链实例化过程中的人机交互过程。 2、本文的研究基础是OGC的SWE框架下的SensorML传感器建模标准,然而该标准在流程控制上没有显示的描述,在下一步研究中可以考虑在SensorML标准模型中引入BPEL或者XPDL等流程描述标准,提高传感器的处理链和通用标准流程模型之间的交互性和互操作性。 3、本文的传感器分类标准采用SWE定义的四类传感器分类,然而这四类传感器标准定义范围太过于抽象,不利于传感器的查找和定位。在后期的研究中可以针对性的对传感器分类进一步研究,采用多种分类指标对传感器进行分类研究。 4、本文的处理链驱动引擎是在网络环境中设计,但是并没有考虑计算的分布式并行处理和异步处理过程。全文的处理链模型采用有向无环图的方式进行描述,可以采用Petri网对整个分布式传感器资源进行组织,满足长时效的科学计算过程。
【关键词】:传感器 处理链 传感器建模语言 建模 资源管理
【学位授予单位】:武汉大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP212
【目录】:
  • 摘要6-9
  • Abstract9-14
  • 目录14-17
  • 第一章 绪论17-35
  • 1.1 传感器发展17-21
  • 1.2 传感器信息资源概述21-27
  • 1.2.1 信息资源管理21-23
  • 1.2.2 物联网机遇23-25
  • 1.2.3 SensorWeb概念层次25-26
  • 1.2.4 传感器信息资源26-27
  • 1.3 传感器信息模型现状27-29
  • 1.4 本文主要研究内容与创新点29-31
  • 1.4.1 面临的问题29-30
  • 1.4.2 主要研究内容30
  • 1.4.3 本文创新点30-31
  • 1.5 文章的组织31-35
  • 第二章 传感器信息资源共享框架35-51
  • 2.1 信息资源共享概述35-37
  • 2.2 传感器信息基本内容37-40
  • 2.2.1 传感器特征37-39
  • 2.2.2 传感器网络39
  • 2.2.3 传感器观测对象与观测结果39-40
  • 2.3 传感器信息资源共享概念框架40-49
  • 2.3.1 传感器信息资源共享基本内容40-43
  • 2.3.2 传感器信息资源共享内容层次结构43-47
  • 2.3.3 传感器信息共享模型概念层次结构47-49
  • 2.4 本章小结49-51
  • 第三章 传感器信息资源共享模型51-77
  • 3.1 观测对象和观测结果信息模型51-57
  • 3.1.1 观测对象模型51-53
  • 3.1.2 观测结果信息模型53-57
  • 3.1.3 观测结果信息共享57
  • 3.2 传感器基本信息模型57-64
  • 3.2.1 元数据信息模型57-59
  • 3.2.2 时空模型59-62
  • 3.2.3 控制接口62-63
  • 3.2.4 传感器输入、参数和输出63-64
  • 3.3 传感器处理模型64-71
  • 3.3.1 传感器处理分类64-67
  • 3.3.2 传感器处理模型67-71
  • 3.4 传感器处理链模型71-73
  • 3.4.1 非物理处理链模型71-72
  • 3.4.2 物理处理链模型72-73
  • 3.5 南极中山气象站传感器信息资源实例73-75
  • 3.6 本章小节75-77
  • 第四章 对地观测传感器信息资源建模77-99
  • 4.1 建模方法77-83
  • 4.1.1 面向处理建模77-80
  • 4.1.2 传感器分类80-81
  • 4.1.3 传感器信息模型组织81-83
  • 4.2 基于处理的传感器模板83-86
  • 4.2.1 模板化目的83-84
  • 4.2.2 SensorML模板结构84-86
  • 4.3 传感器数据模板86-90
  • 4.3.1 元数据模板86-88
  • 4.3.2 数据模板88-90
  • 4.4 传感器处理模板90-92
  • 4.5 传感器资源管理92-97
  • 4.5.1 传感器信息资源管理概述92-94
  • 4.5.2 传感器信息资源索引94-96
  • 4.5.3 传感器资源重构96-97
  • 4.6 本章小节97-99
  • 第五章 对地观测传感器信息资源组合99-127
  • 5.1 传感器处理链与工作流99-105
  • 5.1.1 BPEL99-101
  • 5.1.2 OWS空间信息服务框架101-104
  • 5.1.3 SensorML处理链模型104-105
  • 5.2 抽象处理链与处理链实例105-112
  • 5.2.1 SensorML抽象处理链模型105-106
  • 5.2.2 SensorML处理链实例化106-112
  • 5.3 SENSORML处理链引擎设计112-124
  • 5.3.1 SensorML处理链流程解析113-118
  • 5.3.2 SensorML处理链验证118-121
  • 5.3.3 处理链路由121-122
  • 5.3.4 SensorML处理执行器122-124
  • 5.4 本章小结124-127
  • 第六章 原型系统与实验127-153
  • 6.1 总体结构127-129
  • 6.2 系统实现129-134
  • 6.2.1 SensorML处理链建模实现129-131
  • 6.2.2 传感器处理引擎131-133
  • 6.2.3 传感器资源管理133-134
  • 6.3 基于SENSORML遥感传感器可视化仿真134-139
  • 6.3.1 传感器仿真数据组织134-135
  • 6.3.2 时空位置仿真135-137
  • 6.3.3 基于SensorML的遥感卫星仿真设计实现137-139
  • 6.4 对地观测传感器模型实例139-151
  • 6.4.1 Terra MODIS卫星模型139-141
  • 6.4.2 NDVI抽象处理链141-145
  • 6.4.3 处理链实例化145-149
  • 6.4.4 处理链驱动149-151
  • 6.5 本章小结151-153
  • 第七章 总结与展望153-157
  • 7.1 总结153-155
  • 7.2 展望155-157
  • 参考文献157-165
  • 攻博期间发表的与188bet相关的科研成果目录165-167
  • 致谢167-168

【引证文献】
中国博士188bet全文数据库 前2条
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中国博士188bet全文数据库 前10条
1 王斌君;工作流过程模型的层次研究及其分析[D];西北大学;2002年
2 王兴玲;基于XML的地理信息Web服务研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2002年
3 崔巍;用本体实现地理信息系统语义集成和互操作[D];武汉大学;2004年
4 陈静;分布式虚拟GIS关键技术研究[D];武汉大学;2004年
5 汤景凡;动态Web服务组合的关键技术研究[D];浙江大学;2005年
6 王方雄;基于原子服务的网格空间信息服务互操作研究[D];武汉大学;2005年
7 贾文珏;分布式GIS服务链集成关键技术[D];武汉大学;2005年
8 张霞;地理信息服务组合与空间分析服务研究[D];武汉大学;2004年
9 于守健;基于Web服务组合的业务流程集成关键技术研究[D];东华大学;2005年
10 胡海涛;支持业务级、大粒度服务组合的知识管理与主动推荐[D];中国科学院研究生院(计算技术研究所);2006年
中国硕士188bet全文数据库 前8条
1 刘贺锋;基于RTPS的实时通讯中间件[D];西南交通大学;2002年
2 王辅东;面向服务的工作流管理系统及其可靠性研究[D];扬州大学;2003年
3 朱瑜;工作流引擎研究与实现[D];电子科技大学;2005年
4 马伟锋;分布式遥感影像处理技术研究与原型系统构建[D];浙江工业大学;2005年
5 谢子松;基于J2EE的工作流引擎的研究与实现[D];南昌大学;2005年
6 李爱霞;基于Web Service的空间信息服务的注册与查找[D];武汉大学;2005年
7 侯美玲;基于工作流技术的管理信息系统开发研究[D];太原理工大学;2006年
8 常飞;工作流引擎中间件的设计与实现[D];内蒙古大学;2006年
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1 于博;;MEMS传感器应用日趋多元[J];中国电子商情(基础电子);2008年09期
2 吴晓丰;国内外传感器应用电路集锦[J];测控技术;1995年01期
3 H.Varcca;N.Derkenne;孙敏;;精度为1×10~(-3)的陶瓷膜片压力传感器[J];工业仪表与自动化装置;1991年04期
4 皮广录;敏感元件与传感器应用技术交流会在桂林市召开[J];传感器技术;1993年01期
5 高峰;半导体温度传感器应用升温[J];电子产品世界;2001年18期
6 Bob Scannell;;高度集成的可编程单芯片传感器解决工业系统设计中的难题[J];电子产品世界;2006年14期
7 Bob Scannell;;高度集成的可编程单芯片传感器解决工业系统设计中的难题[J];电子设计应用;2006年07期
8 佟玲;邹文江;刘潇潇;;航空航天Mems传感器应用及其发展现状[J];电子世界;2011年01期
9 ;国内外传感器应用电路集锦[J];测控技术;1995年03期
10 ;风中的鼻子——uprox+传感器应用于风力发电站[J];自动化博览;2009年06期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 陈述官;黄军辉;;MEMS传感器在汽车电子上的应用研究与展望[A];教育部中南地区高等学校电子电气基础课教学研究会第二十届学术年会会议论文集(下册)[C];2010年
2 罗顺安;岳恩;唐龙;张平;;氧化锆NO_x传感器工作原理[A];第七届中国功能材料及其应用学术会议论文集(第6分册)[C];2010年
3 田领红;;一种可用于军事领域上的压力光纤传感器[A];2000全国力学量传感器及测试、计量学术交流会论文集[C];2000年
4 邹贵;王新普;徐晓红;霍秋忍;;邯钢酸洗线、热镀锌线传感器应用的优化[A];2008年河北省轧钢技术与学术年会论文集(下)[C];2008年
5 路志刚;;传感器在汽车工业中的应用与开发[A];第一届长三角地区传感技术学术交流会论文集[C];2004年
6 ;前言[A];第二届长三角地区传感技术学术交流会论文集[C];2006年
7 周继先;;磁敏电阻传感器[A];第五届河南省汽车工程科技学术研讨会论文集[C];2008年
8 李凤保;刘金;;网络化传感器技术[A];中国工程物理研究院科技年报(2002)[C];2002年
9 吴晓斐;陈德智;;塑料光纤的传感器应用[A];2009年研究生学术交流会通信与信息技术论文集[C];2009年
10 ;前言[A];2000全国力学量传感器及测试、计量学术交流会论文集[C];2000年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 何小明 编译;数字时代的传感器应用[N];中国电子报;2002年
2 本报记者 许泳;MEMS:越感知越火热[N];计算机世界;2010年
3 何小明 编译;多媒体扩大图像传感器应用[N];中国电子报;2003年
4 卓立伟;iPhone的启示:传感器造就有知觉的手持式装置[N];电子资讯时报;2007年
5 亢春梅;汽车传感器市场需求旺盛 MEMS产品将成主流[N];中国电子报;2008年
6 电子科技大学教育部传感器技术重点实验室 杨邦朝 将亚东;传感器应用“感知世博”[N];中国电子报;2010年
7 张威;MEMS压力传感器应用扩大 急需营造产业环境[N];中国电子报;2008年
8 万永波;消费性电子开启传感器应用新契机[N];电子资讯时报;2008年
9 首都师范大学附属中学物理组;变“不可见”为“可见”[N];中国教育报;2006年
10 记者 熊珠琴 通讯员 胡亚亭 杨建华;溱潼6家企业与高校“联姻”[N];泰州日报;2009年
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1 王弋嘉;基于马赫泽德结构的差分干涉SPR传感系统与生物医学检测应用研究[D];南开大学;2013年
2 陈麟;光波导波长传感器和古斯-汉欣效应的研究[D];上海交通大学;2008年
3 李强;屈曲传感器在喉运动监测中的有效性验证及其在吞咽中与舌压传感器的同步应用[D];第四军医大学;2013年
4 邵英秋;宽频带感应式磁传感器的研制[D];吉林大学;2012年
5 邓昆;非标记型电化学适配体传感器的构建及其在蛋白质检测中的应用[D];第三军医大学;2013年
6 于春战;基于Stewart平台的六维加速度传感器研究[D];北京邮电大学;2012年
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1 余晓舰;FAIMS传感器的设计与研制[D];山东大学;2012年
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10 杨盛义;面向心脏手术的机器人触须传感器基础研究[D];南京航空航天大学;2012年
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