扩展车联网应用中的海量传感器信息处理技术

摘要

车联网是通过无线射频等识别技求实现在信息网络平台上对所有车辆的属性信息和静、动态信息进行提取和有效利用,并根据不同的功能需求对所有车辆的运行状态进行有效的监管和提供综合服务.随着车联网应用的发展,车联网应用涉及到的信息类型和范畴也逐步由普通射频信息演变到定位信息、车载信息的复合上下文信息,而应用类型也由普通监管衍生到以车载信息为基础的综合管理系统如尾气管理、故障管理等.而要实现对多种信息进行管理的目标,就是要在日益非结构化、异构、广域、海量的扩展车联网系统中,精确、实时、有效地感知传感嚣上下文信息发生的变化,并做到精确定位、智能推理与可信融合.因此,将普适感知技术应用于扩展车联网系统的建设中,通过上下文的质量门阀管理、质量因子分类配置、重复与不一致上下文丢弃管理等实现不同层次的控制机制,减少传感器信息处理的数据量,降低信息的不确定性,从而有效提高系统的上下文处理质量.