[01413293]物联网络数据感知与获取理论及方法

该理论研究成果专注大数据，物联网络的数据感知、获取、服务化等科学难题，从信息物理网络系统的“感知”、“获取”、“服务化”三个方面入手，研究物联网络的能量高效数据感知的优化理论、高用户体验的数据获取理论与方法，可信数据获取理论与方法；数据收集中的资源优化与分配理论与方法；数据服务化的网络体系与协同计算优化理论和技术。为构建大规模、异构网络下的数据感知、获取和服务化协同提供理论基础和技术支撑。重要科学发现如下： (1)揭示了传感器网络能量消耗的特征与数据感知、获取、服务化计算等相互作用的内在规律，从而为物联网络中能量高效、质量保障的数据感知、获取、服务化计算奠定了理论基础。首次揭示了感知网络能量消耗的连续性特征；给出了充分利用网络能量以提高网络感知与获取数据的优化准则。基于该课题的科学发现提出了一系列从安全、用户体验、低延迟、高可靠性等多维度保障高质量数据感知与路由方法。 (2)发现了群体感知网络的数据收集受限于用户需求和资源有限与有效分配的缺陷，建立了基于市场机制的基于效率的数据收集方法来解决大规模数据收集与协同问题，提出了基于博弈的数据采集的定价机制；资源受限情况下的渐进式计算模型，为资源紧张网络下的大规模数据收集性能优化提供重要理论依据。 (3)揭示了边缘计算与云计算等新型计算模式与物联网网络体系结构与网络性能之间的相互演化与相互作用的机理，提出了一种新型基于服务的高效网络体系架构，建立了完整的从数据感知、数据服务化、服务融合与访问的服务网络计算模式，为面向新型物联网络的设计与架构、运行机制提供了理论方法。 该项目遴选了8篇论文发表在IEEE Communications Magazine(IF：10.435)等国内外顶级期刊上，获得了国内外同行的广泛引用和高度评价。8篇代表性论文他引428次，Google学术引用689次。其中7篇SCI论文WEB OF SCIENCE引用546次，他引375次；SCI引用446次，SCI他引285次。1篇中文论文被引55次，他引53次。7篇SCI论文全部进入全球ESI高被引论文前1%，其中2篇论文为ESI前1‰被引论文。成果被众多知名专家正面引用和评价。