蓝奥声核心技术分享——无线追踪监测技术

1.技术背景

无线追踪监测技术主要解决对目标场景的移动对象的状态变化进行协同追踪监测过程的敏感性数据处理问题，属于蓝奥声核心技术--边缘协同感知(EICS）技术的关键支撑性技术之一。该项技术涉及物联网的无线通信与边缘智能技术领域，主要涉及无线协同感知网络及所包含的协同感知节点面向目标场景及其目标对象的边缘协同感知服务的机制与流程。

物联网网络系统中，由互联协同的边缘服务节点设备（基站设备）与周边目标对象设备所构成的具有边缘性的关联设备子域；体现在域内服务节点设备直接与目标对象设备进行包括感知与控制的信息交互。

面向目标场景的物联网边缘智能技术需要解决的问题是，基于场景感知的关联决策与服务。决定目标场景状态的是与目标场景关联的若干目标对象及其关联的状态变量，其中大部分状态变量往往源自作为目标对象设备的低功耗无线传感器或其它感知监测设备，这些感知监测设备作为目标感知节点，也是边缘感知网络所服务的目标对象设备，直接与所服务目标场景的移动对象或位置环境建立了关联绑定关系。

考虑到物联网场景智能服务的无线覆盖问题，随着周边环境场景目标对象设备数量的增加，如果边缘域面向低功耗目标对象设备的感知服务能力，完全或过多地依赖于专用服务节点或基站设备（如物联网主机、路由器、网关/中继、定位基站等），则将导致感知服务能力的无线覆盖性与算力的不足或者更高的资源成本消耗。

所述目标对象即目标服务对象：指所服务（定位、控制、监测、监控及监护等）的对象（如：人、物品、资产设备、位置及环境等）。目标对象包括直接或间接服务对象，如：定位追踪对象、追踪监测对象、监控设备对象、能源监测对象（如用电负载对象）等。

所述目标对象设备指其作为周边无线网络节点（基站设备）的服务对象，提供信息交互服务的无线设备；为一种对目标对象进行关联识别（或绑定）的无线设备（如电子标签、传感器、适配器等）。

目标感知节点具有面向特定物理对象的感知监测能力，但考虑到功耗、资源、算力、安装数量或技术兼容性等问题，通常并不需要它们复用于网络服务节点，但在必要性时在功耗资源允许时，它们也可以履行网络服务节点角色的部分职责，以提升边缘网络系统硬件设备的复用性及性价比。

所述目标感知节点设备为一种目标对象设备（简称对象设备），一种与目标场景或其目标对象关联绑定的感知监测设备（如被动定位设备、可穿戴设备、分布式传感器、监测监控及外围执行设备等）。

2.2蓝奥声无线追踪监测技术针对解决现有类似技术存在的以下几方面缺陷问题：

1.协同性问题：从能力配合来看，边缘服务节点设备缺乏完整的无线感知能力模型。现场网络服务节点之间缺乏灵活的协同服务配合，包括协同场景感知、无线触发响应、协同数据通信、节点路径选择及能力配合互补等。

2.边缘计算问题：从物理层次看，包括边缘云计算、云边协同计算、现场网络计算、智能终端计算、目标对象计算等，现有技术的边缘计算，尤其是边缘域智能硬件设备承担的数据处理与智能决策，尚缺乏整体的层次性，过于依赖个别核心智能设备（物联网主机、智能网关、路由器）。

3.边缘设备的复用性问题：从设备利用效率来看，边缘服务节点复用性较低，过于依赖专用智能设备（物联网主机、智能网关、路由器、定位基站），而较少利用一些同样具有无线感知计算能力的低成本复用节点（如灯控、插座、开关等监测监控节点）。

4.面向低功耗对象设备问题：现有边缘无线网络通信技术主要包括无线连接（点对点或点对多点）与Mesh网络两大类型。面向低功耗目标对象设备的无线互操作仍然缺乏快速高效机制。其中，无线连接需要预先基于握手协议进行无线通信参数交换；而Mesh网络节点在响应外围低功耗对象设备时，尚未有效解决快速场景触发响应及应答机制问题。

5.边缘无线基站数据处理能力问题：在面向追踪监测应用场景时，不同目标对象及其状态变量的服务需求（指定位数据精度与追踪响应速度）及当前状态变化差异极大。边缘无线网路基站设备无论在其算力还是数据带宽方面都可能随时面临数据处理能力瓶颈，需要针对目标状态变化的差异性及优先级进行敏感资源分配；对此现有技术缺乏较为灵活的弹性处理机制。

6.无线窄带数据上传带宽问题：考虑到硬件设备成本及安装的便利性问题，对于大多数面向追踪监测的应用系统，直接面向周边低功耗目标对象设备的无线基站（定位追踪基站、感知监测节点）往往采取无线窄带（近距离或广域网）方式上传给上位主机；当目标场景包含较多的移动目标对象设备时，数据上传带宽往往是一个影响系统实时性与稳定性的关键问题。

因此，边缘无线基站设备面向无线追踪监测服务时，如何对于当前不同的目标对象及状态变量按合理的优先顺序进行监测数据处理，以针对边缘协同追踪监测的边缘计算的能力瓶颈，基于敏感性资源分配进行有限敏感处理，成为亟待解决的技术问题。

 

2.关于蓝奥声无线追踪监测技术

2.1蓝奥声无线追踪监测技术所解决的技术问题

该项技术要解决的技术问题在于，协同感知节点作为边缘无线基站设备面向无线追踪监测服务时，对于处于移动状态的目标对象及状态变量进行敏感性评估及预选，以解决协同追踪监测数据处理过程的边缘计算能力、无线窄带数据上传带宽的敏感资源分配问题。

2.2类似竞争技术的缺陷问题（→见前述）

3.技术解决方案

3.1概述

协同感知节点对目标场景中若干目标对象设备进行无线追踪监测，所述方法包括：所述协同感知节点在当前评估周期内以无线接收获得所述目标对象设备的状态变量Xi；对所述状态变量Xi评估计算敏感偏离度△S，按所述敏感偏离度△S值的大小进行前置预选；对所述敏感偏离度△S值较大的状态变量Xi优先进行监测数据处理。

3.2 主要技术特征

1)目标状态：所述目标对象设备以状态信标发送所述状态变量Xi；所述目标对象设备根据关联目标对象的移动状态与/或其它状态跳变信息，发送对应不同活跃度等级的触发状态信标。

2)有限敏感：所述监测数据处理为一种有限敏感处理，在面向多个目标对象设备与/或多个状态变量Xi的连续追踪监测过程中，当数据处理资源能力具有敏感性冲突时，需要对不同目标或处理频度加以限制的数据处理过程。

3)敏感偏离度：所述敏感偏离度△S指，以上次监测数据处理之前的值与/或本次目标预期值为基准，反映当前评估周期的状态变量Xi对于目标场景状态S的敏感性变化程度△S(Xi)。

4)预选条件：根据动态设定的预选条件，按以下方式之一或组合进行所述前置预选：方式一 前置过滤：对于当前评估周期内△S值小于设定值的状态变量Xi，允许被直接忽略；方式二 不同优先级的数据缓冲区：根据设定的△S值的大小区间，对△S值较大的状态变量Xi以高优先级被指向或置入缓冲处理，允许高优先级动态覆盖低优先级的数据缓冲区。

5)前置预选：所述前置预选的方法包括：根据实时进程状态，动态调整△S值的预选条件参数，所述实时进程状态指当前数据处理进程对数据处理资源的实际占用相比于限定能力的状态指标。

6)监测模式：所述协同感知节点根据前置感知节点发送的所述目标状态信息进行目标状态评估，并通过状态模式解析导出监测模式代码。

7)追踪计算：所述监测数据处理包括定位追踪计算，所述协同感知节点作为协同定位基站，基于有限敏感处理对目标对象设备发送的定位信号变量Xi，进行所述定位追踪计算；所述协同感知节点根据获得的所述目标对象设备的定位信号变量Xi，进行所述定位追踪计算。

4.技术效果

4.1解决的技术问题

该项技术无线协同感知节点在当前评估周期内以无线接收获得目标对象设备的状态变量Xi，按所述状态变量Xi评估计算敏感偏离度△S，按△S值的大小进行前置预选，以此解决前置目标状态数据的敏感性选择问题；通过对△S值较大的状态变量Xi优先进行监测数据处理，以解决协同追踪监测数据处理过程的边缘计算能力、无线窄带数据上传带宽的敏感资源分配问题。

4.2技术效果

该项技术方案通过无线触发响应的互操作机制，解决无线追踪监测过程的数据处理能力及上传数据带宽等敏感资源瓶颈问题，具有前置触发响应快、定位追踪连续性强、边缘协同数据处理高效灵活等有益效果。

该项技术无线协同感知节点应用于边缘协同感知网络，其有益性价值体现在以下几个方面：

1)目标对象设备在触发瞬态之后，基于平复应答接收或时间效应而关闭触发状态；在非触发态(常态)的状态信标处于不活跃或超低功耗状态，有利于常态低功耗并减少无线干扰及信道资源占用；

2)通过状态跳变识别避免对同一前置触发做重复处理；通过场景状态解析方式的选择（重用、迭代及叠加），减少不必要的解析算力开销；对于目标对象实时位置、状态变化监测及数据上传处理，具有更高的协同数据处理效率。

3)通过前置预选，按敏感状态变化优先进行数据处理及上传；减少（或非优先）不必要的数据冗余（已经上传且没有有效状态变化），对于目标对象实时位置、状态变化监测及数据上传处理，具有更高的协同数据处理效率。

4)协同感知节点可以是一种服务角色，边缘域中不同拓扑类型(如目标、中继或中心)的感知节点均可动态角色复用（基于分时切换或配置）；不仅专用无线网络服务节点（网关、基站），可更多利用其它应用节点(智能插座、智能灯光节点、电能监测节点)作为协同感知节点。

5)协同感知节点不仅提供无线网络通信服务、还具有针对感知监测应用（如定位追踪、能源监测、灯光控制）提供作为边缘协同计算的协同数据处理的服务能力。

6)网络配置便利性好：系统由无线管理节点（如手机、电脑、网关）通过发起多模式无线配网而建立；网络安装配置简单灵活，可全自动配网。