本文關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)驅(qū)動的車聯(lián)網(wǎng)信息物理融合系統(tǒng)的分析與設(shè)計方法

  更多相關(guān)文章： 大數(shù)據(jù) 車聯(lián)網(wǎng)CPS 云計算 AADL 建模

【摘要】：車聯(lián)網(wǎng)信息物理融合系統(tǒng)在智能交通的發(fā)展上起到了重要作用,它通過計算、通信和控制三大領(lǐng)域的技術(shù),影響和改變著交通環(huán)境。隨著車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的日益增長,以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展,使得大數(shù)據(jù)在車聯(lián)網(wǎng)信息物理融合系統(tǒng)的應(yīng)用越來越重要。大數(shù)據(jù)中潛在的價值對提高車聯(lián)網(wǎng)智能化、改善用戶出行體驗等方面有很大幫助。然而,爆發(fā)式增加的數(shù)據(jù)量使得車聯(lián)網(wǎng)在數(shù)據(jù)的處理和存儲方面面臨著挑戰(zhàn)。本文為滿足大數(shù)據(jù)背景下車聯(lián)網(wǎng)信息物理融合系統(tǒng)的特性和需求,如大數(shù)據(jù)的規(guī)模性(Volume)、多樣性(Variety)、高速性(Velocity)和真實性(Veracity),車聯(lián)網(wǎng)信息物理融合系統(tǒng)的復雜性、實時性和時空性等,分析了大數(shù)據(jù)特性,提出基于云計算的車聯(lián)網(wǎng)信息物理融合系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)。針對車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的存儲需求和特性,提出了實時數(shù)據(jù)模型和基于云計算平臺的大數(shù)據(jù)存儲模型；針對車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理,分析基于MapReduce的大數(shù)據(jù)批量處理模型,同時考慮到車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的實時性需求,提出了基于Storm的車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)實時處理模型和基于Hadoop的車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)并行處理模型。通過研究成體系系統(tǒng)理論(System of Systems,簡稱SoS)和體系結(jié)構(gòu)分析與設(shè)計語言(Architecture Analysis Design Language,簡稱AADL),結(jié)合大數(shù)據(jù)、車聯(lián)網(wǎng)和信息物理融合系統(tǒng)(Cyber-Physical System,簡稱CPS)的特點,提出一種基于SoS和AADL的大數(shù)據(jù)驅(qū)動的車聯(lián)網(wǎng)CPS的建模方法：通過該方法在車聯(lián)網(wǎng)CPS建模的具體應(yīng)用,利用AADL組件建立了車聯(lián)網(wǎng)車輛單元系統(tǒng)、車載數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)、路邊單元系統(tǒng)、控制中心系統(tǒng)等主要系統(tǒng)的硬件和軟件模型；利用Modelica建模語言建立車聯(lián)網(wǎng)CPS物理模型和描述車聯(lián)網(wǎng)CPS的物理行為,并對物理模型和行為進行仿真；通過自定義屬性擴展的AADL描述了車聯(lián)網(wǎng)CPS的數(shù)據(jù)模型,以及通過附件擴展的AADL描述車聯(lián)網(wǎng)CPS的非功能特性,包括數(shù)據(jù)流、非功能子程序、面向方面建模,并生成了相應(yīng)代碼；通過系統(tǒng)端對端的流延遲性分析和可調(diào)度性仿真測試,分析了系統(tǒng)的實時性和可調(diào)度性,證明了方法能在系統(tǒng)設(shè)計初期檢測系統(tǒng)潛在的問題并及時做出修正,對大數(shù)據(jù)驅(qū)動的車聯(lián)網(wǎng)信息物理融合系統(tǒng)分析與設(shè)計具有效性和高效性。
【關(guān)鍵詞】：大數(shù)據(jù) 車聯(lián)網(wǎng)CPS 云計算 AADL 建模
【學位授予單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U495;TP391.44;TN929.5;TP202
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-14
• 第一章 緒論14-18
• 1.1 研究背景及意義14-15
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3 論文研究內(nèi)容16-17
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)17-18
• 第二章 相關(guān)理論18-26
• 2.1 大數(shù)據(jù)18-21
• 2.1.1 大數(shù)據(jù)概述18
• 2.1.2 大數(shù)據(jù)特性18-19
• 2.1.3 大數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)19-21
• 2.2 信息物理融合系統(tǒng)21-23
• 2.2.1 CPS概述21
• 2.2.2 CPS特點21-22
• 2.2.3 CPS體系結(jié)構(gòu)22-23
• 2.3 車聯(lián)網(wǎng)23-26
• 2.3.1 車聯(lián)網(wǎng)概述23-24
• 2.3.2 大數(shù)據(jù)驅(qū)動的車聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)24-26
• 第三章 車聯(lián)網(wǎng)CPS建模方法26-39
• 3.1 AADL26-28
• 3.2 SoS理論28-29
• 3.3 基于SoS和AADL的建模方法29-34
• 3.4 AADL建模方法擴展34-39
• 3.4.1 數(shù)據(jù)擴展34-36
• 3.4.2 面向方面擴展36-38
• 3.4.3 物理建模擴展38-39
• 第四章 基于云計算的車聯(lián)網(wǎng)CPS39-58
• 4.1 基于云計算的車聯(lián)網(wǎng)的體系結(jié)構(gòu)39-42
• 4.1.1 車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)40-41
• 4.1.2 車聯(lián)網(wǎng)云模型41-42
• 4.2 基于MangoDB的大數(shù)據(jù)云存儲42-46
• 4.2.1 云存儲架構(gòu)42-43
• 4.2.2 MongoDB集群架構(gòu)43-44
• 4.2.3 分布式云存儲部署架構(gòu)44-46
• 4.3 實時時空數(shù)據(jù)模型46-47
• 4.4 實時MapReduce47-50
• 4.4.1 MapReduce48
• 4.4.2 RTMR48-50
• 4.5 車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的實時處理50-52
• 4.5.1 Storm50-51
• 4.5.2 基于Storm的車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)實時處理51-52
• 4.6 車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的并行處理52-58
• 4.6.1 整體架構(gòu)52-54
• 4.6.2 基于Hadoop的車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)并行處理54-55
• 4.6.3 基于MapReduce的實時交通流預測55-58
• 第五章 車聯(lián)網(wǎng)CPS建模方法的應(yīng)用研究58-91
• 5.1 系統(tǒng)分析58-60
• 5.2 車輛單元系統(tǒng)60-68
• 5.2.1 硬件組件建模60-62
• 5.2.2 軟件組件建模62-65
• 5.2.3 物理世界建模65-68
• 5.3 車載數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)68-73
• 5.3.1 系統(tǒng)建模69-70
• 5.3.2 數(shù)據(jù)建模70-73
• 5.4 路邊單元系統(tǒng)73-77
• 5.4.1 硬件組件建模73-74
• 5.4.2 軟件組件建模74-75
• 5.4.3 物理世界建模75-77
• 5.5 控制中心系統(tǒng)77-79
• 5.5.1 硬件組件建模77-78
• 5.5.2 子系統(tǒng)建模78-79
• 5.6 系統(tǒng)非功能特性描述79-84
• 5.6.1 數(shù)據(jù)流描述79-81
• 5.6.2 非功能性子程序81-83
• 5.6.3 面向方面建模83-84
• 5.7 系統(tǒng)分析與驗證84-91
• 5.7.1 端對端的流分析測試85-86
• 5.7.2 系統(tǒng)可調(diào)度性分析86-88
• 5.7.3 物理模型仿真88-91
• 結(jié)論91-93
• 參考文獻93-97
• 攻讀學位期間發(fā)表的論文97-99
• 致謝99

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9 李云霄;鐵路信息物理融合系統(tǒng)的分析與設(shè)計方法[D];廣東工業(yè)大學;2013年

10 雷瑤;信息物理融合系統(tǒng)的形式化建模與分析[D];廣東工業(yè)大學;2013年

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本文編號：762642