15、物联网大数据传输算法解析

物联网大数据传输算法解析

1. 引言

随着智能设备的广泛使用，每分钟产生的数据量都在持续增加。数据的收集、连接、交换和传输催生了许多与大数据相关的新技术，如云计算和无线传感器网络（WSNs）。数字电子技术、无线通信技术和微机电系统（MEMS）的发展与融合，为物联网（IoT）的出现铺平了道路。研究表明，到2030年，将有超过一万亿台设备相互连接，因此，大数据技术和应用的需求十分迫切。

大数据技术相互关联，需要共同发展。新趋势带来了各领域的发展和改进期望，但也引发了对安全和隐私侵犯的担忧。目前有许多大数据技术可用于解决各种挑战，还存在一些框架，可通过可扩展标记语言（XML）、JavaScript对象表示法（JSON）、流数据以及传感器的文本数据等形式从不同来源收集数据。由于数据是分布式收集的，数据库往往是非结构化的，因此需要进行数据集成。主要问题在于如何将传感器数据转化为知识，而统计分析中最重要的步骤是对传感器数据进行采样。一些统计分析方法包括基于网络的空间聚合、基于欧几里得的空间聚合、基于网络的参数聚合和基于欧几里得的参数聚合。研究人员提出了并行处理技术来解决统计查询问题，即多个服务器并行进行统计分析，从而提高性能。

2. 无线传感器网络

无线传感器网络由传感器、微控制器和收发器组成，传感器节点的功能在多个领域都至关重要。通常，传感器根据可扩展性、能源效率和成本等现场部署的准备情况进行分类，常见的分为物理传感器、化学传感器和生物传感器。无线传感器网络是一个数据采集和分发网络，整个网络由一个中央站控制和管理。在数据采集过程中，数据从异构环境中获取，并通过计算机、无线局域网（WLAN）、手机、Wi-Fi和蓝牙等各种无线分发技术传输到主站。收集到的数据将用于进一步