【摘 要】
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智慧城市中的多源异构传感器数据由于数据模型和数据标准不同,不能直接进行数据比较和数据交换共享,且异构数据源之间的查询也很难实现,存在传感器数据利用率低的问题,因此本文将研究重点放在多源异构传感器数据集成上。本文基于语义网技术和相关本体提出了语义注解算法为传感器数据添加语义层,实现了计算机自动集成;完成了多个异构数据源之间的数据关联,可挖掘数据的隐藏联系并为智慧城市不同应用场景提供了多源异构数据单点
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智慧城市中的多源异构传感器数据由于数据模型和数据标准不同,不能直接进行数据比较和数据交换共享,且异构数据源之间的查询也很难实现,存在传感器数据利用率低的问题,因此本文将研究重点放在多源异构传感器数据集成上。本文基于语义网技术和相关本体提出了语义注解算法为传感器数据添加语义层,实现了计算机自动集成;完成了多个异构数据源之间的数据关联,可挖掘数据的隐藏联系并为智慧城市不同应用场景提供了多源异构数据单点实时查询和历史数据统计。对智慧城市传感器数据进行语义集成是一个新颖且具有实际研究价值的课题。本文主要工作内容如下:（1）提出了基于语义的分布式物联网数据集成系统。首先综述了国内外智慧城市架构及物联网数据集成系统的发展历程;提出了为现有的数据集成系统添加语义层来弥补现有传感器数据集成系统中的不足,增强了现有集成系统的通用性和数据关联能力。具体设计添加了语义层的分布式物联网数据集成系统结构组成,为集成系统中不同应用场景下设计了不同传感器数据处理和数据计算方案。（2）提出了基于多种本体的多源异构数据语义集成通用框架。提出了基于SSN、SAO、GEO等多种本体的语义注解算法;并实现了近实时的增量实时传感器数据语义注解和较高性能的历史归档数据语义注解;弥补了现有集成框架缺乏增量集成、未实现历史数据与实时数据统一查询接口等缺点。框架为注解后的传感器数据提供了统一数据模型,使得计算机可以理解集成后传感器数据并实现了数据自动集成。根据实验结果对比得出本文提出集成框架可有效集成多源异构数据,与其他框架相比查询性能更优,比sighted框架查询响应时间至少减少一半。（3）研究并实现了多个异构数据源之间的数据关联。使用智慧城市4种领域多源异构传感器数据进行了实验对比,实现了数据源之间多种数据关联,在6个应用场景中利用其数据关联进行多源异构传感器数据单点查询、实时更新增量数据查询以及对于较长周期历史数据统计,实验结果表明数据关联有助于查询多个数据源之间的隐藏联系且数据查询性能良好,对于较长周期数据统计查询可在0.1秒内返回结果。
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