基于眾包模式的城市噪音感知與分析處理方法研究.pdf

1、移動(dòng)群智感知是一種新型的感知模式，其利用智能移動(dòng)設(shè)備中嵌入的傳感器（如GPS，麥克風(fēng)，攝像頭）來高效地收集感知數(shù)據(jù)，之后通過蜂窩移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)(3G/4G)或WiFi將感知數(shù)據(jù)發(fā)往遠(yuǎn)程的感知平臺(tái)，感知平臺(tái)會(huì)對(duì)匯集的感知數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)以及數(shù)據(jù)的分析與挖掘，從而為上層的服務(wù)應(yīng)用提供良好的決策支持，進(jìn)而為用戶提供普適的服務(wù)。移動(dòng)群智感知又稱參與式感知，移動(dòng)用戶的參與是移動(dòng)群智感知最為重要的特性之一，移動(dòng)用戶的移動(dòng)特性也為感知覆蓋以及數(shù)

2、據(jù)傳輸提供了前所未有的機(jī)會(huì)。
　　移動(dòng)節(jié)點(diǎn)以一定的軌跡在感知區(qū)域內(nèi)移動(dòng)，并以一定的頻率進(jìn)行采樣操作，若對(duì)采樣過程不加以控制，勢(shì)必會(huì)造成感知數(shù)據(jù)的大量冗余，白白浪費(fèi)了數(shù)據(jù)流量以及電池電量，導(dǎo)致系統(tǒng)整體感知性能的大幅降低。因此，需要設(shè)計(jì)一種高效的感知機(jī)制，在最大程度上削減感知冗余，達(dá)到降低流量以及電量消耗，提升系統(tǒng)整體感知性能的目的，并且通過所設(shè)計(jì)的高效感知機(jī)制，用戶參與群智感知任務(wù)的積極性也會(huì)有所提高。噪音污染對(duì)人們正常的學(xué)習(xí)，工作

3、以及生活有著不良的影響，噪音污染的監(jiān)測(cè)和治理工作也面臨著許許多多的問題。城市區(qū)域的噪音污染變化通常在時(shí)空上呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性，因此，需要設(shè)計(jì)一種高效的噪音估計(jì)算法，從而精準(zhǔn)地估計(jì)出未來某時(shí)某地的噪音污染水平，進(jìn)而有效地幫助治理城市中的噪音污染并為人們的日常出行提供建議。本論文主要工作如下:
　　(1)設(shè)計(jì)了一種基于融合機(jī)制的移動(dòng)節(jié)點(diǎn)協(xié)作感知算法。首先提出了一種時(shí)空域劃分方法，并對(duì)充足感知覆蓋進(jìn)行了定義。在此基礎(chǔ)上，對(duì)感知覆蓋表進(jìn)行

4、了定義并提出了感知覆蓋表融合算法以及基于融合SCT的移動(dòng)節(jié)點(diǎn)協(xié)作感知算法，該移動(dòng)節(jié)點(diǎn)協(xié)作感知算法可以在最大程度上削減感知冗余，達(dá)到降低流量以及電量消耗，提升系統(tǒng)整體感知性能的目的。
　　(2)設(shè)計(jì)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域噪音估計(jì)算法。首先分析了噪音污染的危害以及城市噪音污染監(jiān)測(cè)過程中所面臨的問題?；诳赡軙?huì)對(duì)噪音污染水平產(chǎn)生影響的因素，對(duì)模型的輸入特征進(jìn)行了選擇，并依據(jù)基于經(jīng)驗(yàn)公式的實(shí)驗(yàn)得出了能夠取得最佳估計(jì)效果的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。該

5、區(qū)域噪音估計(jì)算法可以精準(zhǔn)地估計(jì)出未來某時(shí)某地的噪音污染水平，進(jìn)而有效地幫助治理城市中的噪音污染并為人們的日常出行提供建議。
　　(3)對(duì)噪音感知與分析處理系統(tǒng)進(jìn)行了設(shè)計(jì)以及實(shí)現(xiàn)。首先對(duì)噪音感知客戶端進(jìn)行了設(shè)計(jì)以及實(shí)現(xiàn)，包括客戶端整體運(yùn)行流程設(shè)計(jì)，客戶端核心功能模塊劃分以及客戶端表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，其次對(duì)噪音分析與處理服務(wù)器端進(jìn)行了設(shè)計(jì)以及實(shí)現(xiàn)，包括服務(wù)器端整體運(yùn)行流程設(shè)計(jì)，服務(wù)器端核心功能模塊劃分以及服務(wù)器端表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。運(yùn)行結(jié)果表明，該噪