Leveraging Big Sensed Data over Ubiquitous Networks
通过无处不在的网络利用大感知数据
基本信息
- 批准号:RGPIN-2017-06902
- 负责人:
- 金额:$ 1.46万
- 依托单位:
- 依托单位国家:加拿大
- 项目类别:Discovery Grants Program - Individual
- 财政年份:2018
- 资助国家:加拿大
- 起止时间:2018-01-01 至 2019-12-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Our everyday lives are growing ever more dependent on the assimilation of information. In the advent of our digital world, a monumental amount of data is collected to aid our activities, prevent and mitigate dangers, and synchronize complex systems (e.g., transportation). However, the increasing adoption of sensing systems has created unprecedented amounts of data that traverse an already strained communication network. As we plan for better connectivity, abundance in data collection and scalable sensing, a growing dependence on the Internet to provide the communication backbone is unrealistic. More importantly, the sheer volume of data and the heterogeneity of its sources with varying quality, are pushing us into the era of Big Sensed Data (BSD). As such, building services on top of such data impedes decision making and real-time processing of information. ******I will build on my research in dynamic resource management to build a platform for BSD in the Internet of Things (IoT) era. Specifically, I will devise novel data collection, cleaning, pruning and management schemes over heterogeneous IoT systems, to feed high-quality data to IoT services. Our paradigm will address information services from three dimensions. First, data collected over a multiplicity of heterogeneous sensing systems will be pruned at the source, and evaluated under Quality of Resource metrics to dictate their viability relative to all other sources. Thus, a uniform metric will dictate the Quality of Data (QoD) before traversing (and loading) the network infrastructure. Second, I will devise Adaptive feedback protocols to enable load-balanced management of sensed data sources, reduce the data production rate of superfluous/inferior sensors, and enable faster access to high-quality information. Third, I will adopt localized data management by introducing Edge processing that enables real-time fusion of QoD-measured data, yielding our Edge Fusion – BSD (EF-BSD) framework. High quality data will then be pushed onto a promising candidate for the next-generation Internet, namely Information Centric Networks (ICN), which inherently handle content dissemination. ******Training of highly qualified personnel in this program will include experience in advanced Big Data management and fusion techniques over next generation IoT technologies. They will be trained in real-time data fusion, dynamic resource management, ICN protocol design, managing heterogeneous networks, and caching techniques. I expect that two PhD, two Master's and two undergraduate students will receive training in this research program. There is a strong demand for HQP in the information technology and telecommunications sectors and their future employment will accelerate disseminating next-generation communications technology to Canadian industry, and present a competitive edge for Canada in global IoT initiatives for services and systems.
我们的日常生活越来越依赖于信息的吸收。随着数字世界的到来,我们收集了大量的数据来帮助我们的活动,预防和减轻危险,并同步复杂的系统(例如运输)。然而,越来越多的传感系统的采用产生了前所未有的数据量,这些数据穿越了已经紧张的通信网络。当我们计划更好的连接性、丰富的数据收集和可扩展的传感时,越来越依赖互联网提供通信骨干是不现实的。更重要的是,庞大的数据量和不同质量的数据来源的异质性正在将我们推向大感知数据(BSD)时代。因此,在这些数据之上构建服务阻碍了决策制定和信息的实时处理。******我将以我在动态资源管理方面的研究为基础,为BSD构建一个物联网(IoT)时代的平台。具体来说,我将在异构物联网系统上设计新的数据收集、清理、修剪和管理方案,为物联网服务提供高质量的数据。我们的范例将从三个维度处理信息服务。首先,通过多种异构传感系统收集的数据将在源头进行修剪,并根据资源质量指标进行评估,以确定其相对于所有其他来源的可行性。因此,在遍历(和加载)网络基础设施之前,统一的度量标准将规定数据质量(QoD)。其次,我将设计自适应反馈协议,以实现对感测数据源的负载均衡管理,降低多余/劣质传感器的数据产生率,并更快地获得高质量的信息。第三,我将采用本地化的数据管理,通过引入边缘处理,实现qod测量数据的实时融合,从而产生我们的边缘融合-BSD (EF-BSD)框架。然后,高质量的数据将被推送到下一代互联网的一个有希望的候选者,即信息中心网络(ICN),它本身就处理内容传播。******该项目培养的高素质人才将包括先进的大数据管理和下一代物联网技术融合技术方面的经验。他们将接受实时数据融合、动态资源管理、ICN协议设计、异构网络管理和缓存技术方面的培训。我预计将有两名博士、两名硕士和两名本科生在这个研究项目中接受培训。信息技术和电信行业对HQP的需求强劲,他们未来的就业将加速向加拿大工业传播下一代通信技术,并为加拿大在全球物联网服务和系统计划中提供竞争优势。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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