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16.面向智慧城市应急响应的异构传感器集成共享方法

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16.面向智慧城市应急响应的异构传感器集成共享方法

计算机研究与发展 DOI10.7544/issnl000一1239.2014.20131095 Joumal of Computer Research and Development 512260一277,2014 面向智慧城市应急响应的异构传感器集成共享方法 胡楚丽1’2 陈能成2 关庆锋1 李 佳2 王晓蕾2 杨训亮2 1中国地质大学武汉信息工程学院武汉430074 2测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉大学 武汉 430079 andyhulitom.com An h崛删on踟m Sharing Method for He.te吨刖姗s sen∞rs Oriented to Emergency Response in Smart City Hu Chulil~,Chen Nengchen92,Guan Qingfen91,Li Jia2,Wang Xiaolei2,and Yang Xunlian92 1F口c“Zfy o,h,0rm口£i072 E以gi行卵ri行g,Ci行Ⅱ队渤r5叻。厂&osfi删fPsⅥ协口行,W亿加以430074 2Sf应£e Kgy L口6口凇£or了o,工竹歹br优口£i。摊E扎gi豫PPri竹g i竹S群r。Pyi雄g,M口ppi行g口行d RP7雅D£e Se行si砣gV旷“矗口雄己‰i傩rsify’ W‰nn 430079 Abstract It can be said that smart citv will be bu订t on the observations of sensors. Nowadays,city sensors have the features of being diverse in sensor type,different in obserVation mechanism and huge in quantity,and they represent a closed,isolated and autonomous obserVation scenario. Facing with complex city emergency events,it is inefficient to manage those heterogeneous city sensors Via World Wide Web. The scarcity of the realtime,right and reliable data sourced from physical sensors and the inefficiency of emergency response decisionmaking seriously hinder the“smart’’process of emergency response in smart city. We pr。pose a framework{or the integrating and sharing of heterogeneous city sensors oriented to emergency response. Firstly those heterogeneous sensors are uniformly described; Secondly we register them into a standard Webbased catalogue service and the registered sensor resources can be ondemand discovered;Thirdly,we construct an integration and sharing platform for city heterogeneous sensors. Last, we use waterlogging emergency response of Wuhan city as the disaster app“cation to verify the feasibility and extensibility of integration and sharing method for heterogeneous floodrelated sensors. The result shows that the proposed framework promotes the shift of heterogeneous waterlogging sensors from the observation island to integration management situation,which can lay a s01id basis for sensor sharing and observation planning required in smart city emergency respOnse. Key words emergency response; smart city; sensor Web; waterlogging; sensor res。urces sharing; integration management 摘要智慧城市的实现是建立在传感器资源观测应用之上.城市传感器资源类型多样,观测机理各异, 数量巨大,它们呈现出封闭、孤立和自治性.面对复合的城市应急事件时,基于万维网的城市异构传感器 资源管理低效,导致城市应急响应的实时可靠数据来源匮乏与决策低效,严重阻碍了城市应急响应的 “智慧化”.提出了面向智慧城市应急响应的异构传感器资源集成共享框架,通过将城市异构传感器资源 收稿日期2013一0729;修回日期20131l一18 基金项目国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目2013AA01A608;国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目201lCB7071;国 家自然科学基金项目41171315;教育部新世纪优秀人才基金项目NCET11一0394;教育部高等学校博士点新教师基金项目 20130145120013 通信作者胡楚丽andyhulitom.com;陈能成cncwhu.edu.cn 万方数据 胡楚丽等面向智慧城市应急响应的异构传感器集成共享方法 统一化描述,然后基于标准的网络目录服务进行传感器资源万维网注册与按需发现.构建了城市异构传 感器资源集成共享平台,以武汉内涝型灾害应急响应为案例,验证了城市内涝监测传感器资源的集成共 享的可行性和可扩展性,促使城市分布式异构传感器资源从“观测孤岛”到“集成共享”的转变,为智慧城 市应急响应所需的传感器资源共享与观测规划提供依据. 关键词应急响应;智慧城市;传感网;内涝;传感器共享;集成管理 中图法分类号 TP212.9;TP393.3 美国商业周刊1999年8月30日刊登的“21 世纪的21种设想”中指出“地球将披上一层电子皮 肤”,即全球泛在传感器.李德仁等人u]指出在智慧 城市建设中,传感器技术作为现代信息技术的三大 基础之一,它完成对城市观测信息的采集.世界无线 研究论坛wireless world research forum,WWRF在 2006年6月曾预测,到2017年将有7万亿传感器为 地球上的70亿人口提供服务心].2007年Pervasive Computing杂志文章[31指出,如何对这些密集型的 传感器资源进行集成共享是一个大的挑战. 随着城市建设的高速发展,我们面临着多种应 急突发情景自然灾害、事故灾难、公共卫生、社会安 全等.这些应急突发事件造成严重的人员伤亡和重 大的财产损失.在智慧城市建设过程中,城市智慧化 应急响应尤为重要.结合智慧城市应急响应资源管 理需求[41],胡楚丽嘲指出及时、准确、全面与统一地 发现和利用传感器资源是对分布式、海量与异构资 源集成共享的全面体现. 随着传感器往微型化、网络化与低廉化方向发 展,目前城市各部门各行业布设了形形色色的传感 器,但这些传感器类型多样,观测机理各异,数量巨 大,它们呈现出封闭、孤立和自治性.过去,国内外传 感器资源管理研究[9_10]主要是在传感器网络sensor network环境下,传感器管理分为3个级别1传感 器级,侧重对传感器的工作模式或参数如指向、频 率的调控;2平台级,侧重于观测任务与多传感器 之间的匹配与优化;3网络级,继传感器级和平台级 的延续,能实现对传感器的网络通信控制.但是,这 3个级别都是针对已知或应用领域专属的传感器资 源.在目前基于万维网的传感器网络环境下,海量的 城市传感器资源必然是异构、跨领域、多部门与地理 区域随机分布的,因此,针对复合的、需要协同观测 的城市应急来说,必然存在还未被充分利用或单应 用领域所不熟悉的传感器资源.由于缺乏统一、可共 享的传感器资源描述模型和高效的管理方法,在面 对城市复杂应急事件观测时,城市异构传感器资源 管理低效,表现在配置不准确、不全面与不及时,即 传感器资源发现、规划与调度低效[11|,从而应急数 据获取手段单一,质量低下与时间滞后,直接导致城 市应急响应决策低效,严重阻碍了城市应急响应的 “智慧化”. 应急响应所需的数据主要包括历史存档和实时 观测两部分,本文侧重于实时观测部分.城市信息实 时观测的范围大致包括气象数据、地震数据、交通数 据、水文数据、环境、特重大安全事件等.2006年自 然杂志发表的封面论文“2020 Vision”认为,观测网 将首次大规模地实现实时获取现实世界的数据[1 2|. 传感器资源是收集、探测、记录一切实时感知信息的 工具,针对城市应急时传感器资源管理低效,本文开 展面向智慧城市应急响应的异构传感器资源集成共 享研究.通过统一描述城市异构传感器资源,构建起 万维网可访问的城市传感器资源注册中心,实现城 市异构传感器的共享与集成化管理,为智慧城市应 对灾害的全面观测、快速响应、高效决策奠定基础. 1 相关研究 1.1传感器信息描述与共享元数据 为了克服异构传感器网络的连接和传感器资源 共享所存在的问题,学术界作了大量的研究工作,如 表1所示,目前主要存在的传感器信息描述标准[1胡 有SensorMLsensor markup 1anguage,IEEEl451, ECHONETenergy conservation and homecare network,Device Kit,TMLtransducer markup 1anguage,DDLdevice description language等,它ff] 从编码方式、设计模式与应用领域等都各有侧重点. 其中,IEEE 1451与SensorML这两个标准存在很 大的差别IEEE 1451[141侧重于传感器硬件接口的 标准化,且倾向于底层的设计,TEDS描述了传感器 的基本功能如硬件、校准、感测、属性,但它不能在 逻辑意义上提供传感器的额外描述信息,它也不能 描述高层的数据处理过程,得转换为应用层所需的 万方数据 Z62 计算机研究与发展2014,5l2 数据类型;而SensorML[1卵正好可以克服TEDS这 两方面的缺陷,SensorML侧重于传感器的互联网 共享与互操作.其他几种信息交换标准主要被应用 于各自专属领域,不具普适性. TabIe l Comparison between TypicaI Sensor Information Expression Standards 表1传感器信息描述标准比较 利用元数据的标准化来统一管理分散的数据资 源,并基于网络实现数据资源共享与服务,该模式得 到了普遍理解和认同m].基于这种技术背景,为了 尽快建立自身的共享系统,国内外许多行业数据中 心纷纷制定自己的元数据标准,服务于本行业或部 门的数据交换与共享. 如表2所示,地理空问或传感器相关元数据标 准主要有8种m],其包含的要素如下 TabIe 2 Comparis∞between Typical GeospatiaI and Se璐or-related Metadata Stand8rds 表2地理空间与传感器相关的元数据标准 √Support;oPartly Support;None Support 万方数据 胡楚丽等面向智慧城市应急响应的异构传感器集成共享方法 2008年,Simonis和Echterhoff[181指出传感器、 平台和传感器观测数据的元数据对应急响应时资源 共享起着重要的作用.2009年,Di等人[1鲴指出上述的 元数据标准都没有完全满足万维网环境下传感器共 享与互操作的需求.针对城市应急所需的传感器资 源,目前没有任何关于城市传感器元数据标准的发布. 1.2传感器资源注册与发现 2005年,开放地理空间信息联盟Open Geospatial Consortium,OGC开发了网络目录服务catalogue service for Web,CSWL20j。2007年,OGC/CSW宣 布采用ebRIMebXML registry information model 作为其核心信息模型.基于CSwebRIM模式的目 录服务已经广泛用于空间信息服务以及空间数据的 发布与发现[8],典型的空间信息/数据共享中心包括 美国航空航天局对地观测数据交换系统NASA EOS clearinghouse,ECHO;美国国家大气和海洋管理 委员会NOAA的CLASS数据交换系统;美国地 质调查局USGS的Landsat目录系统以及乔治梅 森大学地球科学空间研究中心GMU CSISS的 CWIC查询系统等.在城市应急响应中,传感器资源 的时、空、观测属性尤为重要,它直接决定该资源是 否适合于应急观测.在oGC背景下,传感器资源被 当作一种地理空间信息资源. 随着近10年来OGC的发展,将传感器资源通 过CSW进行管理的研究引起了人们的重视.Chen 等人口妇设计并实现了一个用来存储和查询传感器 观测服务的网络目录服务系统.Houbie等人L220研 究了OGC传感器信息模型与网络目录服务所采纳 的注册信息模型间的扩展规则与机制.Jirka等 人[2列重点研究了网络目录服务中所需的传感器信 息注册与发现所需的最小元数据集.欧盟52North 组织设计并开发了一个基于web的传感器注册框 架,该框架为传感器以及相关观测资源的发现提供 了传感器注册服务sensor instance registry,SIR 和传感器观测注册服务sensor observable registry, SOR.但SIR和SOR都不是基于0GC标准网络目 录服务实现的,因此它们并不具有普适性。为了实现 传感器资源的高效管理,Chen等人[241提出了一种 基于能力匹配和本体推理的高精度web地图服务 发现方法,提高了服务发现效率和精度,可以获得更 细粒度的查询内容.Yue等人[2朝提出了一种面向服 务的地理空问要素发现方法,采用面向服务架构的 ①http//spe.cps.com.cn/secuspe/whspj k/ 开放性和灵活性挖掘复杂要素的空间特征.虽然地 理空间信息资源发现方法已有很多,但对于异构传 感器资源来说,仍缺乏基于标准网络目录服务和统 一传感器资源描述模型的细粒度发现方法[2 6|.总之, 尽管OGC所发布的系列标准得到广泛认同和开发, 但目前缺乏基于传感器资源描述模型和标准CSw 的传感资源注册机制,尤其是应急响应时,用户未能 基于标准Web服务的传感器细粒度精确发现,导致 城市传感器得不到广泛共享与合理利用. 1.3城市传感器资源共享管理门户 日前迅猛发展的万维网技术是促使传感器资源 在线应用的关键因素.传感器管理门户允许各级传 感器提供者发布并共享管理传感器资源,它们都提 供一种功能基于B/S架构来实现浏览器端的传 感器在线访问.现有的此类传感器管理门户包括微 软SensorMap‘2 7|,US EarthCam,SensorBase‘2 8|, Sensorpedia[29],CEOS,STK以及武汉的“智慧之 眼”①等.但是现存的管理门户标准各异,它们各自 支持专属的数据格式,所支持的传感器类型也不一 致.如微软SensorMap主要用于发布现场insitu 传感器;US EarthCam支持城市视频网络的接入, CEOS统计了各类对地观测卫星及其搭载的传感器 参数信息;美国AGI公司的STK工具可以支持对 卫星的仿真;武汉“智慧之眼”平台是在数字城市基 础框架上集成视频的智能应用,将武汉市25万多个 视频传感器与地理信息平台进行融合,授权用户可 以随时在感兴趣和触发报警的地理位置上共享并调 用视频传感器.其实现主要是基于网络技术与地理 空间地图;它们所支持的传感器资源发布不是采用 统一标准的注册机制,而仅仅是一个标准各异的传 感器资源发布门户,因此未能有效地为应急决策提 供异构传感器观测能力信息. 2基于OGC传感网的城市异构传感器资源 集成共享架构 0GC是一个国际化、非盈利性与非强制性的标 准组织,它引领地理空间信息服务标准的发展. OGC的主要对象是地理空间信息,它旨在将万维网 与时空数据、服务一体化集成,使得地理数据与地理 空间处理服务都能实现共享与互操作.OGC传感网 使能体系[30]sensor web enablement,SwE工作 万方数据 计算机研究与发展2014,512 组成立于2003年,作为OGC联盟的一部分,它发 布了一系列旨在将传感器集成到地理空间万维网的 标准,包括传感器信息模型与传感器服务接口. 本文所提出的城市传感器资源集成共享旨在将 城市异构、海量、离散的传感器资源通过标准统一的 信息描述机制进行表达,然后基于标准的网络目录 服务CSW进行万维网注册与按需发现.总之,通 过统一的信息模型和标准的目录服务,实现分布式 异构传感器资源的广泛共享,促使城市传感器资源 从“观测孤岛”到“集成共享”的转变. 图1所示的城市异构传感器资源集成共享架 构,核心是城市传感器资源目录服务中心,基础是城 市异构传感器资源建模,关键是采用面向服务架构 和事件驱动体系,在应急响应时,传感器资源请求者 根据应急事件观测请求,按需在城市传感器资源目录 服务中心中匹配符合应急观测请求的传感器资源. Eme唱ency Service Ceme‘ Clty Sensors Catalogue Servlce Center/ \. Sensor Register SeⅣice Sensor DiscoVery Servlce sens。汛黜山e州 O 么\ 么、 ∑一一一一一一_}一一一一一一一一一一一一_| City Sensor Modeling SensOr Infonnation Meta.model Sensor Resource Descnption Model 黑。黧阜纛T参_芝烹鬯然 RFID 藤羔蒜g Tr叭sponation娶emote 3。“501 3e“501 Sensor。 SensOr Sensor Fig. 1 City sensors integration and sharing architecture oriented to emergency response 图1 面向应急响应的城市传感器资源集成共享架构 在城市异构传感器资源建模模块,本文采用 OGC传感网信息描述标准传感器建模语言 SensorML作为传感器资源信息形式化载体.相比 于其他传感器信息描述标准如表1所示,OGC SensorML具有非常清晰的描述层次,SensorML可 用于描述传感器及其观测系统相关的元数据信息, 用作传感器资源的发现与共享. 在城市传感器资源目录服务中心模块,本文采 用OGC CSw作为标准接口,在此基础上设计城市 传感器资源万维网注册与发现方法.传感器注册的 核心是将基于OGC SensorML形式化表达的传感 器资源描述模型转换到基于CSWebRIM模式的注 册信息模型,从而实现传感器资源信息的注册与存 储.传感器发现的核心是设计能全面、多层次、细粒 度表达应急观测请求的元数据查询项,基于OGC csw查询操作,实现“应急观测事件一传感器资源” 的关联发现. 3城市传感器资源建模 3.1城市传感器资源分类 智慧城市的实现是建立在传感器资源观测应用 万方数据 胡楚丽等面向智慧城市应急响应的异构传感器集成共享方法 之上.城市传感器资源的种类繁多,原理各异,检测 对象五花八门,为了更好地归纳、表达及共享传感器 能力特征,首要任务是建立城市传感器的分类.然 而,城市传感器资源的分类目前尚无统一规定,国 内外研究机构及教育机构通常将传感器按下列原 _-一一一一一一一l ~kasure腓m Emergency Mod幻豳g Appli训on; 则进行分类1按能量的传递方式;2按被检测 量;3按工作原理;4按传感器观测机理;5按用 途;6按材质等,总之国内外没有统一的城市传感 器分类标准. 图2所示为智慧城市应急响应观测场景 Fig.2 MultihierarchicaIclassification of city sensor resources 图2 面向城市应急响应的传感器资源多层次分类体系 从所需实时监测的应用领域角度,城市传感器 资源可以分为大气、地震、水文、水质、交通、环保、食 品安全等种类;从观测测量标准角度可以分为遥感 和现场类型,遥感传感器是非接触式、遥远地测量和 记录被探测物体的电磁波特性的工具;现场传感器 则是接触式测量目标所产生的地面振动波、声响、红 外辐射、电磁或磁能的工具;从应急观测距离的不 同,可以分为3种类型航空、航天和地面传感器,地 面传感器测量在传感器周围区域的物质属性,而航 天遥感传感器通过目标物体反射或辐射的射线来测 量离传感器有一定距离的物质属性,航空传感器观 测应用则比较灵活;从观测平台移动性角度,可以分 为固定传感器和移动传感器.固定传感器如气象观 测站中的风速、温度和湿度传感器;移动传感器如车 载、船载、机载和星载传感器. 3.2传感器资源信息元数据模型 元数据是关于数据的数据data about data, 它为各种形态的信息资源提供规范、普遍的描述方 法和检索方式,用于描述数据的内容、质量、管理方 式、数据的所有者、覆盖范围、数据的提供方式等信 息.元数据是分布式的、多源的信息资源实现共享、 整合以及互操作的工具与纽带,是数据与数据用户 之间的桥梁.要实现万维网环境下城市异构传感器 资源标准地共享,就要确立传感器资源共享元数据, 它应包含传感器资源的标识、分类、发现、访问控制 等信息. 万维网环境下城市异构传感器资源共享的目的 如下1传感器能更好地被发现,即在所需的时空以 及应急主题条件下,提供具有相应观测质量的所有 合适传感器;2有助于多传感器资源集成与协同观 测,即针对一些特定的、复杂的观测任务,往往单一 的传感器不能很好地满足观测需求,如存在观测盲 点、观测数据质量低下等,因此,需要结合不同观测 能力的传感器进行增加或互补协同观测. 传感器资源因不同观测平台其观测机理与处理 过程不同,各自拥有其独特的观测信息与技术要求. 但无论何种传感器,性能决定了其能力,如城市遥感 传感器,其电磁波段的响应能力、传感器的空间分辨 率、传感器获取地物信息量的大小和可靠程度、图像 的几何特征等等,这些决定了它的观测能力.要实现 传感器资源发现,传感器能力特征是所需考虑的要 素之一.除此之外,传感器分类以及标识信息更是直 接地决定了传感器资源本身能否被发现.当传感器 资源用户已经获取到传感器的标签信息、观测能力 特征信息后,该传感器资源是否可得、可用以及如何 得到等信息内容则来源于传感器可得性服务信息, 它保证了传感器及观测的可得性,即传感器调度时 所应纳人考虑的信息,包括传感器观测的有效时间、 传感器的负责单位、传感器观测与规划所对应的 Web服务信息等.因此,传感器可得性服务也直接 决定了传感器资源的发现.任何传感器资源都有其 相关的观测处理,该处理用以描述因应用而动态可 变的过程信息,比如城市遥感传感器观测、它的实时 地理定位、几何纠正等过程是该观测数据可用之前 兰篓 万方数据 266 计算机研究与发展 2014,512 一 必不可少的一环.综上分析,城市传感器资源在共享 时要表达的信息主要包括4个方面如图3所示 传感器通用标签、传感器能力特征、传感器可得性服 务以及观测过程. Fig 3 IⅥetadata model framework for city sensors sharing. 图3城市传感器资源共享元数据模型框架 本文提出了传感器资源共享八元组元数据 metadata,MD MD。一{MD,MD8,MD,,MDT,MD产, MD罗,MDj,A①≯i一1,2,,理, 1 其中,MD}代表通用信息元数据;MDs代表约束 元数据;MDPP代表属性元数据;MDT代表联系元 数据;MD,代表存档元数据;M讲9代表地理定位元 数据;M驯代表接口元数据;MD≯代表过程元数据. TupleLI }己葡面i Metadata i一婴一一一葡f一 Metadata ILj婴一一 Metadata IL里型壁唑 我们进一步对前面的传感器信息按属性归类于 元数据类型传感器分类与标识信息主要为通用型 元数据;传感器观测有效时间、传感器共享级别与合 法性等属于约束型元数据;传感器固有特征以及观 测、通信、计算能力等为属性元数据;传感器负责单 位或个人、传感器在线引用等信息为联系型元数据; 传感器或传感器数据服务发布时间、传感器在线文 档链接等信息为存档型元数据,传感器及其搭载平 Fig. 4 IⅥetadata extension scheme of insitu city sensors 图4 现场传感器资源共享元数据扩展模式 万方数据 胡楚丽等面向智慧城市应急响应的异构传感器集成共享方法 台所在时空坐标系、传感器观测系统的动态或静态 空间观测位置信息为地理定位元数据;传感器可得 性服务,如传感器规划服务与传感器观测服务为接口 型元数据,传感器观测数据所涉及到的处理,包括输 入、输出、参数以及处理方法信息为过程型元数据. 依据3.1节的城市传感器资源分类,制订专项 传感器资源共享全集元数据,图4为现场传感器资 源元数据扩展模式,从上往下逐层细化,最终确定现 场式传感器资源共享全集元数据项.类似地,其他专 项传感器资源全集元数据项也是在通用八元组元数 据目录下逐一细化. 3.3传感器资源描述模型 如图5所示,传感器资源描述模型是连通用户 与传感器资源实例的中间“桥梁”,该描述模型的内 核是3.2节阐述的传感器资源共享八元组元数据模 型,它是将八元组元数据集形式化表达的结果,具体 的流程为1八元组元数据模型通过采用SWE CommonData Model进行封装与编码;2对于封装 好的元数据模型,则通过SensorMI。标准描述框架 进行形式化表达.基于该描述模型,编制其元数据搜 索引擎第4,5节,用户可以精确地发现并共享到 这些传感器资源. F’ig. 5 City sensor resources’descrlptlon model framework. 图5城市传感器资源描述模型框架 SWE Common Data Model。”是GC SWE框 架下的信息模型之一,它是一种底层的数据模型.通 过提供统一的、可互操作的方式来定义任意数据字 段和数据集合,它支持各种各样的数据类型,例如数 量、个数、布尔、类别、时间以及集合类型如数据记 录、阵列、矢量和矩阵.因此,它可以描述传感器资 源中几乎所有的元数据属性以及输入输出参数. 图6为基于SwE Common Data Model数据记录 sweDataRecord来编码现场式传感器资源的“量 程范围”,该量程范围的组成为 swelowerCorner sweVector swec00rdinate name“纬度” sweQuantity axisrD“y” /swevalue swecoordinate name一“经度” sweQuantity axisID一“x” sweuom code一“deg”xlinkhref一“urnogcdefu。m UCUMdeg”/ sweQuantity axislD“r” ‘sweuom code“m”xlinkhref”urnogcdefuom UCUMm”/ swevalue批wevalue、 /sweQuantity 批wecoordinate /sweVector wefield weDataRecord Fig. 6 bservedRange encoding of insitu sensor resource sample. 图6 现场式传感器资源测量范围编码样例 SensorMI。同样作为OGC SWE框架下的信息 模型,它基于XML模式编码,其框架要素包括 {keywords,identification,classification,vandTime, securityConstraint,legalConstraint,characteristics, capabilities, contact, documentations, history, 万方数据 268 计算机研究与发展 2014,512 inputs,outputs,parameters,method},它提供一个 灵活与宽泛的框架,用于描述传感器本身、观测系统 和相关处理过程.以城市现场式某水位传感器资源 为例如图7所示,通过建立基于SWE Common Data Model编码的八元组元数据项与SensorMI。 框架要素的映射关系,如“量程范围”如图6所示 映射到SensorML中的capabilities结构中,完成嵌 套共享元数据的传感器资源描述模型. Sensor肌.version’1.0,1’、 i1一培鬯嚣镬冒如笺一~j器一 classification, R丙万晤菌嚣焉西] I.一 悔警嚣r}啦;1_j.-;_墨 ~/l 嘻淝鸣嬲嫦蒜鹱麓鼯矿一 sYefield nae’探测精度9, svefield name。重访周期’ ’ tpOsition name’sensOr一口OsitiOn4 /Syste Fig. 7 Insitu sensor resource description model sample 图7 现场式水位传感器资源描述模型样例 4城市传感器资源万维网注册 ebRIM标准于2007年1月被GC正式采纳, 成为CSw规范所推荐的信息模型.ebRIM定义了 可以用于目录服务的通用元数据架构,并建立了不 同元数据间的关系机制和分类机制[3 2I. 如图8所示,其根节点类型为Registrybject, 所有其他的元数据类型都继承于该Registrybject. ebRIM模型定义了多种数据类型,包括分类class ification、服务service、关联assoication关系和 其他通用元数据.目前来说,ebRIM是一套较为成 熟的技术规范,基于ebRIM的CSw能有效应用于 地理空间信息资源,通过在Registrybject中的 ExtrinsicObject要素中扩展“dataType”和“service Type”外部类,用来分别管理地理空间数据和服务 资源.但是,直接采用灵活、通用的ebRIM仍无法完 成传感器资源的注册,需要利用ebRIM的可扩展 性,构建基于ebRIM扩展的传感器资源注册信息模 型,从而实现传感器注册. Fig.8 Metadata orangizatlon of ebRIM. 图8 ebRIM元数据结构 4.1 ebRIM通用注册信息模型扩展 现存的传感器共享管理门户标准各异,它们各 自支持专属的传感器注册格式与内容.因此,要实现 传感器标准注册与统一发现,明确传感器注册内容 是必要的.著名的欧盟52North传感器注册框架 SIR[3引,它支持基于SensorML所描述的传感器信 息模型注册,但是存在的缺陷是传感器注册对象属 性不统一,只能注册传感器以下属性ID,longName, ShortName,desc“ption,ObservedBBox,input,output, location,validtime.因此,不能很好地满足传感器共 享与发现的要求.针对此缺陷,前文所提出的传感器 资源共享八元组元数据集是实现传感器对象全面、 统一且标准化注册的重要指标. 由于基于SensorML表达的传感器资源描述模 型和ebRIM通用注册信息模型两者元数据组织方 式不同,因此,要采用ebRIM信息模型来表达传感 器资源信息,就得寻找两者间的映射关系,即基于传 感器资源描述模型扩展出ebRIM模式的传感器注 册信息模型. 构建基于ebRIM扩展的传感器注册信息模型 包括以下5个步骤 1创建扩展注册包.针对传感器所需存储的相 关信息,在所构建的注册扩展包中存储定义的注册 要素类,主要包括外部对象类、关系类、分类和属性. 。。;。o o o伯∞曲∞旺%埘呈似娜娜卅螂懈Ⅲ懈卅獬姒Ⅲm哪m猫黜猫姒猫蛳猫l撇狲| 万方数据 胡楚丽等面向智慧城市应急响应的异构传感器集成共享方法 2定义存储传感器注册对象的外部对象类 ExtrinsicObject,由外部对象类继承.包括两个外部 传感器对象类Component和System.Component 表示真实世界中的组件,例如温度计;System可以 由多组件组成,如气象站或卫星平台. 3定义注册对象的关系类Association,由 rimAssociation类继承.包括ComposedOf, InputCOnnection,CIutputC0nnection和AccesSibleThrough 关系.具体描述如下“Composedof”关系类型表示 System与Component之间的关系,可以用于构建 传感器平台和传感器之间的连接connections关 系.这些关系可以通过输入和输出值进行链接,分别 采用“InputConnection”,“OutputConnection”进行 描述.“AccessibleThrough”关系用于链接传感器描 述模型的相关服务. 4定义注册对象的分类架构C1aSSificationScheme. 依据传感器类型和应用领域的不同,新增分类架构 ClassificationScheme、分类节点ClassificationNode 和分类关系CIassification.构建4个分类架构①预 期应用IntendedApplication,用于描述传感器可 用的应用领域,如传感器资源可应用于洪水监测时, 会添加分类节点“water”及其子类“flood detection” 来标识该传感器资源描述模型;②服务类型 ServiceType,如传感器观测服务SOS和传感 器规划服务SPS;③系统类型SystemType,包 括两

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