The construction of smart city information system based on the Internet of Things and cloud computing

云计算的背景
提案的方法论
- 多样的技术方略
- 智慧城市信息系统设计
- - 智慧城市信息系统架构
  - 应用系统设计
  - - 智能环境监控设计
    - 智能交通设计
    - 智能安全设计
  - 应用支撑平台
  - 智慧城市输电网络
  - - 视频专网网络
    - 有线/无线私人网络
    - 互联网
  - 传播城市的意识
  - - 视频数据的监控和采集
    - 火警预报概率
    - RFID
    - GPS/北斗
- 基于马尔可夫链的数据聚合算法
参考文献

摘要
随着物联网和云计算带来的新概念、新技术在全球范围内的快速发展和深入应用与合作，各行各业逐渐走向“智能”现代社会。这些技术已逐渐渗透到智能城市领域。传统的城市系统是自古以来就流传下来的系统，其运行方式效率非常低下和繁琐，系统之间的信息没有得到有效的共享和互联。为了解决这一系列问题，本研究首先研究物联网、云计算相关技术和智慧城市的发展，然后重点研究物联网和云计算在结构和应用领域的关键技术。在这两种技术的支持下，提出了基于互联网和云计算的智慧城市系统。对系统架构、应用系统设计、应用支撑平台、各种传输网络和典型传感器进行了不同层次的详细研究。在基于物联网的智慧城市系统中，传感器网络往往处于不可靠的通信环境中，这往往会导致信息的传输失败。信息传输失败后，传感器是否选择重新传输是一个优化问题。本研究提出了一种基于马尔可夫链的数据聚合算法，以解决此类数据的再次传输问题。实验结果表明，该系统能够实现各传感子系统之间的信息共享、交换和融合，解决了以往的信息孤岛现象，满足智慧城市的实际需求。

摘要

随着物联网和云计算带来的新概念、新技术在全球范围内的快速发展和深入应用与合作，各行各业逐渐走向“智能”现代社会。这些技术已逐渐渗透到智能城市领域。传统的城市系统是自古以来就流传下来的系统，其运行方式效率非常低下和繁琐，系统之间的信息没有得到有效的共享和互联。为了解决这一系列问题，本研究首先研究物联网、云计算相关技术和智慧城市的发展，然后重点研究物联网和云计算在结构和应用领域的关键技术。在这两种技术的支持下，提出了基于互联网和云计算的智慧城市系统。对系统架构、应用系统设计、应用支撑平台、各种传输网络和典型传感器进行了不同层次的详细研究。在基于物联网的智慧城市系统中，传感器网络往往处于不可靠的通信环境中，这往往会导致信息的传输失败。信息传输失败后，传感器是否选择重新传输是一个优化问题。本研究提出了一种基于马尔可夫链的数据聚合算法，以解决此类数据的再次传输问题。实验结果表明，该系统能够实现各传感子系统之间的信息共享、交换和融合，解决了以往的信息孤岛现象，满足智慧城市的实际需求。

云计算的背景

城市的出现标志着人类社会进入文明时代和人类社会生活的高层次形态。城市化进程不断加快，城市人口急剧增加，城市规模迅速扩大，城市作为区域经济和政治中心的地位不断提高。人类生产力的提高也促进了城市形态和功能的演变。城市快速发展的过程中也出现了一些社会问题:交通拥堵系统、城市管理效率低下、环境监测系统不完善、教育资源不均衡、应急响应系统不尽如人意等。经过多年的发展，中国的城市化进程不断加快，城市人口以每年1500万人的速度增长。15年后，城市人口将达到全国人口的三分之二，城市人口总数将居世界首位。在城市化进程中，人民生活水平不断提高。以物联网、云计算等下一代技术为核心的智慧城市建设理念已成为未来城市发展的新模式。智能城市是城市模型的发展结果。智慧城市建设可以显著解决城市发展的困境，提高城市信息化管理水平，促进全国高端产业的发展。
新型智慧城市可以作为解决城市发展问题的重要手段。它能够全面、透明地收集信息，广泛、安全地传递信息，智能、高效地处理信息。不仅可以提高城市管理和运营效率，提高城市服务水平，还可以促进城市的可持续发展。这样，为了构建一种新的城市发展形态，城市可以自动感知和有效的自我决策，让公众感受到智能服务和应用所提供的城市智慧。在快速城市化和人类文明的背景下，世界各大城市普遍面临着能源短缺、环境污染和交通拥堵等发展问题。城市计算是以物联网感知为基础，以相关数据技术、大数据挖掘和分析技术为核心的新概念。城市计算的含义是城市空间中的每个传感器、设备、人、车辆、建筑和道路可视为感知城市动态的一个单位。共同完成市级计算，服务市民和城市。城市计算旨在通过城市感知、数据挖掘、智能提取和改善循环过程，智能改善市民生活和城市环境。
国内外学者在城市智慧领域已经取得了许多研究成果。2015年，Bonino和其他学者介绍了在ALMANAC FP7 EU项目背景下开发的联合智慧城市平台(SCP)，并讨论了该平台首次试验应用于欧洲中型城市智能垃圾管理解决方案的经验。该平台旨在整合物联网和地铁接入网，为市民提供智能服务，实现智慧城市流程。在本文中，我们将探讨传感作为一种服务的概念，以及它如何与物联网相匹配。在他们的研究中，Perer介绍了物联网对智慧城市的重要性，并设想将数十亿个传感器连接到互联网上，并希望在智慧城市中使用它们进行有效的资源管理。他们还探索了传感作为一种服务的概念，以及它如何与物联网相匹配。他们从技术、经济和社会的角度研究感知作为一种服务模型的概念，并解决关键的挑战和问题。Kitchin等研究人员强调了智能城市中无处不在的计算和传感器，并详细介绍了城市如何使用数字设备和大数据基础设施。最后，创造性地提出了智能城市建设中存在的一些问题。炯进提出了通过物联网实现智慧城市的框架。该框架涵盖了完整的城市信息系统、基于云的服务，从感官层次和网络支持结构到数据管理系统，并描述了如何从现有的物理网络系统进行转换
本研究的特点如下:(1)基于物联网和云计算的基本框架，综合考虑各传感子系统需要共享和交换的信息，合理利用，(2)提出了基于马尔可夫链的聚合数据算法，解决了通信环境中传感器不可靠容易导致信息传输失败的问题，(3)利用互联网的连通性，有效地实现了各个子系统采集的感知数据的平滑传输和交互。为了实现城市内部信息的交换与共享，最终实现了智慧城市信息融合的目标，打破了信息孤岛的现象。

提案的方法论

多样的技术方略

作为一门新兴学科，我们必须首先了解智慧城市本身，这一概念背后的理论基础是理解智慧城市的出发点，使用智慧城市的概念是英语单词smart的直接翻译，但在英语中。Smart，这个词的意思会发生变化。如图1所示，Smart一词最初在英语中用作形容词，用来描述在不同领域中具有高智商的人或事物。当Smart用来描述城市形态的文脉时，更多的是为了代表城市本身是运用先进的科学技术，能够实现自我管理的健康可持续发展，表现的是城市居民的生活水平能够显著提高升。当智慧城市直接转化为智慧城市时，可以理解为利用大数据新兴技术、网络化等提高城市运营效率、推动城市创新和智能化的手段。
广义智慧城市作为一种新的发展理念和城市形态，通过各种信息技术的各种应用，表达了人类对未来城市生活状态的想象，表达了某种智能、和谐、可持续的生产。生活方式作为一个被管理的整体，注定了其自由开放的发展道路，成为未来城市的形态。
狭义智慧城市是基于各种网络，深入发展，充分利用各种信息资源，形成网络化、智能化的高端新城，智能化管理、智能化服务、智能化工业、智能化医疗等部分正在重点建设，以推动新型城市建设和蓬勃发展

(1)物联网和大数据对智慧城市的支撑作用建设智慧城市的目标伴随着互联网的普及和应用。与智慧城市建设密切相关、被广泛接受的技术包括:互联网、大数据、云计算、物联网技术。互联网技术已经发展了几十年，已经发展了许多技术。后三者可以说是广义上互联网深度发展的产物。其中，物联网技术在智慧城市建设中的主要作用是感知来源多样的海量数据。这些海量数据的总和可以近似为大数据。云计算模型通过云中广泛分布的计算资源来负责大数据信息。在智慧城市建设中，相当于收集、分析和存储与IT相关的数据。在移动互联网设备的发展,比如在个人终端,如智能手机的普及,智能平板电脑,智能手表,无处不在的网络,不同的技术系统紧密相连,其中大数据、云计算和物联网的代表,如图2所示,发挥智慧城市建设的关键支撑作用。

智慧城市信息系统设计

在系统架构方面，信息系统需要有:应用(包括应用支持系统)、网络传输系统、系统采集终端部分。

智慧城市信息系统架构

城市信息系统架构基于国际电信联盟(ITU)架构。系统架构基于感知、网络和应用的三层架构。通过部署和设置多种类型的传感器，快速、多方向地收集城市信息，并通过各个文件应用传输网络传输到系统。在相关信息生成后，相关信息由各个文件应用程序和处理系统显示。其系统架构如图3所示。
知觉;感知是构建安全城市的基础数据采集层。采用高清视频监控摄像机作为主要的底层图像采集单元，对前端监控场景进行实时监控。利用视频识别和行为分析技术，采集道路车辆的交通信息和违法信息。广泛的英语语法运用RFID技术和GPS/北斗技术来采集车辆、人员和物品的实时位置等相关信息;其他社会保障信息收集。这是安全城市建设努力的最主要部分。
网络:网络传输层采用先进的无线宽带技术、光纤通信、3G无线通信技术等数据覆盖。需要满足带宽需求
应用:“使用”是系统功能的重要组成部分，利用云计算、云存储和云分析来整合城市内的监控资源。深入挖掘“海量数据”为相关应用提供全面的数据支持是城市信息化建设的成功体现。基于GIS的综合管理平台为城市单位和区域人员提供了一个人性化、智能化的应用界面。为城市安全管理、交通管理、应急响应处理和指挥调度提供数据共享服务。

应用系统设计

智能环境监控设计

城市实时监测城市实时环境信息(温度、湿度、有害气体含量)通过安装在城市的环境监测单元和模块(烟雾、有害气体)进行监测。并通过传输网络聚合到应用支持平台
环境监测系统包括:环境数据采集和环境相关数据接收处理。环境数据采集部分包括两部分:传感器的无线传输和数据接收处理部分包括无线数据接收处理。采集完环境数据后，传输系统传输是城市中布置的各个节点的传感器到环境数据处理部分。在环境数据处理部分，经过数据处理和分析后，如果环境数据超出安全范围，则自动触发相关操作。传输系统向相关管理人员和系统发送警报信息。通过前面进入的关联调用相应的摄像机进行视频观看。
部署多个监控节点采集环境数据，并将采集到的数据通过无线Zigbee技术发送到汇聚节点。然后通过有线或无线网络收集INTO处理系统，用于数据分析、处理和存储。将分析结果与视频网络相结合，将分析结果发送给城管人员，提高了监测效率和人员响应速度。

智能交通设计

将GPS/北斗模块和RFID模块集成到城市车辆上，实时监测城市内车辆位置。通过传输网统计生成城市各部分的实时情况，并汇总成应用支撑平台。办证后，城市人员可拨打实时路段信息，选择最适合的路线或地点进行车辆相关操作。在该市认证的车辆可以使用RFID技术直接进出城市，而无需停车。
将GPS/北斗模块集成到城市车辆上，实现对城市车辆的实时监测。结合视频网络的使用，当城市发生交通拥堵时，利用数字集群和综合通信平台及时将拥堵信息传递给城市管理者。这样的城市拥堵将是有效的治疗。

智能安全设计

智能安防是一种位于城市周边区域和重点区域的视频监视器，实时监控城市的各个部分、建筑物和工厂。通过在GIS地图上直观显示所有视频资源的分布情况，操作人员可以通过鼠标操作快速打开视频信息，实现快速的视频控制。系统基于大量的视频行为分析，可以提高系统的效率和可靠性。
本文的智能安防是以视频控制为基础，利用云存储平台的海量数据和云分析能力，综合利用视频资源、城市人员密集报警智能分析、城市边境非法滞留预警、特定区域安全预警。原理图如图4所示:

应用支撑平台

应用支撑平台采用云计算、云存储、云分析等方法。提供公共基础数据信息服务、公共信息无线、有线接入服务、公共综合信息服务、公共信息交换服务。高清监控、预测预警、智能分析、智能决策、智能控制。

公共信息基础数据服务:公共信息基础数据包括城市地理信息、基本业务信息(单位名称、法人、主营业务、区域、部门组成、联系电话等)、车辆信息、城市人员信息、各种传感器基础信息(视频采集、报警、RFID、RFID、GPS /北斗终端)。它为每个应用程序提供及时和相关的底层数据服务。
公共信息访问服务: IT可以根据不同的权限为城市安保系统、城市人员和社会人员提供公共信息访问服务。公共信息可以通过Internet和城市内部网访问，实现城市地理信息查询、入境企业信息查询等公共信息访问服务。
公共信息整合服务: 在同一地点或同时为不同单位和应用程序报告的公共信息，可以根据需要加以整合，为每个应用程序生成完整、全面的公共信息反馈。
公共信息交流服务: 不同应用系统在同一地点或同一时间报告的公共信息，可以根据需要进行不同形式和格式的信息交换。

智慧城市输电网络

视频专网网络

视频控制在城市的不同区域、不同的建筑、不同的楼层进行，以创建一个视频专网。实现城市24小时视频监控，为城市安防系统提供视频服务，实现智能安防。通过您可以在不同的地点、不同的建筑和不同的楼层查看视频，并可以检索历史数据。当发生盗窃或保安事件时，相关的视频资料可以作为重要的依据。

有线/无线私人网络

建立有线/无线信息系统专用网络，实现城市企业与应用系统的互联互通，实现城市公共信息的广播和信息交换。通过集群通信建立无线专用网络，作为城市安全的移动无线专用网络。

互联网

建立城市网站，通过互联网接入城市信息系统。公司重点明星产品和主营业务信息将在网站上发布，有效提升城市企业和企业实力。建立城市人事权限管理，并根据权限不同访问城市信息系统相应的内容。

传播城市的意识

由于传感器种类繁多，本文选取视频采集、报警预测、RFID、GPS/北斗进行介绍。

视频数据的监控和采集

视频监控与采集是视频监控领域的重要组成部分，应用于我们日常生活的方方面面。从社会生产到人们的日常生活，视频监控和采集正在使用和运行中。特别是在城市安全领域，视频监控和采集被部署在交通站点、生产工厂、医院、银行和重点城市。实现重点城区全面、全天候监测。现在，随着无线通信技术的发展，视频监控正朝着无线方向发展。随着云计算的增加，视频监控也在朝着智能化的方向发展

火警预报概率

在污染源、人员工作区和易感区部署环境监测设备和有毒气体传感器，可以实现对危险源的有效监测和预警。当相关参数发生异常变化时，各种采集到的数据信息将被收集到中央处理系统中。此时，文件应用层程序通过实现一个学习的自定义安全计划进行响应和进一步响应。如果突发污染源意外泄漏，智慧城市信息系统将及时联系相关环保相关单位，实施既定策略，及时处理事故。
目前，两种用于环境监测的传感器是烟雾传感器和温度传感器。接口简单，测量精度高，运行稳定，可靠性高。具有易于扩展的功能，可以根据特定环境的需要在相应的传感器上进行扩展。
该烟雾传感器具有速度快、可靠性高、稳定性好、使用寿命长、装置原理简单、成本低等特点。可根据城市具体情况配置相应的烟雾传感器。该装置原理简单、布置简单、连接单一、通讯方便、功耗低，可实现多现场分布式应用

RFID

射频识别(RFID)是一种通过识别和发射无线电信号，在较近的距离内识别和确定目标本身的身份特征和相关数据的技术。目前，该技术已经成熟并得到广泛应用。主要是因为其性价比低，物联网中的多应用对象识别。可以说，这项技术允许一个对象通过说话来介绍它的身份。它是非接触式自动识别技术。它可以自动识别识别工作，可以在各种恶劣环境下工作，无需人工干预。由于它具有以下特点:技术体积小，容量大，非接触，多用途。并已广泛应用于工业自动化处理、智能交通控制与管理等多个场合和领域。它是一种快速、高效、准确、实时的数据采集和处理技术，具有广阔的应用前景。它是一种非接触的操作方式，自动识别不需要人工干预，被广泛应用于各种恶劣环境的识别。

GPS/北斗

目前，最流行的卫星定位系统有:美国的GPS系统和我国的指南针系统。
中国的北斗卫星在使用GPS后，具有以下两个技术优势:第一，将卫星部署在倾斜轨道上，使北斗卫星导航系统能够在复杂地形条件下进行拦截。获得更强的地面定位信号，实现更高的精度(如城市中的高层地区);其次，GPS只是一个单纯的接收卫星导航系统，只能通过用户接收中继信号，实现定位。中国的北斗卫星导航系统是双向的，具有定位和通信功能。配置短消息传输信息功能CAN不仅能接收到终端设备上的北斗定位信号on，还能在实时信息时主动从终端设备和REACH发送相关信息。实时终端由卫星到达控制。本文考虑利用北斗/GPS终端设备实现SIM卡的两个信号，即北斗和GPS的优越接收，从而提高定位信息的准确性。
通过在城市车辆上安装GPS/北斗模块，获取车辆的实时位置信息，通过统计生成实时的城市交通状况图。

基于马尔可夫链的数据聚合算法

在基于物联网的智能城市系统中，传感器网络往往被置于不可靠的通信环境中。不可靠的通信链路将导致数据传输失败。为此，您需要再次传输未能传输的数据。但是，再次传输数据不仅要花费时间，而且还要消耗能量。再次传输所花费的时间会影响时间约束下数据聚合的质量，再次传输所消耗的能量会影响网络的生命周期。但是，如果失败的数据在传输失败后不重新传输，则会因为数据传输失败而降低时间约束下的数据聚合质量。因此，在不可靠环境下，在时间和能量的约束下，数据传输失败后，节点是否选择重新传输是一个优化问题。以下是在不可靠的环境中，在时间和能量约束下最大限度地提高聚合质量的数据聚合方法的研究。
应用马尔可夫链，可以近似地得到最优解。近年来，马尔可夫链已被用于求解一些组合优化问题。因此，为了解决这些问题，采用马尔可夫链方法框架设计分布式算法。该分布式算法首先采用马尔可夫近似方法构造目标稳态分布，然后设计适合分布式实现的马尔可夫链结构。系统基于马尔可夫链，在不同的数据汇聚树中进行随机遍历，使汇聚质量高的树具有更大的访问概率，使汇聚树收敛到最优树中，获得最大的汇聚质量数据。
马尔可夫链是一个具有马尔可夫性质的随机过程，其特征是无记忆。没有内存意味着系统在下一个t+1时刻的状态只与当前t时刻的状态相关，与t之前的状态无关，具体表达式如公式所示

马尔可夫链的记忆丢失允许系统根据当前状态预测随机变量的下一个状态。网络由用户集R和网络配置集f组成。网络配置由使用单独本地配置的每个用户组成。在网络配置f下，每个用户r可以获得收益xr(f)x_r(f)xr(f)。通过选择最优配置使系统效益最大化是一个组合优化问题，如公式所示。

数据聚合树中创建的最大质量,一个聚合树对应于一个配置f,并生成树Tr(G)T_r(G)Tr(G))对应的配置设置f定义

则式(2)可以重新定义为

式(4)与下式所述问题具有相同的最优值:

其中pφp_φpφ是使用聚合树φ的概率。根据log-sum-exp近似函数，我们可以推导出该函数是MWC问题的近似解

β是一个正常的量。通过计算的共轭函数gβ(x)g_β(x)gβ(x)共轭函数gβ∗(x)g_β^*(x)gβ∗(x)和共轭函数g∗(x)g^*(x)g∗(x),派生,g(x)g(x)g(x)具有相同的最优值作为描述的问题由以下公式。

使用上面的公式作为MWC和MWC- eq的近似函数将引入信息熵

β控制的近似精度。因为方程式8是一个凸闭函数,其最优解pφ∗p^*_φpφ∗可以通过解决Karush库恩塔克条件。

代入最优解得到的近似值与最优值的近似差的上界为:

当ß为无穷大时，其近似差为零。但是，由于实际条件和成本的限制，使用大ß值是不现实的。另外，大ß值导致马尔可夫链收敛过快，陷入局部最优。综上所述，MWC和MWC- eq问题的近似求解是利用p的值来给出具有不同概率的不同构型。利用马尔可夫链，系统访问状态空间T，(G)中的数据汇聚树的概率为p，由式(11)可知，数据汇聚树的性能随着被访问概率的增大而增大。当马尔可夫链收敛到稳态分布时，系统的性能也趋于最优解(1/β)log(F)的一个稳定值。为了设计状态空间T，(G)的时间可逆马尔可夫链，需要设计状态移动性。时间可逆的马尔可夫链必须满足以下两个条件:
(1)马尔可夫链是不可约的，即任意两个状态都可以到达对方;
(2)满足明细余额方程。

参考文献

实验环节已省略。需要的请参考论文原文：Jiang, Dingfu. “The construction of smart city information system based on the Internet of Things and cloud computing.” Computer Communications 150 (2020): 158-166.

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