|Generate QR code
Open Access
Subscription Access
Концептуальная модель информационно-измерительной системы на базе распределённых сетей интеллектуальных геосенсоров
Abstract
The paper proposes a conceptual model of a data acquisition system based on distributed smart geosensor networks. The tasks that were to be accomplished through the development of a conceptual model: to provide easy scalability of the system; to provide a system performance sufficient for processing of the spatio-temporal data streams coming from the geosensor network in real time; to provide the possibility of component development of the system. The proposed conceptual model provides a high level of interoperability between the allocated logical blocks of the system (compatibility at both the semantic level and the process level), the possibility of implementing its logical blocks as separate components, and the ability to process spatio-temporal data streams of high intensity.
About the Authors
А. Майоров
Московский государственный университет геодезии и картографии
Russian Federation
Russian Federation
А. Матерухин
Московский государственный университет геодезии и картографии
Russian Federation
Russian Federation
References
1. The National Institute of Standards and Technology (NIST), Cyber-Physical Systems Engineering Laboratory [Электрон. ресурс]: http:/ www.nist.gov/el/cyber-physical-systems. (дата обращения: 08.12.2017)
2. Анализ мирового опыта развития промышленности и подходов к цифровой трансформации промышленности государств-членов Евразийского экономического союза. М.: ЕЭК, 2017.
3. Panjaitan S., Frey G. Combination of UML Modeling and the IEC 61499 Function Block Concept for the development of Distributed Automation Systems // 11th IEEE Int. Conf. on Emerging Technologies and Factory Automation, Prague, September 2006. P. 766-773.
4. Вашкевич Н. П., Дубинин В. Н. Разработка комплекса формальных моделей и их трансформаций для проектирования распределённых информационно-управляющих систем промышленной автоматики: отчёт о НИР по проекту № 2.1.2/4257 аналитической ведомственной целевой программы «Развитие научного потенциала высшей школы (2009-2011 гг.)». Пенза.: ПГУ, 2011.
5. Матерухин А. В. Использование паттернов проектирования при разработке программного обеспечения специализированной ГИС - инструментального средства для массовой оценки недвижимости // Геодезия и картография. 2012. № 1. С. 35-38.
6. Буч Г., Рамбо Д., Джекобсон А. UML: Руководство пользователя. М.: ДМК Пресс, 2001.
7. About the Unified Modeling Language specification version 2.5.1 [Электрон. ресурс]: http:/ www.opengeospatial.org/ (дата обращения: 08.12.2017).
8. Uckelmann D., Harrison, M., Michahelles F. An Architectural Approach towards the Future Internet of Things // Architecting the Internet of Things; Springer-Berlin: Heidelberg, Germany, 2011. Ch. 1. P. 1-24. DOI: 10.1007/978-3-642-19157-2_1.
9. Kortuem G., Kawsar, F., Fitton D., Sundramoorthy V. Smart Objects as Building Blocks for the Internet of Things / IEEE Internet Computing 14. 1. 2010. P. 44-51. DOI:10.1109/MIC.2009.143.
10. Bröring A., Remke A., Lasnia D.) SenseBox - A Generic Sensor Platform for the Web of Things. In: Puiatti A., Gu T. (eds) Mobile and Ubiquitous Systems: Computing, Networking, and Services. MobiQuitous 2011. Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering. 2012. V. 104. Berlin: Springer, Heidelberg. Ch. 16. P. 186-196. DOI:10.1007/978-3-642-30973-1_16.
11. Open Geospatial Consortium. [Электрон. ресурс]: http:/ http://www.omg.org/spec/UML (дата обращения 08.12.2017).
12. OGC Sensor Web Enablement (SWE). [Электрон. ресурс]: http://www.opengeospatial.org/ogc/markets-technologies/swe. (дата обращения: 08.12.2017).
13. Vermesan O., Friess P. Volume Bringing IP to Low-power Smart Objects: The Smart Parking Case in the CALIPSO Project // Internet of Things Applications. From Research and Innovation to Market Deployment. The River Publishers; Aalborg, Denmark. 2014. P. 287-313.
14. OGC SensorThings API Part 1: Sensing [Электрон. ресурс]: http://www.opengeospatial.org/standards/sensorthings. (дата обращения: 08.12.2017).
15. Cox S. J. D. Geographic Information. Observations and Measurements, OGC Abstract Specification Topic 20 (same as ISO 19156:2011), OGC 10-004r3. 54. 2011. DOI: http://dx.doi.org/10.13140/2.1.1142.3042. (дата обращения: 08.12.2017).
16. Майоров А. А., Матерухин А. В. Анализ существующих технологий обработки потоков пространственно-временных данных для современных информационно-измерительных систем // Измерительная техника. 2017. № 4. С. 31-34.
17. Матерухин А. В. Проблематика создания ГИС на основе систем управления потоками данных // Геодезия и картография. 2017. № 4. C. 44-47. DOI: 10.22389/0016-7126-2017-922-4-44-47.
18. Матерухин А. В. Алгебраический подход к разработке абстрактных типов пространственно-временных данных // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъёмка. 2017. № 1. С. 114-117.
19. Матерухин А. В. Система типов для потоков пространственно-временных данных в виде расширенной сигнатуры многосортной алгебраической системы // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъёмка. 2017. № 2. С. 121-125.
Review
For citations:
, . Izmeritel`naya Tekhnika. 2018;(5):26-31. (In Russ.)
Views:
92
Email this article 