一种保障覆盖率和数据质量的群智感知任务分配方法

本技术属于群智感知，尤其涉及一种保障覆盖率和数据质量的群智感知任务分配方法。

背景技术：

1、目前，移动群智感知(mcs)是通过参与用户携带的智能设备构成一个感知网络，并将不能独自完成的感知任务上传给云端中的相关用户或设备来完成,进而协助任务发布者采集数据和分析。相对于过去的感知网络，群智感知具有部署灵活，组网成本低等一系列特点。

2、移动群智感知网络的感知质量包括时空覆盖质量和数据质量两个层面，前者关注是否能采集到足够多的数据，而后者关注数据是否准确。因此，群智感知平台提供高性能服务的关键在于节点能提供覆盖全面和高质量的数据。例如，在空气污染监测中，通常需要节点到达足量的目标区域采集污染数据，以提高任务参与的比率，即任务覆盖率，从而获得准确的整体监测结果。即要保证污染监控的准确性，首先要保证数据采集的覆盖率。但是，任务覆盖率的提升并不意味着数据质量的提升。在保证一定覆盖率的情况下，基于节点提交的低质量数据进行分析，依旧会显著影响空气质量指数的评估结果。因此同时保障任务覆盖率和数据质量是群智感知中亟需解决的一个问题。由于在群智感知过程中任务区域的节点分布存在不均匀性。即位于分布密集区域的节点为了降低任务数据的收集能耗，不会主动选择参与稀疏区域的感知任务。而分布稀疏的区域由于缺少目标节点，许多任务无法完成，从而可能降低感知任务覆盖范围。此外，具有不同时空特征和感知水平的节点提交的数据质量可能不同，这将不能满足群智感知对于数据准确性的基本需求。因此需要设计合理的方法来作用于节点的任务分配过程，提高任务覆盖率的同时，保障数据质量。

3、现阶段，群智感知感知质量提高方法当中都存在一些问题：针对任务覆盖率和数据质量低的问题，这些任务覆盖率提高方法大多没有考虑到数据质量的保障，即只提高了任务的覆盖率；少部分考虑了任务覆盖率和数据质量两个方面，但是均以增加计算资源分配的方式提高节点对于完成任务的价值评估，即达到较高的任务覆盖率和数据质量需要支付等量的计算资源，这使得平台支出的计算资源增加。而在计算资源有限的情况下，平台无法直接通过提升大部分节点的计算资源分配以提高任务覆盖率和数据质量。因此在节点分布稀疏区域对数据需求较高的场景中，现有的机制受到计算资源的约束，其实际效果将低于理论效果。

技术实现思路

1、本技术实施例提供了一种保障覆盖率和数据质量的群智感知任务分配方法，可以解决在计算资源有限的情况下难以同时保障群智感知任务覆盖率和数据质量的问题。

2、本技术实施例提供了一种保障覆盖率和数据质量的群智感知任务分配方法，包括：

3、步骤1，群智感知平台发布第r轮感知任务，并分别针对每个感知任务，基于感知任务距离所有感知节点的平均距离以及完成感知任务所需的计算资源评估感知任务的需求度；

4、步骤2，群智感知平台根据计算得到的需求度计算每个感知节点在第r轮完成感知范围内每个感知任务后的累积高需求度任务进度；

5、步骤3，基于每个感知节点的累积高需求度任务进度和构建的感知节点任务选择函数，计算每个感知节点对于感知范围内每个感知任务的任务选择函数值；

6、步骤4，感知节点将自身对应的所有任务选择函数值中数值最大的任务选择函数值对应的感知任务作为目标卸载任务，并将目标卸载任务提交给群智感知平台；

7、步骤5，群智感知平台分别针对每个感知任务，基于将感知任务作为目标卸载任务的每个感知节点的任务感知质量、累积高需求度任务进度和进度累计的有效轮次数，计算将感知任务作为目标卸载任务的每个感知节点的节点选择函数值，并基于计算得到的节点选择函数值利用匈牙利算法筛选出确定感知任务的目标感知节点；

8、步骤6，群智感知平台为完成第r轮感知任务的各目标感知节点分配计算资源，以使各目标感知节点完成第r轮感知任务。

9、可选的，步骤1包括：

10、通过公式计算第j个感知任务qj的需求度j＝1,…,n；

11、其中，表示第j个感知任务qj的距离需求，表示完成第j个感知任务qj所需的计算资源，w1表示的权重，w2表示的权重，a1表示的对数控制参数，p表示的指数控制参数，dt表示第j个感知任务qj距离所有感知节点的二维距离，φr表示第r轮n个感知任务的dt平均值，n表示群智感知平台第r轮发布的感知任务的总数，a2表示的对数控制参数，max(td1,r,,...tdn,r)表示群智感知平台第r轮发布的n个感知任务的最大感知计算资源需求，tdj,r表示第j个感知任务qj的感知计算资源需求。

12、可选的，方法还包括：

13、若则确定第j个感知任务qj为低需求度任务；表示任务划分阈值；

14、若则确定第j个感知任务qj为高需求度任务。

15、可选的，步骤2包括：

16、群智感知平台通过累积计算公式计算第i个感知节点在第r轮完成感知范围内每个感知任务后的累积高需求度任务进度

17、累积计算公式为：

18、

19、其中，表示第i个感知节点在第r-1轮完成第j个感知任务qj后的累积高需求度任务进度，累积计算公式中j为n个感知任务中在第i个感知节点的感应范围内的感知任务的序号，i＝1,…,m，m表示参与第r轮感知任务的感知节点的总数，v表示进度调控因子，pψ表示进度阈值，el表示进度累积的有效轮次阈值，e表示自然常数，x表示加权函数pa(r)求解参量，r表示当前轮次。

20、可选的，方法还包括：

21、若在指定轮次内达到进度阈值pψ，则群智感知平台给第i个感知节点分配额外计算资源。

22、可选的，感知节点任务选择函数为：

23、

24、其中，表示第i个感知节点对第j个感知任务qj的任务选择函数值，感知节点任务选择函数中j为n个感知任务中在第i个感知节点的感应范围内的感知任务的序号，表示第i个感知节点预估在第r轮完成第j个感知任务qj的预期任务价值，表示第i个感知节点在第r轮完成第j个感知任务qj所需计算资源，q表示mf的大小调整因子，θ表示进度加权系数，rtp(el-r)表示剩余轮次对于第i个感知节点的影响，表示第i个感知节点gi对于rtp(el-r)的感知上限，表示第i个感知节点gi的轮次时间压加权基数，κ表示轮次时间压调整因子，表示的提升因子，min(mf,1)表示mf和1的最小值。

25、可选的，步骤5包括：

26、群智感知平台分别针对每个感知任务，通过目标节点选择函数计算将感知任务作为目标卸载任务的每个感知节点的节点选择函数值；

27、基于第r轮发布的所有感知任务、参与第r轮感知任务的所有感知节点以及计算得到的节点选择函数值建立二分图，并利用匈牙利算法确定二分图的最大匹配；

28、根据二分图的最大匹配确定感知任务的目标感知节点；

29、目标节点选择函数为：

30、

31、其中，表示第i个感知节点对于第r轮第j个感知任务qj的节点选择函数值，j＝1,…,n，目标节点选择函数中的i为m个感知节点中将第j个感知任务qj作为目标卸载任务的感知节点的序号，表示第i个感知节点对第j个感知任务qj的任务感知质量，表示第j个感知任务qj的节点申请信息中最低数据质量，ε表示平衡因子，δ表示规模控制因子，δ>ε，rtp(el-rf)表示轮次时间压函数，ri表示第i个感知节点进度累计的有效轮次数。

32、可选的，方法还包括：

33、群智感知平台更新目标感知节点的累积高需求度任务进度。

34、本技术的上述方案有如下的有益效果：

35、在本技术的实施例中，在感知节点选择目标卸载任务时，通过基于累积高需求度任务进度和构建的感知节点任务选择函数计算感知节点对于感知范围内每个感知任务的任务选择函数值，并将最大任务选择函数值对应的感知任务作为目标卸载任务，同时在群智感知平台选择感知任务的目标感知节点时，通过基于将该感知任务作为目标卸载任务的感知节点的任务感知质量、累积高需求度任务进度和进度累计的有效轮次数，计算这些感知节点的节点选择函数值，并基于计算得到的节点选择函数值利用匈牙利算法筛选出目标感知节点，从而完成感知任务的分配。其中，由于在计算出各感知节点的节点选择函数值后，利用匈牙利算法找到最优的任务分配，在不通过增加额外计算资源分配的情况下提高感知节点对于高需求度任务的选择率，从而提高任务的整体覆盖率，同时将数据质量引入节点选择函数值的计算，保障了数据质量，相较于对比机制，能够在计算资源不足的情况下，更有效地保障了任务覆盖率和数据质量，使得群智感知平台的感知质量水平更高。

36、本技术的其它有益效果将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。