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龙图腾网恭喜西安理工大学申请的专利一种基于大数据的物联网远程感知监测系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119922216B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510397168.9，技术领域涉及：H04L67/12；该发明授权一种基于大数据的物联网远程感知监测系统及方法是由李兵;王侃;赵明华设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的物联网远程感知监测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的物联网远程感知监测系统及方法，本发明涉及物联网通信技术领域，远程感知监测系统包括感知层、网络层、数据层以及应用层，感知层设置有数据采集模块，数据采集模块中设置有不同类型的传感器，数据采集模块获取不同类型的传感器能量损耗，将不同类型的传感器能量损耗标记为A类，将不同类型的传感器采集到的数据标记为B类，本发明的优点在于：通过网络层和数据层对B类数据进行分类存储，应用层调取分类存储数据，并根据A类数据和B类数据构建能量损耗数据库，然后利用能量损耗数据库调整不同传感器的工作状态，进而优化传感器的能量损耗，达到了监测系统在确保工作状态的同时优化能量损耗。

本发明授权一种基于大数据的物联网远程感知监测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的物联网远程感知监测系统，其特征在于：所述远程感知监测系统包括感知层、网络层、数据层以及应用层； 所述感知层设置有数据采集模块，所述数据采集模块中设置有不同类型的传感器，所述数据采集模块获取不同类型的传感器能量损耗，将不同类型的传感器能量损耗标记为A类，将不同类型的传感器采集到的数据标记为B类； 所述网络层设置有数据清洗模块、传输监测模块以及数据加密模块，所述数据清洗模块用于对B类数据进行清洗，所述数据加密模块采用AES算法对清洗后的B类数据进行加密处理，然后将加密处理后的B类数据传输至数据层，所述传输监测模块用于加密处理后B类数据的监测以及感知层中被标记为A类数据的传输； 所述数据层设置有数据提取模块、本地存储模块以及云端存储模块，所述云端存储模块根据不同类型的传感器建立多种类型的存储区域，将B类数据传输至云端存储模块中，并根据相应的存储区域对B类数据存储，所述本地存储模块在接收到A类数据后进行存储，所述数据提取模块提取B类数据中特征数据； 所述应用层设置有数据处理模块以及能量管理模块，所述数据处理模块用于分析与预测B类数据的发展状态，所述能量管理模块用于管理A类数据，所述数据处理模块采用数字孪生技术对B类数据进行分析以及预测； 所述能量管理模块中设置有能量损耗数据库、能量优化单元以及动态调整单元，所述能量损耗数据库用于存储不同类型的传感器节点的历史能量损耗数据以及A类数据，其中所述A类数据进一步包括与能量损耗数据相关联的传感器类型、工作频率以及环境参数的数据，所述能量优化单元通过能量损耗数据库构建能量损耗模型，所述动态调整单元根据能量损耗模型调整不同类型的传感器的能量损耗； 所述能量优化单元通过公式表达能量损耗，具体公式如下： ； 其中，表示第个传感器的能量损耗，表示工作频率的平方项，反映非线性能量损耗，表示第个传感器的工作频率，表示第个传感器的环境温度，表示第个传感器工作频率与环境温度的交互项，反映二者共同作用对能量损耗的影响，表示第个传感器的能量损耗常数，、以及分别表示历史数据拟合得出的工作频率以及环境温度的权重系数，进而优化不同类型的传感器能量损耗； 所述感知层的数据准确度与工作频率成正比，引入以下关系式： ； 其中，表示比例系数，表示为常数，并将能量损耗模型带入所述动态调整单元通过公式生成传感器频率优化策略，具体公式如下： ； 其中，表示第个传感器的能量损耗函数，其表达式为： ； 通过调整传感器工作频率，使得所有传感器的总能量损耗最小化，其中，表示第个传感器工作频率的优化策略，表示使目标函数取最小值时的变量值，进而动态调整单元实时调整不同传感器的工作频率； 约束条件为： ； 其中，表示数据准确度的下限阈值，表示第个传感器的数据准确度。

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