引言

    随着嵌入式计算、无线感知网络、网络化控制等技术的快速发展和持续融合，信息物理系统(CyberPhysicalSystems，CPS)受到研究人员的关注。美国国家科学基金会最早提出CPS的定义：“计算资源与物理资源间的紧密集成与深度协作”。除美国外，欧盟、日本和韩国等也开展类似研究，欧盟在近期启动ARTEMIS等重大项目，将CPS作为智能系统的一个重要研究方向。近年，我国也启动了面向CPS的系统平台的“863计划”项目。

    CPS是一个综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统平台，其核心是通过3C(Computation,CommunicationandControl,3C)的有机融合与深度协作，实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务，以使系统更加可靠、高效和实时协同，并具有计算、通信、精确控制、远程协作和自治功能。作为面向资源优化配置和高效能持续利用的智能系统，CPS实现计算资源与物理资源的紧密结合，能够从根本上改变人与物理世界交互方式。然而，目前CPS系统研究刚刚起步，面临众多挑战亟待解决，其中异质海量的数据传输问题是本文研究的重点。

    1研究方案

    CPS是一个多维度开放式系统，具有高度的复杂性，能支持建造国家甚至全球范围内的大型或者特大型物理设备网络。它是由诸多具有通信、计算和决策控制功能的设备组成，使物理设备具有计算、通信、精确控制、远程协调及自治功能，所有设备相互协作，使整个系统处于最佳状态。在系统中参与信息传输的设备繁多、业务多样，造成了CPS中存在大量的异质海量数据，其数据的可靠传输成为CPS发展的难题。

    在传统通信系统中，信息以透明方式进行传输，如果不考虑待传输信息的价值，发送的大量无价值信息会造成传输时延过大和系统资源的极大浪费，降低网络系统的传输效率。因此我们提出基于价值评估的非透明传输方案。非透明传输能高效整合系统资源，实现通信数据的高效传输，降低通信系统的传输时延，提高CPS资源利用效率，意义重大。同时，对其他无线网络，尤其是无线传感器网络具有重要的指导意义，并且对于“互联网”向“互联网+”时代过渡起到了不可估量的推动作用。

    本研究目标是建立面向CPS具有认知自适应能力的通信数据价值评估模型，从CPS中信息价值与业务需求的内在关系出发，结合系统论和信息论给出基于业务的信息价值熵的定义，提出基于信息价值熵理论的具有认知自适应功能的信息评价模型，研究基于认知自适应的深度学习方法，实现对业务信息的自我价值评估和自我选择性传输等关键技术，建立完善的仿真平台，用于对价值评估模型和信息选择性传输机制进行性能分析和测试验证。具体研究方案如下：

    1.1综合多指标信息价值熵

    CPS可以用于多种不同应用场景，如交通、医疗、电力、制造等。每一CPS应用场景中广泛分布着多种不同类型的传感器，它们采集的信息种类多样（如：文字信息、图像信息、音频信息、视频信息等），其重要程度和复杂程度不尽相同。信息的重要程度和复杂程度共同决定了信息的价值。从重要性角度看，信息越重要，则价值越大；从复杂性角度看，信息变化越剧烈，突发事件越多，则价值越大。传统的透明传输没有考虑待传输信息的价值，发送的无价值信息造成了系统资源的极大浪费。因此，我们考虑通过研究基于价值评估的非透明传输机制来合理、高效利用系统资源。

    在评估信息价值的过程中，我们提出综合多指标的信息价值熵概念来对信息价值进行理论指导。信息价值熵的定义是：信息价值熵用来描述信息价值的不确定性，衡量信息的价值高低，信息熵越大，价值越高。

    1.2基于信息价值熵的CPS信息综合评价模型

    在信息价值熵理论基础上，构建cps信息价值综合评价模型，通过认知学习对信息进行自适应调整筛选，有望实现从海量数据中挑选“有价值”的信息进行传输，具体研究方法如下：

    步骤1：研究基于价值熵理论的信息选择方法。cps系统中，首先对大量部署的传感器收集的海量信息进行统一的数据特征参数表征，采用适当的算法量化特征在衡量信息价值大小时所占的权重；接着分析信息的属性参数和业务参数之间的关系，使用信息价值熵理论模型进行信息属性参数估计、信息维度估计等计算，得出信息基于某一业务参数的价值；然后设定信息价值的门限值对传输的信息进行选择，对达到门限值的（符合业务需求）信息进行之后的计算、处理，而未达到门限值（不符合业务需求）的信息则被摈弃。

    步骤2：研究基于认知的信息预处理方法。在海量信息特征表征、参数估计、维度估计的基础上，通过信息感知、深度学习、知识推理和综合等方法对海量信息进行预处理，包括消除重复信息、消除噪声、数据类型转换、业务分级、传输信息调整筛选等，实现对海量信息的初步“过滤”，有效减少信息传输和存储时间，提升CPS中信息计算、决策控制效率。

    步骤3：研究面向CPS的基于认知自适应的信息价值评价机制。首先对符合业务需求的有价值信息通过CPS中的计算、决策、控制模块实现对物理实体的改变，获得用户体验反馈；然后通过认知学习，不断调整信息选择模型的参数设置，改进参数估计、维度估计等算法，优化信息选择方法的同时优化信息预处理方法，实现信息价值评价机制的自适应性，对减少信息传输时延、降低信息计算复杂度、提高资源利用效率、促进系统高效运转具有重要意义。

    图1面向CPS的基于认知自适应的信息价值评价模型

    1.3基于认知自适应的信息评价与传输管理技术方案设计

    1.3.1认知学习方法

    在海量数据情况下，传统的浅层学习难以胜任充分发掘海量数据中蕴藏的丰富信息，基于认知概念的理解，在此基础上研究认知学习方法，通过构建具有多层的认知学习模型和海量的训练数据，来学习更有用信息的特征。通过基于信息价值熵的CPS信息综合评价模型的研究，拟采取一种具有一般描述意义的认知学习方法。

    图2认知学习流程图

    学习作为认知模型学习能力的提供者，包含多种的机器学习方法。判断功能为认知功能提供最初的信息判断机制。推理功能为认知模型提供多种推理能力，对认知环路中的计划和决策功能提供支持。决策功能为认知模型提供优化回馈能力，对推理所形成的策略进行优选，因此决策功能往往结合推理功能使用。

    1.3.2优化信息评价模型方案

    ①认知自适应的信息价值评价机制

    针对信息价值判决准则的结果进行认知学习，通过评价反馈回环，将认知学习结果传递给信息价值评价模型，信息价值评价模型将反馈学习结果用来对自身评价机制进行优化调整，进而不断优化有价值信息提娶信息预处理，从而最终提升信息价值评价结果或信息价值判决预测的准确性。

    ②有价值信息处理

    a)信息表征

    CPS信息产生于多域的认知环境，具有复杂性、多变性的特性。因此需要对信息价值进行合理的表征。在表征的过程中需要对无线环境域、网络环境域以及用户环境域进行粗细粒度的表征。认知信息表征的关键是需要通过模式识别、信息融合、机器学习等方法，从大量数据中提取有价值的信息，因此认知信息表征需要解决的一个关键问题是将隐藏在大量数据中的信息价值提取挖掘出来，便于认知CPS管理设备所理解。

    b)信息度量

    在CPS环境中，受到传递有价值信息信道容量的影响，需要进一步考虑如何在保障信息有价值的情况下减少信道流量。因此，需要通过数学分析度量信息价值，研究信息价值增益与认知开销之间的关系，以度量结果指导构建合理的认知方法，决策需要认知的信息价值以及认知的信息价值量。

    1.3.3优化传输管理方案

    针对CPS中业务的动态变化，我们拟研究基于认知学习方法的业务选择传输预测机制，以及最优业务选择传输的评估方法。具体如下：

    ①基于认知学习的非透明自适应传输机制

    研究不同应用场景下的传输进行自适应管理，使模型的信息传输具有自适应的功能。从系统性能的角度，研究设计针对传输性能的认知学习方法。从用户需求角度，对实际用户体验结果的认知学习方法。

    ②基于认知回环中反向控制的优化方法

    针对CPS中多域环境感知和资源管理和控制的自主性要求，通过认知学习将传输性能结果反馈给信息评价模型，从而形成统一的信息价值框架来指导和解决多种信息业务的传输管理与分配的关键问题，指导业务选择性传输。

    ③均衡信息传输与信息价值的博弈研究

    通过认知学习回环，调整信息价值评价模型，针对信息传输速率、实时性、可靠性等系统性能需求与用户实际对信息价值量的需求进行博弈研究，找出两者的博弈均衡点，实现信息传输性能和信息价值量的最大化。

    2技术路线及验证方案

    本研究的技术路线，如图3所示。

    图3研究技术路线图

    作为基础性科学研究，合理地制定实验方案，前期理论论证以及设计验证平台，是方案成功与否的关键。实验方案包括以下组成部分：信息价值熵的理论推导、综合多指标多维信息价值熵算法仿真和认知自适应的信息价值评价机制的构建。

    1）信息价值熵理论推导

    通过分析CPS单一场景下的不同信息业务，从信息业务重要性和复杂性考虑，设计算法统一表征信息业务价值，得出信息的价值熵，并推导得出各信息价值权重，比较各信息价值权重，对信息进行选择性传输。如图4所示，信源发出原始数据串，经过权重系数对信息价值评价计算后，产生新的数据串，进行选择性传输。

    图4信息价值自适应评估过程

    2）综合多指标多维信息价值熵算法仿真实验

    在理论推导的基础上，利用计算机对信息进行参数分析与特征数据提取，对得到的信息参数特征进行仿真特性分析。在获取信息参数特征数据后，利用所研究的信息价值熵理论，对信息和信息参数利用计算机仿真进行信息参数统一表征、权重分配、估计，以及信息维度估计和降维，得到信息的价值熵表征。

    3）认知自适应的信息价值评价机制研究

    从CPS实际应用场景出发，建立具有不同业务需求的CPS仿真模拟场景，以所研究的多指标多维信息价值熵算法以及信息价值判决准则为基础，加入认知学习实验，包括机器学习、统计分析、反向控制优化、信息传输与价值博弈等实验手段，综合分析信息评价机制输出结果、用户反愧系统性能需求等指标，进行认知自适应信息评价机制组合实验。

    3结束语

    本研究从CPS中信息价值与业务需求的内在关系出发，研究系统的信息价值理论和信息传输理论，分别提出基于业务的信息价值熵定义和通用模型，以及基于价值熵理论的具有认知自适应功能的信息传输模型。通过建立分析仿真平台，形成完善的价值熵理论模型和信息传输模型性能分析和测试验证；有望实现信息价值评价机制的自适应性，对减少信息传输时延、降低信息计算复杂度、提高资源利用效率、促进系统高效运转具有重要意义。

(责任编辑：紫叶)