物联网感知技术论文阅读作业

物联网感知技术论文阅读作业——阅读《Big Data Sensing and Services:A Tutorial》等三篇论文之后自己的领悟论文《When things matter:A survey on data-centric internet of things》主要以数据处理为中心讲述了一些物联网的有关技术，除了对现有的技术做出相应的剖析之外还阐述了作者自己的一些对物联网数据管理的开放性研究。

该篇论文主要包括六大部分，分别为物联网数据分类、数据流处理、数据存储模型、搜索技术、复杂事件处理、物联网的应用潜力以及物联网技术面临的一些问题。

物联网数据分类部分中作者描述了物联网数据的内在特征，并将其分为三大类，包括数据生成、数据质量和数据的互操作性。

数据生成有多种方式，它有速度、可扩展性、动态性和异质性四大特点。

速度是指在物联网中数据可以根据不同的速度产生，有些数据生成的速率十分迅速，因此必须高效的处理这些数据并且还要保证处理后数据的正确性，如果数据处理速度不够快，则会导致采样率过低，这样就可能丢掉一些重要的信息。

由于各个传感器的精度等都有一定的差异，所以产生的数据的属性也会有相应的不同，因此关于数据处理的可移植性就显得尤为重要，如果可移植性过差，可能导致一些数据无法识别或识别错误，将对数据处理的结果造成直接影响。

数据的动态性也十分的好理解，物联网数据中有许多动态元素。

首先，许多东西是移动的，这将导致在不同的时间他们所处的不同环境得出不同的检测结果，从而更加真实的反映现实世界。

其次，许多事情都是脆弱的。

这意味着生成数据也许会由于事情的失败而超时。

第三，事物之间的联系可能是间歇性的，因此必须用动态的数据去描述。

数据的质量有不确定性、冗余、歧义和不一致性四大特点，作者分别从数据的精度来源、所采集到的数据是否有用、采集数据模糊性、传输的数据是否正确四个方面详细描述了这些特点。

数据的互操作性指的是如何有效的将不同类型数据源的数据相结合，从而得出更有说服力的数据处理结果。

而在结合不同类型数据源的数据时数据的语义就显得非常重要，必须根据相应的规则将这些数据翻译程同一种类型的数据，这样才能进行集中处理。

数据流处理部分作者主要讲述了如下几个方面：通用数据流处理、RFID数据流处理、RFD三流处理。

数据存储模型部分讲述了数据存储的新架构、分布式环境中的大规模存储和资源受限设备的存储。

我最感兴趣的是作者所提出的数据存储的新架构，传统的数据存储一般采用面向记录的存储系统，使用关系数据库模式，以一个二维表的形式存储多条数据，这样的存储模式确实很方便添加和更新数据，但是对于一个很大的数据表来说，读取数据就要花费很长的时间，而这个新架构提出了列读取模型，因为对单个列属性的连续存储十分有利于查询，类似于关系数据库模型中的索引，减少了大型数据库的数据查询操作所用的时间。

接下来所描述的搜索技术模块讲述了深层网络与语义网、网络搜索与物联网搜索三大部分，前两个部分并没有什么新的设想提出，只是就现今已存在的网络做一些更深层次的剖析而已，所提出的概念也都是已经存在的，作者将其写在这篇文章中可能是将其与物联网搜索想对比从而帮助我们更好地理解接下来所讲述的物联网搜索，因为网络搜索和物联网搜索相似，只是网络搜所很难在物理世界中寻找信息，因为现实中的物理对象并没有连接到虚拟空间，总的来说就是我们在网络搜索中所用的搜索引擎只能搜索在虚拟环境中的某个物理对象信息，但不能直接搜索出该物理对象，但物联网搜索就并非如此，在物联网中可以将传感器网络连接到物联网上，再通过无线射频识别技术、嵌入式传感器等技术就可以将一个物理世界存在的真实物体形成一个网络，进而相互搜索，即为物联网搜索，也就从另一个方面诠释了物联网的概念——进行任何时间、任何地点任何人与物，物与物之间的通信。

复杂事件处理模块讲述的是比较深层次的东西，因此我并没有彻底理解其中的含义，只觉得应该是通过一些比较复杂的算法来处理一些难以预测的事件。

最后两个模块讲述的应该是最具有指导意义的问题，一个是物联网应用的潜力，个人认为这一部分相当重要，因为不管多好的技术方案最后都要落实到现实应用中，为改善人类的生活做出贡献，使人类从中获取利益，否则所有的研究都是没有意义的。

毫无疑问物联网技术是互联网技术的延伸，是在互联网技术上拓展的一种技术，他的核心基础仍然是互联网技术，只是其用户端延伸到了任何物品和物品之间，进行信息交换和通讯。

但是物联网技术会使人类的生活水平大大提高，将人类文明向前推进一大步，潜力巨大，前景无可限量，比如智能城市，智能家居等，有了物联网技术人们可以通过网络管理他们的家园，在出差时通过手机打开家里的清洁设备，回家后就会有一个干净整洁的家；快要下班时通过手机打开家里的空调，这样一回家便能感受到舒适的温度等等，类似于这样的应用太多了，不仅如此，物联网技术也可以用在环境检测、健康、能源商业等社会发展的主流事业中，虽然到目前为止由于技术上的一些原因，这些都停留在设想阶段，但我相信在不久的将来一定会是一个全新的物联网时代。

当然在目前的技术状态下，还是有很多问题的，本文主要以数据处理为中心讲述了这些问题，主要包括数据质量和不确定性、协同空间数据、事务处理、经常更新的时间戳和结构化数据、分布式和移动数据、不同语义处理、数据挖掘、数据安全与隐私等问题。

论文《Web-Based Management of the Internet of Things》主要讲述了作者所设计的一个系统，在该系统中服务和资源可以很容易的被监控、可视化并且最终服务与用户。

就我个人理解而言物联网是将物理现实世界和虚拟世界的一体化，也可以说是通过虚拟世界来操纵物理现实世界，通过虚拟的网络系统来对现实中的人和事物进行查询、搜索、管理等操作，通过传感器从现实世界获得数据，然后交由网络虚拟世界进行处理分析，最后将所得到的结果反馈到物理现实世界，对现实世界造成一定的影响，关于作者所设计的这个系统文章中也给出了十分详细的介绍，该系统是分层的，使用的是框架和SQL Server 2012，并且提供了两种标识物理实体并将他们与网络虚拟世界相互联系的方法，分别是RFID射频识别技术和传感器，这些内容和第三篇论文所讲述的理论知识有很多共通之处，但我还是更喜欢第三篇文章，因为对我来说在第三篇文章中作者所讲述的理论知识体系更加完整并且容易理解。

作者还提出了一个难题，那就是如何高效整合两个世界的信息并提出了自己所设想的解决方法，类似于第三篇论文中所讲述的网关接口。

该篇文章主要通过描述作者所设计的系统向我们普及了一些技术，理论与实践相结合，让我受益匪浅。

论文《Big Data Sensing and Services:A Tutorial》主要讲述的是大数据传感和服务，其中包括传感器网络技术和数据存储技术等，并提出了如何将物理的传感器网络和虚拟的网络之间连接起来等实际问题，在三篇文章中，我最感兴趣的也是这篇文章，因为作者详细的描述了如何从物理世界中获取大量数据并且分析最后进行服务的过程，而且可以响应多种类型的服务，将一个大数据传感和服务的体系完整的描述了出来，形成了一个完整的知识体系。

而其他两篇文章则不具备这个特点，第一篇主要仅讲述物联网技术中的数据处理技术，第二篇则主要分析了他们所设计的系统，不具备普遍性，由于我刚接触到物联网技术，并没有对其有很深刻的理解，因此我更喜欢类似于理论教程一样的东西。

这篇论文主要有四大部分，首先介绍了大数据传感和服务中的基本概念及其基本特征。

首先讲述什么是大数据传感，大数据传感是异构无线传感器网络数据源的统一，我的理解是，通过不同区域的的传感器网络收集各种数据，最后将其传输到云平台上，然后对这些数据进行计量和分析，可以根据这些数据进行预测等服务，常见的如智能城市的控制和监测，环境保护和分析，灾害评估和预测以及医疗保健监测和响应等。

大数据传感和服务架构包括4层，最底层为资源池，该层中包括大数据资源库中的四种资源，分别是传感器、传感器网络、计算和存储服务器以及互联网和移动网络，这四种资源都是要进行大数据传感和服务必不可多少的物质条件。

资源池的上一层为网络基础设施层，该层包括无线网络和互联网，并且提供了实际传感器之间的网络连接，还有虚拟的传感器网络，以及进行数据传感和分析的相关服务软件，即在这层将资源池中传感器所获取的数据进行分析和处理。

网络基础设施层的上一层是商业服务模型，最上层的是部署模式层，该层包括四个不同的部署模式，私人大数据传感、公共大数据传感、混合大数据传感。

大数据传感有以下特点：大数据云，即从底层获取的原始数据经过一定处理后的数据的存储平台；自动检测数据精度，在大数据传感和服务的系统中，可以自动检测数据的精度，使数据更容易处理；大数据传感安全，安全问题在任何服务型系统中都是必须考虑的问题，因为一旦数据缺乏隐私性，将会对所服务的用户造成很大的影响；基于需求的数据传感服务，这一点很重要，用户是多种多样的，因此他们所请求的服务也是不相同的，基于需求的数据传感服务指的是根据用户的请求提供给他们所需要的服务，真正意义上的服务多样化；弹性数据传感的可扩展性，这个特性我也没有理解的很清楚，；监测、测量和计费，这个指的是根据用户所请求的服务类型、该服务所占用的资源类型及数量通过事先建立好的收费协议进行收费，该协议就相当于一个收费标准；在需求数据传感服务方面，可以提供不同的大数据感知服务，以响应按需和预定的服务；大量传感数据的收集和管理，这指的是基本的数据处理操作，包括数据采集，数据存储，数据管理，数据搜索和访问。

文章的第二部分对不同类型的大数据传感服务进行了讨论，用很大的篇幅讲了现今最流行的一种大数据传感服务的工作模式，首先，最底层的是各种传感器，这些传感器用来收集数据，这些传感器互相连接，当然不可能将每一个传感器都连接起来，这样是不可能的，因此可以建立一个一个的传感器域，每一个传感器域里都有相当数量的传感器，然后将这些域连接起来，类似于计算机网络中的网络连接，然后再将这些传感器连接到一个虚拟的传感器网络上，这样用户就不用担心自己的位置和规格，因为不管位于何处，最终都可以通过虚拟的传感器网络进行交互通信，同时用户还可以通过虚拟的传感器网络对传感器进行控制与管理，在具体使用时，用户需要先进行注册操作申请一组传感器，然后创造自己的一个模板，然后设置所需要的服务，这时虚拟的传感器网络平台便会根据用户提供的模板给予相应的服务，服务结束后用户删除所申请的物理传感器组，服务结束。

在该工作模式中，有一个非常重重要的十分具有挑战性的问题，那就是如何将实际的传感器和虚拟的传感器网络连接起来，因为许多传感器和传感器网络有不同的网络协议和技术支持，一个有趣的解决方案是使用一个网关作为开放的接口，它包括两个部分：普遍的接口，它是一个用来连接不同传感器网络的网关的共同的接口，网关接受来自通信端口的原始数据；数据处理器，它从网关检索数据包并进行相应的处理。