物联网研究综述

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等保2.0之物联网安全技术研究综述

等保2.0之物联网安全技术研究综述

作者简介:马远伟(1991-),男,河南,工程师,硕士,主要研究方向为物联网安全、等级保护、工业互联网安全,E-mail:********************;杨盛明(1985-),男,山西,工程师,硕士,主要研究方向为风险评估、等级保护、工控安全,E-mail:*****************。

*通讯作者:程德斌(1976-),男,江西,高级工程师,主要研究方向为网络空间安全、智能制造安全,E-mail:******************。

等保2.0之物联网安全技术研究综述Overview of Research on IOT Security Technology of Hierarchical Protection 2.0马远伟,杨盛明,程德斌*(工业和信息化部电子第五研究所,广东广州510610)Ma Yuan-wei,Yang Sheng-ming,Cheng De-bin (Information Security Research Center,China CEPREI Laboratory,Guangdong Guangzhou 510610)摘要:随着物联网技术的不断发展,新的安全问题不断出现,国家也出台了相应的等级保护2.0标准。

该文将通过对物联网的结构和所面临的安全问题进行详细介绍,并对提高物联网安全以符合等级保护2.0标准的技术研究方向给出了建议。

关键词:物联网安全;等级保护2.0;技术研究中图分类号:TP311;TP309文献标识码:A文章编号:1003-0107(2020)11-0009-04Abstract:With the continuous development of the Internet of Things technology,new security issues continue to emerge,and the country has also issued corresponding hierarchical protection 2.0standards.This paper will introduce in detail the structure of the Internet of Things and the security issues it faces,and give suggestions on the technical research directions for improving the security of the Internet of Things to meet the hierarchical protection 2.0standard.Key words:Internet of Things security;Hierarchical protection 2.0;Technical research CLC number:TP311;TP309Document code:AArticle ID :1003-0107(2020)11-0009-040引言物联网即"万物相连的互联网",是互联网基础上的延伸和扩展的网络,将各种信息传感设备与互联网结合起来而形成的一个巨大网络,负责交换信息和实现在任何时间、任何地点,人、机、物的互联互通。

物联网中的数据容错技术研究综述

物联网中的数据容错技术研究综述

物联网中的数据容错技术研究综述引言:随着物联网的迅速发展,大量的设备和传感器连接到网络中,将产生大量的数据。

然而,在物联网环境下,由于网络不稳定、设备故障或其他意外情况,数据的完整性和可靠性面临着挑战。

为了确保物联网系统的可靠性和稳定性,我们需要研究和应用数据容错技术。

本文将综述物联网中的数据容错技术的研究进展,并讨论其应用和未来发展方向。

一、物联网数据容错技术的概述物联网中的数据容错技术旨在解决数据丢失、数据错误和数据完整性等问题。

通常,数据容错技术包括冗余数据存储、错误检测和纠正、数据校验和恢复等方法。

冗余数据存储通过在不同的节点或服务器上存储多个副本来保证数据的可靠性。

错误检测和纠正技术采用各种算法和编码方法,以检测和纠正数据传输中可能出现的错误。

数据校验和恢复技术则用于验证数据的完整性,并在数据损坏或丢失时恢复数据。

二、物联网数据容错技术的研究进展1. 冗余数据存储冗余数据存储技术是数据容错的关键方法之一。

它通过在多个设备或服务器上保存数据的多个备份来提高数据的可靠性。

目前,常用的冗余数据存储技术包括主-备份复制、多副本一致性和数据片散列等方法。

主-备份复制技术将数据存储在主节点和备份节点上,一旦主节点故障,备份节点即可接管并提供数据。

多副本一致性技术通过协议和算法来保持多个副本之间的一致性,以提供高可靠性和可用性的数据存储。

数据片散列技术通过将数据切分成多个片段,并在不同节点上进行存储,从而提高数据的可靠性和分布性。

2. 错误检测和纠正在物联网环境下,数据传输中可能会出现各种错误,例如位错误、丢包和重复数据等。

错误检测和纠正技术旨在检测并纠正这些错误,以确保数据的完整性和准确性。

常用的错误检测和纠正方法包括奇偶校验、循环冗余校验(CRC)、海明码等。

奇偶校验技术通过计算数据中的奇数位或偶数位的总和,并与存储的奇偶校验位进行比较,来检测错误。

CRC技术则采用多项式除法的方法,通过计算和比较校验码来检测和纠正数据传输中的位错误。

物联网技术综述

物联网技术综述

1物联网概述物联网概念并不是新概念,其最早出现在比尔·盖茨1995年的《未来之路》一书,而后2005年国际电信联盟正式提出物联网概念,如泛在网络、M2M(Machine to Machine)等技术名称其实都是物联网的前称。

但到底什么是“物联网”呢?物联网的英文名称叫“The Internet of things”,就是由许多在空间上分布的自动装置通过无线/有线等通信网络连接组成的计算机应用网络,通过该网络实现信息采集、分析处理和设备监控等功能,从而达到对物品跟踪、监控、管理等目的。

举个例子,危险品运输中为了保证物品在运送过程中的安全,可以利用物联网实施对物品状态的全程监控,这时通过分布在危险品周围的温度、湿度、气压、振动等传感器探头和GPS定位模块等,定期或不定期地采集危险品温度、湿度、气压、振动、位置等信息,然后通过通信网络将信息发送到远程的集中监控处理系统,由该系统进行信息处理,并根据处理结果实施相应的控制处理。

物联网有别于互联网,互联网主要目的是构建一个全球性的信息通信计算机网络,而物联网则主要从应用出发,利用互联网、无线通信网络资源进行业务信息的传送,是互联网、移动通信网络应用的延伸,是自动化控制、遥控遥测及信息应用技术的综合展现。

当物联网概念与近距离通信技术、采集技术与通信网络、用户终端设备结合后,其价值才将逐步得到展现。

2物联网分类物联网的分类有多种,如按照接入方式、应用类型等方式进行分类,类似于计算机网络划分为专用网网络和公众网络,我们从物联网的用户范围不同,可分为公众物联网和专用物联网两种。

公众物联网是指为满足大众生活和信息的需求提供的物联网服务,而专用物联网就是满足企业、团体或个人特色应用需求,有针对性地提供的专业性的物联网业务应用。

专用物联网可以利用公众网络(如Internet)、专网(局域网、企业网络或移动通信互联网中公用网络中的专享资源)等进行信息传送。

表1物联网分类方式举例3关键技术物联网作为下一代信息网络的主体,将会是一个现存和新出现的众多技术融合的综合体,这里仅就可见的一些典型关键技术略作介绍。

工业物联网平台技术研究及应用

工业物联网平台技术研究及应用

工业物联网平台技术研究及应用一、引言工业物联网是工业化与信息化融合的产物,是未来工业生产的关键技术之一。

目前全球范围内,工业物联网正在逐步成为推动工业领域数字化和智能化转型升级的重要工具和手段。

而工业物联网平台则是工业物联网应用的基础和重要环节。

二、工业物联网平台技术研究综述1. 概念工业物联网平台技术是指将传统的工业管理系统与物联网技术相结合,集中化监测、控制和管理工业设施和生产数据的技术平台。

2. 架构工业物联网平台技术架构包括感知层、网络层、服务层和应用层。

感知层主要完成数据采集,包括物联网传感器和设备的部署与配置,数据采集与处理;网络层主要实现数据传输和通信协议;服务层提供各种服务,如实时数据处理、存储、虚拟化、数据库等;应用层则提供多样化的应用程序,包括智能制造、智能供应链、智能物流等。

3. 技术要素工业物联网平台技术要素包括物联网技术、云计算技术、大数据技术、人工智能技术和区块链技术等。

(1)物联网技术物联网技术主要包括感知层的传感器、标签等设备、网络层的传输协议、应用层的数据处理和服务程序等。

(2)云计算技术云计算技术是指在互联网上通过网络使用计算资源的一种方式。

工业物联网平台利用云计算技术可以实现高效的数据处理和存储,提高数据可靠性和安全性。

(3)大数据技术大数据技术可以帮助工业物联网平台更精准地分析和处理海量数据,为工业制造提供精细化、个性化的服务,进一步提升工业生产的效率和质量。

(4)人工智能技术工业物联网平台运用人工智能技术可以将大量的数据通过算法进行处理,实现从数据中提取有价值的信息,帮助企业进行精细化管理,提高生产效率。

(5)区块链技术区块链技术可以实现数据的点对点传输,保证数据的不可篡改性和安全性,为工业物联网平台安全可信的数据交换提供技术支持。

三、工业物联网平台技术应用案例1. 工业生产智能化工业物联网平台技术可以实时监测工业生产环节,收集各类数据,包括设备状态数据、生产数据等,从而实现生产的自动化和智能化。

物联网综述

物联网综述

物联网综述1、概述1.1物联网的定义目前,物联网产业已被公认是继计算机、互联网与移动通信网之后的世界信息产业第三次浪潮。

在1999年,美国麻省理工大学Auto.ID实验室首次提出了EPC(Electronic Product Code)系统,即物联网概念。

物联网就是“物物相连的互联网”,是通过各类传感设备装置、RFID技术、视频识别技术、红外感应、全球定位系统,激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,根据需要实现物品互联互通的网络连接,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的智能网络系统。

中国物联网校企联盟将物联网的定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合,实现物体与物体之间:环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。

广义上说,当下涉及到信息技术的应用,都可以纳入物联网的范畴。

而在其著名的科技融合体模型中,提出了物联网是当下最接近该模型顶端的科技概念和应用。

物联网是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体,让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。

其具有:智能、先进、互联的三个重要特征。

国际电信联盟( ITU) 发布的ITU 互联网报告,对物联网做了如下定义:通过二维码识读设备、射频识别(RFID) 装置、红外感应器、全球定位系统和激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网相连接,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

根据国际电信联盟(ITU)的定义,物联网主要解决物品与物品(Thing to Thing,T2T),人与物品(Human to Thing,H2T),人与人(Human to Human,H2H)之间的互连。

但是与传统互联网不同的是,H2T是指人利用通用装置与物品之间的连接,从而使得物品连接更加的简化,而H2H是指人之间不依赖于PC而进行的互连。

因为互联网并没有考虑到对于任何物品连接的问题,故我们使用物联网来解决这个传统意义上的问题。

物联网技术在智能家居中的应用研究综述

物联网技术在智能家居中的应用研究综述

物联网技术在智能家居中的应用研究综述随着信息技术的快速发展,智能家居已经成为现代家庭生活中的热门话题。

物联网技术作为智能家居的重要支撑,被广泛运用于各类家居设备和系统中。

本文将重点探讨物联网技术在智能家居中的应用研究,包括其优势、关键技术和未来发展方向。

一、物联网技术在智能家居中的优势智能家居是将各种家用设备通过物联网技术连接起来,实现智能化控制和管理的系统。

物联网技术在智能家居中具有以下几个优势。

首先,物联网技术提供了完备的连接性。

通过物联网技术,智能家居中的各类设备可以实现互联互通,无论是智能灯光、空调还是安防系统,都可以通过物联网进行联动控制。

其次,物联网技术提供了大数据支持。

智能家居中的各类设备都能够实时向云端发送数据,这些数据可以被用来进行智能家居系统的优化和改进。

例如,通过分析传感器数据,可以制定出更加智能、节能的家居控制策略。

再次,物联网技术提供了远程控制的能力。

通过智能手机等终端设备,用户可以随时随地对智能家居进行控制和监控,无论用户身在何处,都能够实现对家居设备的远程管理。

最后,物联网技术提供了更加智能化的家居体验。

智能家居通过学习用户的习惯和行为模式,可以自动调节家居设备的工作状态,提供更加舒适和便捷的居住环境。

二、物联网技术在智能家居中的关键技术物联网技术在智能家居中的应用涉及到多个关键技术,下面将介绍其中几个重要的关键技术。

1. 传感技术:传感器是物联网技术在智能家居中的重要组成部分。

通过各类传感器可以实现对温度、湿度、光照等环境参数的检测,为家居系统提供相关数据。

2. 网络技术:物联网技术需要建立起稳定可靠的网络环境,以实现各类设备的互联。

常见的物联网网络技术包括Wi-Fi、蓝牙、Zigbee等。

3. 数据安全技术:智能家居中的各类设备会产生大量的数据,其中包含用户的个人信息和隐私。

因此,数据的安全性和隐私保护是物联网技术在智能家居中需要重点考虑的问题。

4. 云计算技术:智能家居中的大量数据需要进行存储和处理,云计算技术可以为智能家居系统提供强大的计算和存储能力。

物联网技术的研究综述

物联网技术的研究综述
软件 2 0 1 3年第 3 4 卷 第5 期
S 0F T Ⅵ E
国际 I T传媒品牌
物联 网技术 的研 究综述
刘 志 杰
( 郑 州移 动信 息支撑 服务 中心 ,郑 州 4 5 0 0 0 0 )
摘 要 :物联 网打破 了将物理基础设施和 I T基础设施分开的传统思维 ,是信息领 域一次 重大 的发展和变革机遇。物联 网涉及 众多领 域 ,当前 国内外的研 究和开发都还处于起步阶段。对物联网研究的现实基础 以及关键 问题展开 了讨论 ,介 绍 了物联 网的 四 种具有代表性 的定义和 三种 关键 性的基 本特征 ;分析 了基于 R F I D 的物联网应用架构、基于泛在传感 网的物联 网应用架构 和基 于 M2 M 的物联网应用架构 ;给出 了大致被公认为的四个层次的物联网关键技术框架 ;最后描述 了物联 网的典型应用领域。
I nt e r ne t o f t hi n gs Te c h no l o g y Re s e a r c h Re v i e w
LI U Zhi . J i e
( Z h e n g z h o u mo b i l e i n f o r m a a o n s u p p o r t s e r v i c e c e n t e r , Z h e n g z h o u 4 5 0 0 0 0 , C h i n a )
n e t wo r k i n g k e y t e c h n o l o g y ra f me wo r k ; F i n a l l y d e s c r i b e s he t t y p i c a l t h i n g s n e wo t r k i n g a p p l i c a t i o n s .

物联网通信技术的发展现状及趋势综述

物联网通信技术的发展现状及趋势综述

物联网通信技术的发展现状及趋势综述随着信息技术和通信技术的不断发展,物联网逐渐成为连接一切的重要技术手段之一。

物联网通信技术作为物联网的重要组成部分,其发展现状及趋势备受关注。

本文将对物联网通信技术的发展现状及未来趋势进行综述,以期为相关领域的研究者和从业者提供参考。

一、物联网通信技术的发展现状1. 传统通信技术的应用在物联网通信技术的发展中,传统的通信技术依然发挥着重要作用。

3G、4G、5G等移动通信技术被广泛应用于物联网设备之间的通信连接,为物联网的发展提供了可靠的数据传输支持。

WiFi技术也在物联网中得到了广泛的应用,特别是在家庭和工业领域的物联网设备连接中发挥着重要作用。

2. 新兴通信技术的应用除了传统通信技术之外,一些新兴的通信技术也在物联网中得到了应用。

LPWAN(低功耗广域网)技术因其低功耗、长距离传输等特点,被广泛应用于物联网设备的连接中。

NB-IoT、LoRa等新型通信技术也在物联网连接中发挥着越来越重要的作用。

二、物联网通信技术的未来趋势1. 5G技术的应用随着5G技术的不断发展和商用化,其将对物联网通信技术的发展产生深远的影响。

5G 技术以其更高的速度、更低的时延等特点,将为物联网设备提供更加稳定、高速的数据传输支持,从而为物联网的发展开辟更加广阔的空间。

2. 物联网通信技术的自主研发近年来,我国在物联网通信技术领域取得了一系列的重要突破,例如NB-IoT技术、5G 技术等。

未来,我国将加大物联网通信技术的自主研发力度,进一步完善相关技术标准,并加强国内外的合作与交流,推动物联网通信技术的发展。

3. 物联网通信技术的安全保障随着物联网规模的不断扩大,物联网设备的安全问题也愈发凸显。

未来,物联网通信技术将更加注重对数据的加密、认证等技术的研发,确保物联网设备之间的通信安全,为物联网的健康发展提供坚实保障。

4. 物联网通信技术与人工智能、大数据等技术的融合在未来,物联网通信技术将与人工智能、大数据等技术深度融合,从而实现对物联网设备的智能管理、数据分析等功能。

物联网

物联网

物联网的概念、关键技术、应用综述摘要:以往人们习惯将物理基础设施及人员、物件和IT基础设施分开,而在“物联网”时代,一切都将与芯片、宽带整合为一个统一体。

在物联网上,通过能力超级强大的中心计算机群,对网络内的生物和基础设施实施实时管理和控制,从而能让整个地球达到“智能”状态,提高资源利用率和生产管理水平,达到人与自然间的和谐。

虽然物联网普及的可能性有待商榷,但可以肯定的是,在国家大力推动工业化与信息化两化融合的大背景下,物联网会是工业乃至更多行业信息化过程中一个比较现实的突破口。

那么物联网究竟是什么?这一新兴科技需要什么技术?它能够带来什么?本文将为您简单阐述。

关键字:物联网;技术;应用;前景;智能正文:一、物联网的概念物联网英文名称:the Internet of Things1.1物联网的起源物联网的概念最初来源于美国麻省理工学院(MIT)在1999年建立的自动识别中心(Auto-ID Labs)提出的网络无线射频识别(RFID)系统——把所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来,实现智能化识别和管理。

2005年ITU在突尼斯举行的信息社会世界峰会(WSIS)上正式确定了“物联网”的概念,并随后发布了《ITU Internet reports 2005——the Internet of things》,介绍了物联网的特征、相关的技术、面临的挑战和未来的市场机遇。

1.2物联网的定义不同领域的研究者对物联网思考所基于的起点各异,短期内还没有达成共识。

下面给出几个具有代表性的物联网定义:a.物联网是未来网络的整合部分,它是以标准、互通的通信协议为基础,具有自我配置能力的全球性动态网络设施,在这个网络中,所有实质和虚拟的物品都有特定的编码和物理特性,通过智能界面无缝链接,实现信息共享b.由具有标识、虚拟个性的物体/对象所组成的网络,这些标识和个性运行在智能空间,使用智慧的接口与用户、社会和环境的上下文进行连接和通信c.物联网指通过信息传感设备,按照约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络,它是在互联网基础上延伸和扩展的网络本文观点:物联网是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体,让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络,它具有普通对象设备化、自治终端互联化和普适服务智能化3个重要特征。

物联网感知数据融合与处理技术研究综述

物联网感知数据融合与处理技术研究综述

物联网感知数据融合与处理技术研究综述随着物联网技术的迅猛发展,相应的感知设备不断增加,感知数据的规模和种类也在快速增长,并成为物联网应用的基础。

然而,由于感知设备分布广泛、数据类型多样化以及数据之间存在相关性等问题,如何高效地融合和处理这些感知数据成为了一个重要的研究方向。

本文将就物联网感知数据融合与处理技术进行综述,包括数据融合的概念、方法和应用领域,感知数据处理的基本技术和主要算法等方面的内容。

一、数据融合的概念和方法数据融合是指将来自不同传感器的感知数据进行集成和整合,以获取更全面、准确和可靠的信息。

数据融合通常包括数据预处理、特征提取、特征融合和决策制定等步骤。

数据预处理阶段主要对原始数据进行去噪、滤波、归一化等处理,以消除数据中存在的噪声和异常值。

特征提取是将数据转换为更具有信息量和可解释性的特征表示,常用的方法包括统计特征提取、频域特征提取和时-频域特征提取等。

特征融合则是将来自不同传感器的特征融合为一个统一的特征向量,常用的方法有加权平均法、主成分分析法和小波变换法等。

最后,决策制定阶段利用融合后的特征向量进行分类、回归或聚类等任务,以实现对感知数据的综合分析和理解。

数据融合方法多种多样,常用的有基于权重的融合方法、基于模型的融合方法和基于神经网络的融合方法等。

基于权重的融合方法通过赋予不同传感器的数据不同的权重,将其线性或非线性组合融合成新的数据集。

例如,加权平均法和成对比较法等。

基于模型的融合方法则是将感知数据视为随机过程,并采用概率模型和统计模型等对感知数据进行建模和分析,以得到更精确的结果。

常用的方法有卡尔曼滤波、粒子滤波和贝叶斯网络等。

基于神经网络的融合方法则是应用神经网络模型对感知数据进行学习和训练,以得到具有非线性关系的融合结果。

例如,人工神经网络和深度学习网络等。

二、感知数据处理的基本技术和主要算法感知数据处理是指对从感知设备中采集到的原始数据进行处理和分析,以挖掘数据中所包含的有用信息和知识。

智能物联网时序数据分析关键技术研究综述

智能物联网时序数据分析关键技术研究综述

第13卷㊀第12期Vol.13No.12㊀㊀智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用IntelligentComputerandApplications㊀㊀2023年12月㊀Dec.2023㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号:2095-2163(2023)12-0001-08中图分类号:TP181文献标志码:A智能物联网时序数据分析关键技术研究综述梁志宇,王宏志(哈尔滨工业大学计算学部,哈尔滨150001)摘㊀要:智能物联网是人工智能和物联网的结合,通过人工智能技术处理物联网产生的海量数据,提供智慧化的分析和决策,从而提升数据的实用价值㊂智能物联网被广泛应用于智慧城市㊁智慧医疗㊁智能家居㊁无人驾驶等多个领域㊂时间序列数据是智能物联网中最重要的数据类型之一㊂时序数据泛指一切随时间有序变化的数据集合㊂智能物联网各种应用场景产生的海量监测数据多以时序数据的形式存在㊂智能化的时序数据分析技术,包括时间序列分类㊁聚类和异常检测等,是支撑智能物联网应用的重要基础㊂本文对智能物联网时序数据分析中重要程度高㊁需求迫切的关键技术问题进行总结和分析,并进一步探讨未来的研究方向㊂关键词:智能物联网;时序数据分析;时间序列分类;联邦学习;自监督表示学习SurveyonkeytechniquesofAIoTtimeseriesanalysisLIANGZhiyu,WANGHongzhi(FacultyofComputing,HarbinInstituteofTechnology,Harbin150001,China)Abstract:ArtificialIntelligenceofThings(AIoT)isthecombinationofArtificialIntelligence(AI)andInternetofThings(IoT),whichprovidesintelligentanalysisanddecisionmakingbyprocessingthemassivedatageneratedbyIoTusingAItechniques,sothattoenhancethepracticalvalueofthedata.AIoTiswidelyusedinmanyfieldssuchassmartcity,smarthealthcare,smarthome,autonomousdrivingandsoon.TimeseriesisoneofthemostimportantdatatypeinAIoT.Timeseriesreferstothedatacollectionsorderedovertime.ThemassivemonitoringdatageneratedfromvariousAIoTscenariosmostlyexistintheformoftimeseries.Intelligenttime-seriesdataanalysistechniques,includingtimeseriesclassification,clusteringandanomalydetection,arethebasicfoundationsforAIoTapplications.Inthispaper,weconductasurveyonthekeytechniqueswithhighimportanceandurgentneeds,anddiscussthefutureresearchdirectionsintheareaofAIoTtimeseriesanalysis.Keywords:AIoT;timeseriesanalysis;timeseriesclassification;federatedlearning;self-supervisedrepresentationlearning基金项目:国家电网有限公司科技项目(5700-202119176A-0-0-00)㊂作者简介:梁志宇(1994-),男,博士研究生,主要研究方向:智能时序数据分析㊁联邦学习㊁工业大数据分析等㊂通讯作者:王宏志(1978-),男,博士,教授,主要研究方向:大数据管理与分析㊁智能化数据管理㊂Email:wangzh@hit.edu.cn收稿日期:2023-04-020㊀引㊀言物联网是继计算机㊁互联网后的世界信息产业第三大浪潮,是第四次工业革命的核心㊂移动通信技术的发展使得物联网扩展到人㊁车㊁家用和公共设施等泛在物体,实现了万物互联㊂根据互联网数据中心(InternetDataCenter,IDC)预测,2021到2027年,为数字孪生建模的实物资产和流程数量将从5%增加到50%;到2025年,30%的城市将通过物联网等技术,将物理和数字相结合,以改善关键基础设施和数字服务的远程管理㊂万物互联在给社会提供更为便捷的生产生活条件的同时,也引发了新的技术问题㊂其中最重要的问题之一,是如何有效分析和利用万物互联制造的海量数据㊂为此,智能物联网(ArtificialIntelligenceofThings,AIoT)的概念应运而生㊂智能物联网是人工智能和物联网的融合,通过人工智能技术处理物联网产生的数据,提供智慧化的分析和决策,从而提升物联网的实用价值㊂智能物联网被广泛应用于智慧城市㊁智慧医疗㊁智能制造㊁智能家居㊁无人驾驶等多个领域㊂时间序列泛指一切随时间有序变化的数据集合,时间序列数据是智能物联网中最具代表性的数据类型之一㊂智能物联网各种应用场景产生的海量监测数据,如:智能穿戴设备上的健康状态监测数据;智慧城市中的智能电网㊁智能通信基站㊁智能交通信号灯的状态监控数据;以及工业传感器上的设备运行状态监控数据等,多以时间序列数据的形式存在㊂智能化的时间序列数据分析技术,包括时间序列分类㊁聚类㊁异常检测等,是实现人体健康状态监控㊁城市大脑㊁设备故障诊断等智慧应用的关键基础㊂例如:通过对智能手机㊁智能手表/手环等设备监测的人体运动数据进行准确分类,可以判断出携带者的行㊁走㊁坐㊁卧㊁跌倒等运动姿态,从而提供个性化的服务或对可能存在的风险意外进行及时告警;对城市电网中各个关键节点实时监控的电压㊁电流等信号进行异常检测,可以帮助电网管理人员及早对故障做出预警和定位,从而提高管理和维护的效率㊂因此,研究智能物联网时序数据的分析技术意义深远㊂然而,智能物联网时间序列数据的特点和智能物联网应用,对数据分析技术的独特需求,为研究带来诸多挑战,主要体现在如下方面:1)数据异构由于智能物联网应用场景广泛而多样,所产生的时间序列数据在采样频率㊁样本数量㊁序列长度㊁类别数量㊁维度㊁数据分布及数据所代表的物理规律和自然属性等方面均是高度异构的㊂例如:对于城市环境的监测中,空气污染指数和气温等,往往以小时为单位㊂而对于生产线上高速运转的机械加工设备,其监测数据的采样周期达到秒级甚至毫秒级㊂因此,智能物联网时序数据的分析技术应对海量异构数据具有泛化能力㊂2)标注稀少在智能物联网实际应用中,为采集的时间序列数据提供准确充分的标注是相当困难的㊂例如:对于使用传感器监测生产线上运行设备的小型制造企业来说,由于特定工况相关的时间序列片段(如仪器的潜在故障等)通常位于整个监测时间序列中的未知区域且较为罕见,识别这些片段并标注类别往往需要丰富的专家经验,使得标注的获取代价十分昂贵㊂而没有足够的标记数据,则难以通过机器学习等人工智能技术来有效对数据建模和分析㊂3)响应迅速智能物联网应用需要对监测对象源源不断产生的时间序列数据进行分析,要求分析方法具有良好的效率,从而保证能够对于不断产生的新数据作出快速响应,以满足实际应用的需求㊂4)决策可解释不同于主要关注虚拟世界的传统互联网,物联网应用与现实世界紧密相连㊂而诸多现实应用需要智能决策具有可解释性,从而提升人机物交互的可靠性,并满足法律㊁道德和伦理的要求㊂例如:在自动驾驶中,算法根据车辆的实时监控数据来规避故障并预测接下来的动作,要求算法的决策 有理可依 ㊁ 有迹可循 ,从而对潜在的事故作出准确把握和判断,以此提高自动驾驶系统的安全性,并在发生交通事故时,能够准确对事故原因进行溯源,以明确法律责任㊂然而众所周知,一些现有的人工智能技术,如深度神经网路,具有非常弱的可解释性,因而难以很好地支撑智能物联网的时间序列数据㊂面对智能物联网应用对时序数据分析的迫切需求和上述重要挑战,本文对智能物联网时序数据分析的关键技术问题的研究进展进行梳理和分析,主要包括时间序列分类㊁联邦学习和自监督表示学习㊂1㊀时间序列分类时间序列分类是智能物联网时间序列分析中最重要的问题之一㊂过去的十年中,有大量的时间序列分类算法相继提出㊂这些方法可以归纳为六大类,其中包括基于全局相似性的方法㊁基于区间特征的方法㊁基于词典的方法㊁基于元形状的方法㊁基于深度学习的方法和混合方法㊂1.1㊀基于全局相似性方法该类方法通过度量测试时间序列样本与训练数据的整体相似性,用最近邻分类器来判断序列的类别㊂其中,最基础的距离度量方法是欧氏距离㊂使用欧式距离度量的最近邻分类器(1NN-ED)在多种时间序列数据集上表现稳健[1]㊂然而,欧氏距离无法很好地度量在时间维度上存在对齐差异的时间序列[2-3]㊂因此,一些研究使用弹性的距离度量准则来替代欧式距离,其中最具代表性的弹性度量是动态时间规整(DynamicTimeWrapping,DTW)[4]㊂1.2㊀基于区间特征方法在时间序列中,分类特征通常位于整个序列的某些区间,而区间外的区域往往包含与类别无关的噪声㊂受此启发,一些研究从固定时间区间的序列中提取特征(如:平均值㊁傅里叶系数等),并用这些特征来训练分类器㊂由于可能的区间数量非常庞大,而对所有区间进行暴力枚举是不切实际的㊂因此,时间序列森林(TimeSeriesForest,TSF)[5]提出随机采样不同长度的区间来提取特征,并使用集成的树模型来选择特征并构建分类器,以此提高模型的泛化性能㊂在此基础上,时间序列特征袋(Time2智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第13卷㊀SeriesBagofFeatures,TSBF)[6]先利用随机采样区间上的特征构建模型,对每个区间的类别分布概率进行估计,并将所有采样区间的类别分布概率估计值离散化,最后以每个样本对应的所有离散化值的统计直方图,作为该样本的表示向量来训练分类器㊂学习模式相似性(LearnedPatternSimilarity,LPS)[7]利用多个回归树来建模不同区间子序列间的相关性,并以每个回归树叶子节点子序列的数目,作为每个样本的特征向量㊂两个改进框架TSBF和LPS流程复杂,且分类性能相较于原始的TSF框架没有显著提升㊂因此,后续的研究主要以TSF框架作为基础,并通过改善特征种类和区间的采样方式来提高分类性能㊂随机区间谱集成(RandomIntervalSpectralEnsemble,RISE)[8]提出对集成中每个树模型采样一个随机区间,并提取区间上的谱特征来构建树㊂典型区间森林(CanonicalIntervalForest,CIF)[9]提出使用精选的时间序列分类特征集[10]来提取区间中序列的特征,从而大幅提高了分类的准确性㊂多样表示典型区间森林(DiverserepresentationCanonicalIntervalForest,DrCIF)[11]在CIF的基础上额外增加了9种特征类型,从而进一步提高了分类性能㊂1.3㊀基于词典方法受文本分类的启发,一些研究试图为时间序列设计特征词典,并根据词典中每个特征的计数,将时间序列实例转化为高维稀疏的特征向量㊂模式袋(BagofPatterns,BOP)[12]直接实现了这个想法㊂其通过符号聚合近似(SymbolicAggregateapproXimation,SAX)[13],将原始时间序列在滑动窗口内的子序列转换为单词,从而构成特征词典㊂文献[14]采用了一种著名的信息检索技术,即向量空间模型,来描述SAX单词的特征,从而为每个类别生成一个词袋集合来代表这个类别的特征,进一步改进了模式袋㊂文献[15]结合SAX表示和序列学习进行时间序列分类㊂该研究可以看作是基于字典方法的一个特例,每个SAX单词的词袋记录的是一个序列学习模型学习到的分类权重,而不是词频㊂除了基于SAX的方法外,文献[16]采用符号傅里叶近似(SymbolicFourierApproximation,SFA)来获得时间序列在频域上的特征符号表示,从而将原始序列转换为词频向量,并使用定制的方法来构建分类模型,在分类准确率和运行效率上都表现出很大的优势㊂1.4㊀基于元形状方法元形状(Shapelet)是时间序列上具有类别区分能力的子序列[17]㊂在早期研究中,元形状的挖掘过程与分类决策树训练过程耦合在一起,因而无法针对不同分类场景选择不同的分类模型,缺乏灵活性㊂元形状变换[18]方法采用两阶段的方式实现基于元形状的分类㊂首先从原始时间序列的子序列中搜索得到最优的若干元形状,并通过原始数据与所有发现的元形状之间的距离,将时间序列映射为表示向量后,任何传统的分类模型都可以在这些向量上进行训练㊂由于元形状的搜索过程较为耗时,一些研究针对元形状搜索过程的特点提出了相应的加速技术,如:元形状距离计算剪枝[17]㊁信息增益剪枝[19]和计算缓存[20]㊂文献[21]提出了一种基于SAX表示和随机投影的快速元形状搜索方法,相较于直接在子序列上搜索更为高效㊂然而,由于采用了近似策略,这种方法会降低分类的精度㊂不同于从原始时间序列的子序列中选择元形状的方法,元形状学习(Learningshapelets,LS)[22]提出将元形状作为分类模型的可学习参数,通过模型训练来学习优化的元形状㊂继承这一思想,后续的研究提出了许多改进方案㊂文献[23]使用更高效的学习算法来提高学习的效率㊂文献[24]通过学习3种不同类型的元形状来提高模型的性能㊂文献[25]对基于元形状的时间序列分类算法进行了综述㊂1.5㊀基于深度学习方法由于深度学习在计算机视觉和自然语言处理领域的巨大成功,一些研究适配或设计深度神经网络,来实现端到端的时间序列分类㊂文献[26]对几类代表性的深度时间序列分类方法进行综述和实验评估,其中包含多层感知机㊁卷积神经网络和回升状态网络㊂结果表明,采用卷积神经网络架构的深度残差网络,能够实现当前最优的分类性能,但由于众所周知的黑箱效应,基于深度学习的方法具有很弱的可解释性㊂文献[27]探索了基于长短时记忆网络的深度时间序列分类模型㊂文献[28]提出集成5个具有多样性架构的残差网络来降低模型的泛化误差㊂文献[29]提出基于多尺度残差的全卷积神经网络结构,融合不同网络来学习更丰富的分类表征㊂文献[30]提出带有注意力机制的原型网络来实现时间序列分类㊂文献[31]提出了基于转换器(Transformer)架构的时间序列分类方法㊂3第12期梁志宇,等:智能物联网时序数据分析关键技术研究综述1.6㊀混合方法混合方法通过将多种不同类型的分类特征/模型组合在一起,进一步提高分类的性能㊂弹性集成(ElasticEnsemble,EE)[32]11个基于不同距离度量的最近邻分类器㊂接近森林(ProximityForest,PF)[33]将距离度量引入到随机森林训练中,以时间序列样本与一些参考样本间的距离作为节点划分的依据㊂异构集成嵌入森林时间序列组合(TimeSeriesCombinationofHeterogeneousandIntegratedEmbeddingForest,TS-CHIEF)[34]进一步扩展了PF,其将不同类型的距离度量㊁序列的区间特征和字典特征均作为节点划分函数的候选,并选择最佳的划分函数来划分叶子节点㊂此外,有研究探索了一种元集成架构[8],该架构以多个基于不同类型时间序列特征的模型作为基分类器,将每个基分类器输出的类别概率分布进行加权组合作为最终的输出㊂综上所述,现有时间序列分类方法中,基于DTW距离的1最近邻具有简单易实现㊁性能稳定的特点,因而是最流行的基线方法㊂基于区间特征㊁字典特征㊁元形状和深度学习的方法在分类精度上的表现相当,但相较于深度模型,前3类方法在可解释性上具有显著优势㊂以元集成架构为代表的混合方法通过元集成组合多种分类模型,能够实现当前最优的分类性能㊂但其性能优劣主要取决于各个基分类器自身的性能㊂2㊀联邦学习联邦学习旨在以隐私保护的方式,联合利用多个参与方的数据构建机器学习模型㊂本节主要围绕3个有关方向对联邦学习的现有研究进行综述,其中包括联邦学习的基础模型㊁联邦学习的特定任务以及联邦学习的隐私保护㊂2.1㊀联邦学习基础模型联邦学习基础模型的研究主要关注线性模型㊁树模型和神经网络模型㊂2.1.1㊀线性模型作为最基础的机器学习模型,线性模型在联邦学习中持续受到关注㊂文献[35]使用差分隐私技术保护原始数据,以此实现明文上的联邦逻辑回归㊂文献[36]提出了基于同态加密的高效岭回归㊂文献[37]使用二阶多项式近似逻辑回归的代价函数,从而通过在加密数据上求解线性系统来学习逻辑回归模型㊂文献[38]研究了面向联邦学习的分布式并行逻辑回归㊂2.1.2㊀树模型树模型具有良好的拟合能力和可解释性,因而在联邦学习中被广泛研究㊂文献[39]提出基于秘密共享的多方安全计算的决策树训练协议,能够在不泄露任何中间信息的前提下实现联邦学习㊂文献[40]提出了一种用于横向划分数据的梯度提升决策树训练协议㊂协议协调各方轮流使用本地数据训练回归树拟合残差,并将模型传递给下一方㊂由于每个树模型的学习过程不依赖加密计算技术和各方间通信,协议具有和本地计算相当的运行效率,但在各方间传递明文模型时会造成一定的隐私泄露㊂文献[41]提出一种用于纵向联邦学习的梯度提升决策树框架,利用纵向联邦决策树训练的特性,通过同态加密来实现隐私保护㊂以该框架为基础,文献[42]设计了更为高效的多方安全计算协议来提高联邦梯度提升决策树算法的效率;文献[43]使用分布式并行计算技术,设计和实现了工业级的高性能联邦学习系统㊂文献[44]研究了一种通用的树模型纵向联邦学习系统,联合使用同态加密㊁秘密共享和差分隐私等多种隐私保护技术实现安全高效的联邦学习㊂该系统支持基础的决策树模型及随机森林㊁梯度提升决策树等集成模型㊂2.1.3㊀神经网络模型虽然利用安全两方梯度下降算法实现了秘密共享数据上的神经网络联邦学习,但由于神经网络模型结构复杂㊁运算量大㊁过于依赖密态计算等因素,将大大降低联邦学习的效率㊂因此,近些年的研究主要探索在不暴露重要信息的前提下,充分利用明文数据进行联邦学习㊂文献[45]提出基于可选参数共享的神经网络联邦学习算法,通过在各方共享部分模型参数来实现构建模型㊂文献[46]提出一种模型平均联邦学习架构,借助一个受信任的第三方服务器聚合各方的模型参数,各方利用本地数据联合学习模型㊂以该框架为基础,文献[47]进一步对通信效率进行了优化㊂文献[48]利用差分隐私技术来降低参数共享时隐私泄露的风险㊂文献[49]提出了基于同态加密的安全聚合算法来保护各方私有的模型参数㊂考虑到加密和密文传输会降低联邦学习的效率,文献[50]提出将成批次的梯度值量化并编码到一个长整数,再对长整数加密和传输,从而减少加密运算次数和通信开销㊂文献[51]针对纵向划分数据,提出基于同态加密和秘密共享的反向传播计算协议,从而支持安全的神经网络模4智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第13卷㊀型训练㊂2.2㊀联邦学习特定任务许多数据分析和机器学习任务,无法直接使用基础模型来完成,因而出现了一些面向特定任务的联邦学习研究㊂文献[52]探索了循环语言模型的联邦学习;文献[53]研究了联邦设定下的多任务学习;文献[54]提出了一种联邦迁移学习框架;文献[55]探索了联邦的排名学习问题;文献[56]针对分布式联邦学习各方数据非独立同分布问题,提出了个性化联邦学习的解决方案;文献[57]提出了一种用于联邦推荐系统训练的算法;文献[58]研究了无监督的联邦节点表示学习问题㊂此外,文献[59]提出了一种联邦特征选择方法;文献[60]探索了联邦学习中的数据调试问题;文献[61]针对联邦划分数据上的空间查询任务,给出了安全高效的解决方案;文献[62]针对联邦设定下的分类问题,提出了一种基于众包的隐私保护系统方案;文献[63]探究了基于联邦学习的服务质量(QualityofService)优化方法;文献[64]面向金融预测领域,提出了一种改进的联邦决策树算法,有效提高了预测的准确率和效率㊂2.3㊀联邦学习隐私保护联邦学习最重要的基础之一是隐私保护技术㊂支撑联邦学习的隐私保护技术主要包括多方安全计算㊁同态加密和差分隐私等㊂安全多方计算是一种通用的隐私保护框架[65],包含支撑许多常用运算操作的安全协议[66]㊂在联邦学习通常考虑的半诚实模型下,这些安全计算协议不仅能够提供满足实际应用需求的性能,还可以通过零知识证明,将这些运算扩展到恶意模型上[67]㊂同态加密通过对隐私数据加密并在密文上执行运算,来实现隐私保护㊂基于同态加密,可以很容易地实现安全加法运算,但其不支持除法和对比等较为复杂的操作;数据的加密和解密往往具有很高的计算开销[43]㊂差分隐私技术通过在私密数据中添加噪声来实现隐私保护[68],由于数据的值发生了改变,差分隐私会影响分析结果的准确性㊂由于联邦学习的研究涉及诸多领域(如:机器学习㊁数据库㊁网络通信及密码学等),因此通过联邦学习的基础模型,可以为诸多实际应用提供通用的解决方案㊂而对于特定的联邦学习任务,考虑到安全性㊁准确性和效率等诸多因素,需要研究定制化的方法㊂在联邦学习中,隐私保护的实现主要基于多方安全计算㊁同态加密和秘密共享㊂多方安全计算能够提供多种基本的运算操作,但其执行过程需要额外的计算和通信开销;同态加密能够方便地支持安全加法操作,但数据的加密和解密需要较高的计算代价;通过差分隐私技术,可以实现明文上的联邦计算,因而具有较高的计算效率㊂但噪声会影响联邦学习的准确性,因而基于差分隐私的方案常需要在隐私保护和准确性之间权衡㊂3㊀自监督表示学习3.1㊀概述表示学习也称特征学习,是通过机器学习模型自动从数据中提取对下游分析任务有效的特征㊂自监督表示学习不使用数据标签,仅利用数据自身的结构特点来学习表示,自监督表示学习在计算机视觉和自然语言处理领域已被广泛研究㊂例如:在计算机视觉领域,文献[69]提出了一种简单有效的对比学习框架;文献[70]利用表示向量的原型(Prototype)作为参考,来提高对比学习的性能;文献[71]通过同时考虑不同场景和实例间的相关性,提出了一种更加通用的自监督图像表示框架㊂在自然语言处理领域,文献[72]是一个经典的自监督表示学习框架,其利用句子中相邻词之间的联系来学习词表征,文献[73]通过掩码的方式预训练通用的编码器,从而获得有益于下游任务的表示;文献[74]则通过对比学习范式来学习句子的表示㊂3.2㊀面向时间序列的自监督表示学习与计算机视觉和自然语言处理等领域不同,时间序列的自监督表示学习研究仍处于起步阶段㊂受自监督表示学习框架的启发,文献[75]将三元组损失扩展到时间序列领域来解决表示学习问题㊂类似地,由于转换器(Transformer)模型[76]在自然语言建模中的成功,文献[31]探索了Transformer模型在自监督时间序列表示学习上的效果;文献[77]提出通过在潜在空间中预测未来时间步的表示来实现自监督学习;文献[78]在此基础上进行了扩展,通过联合利用预测和语义对比来提高表示的质量;文献[79]将时间戳级别的对比与上下文对比结合起来,以实现层次化的表示;文献[80]通过假设时间重叠序列之间的表示一致性,来建模随时间动态变化的潜在状态,而文献[81]则利用时域和频域之间的一致性来丰富表示的信息㊂综上,自监督表示学习能够充分利用无标注的数据来学习有益于下游任务的表示(特征)㊂然而,对于时间序列的自监督表示学习研究方兴未艾㊂该5第12期梁志宇,等:智能物联网时序数据分析关键技术研究综述。

物联网概念、架构与关键技术研究综述

物联网概念、架构与关键技术研究综述

二、物联网关键技术
1、传感器技术
传感器是物联网中获取信息的主要设备,它们可以将物理量、化学量或生物 量转化为可处理的数字或模拟信号。传感器技术是物联网中的关键技术之一,主 要负责数据采集。
2、RFID技术
RFID,即无线射频识别技术,是一种利用无线电波进行非接触式识别的自动 识别技术。RFID标签可以附在物体上,通过无线电信号与读写器进行数据交换。 RFID技术被广泛应用于身份识别、物品追踪、库存管理等领域。
二、物联网的架构与关键技术
1、物联网架构
物联网的架构通常分为三个层次: 感知层、网络层和应用层。
(1)感知层:感知层主要负责信息的采集和物品的识别,包括传感器、 RFID标签、摄像头等设备。
(2)网络层:网络层负责将感知层获取的数据进行传输,它由各种通信网 络和协议组成,如互联网、蓝牙、Zigbee等。
一、物联网概念
物联网,英文名为Internet of Things,简称IOT。它指的是通过信息传感 设备,如射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等,按照约定的协 议,对任何物品进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和 管理的一种网络。
简单来说,物联网是将所有物理设备、车辆、建筑物以及其他各种物体连接 到互联网上,形成一个互相连通的大网络。
3、平台层:这个层次主要负责处理和管理数据。它通过云端或本地服务器 进行数据的存储、分析和处理,同时也能实现对设备的远程管理和控制。
4、应用层:这个层次主要负责将处理后的数据转化为有价值的信息。它通 过各种应用程序和软件来实现数据的可视化、分析和优化。
三、智能物联网的关键技术
1、大数据处理和分析:由于物联网设备产生大量的数据,因此需要有效的 数据处理和分析技术来处理这些数据,提取有价值的信息。这些技术包括数据挖 掘、机器学习和人工智能等。

物联网技术综述

物联网技术综述

物联网技术综述【摘要】物联网就是一个通过信息技术将各种物体连接成网络、以帮助我们获取这些物体信息的东西。

物联网和互联网有着本质的区别,互联网是连接虚拟世界的网络,物联网是连接物理的、真实世界的网络。

本文主要阐述了物联网的概念、分类及相关技术。

【关键词】物联网;网络;互联网;分类;技术1 物联网概述物联网概念并不是新概念,其最早出现在比尔·盖茨1995年的《未来之路》一书,而后2005年国际电信联盟正式提出物联网概念,如泛在网络、M2M (Machine to Machine)等技术名称其实都是物联网的前称。

但到底什么是“物联网”呢?物联网的英文名称叫“The Internet of things”,就是由许多在空间上分布的自动装置通过无线/有线等通信网络连接组成的计算机应用网络,通过该网络实现信息采集、分析处理和设备监控等功能,从而达到对物品跟踪、监控、管理等目的。

举个例子,危险品运输中为了保证物品在运送过程中的安全,可以利用物联网实施对物品状态的全程监控,这时通过分布在危险品周围的温度、湿度、气压、振动等传感器探头和GPS定位模块等,定期或不定期地采集危险品温度、湿度、气压、振动、位置等信息,然后通过通信网络将信息发送到远程的集中监控处理系统,由该系统进行信息处理,并根据处理结果实施相应的控制处理。

物联网有别于互联网,互联网主要目的是构建一个全球性的信息通信计算机网络,而物联网则主要从应用出发,利用互联网、无线通信网络资源进行业务信息的传送,是互联网、移动通信网络应用的延伸,是自动化控制、遥控遥测及信息应用技术的综合展现。

当物联网概念与近距离通信技术、采集技术与通信网络、用户终端设备结合后,其价值才将逐步得到展现。

2 物联网分类物联网的分类有多种,如按照接入方式、应用类型等方式进行分类,类似于计算机网络划分为专用网网络和公众网络,我们从物联网的用户范围不同,可分为公众物联网和专用物联网两种。

物联网的国内外研究现状综述

物联网的国内外研究现状综述
3.3 日本物联网发展现状
日本政府相继制定了e-Japan、u-Japan、i-Japan等多项国家信息技术 发展战略 ,与当前提出的物联网概念有许多共同之处。
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4 中国物联网发展概况
中科学院早在1999年就启动了传感网研究,组建了2000多人 的团队
2009年,“传感器网络标准工作组成立大会暨‘感知’高峰论 坛”在北京举行,标志着传感器网络标准工作组正式成立,
江苏省、福建省、山东省积极发展相关产业,并取得良好成绩。
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我国物联网发展面临的问题
(1) 企业技术研发水平薄弱 (2) RFID标签成本过高,限制了其应用范
围的扩大 (3) 推广中困难重重 (4) 缺乏国家标准 (5) 行业人才匮乏 (6) 国家安全问题成为首要的技术重点 (7) 保证个人隐私不被侵犯
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(2)智能交通。 所谓智能交通.就是利用先进的通汛、计算机、自动控制、传感器技术,
实现对交通的实时控制与指挥管理。交通智能化是解决交通拥堵、提高行 车安全、提高运行效率的重要途径。智能交通系统,是一种先进的一体化 交通系统,是我国物联网发展的策略建议合管理系统,在该系统中,车辆 靠自己的智能在道路上自由行驶,公路靠自身的智能将交通流量整至最佳 状态.借助于这个系统,管理人员对道路、车辆行踪将掌握得一清二楚。 但与欧美等发达国家相比仍存在一定的差距。 (3)物流管理 物流领域是物联网相关技术最有现实意义的应用领域之一。通过在物流商 品中引入传感节点.可以从采购、生产制造、包装、运输、销售到服务的 供应链等上的每一个环节做到精确地了解和掌握,对物流全程传递和服务 实现信息化的管理,最终减少货物装卸、仓储等物流成本.提高物流效率 和效益。物联网与现代物流有着天然紧密的联系.其关为键技术诸如物体 标识及标识追踪、无线定位等新型联蚓标准的制定和技术的研发信息技术 应用,能够有效实现物流的智能渊度管理、整合物流核心业务流程.加强 物流管理的合理化,降低物流消耗,从而降低物流成本.减少流通费用、 增加利润。

物联网工程综述论文4500字_物联网工程综述毕业论文范文模板

物联网工程综述论文4500字_物联网工程综述毕业论文范文模板

物联网工程综述论文4500字_物联网工程综述毕业论文范文模板物联网工程综述论文4500字(一):以能力为导向浅谈物联网工程专业人才的培养论文摘要:总结了物联网人才培养的现状,阐述了以能力为导向的人才培养模式的重要性,分析了物联网工程专业能力的三个层次,根据物联网体系架构的特征构建了课程体系,基于专业能力与课程内容之间的对应关系,提出教学的实施建议。

关键词:物联网工程;能力导向;课程体系建设;教学研究1引言当前,全球物联网产业趋于成熟,未来仍具有巨大的增长空间。

互联网数据中心IDC(InternetDataCenter)发布报告[1]称2017年全球物联网总体支出同比增长16.7%,略高于8000亿美元,报告预计2021年这一数字将达到1.4万亿美元,到2025年,物联网将每年为全球带来高达3.9万亿到11.1万亿美元的经济影响。

在如此产业背景下,高等院校应当提前布局,抓住人才培养的历史机遇,为物联网的发展储备人力资源。

自2010年物联网工程专业被批准开设以来,截至2017年,我国共计五百余所本科院校开设物联网工程专业,成为近十年院校新增数量最多的专业。

世界范围内,我们国家最先将物联网工程列为战略新兴专业,随着物联网技术的不断发展以及产业布局的不断完善,欧美等发达国家也相继推出专门的人才培养计划。

从2016年开始,巴黎综合理工学院[2]新设面向工业界的物联网硕士项目,该项目为期两年,不仅提供与工业界紧密合作的教育,还提供高水平的科研训练;既包括了电子、通信、软件方面的技术训练,又结合了与物联网密切相关的法律、社会和经济等知识内容。

此外,学生还须完成一个从想法、到设计、到实践完全属于他们自己的物联网成品。

同年,英国伦敦玛丽女王大学[3]在电子工程与计算机科学学院开设了物联网理学硕士专业,该专业旨在培养擅长充分利用各项技术潜能的专业工程师,满足信息化新领域对技术人才的需求,培养的必备技能包括:设计制造新型交互产品;与规模更大范围更广的系统进行交互;获取、融合和处理数据等。

物联网协同创新发展的研究综述

物联网协同创新发展的研究综述

内关于 物 联 网 的研 究 日渐 升 温 , 伴 随 着协 同创
收 稿 日期 : 2 0 1 3 - 0 4 - 0 3
物联 网定 义 为 : 在智能 空间 中, 具 备 相 关 特 性
作者简介 : 张 爽( 1 9 8 1 一 ) , 女, 副教授 , 主要研究方 向为企业管理 、 人力资源管理。 吴莹莹 ( 1 9 9 0一 ) , 女, 硕士研究生 , 主要研究方 向为人力资源管理。 赵 波( 1 9 7 1 一) , 女, 教授 , 主要研究 方向为人力资源管理。 基金项 目: 江苏高校哲学社会科学研究重点项 目“ 江苏物联网发展 的协 同创新研究” ( 2 0 1 2 Z D I X M 0 3 2 )
念、 问题 与对 策 、 机 制与模 式 等方 面 的研 究 现状
进 行综述 , 并对今 后 的研究 方 向做一探 索 。

ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ

物联网发展 的相关研 究综述
1 . 物 联 网 的概 念界 定 已有 相 关 国 际 组 织 对 物 联 网 ( I n t e r n e t o f t h i n g s ) 进行 了 具 体 的 概 念 界 定 。I T U( 国 际 电
年 8月 , 时任 国务 院总 理 温 家 宝在 江苏 无 锡 明 确要 求尽 快 建 立 中 国 的传 感 信 息 中 心 , 即“ 感 知 中 国” 中心 , 物 联 网被 正 式 列 为 我 国 新 兴 战 略性 产 业 之 一 , 成 为科研 、 标 准化 、 教 育、 产 业 等各 领 域 的热 点 ¨ j 3 。2 0 1 1年 4月 , 时 任 中共 中央 总 书 记 胡 锦 涛 在 清 华 大 学 百 年 校 庆 上 提 出: “ 要 积极 推 动协 同创 新 , 通 过 体 制 机制 创 新 和政 策 项 目引导 , 鼓 励高校 同科研机 构、 企 业 开展 深 度 合 作 , 建 立 协 同创 新 的 战 略 联 盟 , 促 进资 源 共 享 , 联 合 开 展 重 大 科 研 项 目攻 关 , 在 关键 领域 取得 实质 性 成 果 , 努 力 为建 设 创 新 型 国家 作 出积极 贡献 。 ” _ 2 随着 国家对 物联 网的关 注度 的不断提 高 , 国

物联网在校园智能化建设方面的研究综述

物联网在校园智能化建设方面的研究综述

勤状况, 系统会 自动感测该学生 的RF I D信 息, 从而统计 出该学生 的出勤情 况。另外 , 还可 以实时地对该学生在校园内的行踪进行监控、 获取在校 园内 的行走路线等 。
( 3 ) 智 能实 验 室
对智能实验室的管理 , 可 以从实验设备和实验过程 两方面进行管理。 前 文提到过标 识物体静态属性的可以直接存储在电子标签 中。对于智能实验 室设备或耗材的相关信息 , 诸如规格、 单价、 出厂 日期、 购买时 间、 使用说 明 等等可以存储在RF 1 D标签 中, 当设备的内容发生变化时, 可以用手持读/ 写 卡器直接修 改RF I D标签 中的信息, 从而完成对设备 内容的更新。对于实验 过程的管理 , RF I D可 以帮助 学生非常方便地获取每次 实验 时的实验 目的、 实验 内容、 实验 步骤 、 操作要点以及 帮助信息等。 在实验过程中, 如果学生操 作有误, 就会 自动报警并 中断实验过程 , 避免不必要的损失 。 另外 , 实验数据 可 以被实时采集并以适 当的方式提供给实验者 , 实现实验教学 的数字化、 网 络化 与智能化。 ( 4 ) 智能图书馆 物联网在图书馆 的简单应用的成功例 子当属2 0 0 7 年开放 的深圳 图书馆 新馆 。 该馆从文献的采访、 分编 、 加工到流通 、 典藏和读者证卡, RF I D完全取 代 了原有的条码、 词条等传统设备[ 3 1 。 在此成功例子的基础上 , 物联网环境下 的 智 能 图 书 馆 的 运 作 主 要 依 靠 RF I D系 统 ,通 过 为 每 本 馆 藏 的 图书 放 入 RF I D标签, 以代替原来使用的条形码 , 并配合使用 书架感应器或手持智能 终端 , 就可 以快速定位 到所需 的图书, 实现快捷管理。 具体 的操作为: 对于 需 要放入书架上的图书, 先用阅读器识别书籍RF I D中存储的信息 , 并根据此 信息通过无线传感器网络找到对应 书架的位置,从而实现书籍高效率 的归 架。 对 于学 生借书和还书的过程 , 可 以通过学生借 阅卡来实现。每张借 阅卡 都植入 了RF I D芯 片, 芯片里面储存 了学生的基本信 息以及 学生借 书和还 书
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物联网研究综述摘要:从物联网基础出发,介绍物联网的基本架构,关键技术,射频识别(RFID)、传感器网、M2M技术,并举例说明物联网在城市建筑、交通、农业等生活领域中的应用。

指出物联网产业在未来发展中的各种挑战及需要解决的问题。

关键词:物联网;射频识别(RFID);传感器网;M2M;智能1引言1995 年,比尔盖茨在《未来之路》一书中提及物联网概念。

1999 年麻省理工大学的研究人员首次提出物联网概念。

2005 年11月,国际电信联盟发布了《ITU 互联网报告:2005物联网》报告,正式提出物联网概念并对其含义进行了扩展。

2010年3月我国召开的两会上,物联网被明确写入政府工作报告。

伴随国家“十二五”规划出台,以物联网为代表的战略型新兴产业,将成为我国大力扶持和发展的七大战略性行业之一。

据权威机构预测,国家将在未来十年投入四万亿大力发展物联网,智能建筑、智能办公、智能家居、RFID等产业将是未来重点发展的领域。

作为物联网产业中不可或缺的一部分,融楼宇自控、电视监控、防盗报警、综合布线等众多系统于一体的建筑智能化领域,同样迎来了自主创新和产业发展的大好机遇。

由第三次信息化引发的“智慧”浪潮,正在打开我们对未来智能化生活和城市发展的广袤空间,物联网技术的发展和应用将深刻改变世界。

2物联网的概念一般国际通用的定义是通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络.其目的是实现物与物、物与人,所有的物品与网络的连接,方便识别、管理和控制。

物联网的问世打破了传统思维,过去是将公共基础设施和IT基础设施分开:一方面是机场、公路、建筑物;另一方面是数据中心,个人电脑、宽带等。

在物联网时代,电缆、钢筋混凝土将与芯片、宽带整合为同一的基础设施,意味着基础设施是一新的土地,所有物的运转都在其上运行,包括经营管理,生产运输,社会管理乃至个人生活。

2005年11月,国际电信联盟发布了《ITU 互联网报告2005:物联网》报告指出,“无所不在的‘物联网’通信时代即将到来,世界上所有的物体从轮胎到牙刷、从房屋到纸巾都可以通过互联网主动进行数据交换。

信息与通信技术(ICT)已经从任何时间任何地点任何人之间的连接发展成任何物品之间的连接。

3 物联网的技术架构物联网是一个非常复杂、系统多样的系统技术应用, 一般将物联网的结构分为三个层次:一是传感网络层, 以RFID、传感器、二维码等为主, 主要用于信息的识别和采集; 它是物联网的基础, 利用传感器采集设备信息, 利用射频识别技术在一定范围内实现发射和识别。

二是信息传输网络层, 通过现有的三网( 互联网、广电网、通信网)或者下一代网络NGN, 远距离无缝传输来自传感网所采集的巨量数据信息;它负责对传感器采集的信息进行安全无误的传输,并对收集到的信息进行分析处理,并将结果提供给应用层。

三是信息应用网络层,即输入输出控制终端,如手机、智能家电的控制器等,主要通过数据处理及解决方案来提供人们所需要的信息服务。

应用层为用户提供丰富的服务功能,用户通过智能终端在应用层上定制需要的服务信息:如查询信息、监控信息、控制信息等。

随着物联网的发展,应用层会大大拓展到各行业,给我们带来实实在在的方便。

4物联网的关键技术物联网技术是一个大的技术集合,主要由四大支撑技术组成,分别是RFID、传感网、M2M 和两化融合。

4.1 RFID技术RFID( Radio Frequency Identification ) 无线射频识别技术是物联网首要关键技术,利用射频信号通过空间耦合(交变磁场或电磁场)实现无接触信息传递并通过所传递的信息达到自动识别的目的。

RFID是一种非接触式的自动识别技术,它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无须人工干预,可工作于各种恶劣环境。

RFID系统由标签、阅读器和天线 3个基本部分组成。

阅读器通过天线发送出一定频率的射频信号,当标签进入磁场时产生感应电流从而获得能量,发送出自身编码等信息被读取器读取并解码后, 发送至电脑主机进行有关处理。

4.2传感器网络技术传感器是物体感知物质世界的 "感觉器官" ,可以从声、光、电、热、力、位移、湿度等信号来感知,为物联网的工作采集、分析、反馈最原始的信息。

它是一种检测装置,能感受到被测量的信息, 并能将检测感受到的信息,按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出,以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。

我国对传感器的定位是能感受规定的被测量并按照一定的规律转换成可用信号的器件或装置, 通常由敏感元件和转换元件组成。

传感技术与RFID 技术一样,是获取物体信息的技术,是物体具备智慧的前提。

传感网是物联网中的“神经末梢”。

传感器网络节点的基本组成包括如下几个基本单元:传感单元( 由传感器和模数转换功能模块组成) 、处理单元 (包括CPU、存储器、嵌入式操作系统等)、通信单元(由无线通信模块组成)以及电源。

此外,可以选择的其他功能单元包括:定位系统、移动系统以及电源自供电系统等。

在传感器网络中,节点可以通过飞机布撒或者人工放置的方法使其散布在所感知对象的附近。

传感器节点通过 "多跳"网络把数据发送给接受发送器(sink )。

Sink也可以用同样的方式将信息发送给各节点。

Sink 直接与 Internet 或通信卫星相连,通过Internet或通信卫星实现任务管理节点与传感器之间的通信。

4.3 M 2M 技术M2M 的全称为Machine to Machine, 简单地说,M2M是将数据从一台终端传送到另一台终端, 但从广义上讲, M2M可代表机器对机器( Machine to Machine)、人对机器( Man to M achine) 、机器对人( Machine to M an)、移动网络对机器( Mobile t o Machine) 的连接与通信, 涵盖了所有在人、机器、系统之间实现通信连接的技术和手段。

M2M 技术侧重于末端设备的互联和集控管理, M2M通过实现人与人、人与机器、机器与机器的通信, 让机器、设备、应用处理过程与后台信息系统共享信息,并与操作者共享信息。

它提供了设备实时地在系统之间、远程设备之间、或和个人之间建立无线连接,传输数据的手段。

5物联网所面临的问题要真正实现物联需要系统解决一系列核心技术、标准规范、产品研发、安全保护、产业规划、体制机制/协调合作、推广应用等技术问题和管理问题。

( 1) 突破核心技术。

对于尚处于物联网关键技术研发和规模化应用初始阶段的中国,必须尽快突破核心技术,抢占制高点。

首当其冲待攻克的核心技术包括传感器技术、射频识别技术、智能通信与控制技术、海量数据处理技术以及非数据交换技术。

(2)制定标准规范。

花大力气制定相关的标准化体系、产业链体系、研发与应用项目规范等十分必要,它可为最终成为一种能被世界各国认可的统一的物联网国际标准奠定基础。

(3)关注信息安全。

物联网中的物与物、物与人之间互联,使用大量的信息采集和交换设备,信息采集和传输频繁,承载着大量的国家经济社会活动和战略性资源,其信息安全和保护隐私等问题必须重点考虑和解决。

(4)寻求统一协议。

物联网是互联网的延伸,它是基于网络的多种技术的结合,应有相关协议标准做支撑。

(5)扩充IP地址。

物联网中的每个物品都需要被寻址,这就需要解决地址问题。

由于物联网需要更多的地址,这对目前即将耗尽的IPv4资源而言是无法支持的,那就需要IPv6来支撑。

物联网一旦使用IPv6地址不仅会在IPv4向IPv6过渡过程中存在与IPv4 的兼容性问题,而且对传感网末梢节点如何承载IPv6这种通信协议也需要有对策。

6物联网的应用物联网的应用遍及智能交通、智能电网、智能建筑、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防等,涉及人类生活、工作、健康和社会领域的方方面面。

6.1智慧城市物联网在城市信息化领域的应用是智慧城市的高级形式:智慧城市管理,以新一代通信技术、空间信息技术和高精度定位技术( GPS) 为基础支撑, 面向物联网环境, 实现城市管理中人、事、物的有机集成, 实现全天候、无缝的城市智能管理; 智慧城市服务,在物联网环境下, 为商业、应急、公共设施、教育和卫生医疗等市民关注的领域提供面向位置信息的多源信息融合的城市信息服务.智能城市包括对城市的数字化管理和城市安全的统一监控。

城市的数字化管理基于3S(地理信息系统 GIS、全球定位系统 GPS、遥感系统 RS)等关键技术,深入开发和应用空间信息资源,建设服务于城市规划、城市建设和管理的信息基础设施和信息系统。

城市安全监控基于宽带互联网的实时远程监控、传输、存储、管理的业务,实现对城市安全的统一监控和统一管理。

6.2智能建筑绿色智能建筑是构建智慧城市的基本单元,许多行业如智能交通、市政管理、应急指挥、安防消防、环保监测等业务中,智能建筑都是其“物联”的基本单元。

绿色智能建筑是智慧城市的最基本单元,是靶心的靶心。

物联网对智能建筑技术影响无处不在;设备经过传感器联网技术遍及大部分子系统;可以说,很多子系统已经是准物联网形态或已经是物联网形态。

例如智能家居、建筑设备监控、安防、一卡通、电子配线架、远传抄表、专业应用等系统。

6.3 智能家居智能家居将各种家庭设备(如音视频设备、照明系统、窗帘控制、空调控制、安防系统、数字影院系统、网络家电等)通过智能家庭网络联网实现自动化,通过宽带、固话和无线网络,可以实现对家庭设备的远程操控。

6.4智能农业智能农业通过实时采集温室内温度、湿度、光照、土壤温度、叶面湿度、露点温度等环境参数,自动开启或者关闭指定设备。

7结束语在信息产业高速发展的今天,物联网技术决定了一个国家信息产业的成熟度,也为经济发展提供了机遇。

因此,挑战和机遇并存。

加紧对物联网的研究使之逐渐成熟具有重要的意义。

参考文献:[1]孙其博、刘杰、黎羴等.物联网概念、架构与关键技术研究综述.北京邮电大学学报[J ].2010 ,33 (3):1~9.[2]刘云浩物联网导论.科学出版社,2011.3[3]陈柳钦物联网国内外发展动态及亟待解决的关键问题[J].决策咨询通讯 ,2010(5):15-25.[4]韩娜,谭晶.物联网的关键技术与发展[J]. 河南科技 ,2011,(4):29[5]张公忠.物联网与智能建筑[J].清华大学学报.2011,12(4):51~54。

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