物联网技术 论文

中国地质大学（北京）

计算机科学技术进展讲座

期末报告

院系：信息工程学院

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物联网技术

通过老师的讲授，我已经对物联网技术有了初步的了解。通过查找一些资料我进一步领悟到物联网技术的发展与现状。目前物联网已成为IT 业界的新兴领域，引发了相当热烈的研究和探讨。不同的视角对物联网概念的看法不同，所涉及的关键技术也不相同。可以确定的是，物联网技术涵盖了从信息获取、传输、存储、处理直至应用的全过程，这需要在材料、器件、软件、网络、系统等各个方面都有所创新才能促进其发展。国际电信联盟报告提出，物联网主要需要四项关键性应用技术：①标签物品的RFID 技术；②感知事物的传感网络技术（Sensortechnologies）；③思考事物的智能技术（Smart technologies）；④微缩事物的纳米技术（Nanotechnology）。显然这是侧重了物联网的末梢网络技术。欧盟《物联网研究路线图》将物联网研究划分为了十个层面：①感知，ID 发布机制与识别；②物联网宏观架构；③通信（OSI 物理与数据链路层）；④组网（OSI 网络层）；⑤软件平台、中间件（OSI 网络层以上）；⑥硬件；⑦情报提炼；⑧搜索引擎；⑨能源管理；⑩安全。当然这些都是物联网研究的内容，而对于实现物联网而言略显重点不够突出。

1 感知技术

感知技术也可以称为信息采集技术，它是实现物联网的基础。目前，信息采集主要采用电子标签和传感器等方式完成。

1.1 电子标签

在感知技术中，电子标签用于对采集的信息进行标准化标识，数据采集和设备控制通过射频识别读写器、二维码识读器等实现。射频识别(RFID)是一种非接触式的自动识别技术，属于近程通信，与之相关的技术还有蓝牙技术等。RFID 通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别过程无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。RFID 读写器(即PCE 机)和电子标签(即PICC 卡)之间通过电磁场感应进行能量、时序和数据的无线传输。在RFID 读写器天线的可识别范围内，可能会同时出现多张PICC 卡。如何准确识别每张卡，是A 型PICC 卡的防碰撞(也叫防冲突)技术要解决的关键问题。

1.2 传感器

传感器是机器感知物质世界的“感觉器官”，用来感知信息采集点的环境参

数；它可以感知热、力、光、电、声、位移等信号，为物联网系统的处理、传输、分析和反馈提供最原始的信息。随着电子技术的不断进步，传统的传感器正逐步实现微型化、智能化、信息化、网络化；同时，我们也正经历着一个从传统传感器到智能传感器再到嵌入式Web 传感器不断发展的过程。目前，市场上已经有大量门类齐全且技术成熟的传感器产品可供使用。

2 网络通信技术

在物联网的机器到机器、人到机器和机器到人的信息传输中，有多种通信技术可供选择，他们主要分为有线（如DSL、PON 等）和无线（如CDMA、GPRS、IEEE 802.11a/b/g WLAN等）两大类技术，这些技术均已相对成熟。在物联网的实现中，格外重要的是无线传感网技术。

2.1 无线传感网主要技术

无线传感网(WSN)是集分布式信息采集、传输和处理技术于一体的网络信息系统，以其低成本、微型化、低功耗和灵活的组网方式、铺设方式以及适合移动目标等特点受到广泛重视。物联网正是通过遍布在各个角落和物体上的形形色色的传感器以及由它们组成的无线传感网络，来感知整个物质世界的。目前，面向物联网的传感网，主要涉及以下几项技术，测试及网络化测控技术、智能化传感网节点技术、传感网组织结构及底层协议、对传感网自身的检测与自组织、传感网安全。

2.2 物联网的部分网络通信技术

根据目前物联网所涵盖的概念，其工作范围可以分成两大块：一块是体积小、能量低、存储容量小、运算能力弱的智能小物体的互联，即传感网；另一块是没有上述约束的智能终端的互联，如智能家电、视频监控等。对于智能小物体网络层的网络通信技术目前有两项：一是基于ZigBee 联盟开发的ZigBee协议进行传感器节点或者其他智能物体的互联；另一技术是IPSO 联盟所倡导的通过IP 实现传感网节点或者其他智能物体的互联。

3 数据融合与智能技术

物联网是由大量传感网节点构成的，在信息感知的过程中，采用各个节点单独传输数据到汇聚节点的方法是不可行的。因为网络存在大量冗余信息，会浪费大量的通信带宽和宝贵的能量资源。此外，还会降低信息的收集效率，影响信息

采集的及时性，所以需要采用数据融合与智能技术进行处理。

3.1 分布式数据融合

所谓数据融合是指将多种数据或信息进行处理，组合出高效且符合用户需求的数据的过程。在传感网应用中，多数情况只关心监测结果，并不需要收集大量原始数据，数据融合是处理该类问题的有效手段。例如，借助数据稀疏性理论在图像处理中的应用，可将其引入传感网用于数据压缩，以改善数据融合效果。分布式数据融合技术需要人工智能理论的支撑，包括智能信息获取的形式化方法、海量信息处理的理论和方法、网络环境下信息的开发与利用方法，以及计算机基础理论。同时，还需掌握智能信号处理技术，如信息特征识别和数据融合、物理信号处理与识别等。

3.2 海量信息智能分析与控制

海量信息智能分析与控制是指依托先进的软件工程技术，对物联网的各种信息进行海量存储与快速处理，并将处理结果实时反馈给物联网的各种“控制”部件。智能技术是为了有效地达到某种预期的目的，利用知识分析后所采用的各种方法和手段。通过在物体中植入智能系统，可以使得物体具备一定的智能性，能够主动或被动的实现与用户的沟通，这也是物联网的关键技术之一。智能分析与控制技术主要包括人工智能理论、先进的人-机交互技术、智能控制技术与系统等。物联网的实质是给物体赋予智能，以实现人与物体的交互对话，甚至实现物体与物体之间的交互或对话。为了实现这样的智能性，例如，控制智能服务机器人完成既定任务包括运动轨迹控制、准确的定位及目标跟踪等，需要智能化的控制技术与系统。

根据物联网的内涵可知，要真正实现物联网需要感知、传输、控制及智能等多项技术。物联网的研究将带动整个产业链或者说推动产业链的共同发展。信息感知技术、网络通信技术、数据融合与智能技术、云计算等技术的研究与应用，将直接影响物联网的发展与应用，只有综合研究解决了这些关键技术问题，物联网才能得到快速推广，造福于人类社会，实现智慧地球的美好愿望。

参考文献：

刘化君.物联网体系结构研究[J].中国新通信,2010.5