物联网概论报告.docx
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物联网概论报告
物联网概论报告
学院：
计算机科学与通信学院班班级：
软件工程1202
3120608052学号：
姓名：
蒋宇
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一．物联网简介
1.1什么是物联网
物联网实际是中国人的发明，整合了美国CPS（Cyber-PhysicalSystems）、欧盟IoT（InternetofThings）和日本U-Japan等概念。
它是一个基于互联网、传统电信网等信息载体，让所有能被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。
普通对象设备化、自治终端互联化和普适服务智能化是其三个重要特征。
1.2物联网的主要内容
根据信息生成、传输、处理和应用可将物联网分为感知识别层、网络构建层、【管理服务层和综合应用层】。
1.2.1核心技术：
感知识别层：
通过感知识别技术，让物品“开口说话、发布信息”是融合物理世界和信息世界的重要一环，是物联网区别于其他网络的最独特的部分。
物联网的“触手”是位于感知识别层的大量信息生成设备，既包括采用自动生成方式的RFID、传感器、定位系统等，也包括采用人工生成方式的各种智能设备，例如智能手机、PDA、多媒体播放器、上网本、笔记本电脑等等。
信息生成方式多样化是物联网的重要特征之一。
感知识别层位于物联网三/四层模型的最底端，是所有上层结构的基础。
1.2.2感知识别层的应用技术：
RFID
基本组成：
工业界经常将RFID系统分为标签，阅读器和天线三大组件。
工作原理：
阅读器通过天线发送电磁信号，标签接收到信号后发射内部存储的标识信息，阅读器再通过天线接收并识别标签发回的信息，最后阅读器再将识别结果发送给主机。
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1.2.3网络构建层
网络是物联网最重要的基础设施之一。
网络构建层在物联网三/四层模型中连接感知识别层和管理服务层，具有强大的纽带作用，高效、稳定、及时、安全地传输上下层的数据。
1.2.4各种网络应用于物联网的方式
互联网：
IPv6扫清了可接入网络的终端设备在数量上的限制。
互联网/电信网是物联网的核心网络、平台和技术支持。
无线宽带网：
WiFi/WiMAX等无线宽带技术覆盖范围较广，传输速度较快，为物联网提供高速可靠廉价且不受接入设备位置限制的互联手段。
无线低速网：
ZigBee/蓝牙/红外等低速网络协议能够适应物联网中能力较低的节点的低速率、低通信半径、低计算能力和低能量来源等特征。
移动通信网：
移动通信网络将成为“全面、随时、随地”传输信息的有效平台。
高速、实时、高覆盖率、多元化处理多媒体数据，为“物品触网”创造条件。
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1.2.5管理服务层
管理服务层位于感知识别和网络构建层之上，综合应用层之下，是物联网智慧的源泉。
人们通常把物联网应用冠以“智能”的名称，如智能电网、智能交通、智能物流等，其中的智慧就来自这一层。
当感知识别层生成的大量信息经过网络层传输汇聚到管理服务层，如果不能有效地整合与利用，那无异于入宝山而空返，望“数据的海洋”而兴叹。
管理服务层解决数据如何存储（数据库与海量存储技术）、如何检索（搜索引擎）、如何使用（数据挖掘与机器学习）、如何不被滥用（数据安全与隐私保护）等问题。
1.2.6综合应用层
“实践出真知”，无论任何技术，应用是决定成败的关键。
物联网丰富的内涵催生出更加丰富的外延应用。
传统互联网经历了以数据为中心到以人为中心的转化，典型应用包括文件传输、电子邮件、万维网、电子商务、视频点播、在线游戏和社交网络等；而物联网应用以“物”或者物理世界为中心，涵盖物品追踪、环境感知、智能物流、智能交通、智能电网等等。
物联网应用目前正处于快速增长期，具有多样化、规模化、行业化等特点。
1.3物联网的主要特点
1.3.1感知识别普适化
无所不在的感知和识别，将传统上分离的物理世界和信息世界高度融合。
1.3.2异构设备互联化
各种异构设备利用无线通信模块和协议自组成网，异构网络通过“网关”互通互联。
1.3.3联网终端规模化
物联网时代每一件物品均具有通信功能，成为网络终端，5-10年内联网终4
端规模有望突破百亿。
1.3.4管理调控智能化
物联网高效、可靠地组织大规模数据，与此同时，运筹学、机器学习、数据挖掘、专家系统等决策手段将广泛应用于各行各业。
1.3.5应用服务链条化
以工业生产为例，物联网技术覆盖从原材料引进、生产调度、节能减排、仓储物流到产品销售、售后服务等各个环节。
1.3.6经济发展跨越化
物联网技术有望成为从劳动密集型向知识密集型，从资源浪费型向环境友好型国民经济发展过程中的重要动力。
二．认识物联网
2.1典型的物联网系统
2.1.1基于RFID的供应链物联网
系统框架如下：
业务流程处理层数据层RFID物理层读写器有源标签省级监控中心网络层感知层矿井监控中心传感器
仓储配送优化模型智能分析决策数据处理
WMS
OMS
TMS
仓储配送应用集成市级分控中心煤矿企业
矿井监控中心传感器
流程处理引擎PML服务器ONS服务器EPC编码服务器传感器
RFID中间件
边缘服务器读写器标签RF……传感器传感器传感器
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2.1.2智能家居物联网
智能家居市场特点：
需求旺盛，产业链长，带动性强，渗透性广
2.1.3煤矿安防物联网
煤矿安防物联网的分层系统如下：
远程监测与煤矿安全事数据上报与
信息共享控制故应急指挥应用层
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智能电网物联网2.1.4智能电网物联网的控制结构：
智能控制中心层大区电网智能调度中心智能输电网层智能配电网和智能控制终端层智能配电变电站
特高压交直智能输电变电站流主干网架
...智能输电变电站
链式或环式连接
...智能配电变电站
智能配电变电站
...智能采集终端
智能采集终端
...智能采集终端
智能采集终端
...智能采集终端
智能采集终端
...
物联网的共性特征2.2
物联网具有其共性特征，如前所述，我们可以归纳为三个层次：
感知层、
网络层和应用层结构如下：
物联网绿色农业工业监控公共安全城市管理远程医疗智能家居环境监测智能交通应用层物联网管理中心物联网信息中心物联网网络3G（信息库、计算能力集）（编码、认证、鉴权、计费）4G2G网络网络网络层
M2M终端传感器网关传感器网关
物联网条码识读器传感器网络传感器网络感知层读写器RFID摄像头传感器
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2.2.1感知层
感知层主要负责数据采集与感知，获取物理世界中发生的物理事件和数据，包括各类物理量、标识、音频、视频数据。
物联网的数据采集涉及传感器、RFID、多媒体信息采集、二维码和实时定位等技术，通过传感器网络组网和协同信息处理技术实现传感器、RFID等数据采集，获取数据的短距离传输、自组织组网以及多个传感器对数据的协同信息处理。
2.2.2网络层
网络层实现更加广泛的互联功能，把感知到的信息无障碍、高可靠性、高安全性地进行传送。
需要传感器网络与移动通信技术、互联网技术相融合。
经过十余年的快速发展，移动通信、互联网等技术已比较成熟，基本能够满足物联网数据传输的需要。
2.2.3应用层
应用层主要负责物联网在有关行业的拓展应用，目前典型的应用行业有环境监测、绿色农业、工业监控、公共安全、城市管理、远程医疗、智能家居、智能物流和智能交通等。
2.3物联网关键技术
2.3.1感知技术
2.3.2传输技术
2.3.3应用支撑技术
三．物联网感知与数据采集
3.1感知节点与传感芯片
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3.1.1特定传感器节点平台
侧重于节点的超低功耗和体积微型化设计，但同时也决定了其处理能力和传输能力非常有限。
UCBerkeley大学的Spec节点就是在2.5mm×2.5mm的硅片上集成了处理器、RAM、通信接口和传感器的一种节点，它依靠一个附带的微型电池供电可以连续工作几年。
另外，由UCBerkeley研发的SmartDust也是一种超微型的节点，其体积的设计目标是1mm3左右。
为了减少体积和功耗，SmartDust放弃了传统的射频通信方式，而是采用光通信作为它的通信方式，由于采用了光通信的主动和被动两种工作模式，其功耗可以进一步降低。
SmartDust节点采用了微机电系统（MicroElectroMechanicalSystems，MEMS）技术。
3.1.2通用传感器节点平台
UCBerkeley的Mica系列节点为典型代表，主要包括Rene、Mica、Mica2、Mica2dot和MicaZ等不同版本，还包括性能增强版本IRIS节点。
另外，还包括SUN公司生产的SUNSPOT节点，我国中科院计算技术研究所宁波分部设计生产的GAINSJ系列节点。
3.1.3高性能传感器节点平台
Imote2是一款先进的无线传感器节点平台，集成了Intel公司低功耗的PXA271XScaleCPU和兼容IEEE802.15.4的CC2420射频芯片。
IntelPXA271处理器可工作于低电压（0.85V）、低频率（13MHz）的模式，可进行低功耗操作，该处理器支持几种不同的低功耗模式，如睡眠和深度睡眠模式。
Imote2节点使用动态电压调节技术，频率范围可从13MHz达到416MHz。
Imote2的正反两面都设计有扩展接口等标准组件，正面提供标准I/O接口，用于扩展基本的芯片；反面附加高速接口，用于特殊I/O。
正反两面都可以连接的电池板为系统提供电源。
Imote2可用于数字图象处理、状态维修、工业监控和分析和地震及振动监控等领域。
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3.1.4网关节点平台网关平台是无线传感器网络中不可缺少的部分，通常，它的处理能力和
或它实现的是无线传感器网络与其他类型网络之间，接口带宽比其他几类更高。
。
者是不同无线传感器网络之间的数据交换，由通用接口使用协议转换功能实现
3.1.5节点组织结构
传感器节点一般由：
微控制器模块、无线通信模块、传感器模块和电源
管理模块四个部分组成。
无线通信模块传感器模块微控制器模块模拟处理器收发传感AD网络器器存储器电源管理模块
3.1.6传感器
传感器是指能感受规定的被测量，并按照一定的规律将其转换成可用输出信号的器件或装置。
传感器种类繁多，具体应用时，必须根据实际需求选择合适的传感器。
传感器有多种分类标准。
待测量输出量
敏感元件
转换元件
转换电路
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3.2RFID读写系统
3.2.1RFID读写系统概念
主要由电子标签和读写器构成，但也需要结合使用许多其他组件，例如，计算机、通信网络和软件系统。
电子标签、读写器和所有这些组件共同工作，组成了完整的解决方案。
3.2.2RFID标签的组成
电子标签一般由天线、调制器、编码发生器、时钟及存储器等模块组成。
RFID
天线电源调制器控制器（CPU）编码发生器时钟存储器
3.2.3RFID标签的组成
时钟把所有电路功能时序化（timing），以使存储器中的数据在精确的时间内被传送到读写器。
存储器中的数据是应用系统规定的唯一性编码，在电子标签被安装在识别对象上以前已经被写入。
标签数据被读出时，编码发生器对存储器中的数据进行编码，而调制器接收由编码器编码后的信息，并通过天线电路将此信息发射/反射到读写器。
数据写入时，由控制器控制，将天线接收到的信号解码后写入到存储器。
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3.2.4RFID标签的分类
标签供电方式
标签工作方式
标签读写方式
标签作用距离
标签工作频率。
3.2.5RFID读写系统的核心模块
核心模块包括读写器和标签，其基本组织模型：
数据
天天电子标签读写器
线线
时序能量
3.3节点定位在不知道节无线传感器网络是用来监测网络部署区域内各种环境信息的，但是，点位置的情况下，传感器节点感知的许多数据往往没有意义。
3.3.1GPS与位置计算
GPS全球定位系统定位原理
GPS定位的基本原理是利用高速运动卫星的瞬间位置作为已知的起算数据，采用空间距离后方交会的方法，确定待测节点的位置。
GPS定位适用于无遮挡的室外环境，用户节点能耗高、体积大，成本也比12
较高，这使得GPS定位系统适用于低成本、自组织网络时的困难比较大。
3.3.2基于距离的节点定位
基于距离的定位机制是通过测量相邻节点之间的实际距离或方位进行定位，具体过程通常分为如下三个阶段：
第一阶段是测距阶段，未知节点首先测量获得到邻居节点的距离或角度，然后，进一步计算到邻近信标节点的距离或方位。
第二阶段是定位阶段，未知节点在计算出到达三个或三个以上信标节点的距离或角度后，利用三边测量法、三角测量法或极大似然估计法计算出未知节点的坐标。
第三阶段是修正阶段，对求得的节点的坐标进行求精，提高定位精确度、减少误差。
3.3.3距离无关的节点定位
虽然基于距离的定位能够实现精确定位，但对节点的硬件要求往往很高。
出于硬件成本、能耗等因素的考虑，人们提出了距离无关的定位技术。
距离无关的定位技术就是无需测量节点间的绝对距离或方位的定位技术，降低了对节点硬件的要求，但定位误差有所增加。
目前，有一类距离无关的定位方法，它通过已经完成定位的邻居节点或信标节点确定包含未知节点的区域，然后把这个区域的质心作为未知节点的坐标，而质心算法正是运用这种思想来完成定位的。
南加州大学Bulusu等人提出的质心算法（centroidalgorithm）是一种典型的距离无关的定位算法，在自由室外环境中，利用未知节点与信标节点之间的连通性实现节点定位。
3.4数据采集与A/D转换
3.4.1数据采集模块组成
在物联网应用中，前端被控实体的信号可以是电量（如电流、电压），也13
可以是非电量（如加速度、温/湿度、磁力、水流量等），这些量在时间和幅值上都是连续变化的，我们把它们称为模拟量。
现在的计算机都是数字计算机，只能处理数字量，而传感器节点作为一种特殊的计算机，也只能处理数字信号。
因此，各种模拟量都必须通过传感器变换成相应的电信号，再通过A/D转换器转换为数字量送给传感器节点处理。
多.路.开.关
A/D转换
传感器节点
传感器传感器
...
感知物体
存模通模块
3.4.2A/D转换原理
根据不同的转换原理，A/D转换器可以分为:
计数式、双积分式、并行式、逐次逼近式等。
计数式A/D转换器结构简单，但转换速度慢，且转换时间随输入不同而变化。
双积分式A/D转换器速度不够理想，但其抗干扰能力强、转换精度高。
并行式A/D转换器的转换速度快，但因结构复杂而成本较高。
传感器节点中广泛采用逐次逼近式A/D转换器作为模数接口电路，它的转换速度较高、转换时间稳定，且结构不复杂。
四．物联网的数据传输
4.1物联网通信技术
4.1.1光纤通信
光纤通信系统的整体结构主要包括三部分：
发送端、接收端和光纤传输系统，如14
下图所示。
发送端的信源产生需要发送的数据，并由电发射机转变为电信号。
接收端接收来自光纤传输系统的电信号，由电接收机将其转换为原始数据，再送达信宿。
光纤传输系统输入的是电信号，输出是电信号。
信信信信信信信信信信信信
信信信
信信信信
信信信信
信信信信
信信信信
信信信信
信信信
信信信信信信信信信信信信
信信信信信信信信射频通信4.1.2）通信是指该频率的载波能通过天线发射出去（反RF，射频（RadioFrequency
，以交变的电磁场形式在自由空间以光速传播，碰到不同介质时传播速之亦然）绕射、穿透等，从而引起各种损耗。
折射、也会发生电磁波的反射、率发生变化，VHF-UHF即进行射频通信的电磁波频率较高，一般常指几十到几百兆赫的频段，频段。
更高的频率，则称为微波。
）技术就是基于射频通信。
在物联网中广泛采用的射频识别（RFID、TI技术倾注了巨大的热情；都对、IBM微软、飞利浦和日立等巨头企业，RFIDIBM而芯片开发，RFID领域投入巨资进行等美国集成电路厂商都在IntelRFIDRFID和微软等企业已经积极开发相应的软件及系统来支持的应用。
双向数据传射频通信技术利用无线射频方式在阅读器和射频卡之间进行非接触、输，以达到目标识别和数据交换的目的。
卡相比，射频通信卡具有非接触、阅读速度快、无与传统的条型码、磁卡及IC磨损、不受环境影响、寿命长、便于使用的优点，而且具有防冲突功能，能够在一张卡上分扇区同时处理多种信息，便于实现“一卡通”工程。
在国内外，基于射频通信的识别技术已被广泛应用于工业自动化、商业自动
化、交通运输控制等众多领域。
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4.1.3宽带通信
宽带通信网络是一种全数字化、宽带、具有综合业务能力的智能化通信网络，宽带通信网的显著特点就是在数据传输上突破了速度、容量和时间空间的限制。
宽带通信网络大致可分为宽带骨干网络和宽带接入网络。
4.2无线网络技术
无线网络传输是物联网前端数据传输的重要支撑技术，通过无线介质，前端节点将感知的数据在多节点协同下，以多跳（经过多个中间节点转发）方式传递到物联网网关节点（无线和有线的桥接），再实现Internet的远程数据采集和控制。
包括四个方面的内容：
无线局域网
无线自组网
无线个域网
无线传感网
4.3介质访问技术
介质访问技术，用于解决不同网络中共享信道的分配问题
包括3个方面的内容：
基于预分配的介质访问技术
基于竞争的介质访问技术无线个域网
混合式介质访问技术
4.4网络传输技术
作为物联网应用的核心环节，可靠的网络数据传输技术直接影响到物联网应用项目能否正确工作、完成相应的功能。
包括3个方面的内容：
互联网数据传输
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网络接入技术
网关管理
五．物联网数据处理
5.1后台数据库技术
数据库是一项专门研究如何科学地组织和存储数据、如何高效地获取和处理数据的技术。
5.1.1关系型数据库
关系数据库（RelationalDataBase,RDB）是基于关系数据模型的数据库系统。
关系数据库模型的主要特点如下：
（1）关系模型的概念单一，实体以及实体之间的联系都用关系来表示；
（2）以关系代数为基础，易于形式化表示；
（3）数据独立性强，数据的物理存储和存取路径对用户隐藏；
（4）关系数据库语言是非过程化的，这样可以将用户从通过编程一步一步引导查询操作执行的过程中解脱出来，大大降低了用户编程的难度。
5.1.2SQL查询语言
结构化查询语言（StructuredQueryLanguage,SQL）是关系数据库的标准语言，它具有通用、功能性强等优点，而且它的功能不仅仅局限于查询。
支持SQL的关系数据库管理系统都支持数据库的三级模式（Schema）结构，该结构如下所示:
SQL视图2基本表1基本表3基本表4存储文件
视图
1
基本表
2
存储文件
1
外模式模式内模2
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5.2资源受限网络的分级数据融合
无线传感器网络是一种资源受限的网络，节点仅提供有限的计算能力、通信能力和供电能力，而且，在这种网络中节点过多、分布较广。
传感器网络可以根据节点间距离的远近划分成簇（Clustering），而基于簇的分层结构具有天然的分布式处理能力，这样可以提高受限网络的资源利用率和数据处理的效率。
5.2.1节点的分簇控制
分簇的网络结构：
随着无线传感器网络自组网规模的扩大，节点链路处理开销不断加大，网络对事件的响应速度变慢，可以通过传感器网络的节点分簇控制机制来解决这些问题。
分簇是指将传感器网络中一定区域内的节点组成称为簇（cluster）的控制单元，每个簇成员（clustermember）都把自己感知的数据传输给簇头（clusterhead）。
簇头是一个分布式处理中心，即无线传感器网络中的一个汇聚节点（sinknode）。
簇头作为小规模范围内的节点控制者，它负责收集和协调簇内节点监测到的数据，再传输给基站（base-station）。
5.2.2簇内数据融合
数据融合的概念始于20世纪70年代初期，在80年代得到了长足发展。
近几年来，数据融合技术已经引起世界范围内的普遍关注，且在一些重大研究项目上取得了突破性进展，不少数据融合技术的研究成果和实用系统已在1991年的海湾战争中得到实战验证，取得了理想效果。
多传感器数据融合的工作原理就像人脑综合处理信息一样，充分利用多个传感器资源，通过对多传感器及其观测信息的合理支配和使用，把多传感器在空间或时间上冗余或互补信息依据某种准则来进行组合，从而获得被测对象的一致性解释或描述。
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6.2.3分布式数据存储与处理
图灵奖获得者JimGray指出，随着计算机处理能力的提高、网络技术的不断进步和存储容量的飞速发展，数据处理、存储、传输越来越廉价，数据和数据组织才是真正最有价值的东西。
数据的存储和处理经历了由集中式向分布式发展的历程。
1.集中式数据处理
集中式计算机网络是一个大型的中央计算系统，其终端是客户机。
数据全部存储在中央系统内，由数据库管理系统进行管理，而且所有的处理都由该大型计算系统来完成，终端只是用来输入和输出。
在这种计算模式里，终端自己不作任何数据处理，所有任务都在中央主机上进行处理。
2.分布式数据处理
个人计算机的性能不断提高及其使用的普及使得处理能力分布到网络上的所有计算机成为可能，分布式计算就是利用互联网上计算机CPU的闲置处理能力来合力解决大型计算问题的一种计算科学。
3.分布式数据存储
分布式数据存储与处理技术是将数据分散存储在多个终端节点上，采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储和处理数据的负荷，利用位置服务器定位存储信息。
这种存储方式不但解决了传统集中式存储系统中单存储服务器的性能瓶颈问题，而且提高了系统的可靠性、可用性和扩展性。
5.3数据挖掘与云计算
在物联网的应用中，感知的数据从大量终端收集到后台数据库，由于环境
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