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物联网的关键技术与待解决问题

2013-8-16 15:53| 编辑:电工学习网| 查看: 24290| 评论: 0

1.感知层技术
   
数据采集是物联网实现“物物相联,人物互动”的基础。采集设备一般采用嵌入式系统,为了获得各种客观世界的物理量,如温度、湿度、光照度等等,传感器技术也是数据采集技术中的重要一支。因此,物联网的数据采集技术包括传感器技术、嵌入式系统技术、采集设备
以及核心芯片。
    ECP提供了一套较完善的产品电子代码编码方法,实现对物理对象的惟一标识。RFID作为一种射频自动识别技术,通过物品标签与阅读器之间的配合,可以基于计算机互联网实现物品的自动识别和信息的互联与共享,为物联网中物品的身份标识提供技术支持。ECP标签中存储着数据格式规范的信息即对物品静态信息的描述,通过RFID阅读器将物品的属性信息自动采集到系统中,实现对物品的自动识别并按照一定的要求完成数据格式转换通过无线数据通信网络传递到数据处理中心,便于后续的管理和使用。
    智能信号处理将对采集设备获得的各种原始数据进行必要的处理,以获得与目标事物相关的信息。首先获得各种物理量的量测值,即原始信号。之后通过信号提取技术筛选有用信号,通过调理提高信号的信噪比;高信噪比的信号通过各类信号变换,在映射空间上可以进行信号的特征提取。借助于信号分析技术,如特征对比、分类技术,可以将各种特征信号对应到某一类的物理事件。在物联网的信号处理技术中,以多物理量检测、信号提取、信号调理、信号变换、信号分析为核心关键技术。
2.网络层技术
   
为了实现物联网的普适性,终端感知网络需要具有多样性,而这种多样性是通过通用物体通信协议来保证的。由于终端感知节点并不是固定组网,为了完成不同的感知任务,实现各种目标,节点组网技术必不可少。终端感知设备之间的通信不能采用传统设备的通信协议,因此需要自适应优化网络协议。同时终端设备的低处理能力、低功耗等特性,决定了必须采用轻量级和高能效的协议。
    智能家居系统的终端网络通信的数据传输量小,无需太大的传输速度,但是要求信息交换实时性强,延时段,同时还要求网络的容量大,以满足家庭中的各种家电设备。ZigBee的技术特点决定了其能很好地满足智能家居网络的上述需求,特别是具备自组织、自愈能力,这样的无线通信技术是智能家居系统理想的通信方式。
    物联网以终端感知网络为触角,以运行在大型服务器上的程序为大脑,实现对客观世界的有效感知以及有利控制。其中连接终端感知网络与服务器的桥梁便是各类网络接入技术,包括GSM、TD-SCDMA等蜂窝网络,WLAN、WPAN等专用无线网络,Internet等各种网络。物联网的网络接入是通过网关来完成的。
    物联网是在现有计算机互联网的基础上,利用RFID技术实现对物品的电子标识,然后再利用无线通信等技术接入互联网,构造一个覆盖世界上万事万物的网络,并实现网络中物品与物品或人与物品之间的“交流”。因此,因特网技术是物联网的技术基础,或者说,物联网是因特网技术在应用范围上的一个由人及物的拓展,因特网主要解决物联网中传感器节点感知信息的传输与共享问题。
    物联网的最终发展形态一定具有“泛在网络”的特点,方便人们随时、随地与目标对象进行通信,因此,无线通信技术的应用是必不可少的一种通信技术手段。事实上,目前物联网所涉及的RFID或传感器网络等核心技术中都融合了无线通信技术,也只有无线通信技术的应用,才能将物联网的构想变为现实,同时达到其低成本和易于实现的目标。
3.应用层技术
   
物联网以终端感知网络为触角,深入物理世界的每一个角落,获得客观世界的各种测量数据。同时物联网战略最终是为人服务的,它将获得的各种物理量进行综合、分析,并根据自身智能合理优化人类的生产生活活动。
    物联网的支撑设备包括高性能计算平台、海量存储以及管理系统及数据库等。通过这些设施,能够支撑物联网海量信息的处理、存储、管理等工作。
    物联网的应用需要智能化信息处理技术的支撑,主要需要针对大量的数据通过深层次的数据挖掘,并结合特定行业的知识和前期科学成果,建立针对各种应用的专家系统、预测模型、内容和人机交互服务。专家系统利用业已成熟的某领域专家知识库,从终端获得数据,比对专家知识,从而解决某类特定的专业问题。预测模型和内容服务等基于物联网提供的对物理世界精确、全面的信息,可以对物理世界的规律(如洪水、地震、蓝藻)进行更加深入的认识和掌握,以做出准确的预测预警,以及应急联动管理。人机交互与服务也体现了物联网“为人类服务”的宗旨。人机交互提供了人与物理世界的互动接口。物联网能够为人类提供的各种便利也体现在服务之中。
    数据智能处理是实现以数据为中心的物联网的核心技术。包括数据汇聚、存储、查询、分析、挖掘、理解以及基于感知数据决策和行为的理论和技术。数据汇聚包括实时、非实时物联网业务数据汇总后存放到数据库中,方便后续数据挖掘、专家分析、决策支持和智能处理。
4.数据安全与运营管理
   
由于物联网终端感知网络的私有特性,因此安全也是一个必须面对的问题。物联网中的传感节点通常需要部署在无人值守、不可控制的环境中,除了受到一般无线网络所面临的信息泄露、信息篡改、重放攻击、拒绝服务等多种威胁外,还面临传感节点容易被攻击者获取,通过物理手段获取存储在节点中的所有信息,从而侵入网络、控制网络的威胁。涉及到安全的主要有程序内容、运行使用、信息传输等方面。
    从安全技术角度来看,相关技术包括以确保使用者身份安全为核心的认证技术,确保安全传输的密钥建立及分发机制,以及确保数据自身安全的数据加密、数据安全协议等数据安全技术。因此在物联网安全领域,数据安全协议、密钥建立及分发机制、数据加密算法设计以及认证技术是关键部分。
    由于终端感知网络的节点众多,因此必须引入节点管理对多个节点进行操作。其中包括以使终端感知网络寿命最大化为目标的能量管理,以确保覆盖性及连通性为目标的拓扑管理,以保证网络服务质量为目标的QoS管理及移动控制,以实现异地管理为目标的远程管理技术,同时包括存储配置参数的数据库管理等。
    作为物联网应用不可或缺的组成部分,数据库负责存储由WSN或RFID收集到的感知数据,所用到的数据库管理系统可选择大型分布式数据库管理系统。管理系统能够将已存储的数据进行可视化显示、数据管理(包括数据的添加、修改、删除和查询操作)以及进一步分析和处理(生成决策和数据挖掘等)。
5. 物联网标准问题
   
物联网是一个新颖的概念,所涉及的技术和包罗的对象十分丰富。虽然,当前世界上有相当数量的国家和技术力量正在积极地从事着物联网方面的研究工作,但物联网本身还存在着待解决的缺乏完整的标准体系问题,如国内物联网存在的主要问题就包括“关键技术有待突破、研发力量比较分散、体系架构尚未建立、标准不统一”等。只有标准化问题解决好了,便捷而高效的互联互通才有可能实现。
物联网应用的开展需要解决以下技术及问题:
    (1)物体属性标识:属性包括静态和动态的属性,静态属性可以直接存储在标签中,动态属性需要由传感器实时探测;
    (2)物体属性识别:需要识别设备实现对物体属性的读取,并将信息转换为适合网络传输的数据格式;
    (3)物体信息的传输与处理:将物体的信息通过网络传输到信息处理中心(处理中心可能是分布式的,如家里的电脑或者手机,也可能是集中式的,如中国移动的IDC),由处理中心完成物体通信的相关计算。

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