物联网智能家居系统概述和相关技术

    物联网的发展和形成方方面面涉及了很多相关的技术。随着物联网的逐渐成熟,物联网的分层体系也趋于统一,现阶段普遍接受一种三层结构的物联网,即由下至上依次为:感知层、网络层、应用层。

 

图1-1 物联网体系结构图

所以,物联网的相关技术也就大致分为3个方面。分别是感知层、网络层、应用层相关的技术。

感知层是物联网的最下层,也是物联网信息来源的基础。负责物理信息的感知、收集和处理,是物理世界到信息世界的过度、桥梁。感知层主要由传感器设备、RFID、摄像头等影像音频采集设备、M2M终端、无线传感器网络(WSN)、无线网状网(WMN)等设备技术组成,来实现对物理信息的采集处理。

 网络层是物联网的中间层,起着信息传递的纽带作用。主要通过现有的电信网、电视广播网、互联网、移动通信网、无线局域网、无

线自组织网等技术,来将感知层的信息封装汇总,然后进行路由转发,传递给上层,为应用层提供服务。

 应用层是物联网的最上层,它主要是将数据进行汇总处理,然后联系各个方面提供多个人机接口,实现人机交互,使得物联网服务于人。应用层的两个核心分别是:数据和应用。数据即对数据的管理和处理,应用就要求联系各个行业将数据与各行业应用相结合。应用层的主要技术就有:分布式协同计算、云计算、集群智能等。

1.1 物联网感知层相关技术

 感知层应用技术很多很杂,但其中最重要的包括几个:RFID、传感器及无线传感器网、M2M(Merchine to Merchine)。

1.1.1  RFID

 RFID即Radio Freqcency Identification,射频识别技术,是一种通信技术。可以通过电磁波传递信息近距离识别并完成读写功能的一种技术,且无需建立实际的物理连接。RFID通常使用微波频段,1-100GHz,适用于短距离识别通信。具有扫描速度快、非接触性识别、体积小、可重复使用、穿透型强、容量大、安全性好等优点,但同时具有传输速率慢、易消磁等缺点。因此主要应用于图书馆、门禁、公交等场所。

 它的主要原理是将信号调制成无线电频率的电磁场,把数据从物品标签商传出去,从而自动识别跟踪物品。部分物品上的RFID标签在被识别器读取时不需要外部供电,他可以从识别器发出的电磁场中获取能量,来实现信息传递。另一部分物品的RFID标签自带电源,主动发射电磁信号。标签内会储存电子信息,附近数米内都可以识别。

 RFID主要由三部分组成,应答器、阅读器及应用软件系统。应答器主要是天线和耦合元件组成,主要充作识别标签,每个标签都有唯一的电子编码,用以区分其他标签。阅读器也是由天线、耦合元件及芯片组成,用来读取物品上的标签。应用软件系统是将每个标签的信息维护起来,控制整个系统的运行,为用户提供支持。

 在智能家居系统中,RFID通常被用在门禁,家庭医疗监控,智能流媒体等方面。

1.1.2  传感器和无线传感器网(WSN)

 传感器是物联网整个系统接触物理世界各个模拟量的最直接工具。

 传感器其实就是一种监测装置,能够感知被测量的模拟信息,并通过一些手段将这些模拟信息按照一定规律转化成可以进一步处理的电信号或其他可处理的形式,然后传感器后端的模块在通过模数转换,将物理信息进一步升级为数字信息,方便后续的处理。

传感器有以下这些特点:微型化、智能化、多功能化、数字化、系统化。传感器从功能上分类大概包括:力敏元器件、光敏元器件、热敏元器件、磁敏元器件、气敏元器件、声敏元器件等,从各个维度去衡量监测这个物理世界的各种信息,并实现科学准确的转换、存储、传输、显示等。

一个传感器模块主要由4部分组成,包括:敏感元件、转换原件、转换电路、辅助电源。工作流程大致是由敏感元件去探测物理量,然后将物理量的变换传递给转换原件,转换原件通常将这种变化以一定的方式在其输出端产生电势差或电流变化。之后,再将这种微弱的电信号输入进转换电路,在辅助电源的帮助下进行放大滤波等处理,最终输出一个可用的电信号或其他形式的信号。

 

图1-2 传感器工作流程图

 无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)是一种分布式传感网络,它的末端是直接探测物理的传感器。WSN中的每个传感器节点都通过无线方式通信,因此位置可以随意改变,很方便形成一个多跳自组织网。

WSN主要有三种功能:数据采集、传输和处理,与通信技术和计算机技术共同构成信息技术的三大支柱。无线传感器网的组成主要由大量的传感器或静或动得以多跳方式形成一个自组织网,因此可以克服传统传感器探测的局限性。在地震、温度、湿度、光线、电磁、压力等领域都可以布网,并且不受地形、地貌、场所等限制。

从结构上来看,无线传感器网由三类节点组成,包括:传感器节点、汇聚节点、管理节点。传感器节点采集到的监测数据传输时,通过其他传感器节点逐跳传输,最终路由到汇聚节点,再有汇聚节点通过互联网或其他方式传输到管理节点。通常,传感器节点的处理数据能力、存储能力较弱,所以主要是负责数据的采集和传递,也负责对其他节点数据的转发。汇聚节点相当于交换机和路由器,对众多传感器节点传递来的数据进行汇总封装进行路由转发,连接如其他制式的网络,也负责不同网络协议的适配。管理节点是WSN的最高层,可以动态管理整个网络,可以访问网络中的所有资源。

所以,无线传感器网便具有了如下一些特点:大规模性、自组织性、动态性、可靠性、可靠性、以数据为中心性、集成化性、协作执行性。

1.2  物联网网络层相关技术

       网络层负责信息的汇聚、转发。主要应用的现有技术包括:无线近场通信、基于IPV4的现有互联网、海量地址池的IPV6互联网等。

1.2.1  无线近场通信

      短距离无线网络的发展和应用很大程度的促进了物联网的发展。无线网克服了物理位置的限制,让各种物品都可以很方便的连接入互联网。

       WIFI是一种允许电子设备接入到无线局域网的技术,通常使用2,4GHz5GHz两个频段进行通讯。WIFI联盟从属于IEEE802.11协议族,在整个无线局域网定义了9种服务,5种分配系统的任务:联接、结束联接、分配、集成、再联接;4种站点的任务:鉴权、结束鉴权、隐私、MAC数据传输。

        WIFI的主要优点体现在,具有越来越的的带宽,在非MIMO的情况下,802.11n已经最大支持600Mbps的带宽,可以适用于各种生活场景。射频信号更强,通过一些差错校验码技术的更新,使得WIFI信号更加稳定,传播距离和质量越来越好。同时WIFI的功耗也在不断的下降,提高了各设备的使用寿命。随着加密算法的改进,WIFI的安全性也得到了提升,WPA2-PSK算法使得现有计算机硬件水平无法暴力破译密码。

1.2.2  互联网技术

       IPV4TCP/IP协议族中的一个重要协议。它支撑着现有的互联网的正常运行。互联网是全世界覆盖最广、规模最大的网络。物联网的信息要想快速便捷的传递,离不开这个强大的载体。其中IPV4基础的互联网提供着很强的支持。从数据帧到IP地址,都离不开这个协议的身影。它让信息可以在互联网亿万节点中准确快速地传输。但同时在物联网出现后,IPV4也出现了很多局限性,最明显的就是物联网中所有家居产品都要连接入网,IP地址面临着严重短缺的问题。

        应运而生,IPV6遍产生了。它从地址结构上有32位升级到128位,极大地丰富了地址池。夸张的比喻,IPV6足以给地球上每一颗沙子分配一个独有的IP地址。所以,也省却了IPV4中常用的私有地址段,端口转换之类得技术。

1.3  应用层相关技术

 应用层是物联网的顶层,主要功能是处理,实现方式是云计算。应用层通常情况是以数据为资源,以应用为目的,实现其的主要作用。

1.3.1  云计算

 云计算是应用层最关键的技术,也是应用最广泛的技术。云计算其实一种分布式的计算机技术。简单来看,云计算的思想就是拆分思想,将一个庞大负责的任务程序逐步分解,产生许多小的子程序。通过网络有服务器分配任务给众多子计算机,完成计算后,将结果传会给用户,从而达到一种以量补质的目的,拼合出一种“超级计算机”,从而在很短的时间内完成一个很庞大的工作量。

 云计算具有以下一些特点:

 由于云计算是分布式系统,所以数据安全可以得到保证。集群技术使得数据会在多地备份,即使遇到大的自然灾害,也不会轻易丢失数据。

 使得数据处理对于用户端的要求更低,用户端不需要具有很强大的处理能力,只需要传输数据到服务器就可以。

  可以最大程度的实现数据结果的共享,同样的问题任务可以减小计算冗余,节约计算资源,提高效率。

  最后,由于诸多的优点,云计算也为我们使用网络提供了诸多可能和便利。

云计算按类型可分为三类:软件即服务SaaS,平台即服务PaaS和基础设施即服务IaaS

 云计算对当下的软件开发有着很大影响,它使得软件开发的模式环境都发生了变化。它并不是彻底推翻传统的工程理论,但开发环境、开发工具都逐步平移到了云平台,开发平台将为敏捷开发、项目组内协同、异地开发等带来便利。

1.3.2  智能信息处理技术

 数据融合,数据经过数据级融合,特征级融合、决策级融合等层次的融合。

 数据挖掘,从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取潜在的事先未知的有用的数据。处理成人所能理解的信息和知识。

 数据存储,在物联网产生后,互联网信息两剧增,所以在高强度的计算背景下对数据提出了在线可持续获取性。所以就催生了网络化存储和大型数据中心。

查看全文

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.dgrt.cn/a/237508.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系一条长河网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章:

物联网智能家居系统概述和相关技术

物联网的发展和形成方方面面涉及了很多相关的技术。随着物联网的逐渐成熟,物联网的分层体系也趋于统一,现阶段普遍接受一种三层结构的物联网,即由下至上依次为:感知层、网络层、应用层。 图1-1 物联网体系结构图
所以&#xff0c……

Linux中的ko怎么玩?

1、ko是什么?
在Linux里面有很多的后缀。
.ko 是kernel object 的缩写,是Linux 2.6内核使用的动态连接文件,在Linux系统启动时加载内核模块。
.o 是相当于windows中的.obj文件
注意:.ko与.o的区别在于,.ko是linux 2.……

java毕业设计大学生第二课堂Mybatis+系统+数据库+调试部署

java毕业设计大学生第二课堂Mybatis系统数据库调试部署 java毕业设计大学生第二课堂Mybatis系统数据库调试部署本源码技术栈:
项目架构:B/S架构
开发语言:Java语言
开发软件:idea eclipse
前端技术:Layui、HTML、C……

CleanMyMac磁盘空间内存瘦身清理软件使用教程

许多用着Mac系统电脑的朋友们总是卸载不干净电脑垃圾软件,想要把垃圾软件卸载干净,可以尝试使用苹果电脑清理软件CleanMyMac。
经典的电脑深度清理软件——CleanMyMac。由于苹果电脑硬盘售价高昂,且不可以自行安装内存,很多苹果用……

ArrayList与LinkedList性能分析

ArrayList与LinkList性能分析
一. 面试题 作为程序员来说,这道面试题基本上都逃不过面试官的提问,而我们给出的答案基本上都是千篇一律,,看到这个面试题的时候我们也请扪心自问一下,我们该如何去回答,我们……

随想录一刷Day59——单调栈

文章目录Day59_单调栈3. 下一个更大元素 II4. 接雨水Day59_单调栈
3. 下一个更大元素 II
503. 下一个更大元素 II 思路: 方法一: 将数组复制一份拼接在尾部,然后对整个新数组利用单调栈求结果,最后将结果resize成原数组的大小 c……

【PID优化】基于正余弦算法 (SCA)优化PID实现微型机器人系统位置控制附simulink模型和matlab代码

​✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 智能优化算法……

计算机毕业设计ssm+vue+elementUI基于html的戒烟网站

项目介绍
大量研究证据表明,戒烟可降低或消除吸烟导致的健康危害。任何人在任何年龄戒烟均可获益,且戒烟越早、持续时间越长,健康获益就越大。随着时代发展人们对健康也越来越重视,更多的人参与到了戒烟的行列中来,本……

5G无线技术基础自学系列 | 物理下行控制信道

素材来源:《5G无线网络优化实践》
一边学习一边整理内容,并与大家分享,侵权即删,谢谢支持!
附上汇总贴:5G无线技术基础自学系列 | 汇总_COCOgsta的博客-CSDN博客 2.4.1 PDCCH位置定义
在LTE中&#xff0……

DolphinDB Kafka 插件介绍

1. DolphinDB Kafka 插件介绍
DolphinDB Kafka 插件支持把 DolphinDB 中生产的数据推送到 Kafka,也支持从 Kafka 订阅数据,并在 DolphinDB 中消费。用户可以在 DolphinDB 中实例化 Producer 对象,把 DolphinDB 中的数据同步到 Kafka 中指定的……

客快物流大数据项目(一百一十二):初识Spring Cloud

文章目录
初识Spring Cloud
一、Spring Cloud简介
二、SpringCloud 基础架构图…

C和C++中的struct有什么区别

区别一: C语言中: Struct是用户自定义数据类型(UDT)。 C语言中: Struct是抽象数据类型(ADT),支持成员函数的定义。
区别二:
C中的struct是没有权限设置的&#xff0c……

docker的数据卷详解

数据卷 数据卷是宿主机中的一个目录或文件,当容器目录和数据卷目录绑定后,对方修改会立即同步
一个数据卷可以同时被多个容器同时挂载,一个容器也可以被挂载多个数据卷
数据卷作用:容器数据持久化 /外部机器和容器间接通信 /容器……

13、Qt生成dll-QLibrary方式使用

Qt创建dll,使用QLibrary类方式调用dll
一、创建项目
1、新建项目->其他项目->Empty qmake Project->Choose 2、输入项目名,选择项目位置,下一步 3、选择MinGW,下一步 4、完成 5、.pro中添加TEMPLATE subdirs&#xff……

基于mapreduce 的 minHash 矩阵压缩

Minhash作用: 对大矩阵进行降维处理,在进行计算俩个用户之间的相似度。
比如: 俩个用户手机下载的APP的相似度,在一个矩阵中会有很多很多的用户要比较没俩个用户之间的相似度是一个很大的计算任务 如果首先对这个矩阵降维处理&am……

关于hashmap使用迭代器的问题

keySet获得的只是key值的集合,valueSet获得的是value集合,entryset获得的是键值对的集合。 package com.test2.test;import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;public class mapiterator……

Hadoop入口FileSystem HDFS操作 本地文件合并到HDFS和HDFS文件合并

Hadoop 文件API的起点是FileSystem类。这是一个与文件系统交互的抽象类。存在不同的具体实现子类来处理HDFS和本地文件系统。
HDFS接口的FileSystem对象:
Configuration conf new Configuration();
FileSystem hdfs FileSystem.get(conf); HDFS直接操作&#x……

combiner partitioner

combine是在map端进行的,是在patition之后 partitioner也是在map端进行的 combine 适用在每个map端进行简单的合并,同样也是继承Reduce类。…

toString.indexOf(:)和subsTring

package com.test2.test;public class subStirngTest {public static void main(String[] args) {String sb"abcdefgh";String sc"abcd:efgh";int splitIndexsc.indexOf(":");//找到标识符的位置System.out.println(splitIndex);sb.substring(1)……

Aprior 算法

Apriori 算法:(hadoop中实现) 第一步:统计项的频度 (用一个MR统计出来) 假设是一个矩阵 U1 app1 , app3
U2 app1 , app2 , app3
U3 app2 , app3 把矩阵看成一行行的向量
U1<app……

Published by

风君子

独自遨游何稽首 揭天掀地慰生平

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注