物联网技术与应用

物联网是一个基于互联网、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。

感知识别层

识别技术

RFID (Radio Frequency Identification) 技术是一种利用射频信号进行非接触式识别的技术。它通过射频信号的空间耦合（交变磁场或电磁场）实现信息传递，并根据传递的信息达到自动识别目标对象的目的。

系统构成

RFID 系统主要由以下三个组件构成：

阅读器 (Reader): 也称为询问器 (Interrogator)，负责向标签发送射频信号，接收标签返回的信息，并进行处理。
天线 (Antenna): 用于在标签和阅读器之间传递射频信号。
标签 (Tag): 也称为射频标签或电子标签，附着在物体上，存储目标对象的唯一标识信息。

优缺点

优点：

无接触识别: 无需物理接触即可读取标签信息，方便快捷。
穿透性强: 可穿透非金属和非透明材质，读取被遮挡的标签。
可重复使用: 标签具有读写功能，数据可反复覆盖，可回收重复使用。
数据安全性: 数据可通过加密和校验等方式保证安全性。
体积小、形状多样: 可根据不同应用场景设计成各种形状和尺寸。
环境适应性强: 抗污性强，可在各种环境下使用。

缺点：

通信距离短: 相比于其他无线通信技术，RFID 的通信距离相对较短。
标签成本: 标签的成本相对较高，尤其是有源标签。
读写可靠性: 受环境影响较大，可能导致读取错误。
隐私和安全问题: 需要采取措施保护用户隐私和数据安全。

定位技术

1. 位置服务 (LBS):

定义: 利用移动设备和互联网技术，根据用户的位置信息提供各种服务。
应用: 地图导航、周边信息搜索、基于位置的社交网络、安全预警等。
重要性: 与生活息息相关，提供个性化、精准的服务。

2. 无线定位原理:

分类: 卫星定位（GPS、北斗）、无线网络定位（蜂窝网络、WiFi）。
卫星定位:
- 原理: 利用卫星发射信号，通过计算信号传播时间差确定位置。
- 特点: 精度高、全球覆盖，但室内信号差、启动时间长。
- 技术: GPS、A-GPS、D-GPS。
- 应用: 汽车导航、地球灾害监测等。
无线网络定位:
- 原理: 利用基站信号强度、传播时间等参数确定位置。
- 特点: 覆盖范围广、启动速度快，但精度相对较低。
- 技术: 基站定位、WiFi定位、蓝牙定位等。
- 应用: 紧急电话定位、室内定位等。

3. 室内定位技术:

必要性: 人的一生大部分时间在室内，需要精确的室内定位技术。
挑战: 室内环境复杂，多径效应明显，需要选用短波信号进行定位。
技术:
- 基于测距: RSSI、TOA/TDOA、AOA。
- 基于信号特征: RF指纹、环境指纹、视觉图像信息等。
- 众包技术: 利用智能手机等设备收集数据，建立指纹数据库。
- 视觉定位: 利用手机摄像头拍摄图像进行匹配定位。
- 激光雷达定位: 利用激光扫描绘制环境模型，进行精确测距。
应用案例: 超市、展会、工厂等。

4. 定位技术的新挑战:

网络/设备异构: 如何让不同的设备在不同的网络下准确定位。
环境多变: 如何适应不同环境下的定位需求。
大规模应用: 如何应对庞大的设备数量，并让定位技术为简单设备所用。
信息安全与隐私保护: 如何保证信息精度，又保护个人隐私。
可定位性问题: 如何判断网络中节点是否可定位，并改进网络部署。

5. 其他知识点:

误差来源: 卫星定位误差来源包括与卫星相关的误差、与传播途径相关的误差、与接收设备相关的误差。
差分技术: 利用差分技术可以消除部分误差，提高定位精度。
SLAM: 利用激光雷达、摄像头等传感器感知环境，构建环境模型并定位。包含五大组成部分：
- 输入：相机与传感器
- 前端：视觉里程计
- 后端：非线性优化
- 全局：回环检测
- 输出：建图结果
可定位性: 判断网络节点是否可定位，并改进网络部署。

感知技术

1. 传感网感知：

传感器：能感受被测物理量并转换为可用输出信号的装置。
传感网：集成多个传感器、微型处理器和无线通信芯片，可进行规模化感知。
无线传感节点：具有感知、计算和无线通信能力的微小节点。
传感网的应用：农业种植、环境监测、军事目标监测、火灾监控等。
软硬件平台：传感器、微型处理器、通信芯片、供能装置等。
节点操作系统：如 TinyOS，专为资源受限的传感节点设计。
支撑技术：时间同步、定位、数据融合、容错、能量管理、网络覆盖、安全机制等。
组网技术：自组织网络协议，如 CTP、Drip 等。
能量管理：休眠机制、数据融合、任务调度、数据缓存、自适应传输等。
时间同步机制：如 FTSP，保证节点协作和节能。
数据融合：多源信息处理技术，提高信息精度和完整性。
传感网发展前景：面临功耗、价格、体积等制约，需要低成本、微型化、低功耗、灵活扩展、鲁棒性等设计要求。
挑战：传感失谐、传输和感知不匹配、诊判失据、网络管理困难、模型失用等。

2. 非传感网感知：

概念：利用环境中已有的感知媒介，如声、光、射频信号等，实现对环境的感知。
特点：无传感器、无线、无接触。
基于接收信号强度 (RSS) 的感知：通过分析 RSS 变化，获得信号传播空间的特性，实现对环境感知。
基于信道冲激响应 (CIR) 的感知：通过分析 CIR 变化，获得信号传播空间的特性，实现对环境感知。
WiFi 感知技术：利用 WiFi 信号的传播特性，实现对位置、动作、身份等信息的感知。
WiFi 感知技术发展历程：从 RSS 到 CSI，感知粒度不断提高，应用范围不断拓展。
WiFi 感知技术挑战：感知维度、感知精度、场景适应、部署成本、隐私问题等。

3. 群智感知计算：

概念：利用大量普通用户作为感知单元，通过移动互联网协作完成大规模感知任务。
特点：参与者无需专业技能，感知任务复杂，感知数据量大。
感知任务的分发与收集利用：众包、SETI@home、reCAPTCHA 等。
案例分析：公交车到站时间预测等。
发展趋势：数据质量管理、多维数据融合、用户协同感知等。
挑战：数据质量、数据融合、用户协同感知等。

网络构建层

传统通信技术

移动互联网：

概念：移动互联网是指利用移动网络连接到互联网，进行数据传输和访问各种网络资源的服务。
组成：
- 终端设备：手机、平板电脑、笔记本电脑等。
- 移动网络： 2G、3G、4G、5G 等移动通信网络。
- 互联网：服务器、数据中心、网络设备等。
特点：
- 移动性：用户可以随时随地接入互联网。
- 便捷性：终端设备便携，操作简单。
- 普及性：移动网络覆盖范围广，用户数量庞大。
- 多样性：提供丰富的应用和服务，满足用户多样化的需求。

短距离无线接入技术：

概念：短距离无线接入技术是指利用无线电波在短距离范围内进行数据传输的技术。
组成：
- 终端设备：手机、平板电脑、笔记本电脑、传感器、RFID 标签等。
- 无线网络： WiFi、蓝牙、ZigBee 等。
特点：
- 近距离：传输距离一般在几十米到几百米之间。
- 低功耗：传输功率低，设备功耗小。
- 低成本：设备成本相对较低。
- 多样化：不同技术满足不同场景的需求。

新兴通信技术

1. 低功耗广域网 (LPWAN)

产生背景：物联网发展需要远距离、低功耗、低带宽的通信技术。
技术特点：远距离传输、低功耗、低速率、低成本。
典型应用：精准农业、智慧水表、植被监测等。
技术分类：
- 私有化组网技术： LoRa、Sigfox 等，工作在免费频段，用户可自行部署。
- 基于蜂窝的组网技术： NB-IoT、LTE-CAT 等，基于现有移动通信网络，由运营商主导。
LoRa：使用线性扩频 CSS 技术，实现远距离传输；支持三种工作模式 (A、B、C)，满足不同功耗和实时性需求。
NB-IoT：基于现有蜂窝网络，覆盖能力强，连接数量多，终端功耗低，成本低。
优势：
- 长距离传输： LoRa 技术可以实现数公里甚至数十公里的传输距离，覆盖范围广，适合大规模物联网部署。
- 低功耗：节点功耗低，工作时间长，适合电池供电或能量收集的应用场景。
- 低成本：硬件成本和部署成本较低，适合大规模部署。
- 多节点接入：支持大量节点同时接入网络，满足物联网大规模连接的需求。
- 安全性：支持多种安全机制，保障数据传输的安全性。
挑战：
- 高并发通信：随着节点数量的增加，网络容易出现拥塞，影响通信效率。
- 弱信号解码：环境干扰和信道衰落等因素会导致信号强度减弱，难以解码。
- 定位精度： LoRa 定位精度有限，难以满足高精度定位需求。
- 网络覆盖：在偏远地区或室内环境，网络覆盖可能存在死角。
- 标准化： LPWAN 技术标准众多，不同标准之间兼容性较差。

2. 毫米波通信

兴起原因： 2.4GHz 和 5GHz 频段资源紧张，60GHz 频段资源丰富且带宽充裕。
技术特点：传输速率高、方向性强、安全性高、通信距离短。
技术挑战：波束成形与波束对齐、空分多址、大规模 MIMO。
应用场景：家庭内部无线高清音视频传输、高速列车通信等。

3. 声音通信

编码方式：脉冲间隔编码 PIM、幅移键控编码 ASK、频移键控编码 FSK、基于扫频信号的声音通信。
BackDoor 技术：利用麦克风放大器的非线性效应，用更高频率的超声信号传输信息，减少对婴儿和宠物的干扰。

4. 可见光通信 (VLC)

原理：利用可见光频段传输数据，例如 LED 灯的闪烁或显示屏的亮度变化。
Li-Fi 技术：利用 LED 灯进行高速数据传输，克服 Wi-Fi 技术的局限性。
优点：丰富的频谱资源、低延时、低成本、安全性高、无电磁辐射、无电磁干扰。
缺点：易被遮挡、光源间断问题、频繁切换、环境干扰。
应用场景：家用、办公室、商场、飞机、水下通信、医院等环境。

5. 跨协议通信

概念：不同通信协议的设备之间实现直接的数据传输和信息交换。
技术挑战：信息屏障、媒介缺失、管理失衡。
技术分类：
- 数据包级别的跨协议通信：利用数据包特征实现信息传输。
- 物理层级别的跨协议通信：利用不同调制解调技术间的潜在兼容性实现信息传输。
未来展望：跨网络、跨频率、跨介质的通信传输。

信息处理层

第7、8章PPT无

以下来自交通专业第7章PPT

信息安全与隐私保护

2. 网络信息安全的一般性指标：

可靠性：系统能够在规定条件下完成规定功能的特性，包括抗毁性、生存性和有效性。
可用性：系统服务可以被授权实体访问并按需求使用的特性。
保密性：信息只能被授权用户使用而不被泄露的特性。
完整性：未经授权不能改变信息，即信息在存储或传输的过程中不被破坏或丢失。
不可抵赖性：信息交互过程中所有参与者都不能抵赖已完成的操作和承诺的特性。
可控性：对信息传播内容进行控制的特性。

3. RFID安全与隐私：

RFID安全隐患：窃听、中间人攻击、欺骗、重放、克隆、拒绝服务攻击、物理破解、篡改信息、RFID病毒等。
RFID隐私问题：隐私信息泄露、跟踪、效率和隐私保护的矛盾。
RFID安全与隐私保护机制：物理安全机制（灭活、法拉第网罩、主动干扰、阻止标签）、基于密码学的安全机制（哈希锁、哈希链、同步方法、树形协议）、新兴隐私保护认证方法（PUF、掩码）。

4. 位置信息与个人隐私：

位置隐私的定义：用户对自己位置信息的掌控能力。
保护位置隐私的重要性：人身安全、隐私泄露。
位置隐私面临的威胁：通信、服务商、攻击者。
保护位置隐私的手段：制度约束、隐私方针、身份匿名（K匿名）、数据混淆。

5. 保护隐私的手段：

制度约束：通过法律法规规范位置信息的使用。
隐私方针：为不同用户定制针对性的隐私保护策略。
身份匿名：隐藏位置信息中的“身份”。
数据混淆：保留身份，混淆位置信息中的其他部分。

6. 重点掌握：

网络信息安全的一般性指标。
主要的RFID安全隐患。
RFID安全保护机制，重点掌握基于密码学的安全机制。
位置信息的定义，举例说明保护位置信息的手段。

综合应用层

智能交通

1. 智能交通概述

定义和意义: 智能交通系统 (ITS) 利用先进的感知、通信、计算和控制技术，提高交通效率、安全性，并降低能源消耗和环境污染。
发展现状: 美国、欧洲和日本等发达国家在智能交通领域起步较早，已经发展出多种系统，如美国的TravTek、PATH，欧洲的Prometheus，日本的RACS、AMTICS等。
服务类型: 包括交通管理、公共交通管理、旅行者信息服务、车辆安全、商业车管理和紧急情况管理。
架构: 智能交通系统由车辆、道路及路旁设施、乘客和行人、服务中心等组成，通过多种通信方式实现互联互通。

2. 基于车联网的智能交通应用

车联网 (VANET): 利用无线通信技术将行驶的车辆连接成网络，是实现智能交通的基础。
感知技术: 包括车内传感器、道路和路旁传感器、视频监测识别、探测车辆和设备等，用于获取交通信息。
无线通信: 包括车辆与路旁设施 (V2R)、车辆和基础设施 (V2I)、车辆之间 (V2V) 和车辆内部通信，实现信息交换和连接。
计算决策: 利用传感器信号、交通数据等信息进行实时处理和决策，为驾驶者提供辅助或控制车辆。
定位技术: 利用GPS、TOA、AOA等技术实现车辆定位，为导航和交通管理提供基础。

3. 智能交通的发展与展望

机遇: 智能交通可以提高交通效率、安全性，并促进经济发展。
挑战: 包括技术挑战（如感知、通信、计算决策等）、应用挑战（如驾驶人员的安全和隐私问题、标准化问题、决策公平性问题等）和伦理法律问题。
发展趋势: 自动驾驶、车路协同、动态通行管理等技术将推动智能交通发展。

4. 本章小结

重点掌握: 智能交通的定义、意义、架构、关键技术、应用和发展趋势。
思考问题: 智能交通面临的挑战和解决方案，以及未来发展方向。总结: 智能交通是物联网应用中极具潜力的领域，未来将改变我们的出行方式和城市交通格局。

智能建筑

定义和愿景: 智能建筑利用物联网技术，将建筑、设备、服务和管理进行优化组合，为人们提供安全、高效、便捷、节能、环保和健康的建筑环境。
架构: 与智能交通类似，也包括感知层、网络层和应用层。
关键技术:
- 识别技术: RFID、指纹、虹膜等用于身份识别和设备管理。
- 传感器: 温湿度传感器、光照传感器、空气质量传感器等用于环境监测和设备控制。
- 通信技术: 短距离通信、互联网、移动通信等用于数据传输和设备互联。
- 室内定位技术: 用于人员导航、设备跟踪管理和车位管理。
应用:
- 建筑系统智能化: 采暖空调系统、给排水系统、照明系统、电梯系统等实现自动化控制和管理。
- 办公智能化: 信息发布、工作流程自动化、文档设备管理、移动办公等。
- 通信智能化: 提供语音、数据、图像的高效传输。
- 安防和逃生智能化: 门禁控制、视频监控、入侵报警、停车场管理、求救求助、环境报警等。
- 能耗监测和节能控制: 监测能耗情况，制定节能策略。
- 智能综合管理: 对各个子系统进行综合监测、分析和决策。
发展趋势和挑战: 智能建筑行业发展迅速，但仍面临技术挑战和应用挑战，例如数据安全、隐私保护、标准制定、人才缺乏等。

智慧供应链

1. 智慧供应链概述

供应链定义：以客户需求为导向，以提高质量和效率为目标，以整合资源为手段，实现产品设计、采购、生产、销售、服务等全过程高效协同的组织形态。
供应链历史发展：从早期单一企业、产业或国家，发展到跨国界的、结构更复杂的全球供应链。
智慧供应链特点：
- 协同化：实现客户、供应商和信息系统之间的连接，形成更全面的供应链体系，实现大规模协作。
- 智能化：利用物联网技术实现精准高效的数据采集、设备监控和故障排查，以及智能化库存管理和消费需求定位。
- 可追溯：通过物联网技术和区块链技术，实现对货品全生命周期的跟踪和追溯，保证数据真实性和可信性。

2. 智慧供应链中的物联网技术 文档列举了智慧供应链中常用的物联网技术，并分别介绍了其在生产加工、仓储管理、物流运输和销售管理环节中的应用：

生产加工环节：生产设备实时监控、多类终端智能互联、工人安全全面监控。
仓储管理环节： RFID自动信息检录、机器人定期管理排查。
物流运输环节：多种物流通信技术、传感器助力货品装捡、GPS/GIS定位与调度。
销售管理环节：终端设备个性化推荐服务、传感器实时监控商品、机器人货物补给与导航服务。

3. 智慧供应链应用 文档介绍了智慧供应链的两个主要应用：

新零售：利用物联网技术改造传统零售，例如智能购物车、智能货架、智能试衣镜等，提升购物体验和效率。
食品安全溯源：利用物联网技术和区块链技术，实现食品信息的全生命周期跟踪和追溯，保障食品安全。

4. 发展与展望 未来智慧供应链将面临更多挑战，需要利用物联网、区块链、大数据、人工智能等新技术，实现更高效、更智能、更安全的供应链管理。

智慧工业

1. 智慧工业的起源与发展：

工业革命发展历程：从机械化、电气化、信息化到网络化，每一次工业革命都带来了生产方式的巨大变革。
智慧工业的诞生： 21世纪初，信息技术与工业系统深度融合，催生了“第四次工业革命”，智慧工业应运而生。
智慧工业创新体系：包含技术性基础设施、网络化物理平台、软件定义数据平台、智能服务平台、智慧用户、智慧服务、智慧数据和智慧产品等要素。

2. 智慧工业的特点：

互联：全生产要素互联互通，涵盖全生产系统、全产业链和全生命周期。
“三网四层”结构：包括实体联网、数据联网和服务联网，以及智能感知层、网络互联层、数据分析层和开放服务层。
关键技术：网络连接技术、数据技术、平台集成技术和信息安全技术。

3. 智慧工业的应用案例：

5G+智慧工业：利用5G通信技术实现海量工业设备连接和低时延通信。
数字孪生：创建物理对象的虚拟模型，进行状态监测、仿真和预测。
西门子数字孪生系统—PlantSight：提供工厂资产视图、故障定位和部件资产管理等功能。
Pavatar：调相机无人值守监测和诊断系统，提高电网电压水平和供电质量。
VGIS：油田智慧运营平台，利用地理信息技术进行协同工作和智能决策。

4. 智慧工业的发展与展望：

产业规模庞大：涵盖制造、工艺管理、能源、交通等多个行业领域。
发展趋势：生产全要素之间更广泛的互联互通。
未来展望：推动社会进入数字化经济时代，实现万物互联。

5. 重点掌握内容：

智慧工业的诞生历程和深层含义。
智慧工业互联的特点（1个趋势、3个维度）。
典型的智慧工业案例，如5G+智慧工业等。

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