物联网网络架构及数据分析

1、物联网网络架构与数据分析报告人： 罗忠岚 目录 1. 1. 引言 2. 物联网网络架构 3. 物联网的数据分析 4. 物联网的智能应用物联网（物联网（Internet of TingsInternet of Tings）是指将无处不在的末端设备和设施，包括具）是指将无处不在的末端设备和设施，包括具有有“内内在智能在智能”的传感器、移动终端、工业系统、楼控系统、家庭智能设施、的传感器、移动终端、工业系统、楼控系统、家庭智能设施、视视频频监监控系统等和控系统等和“外在使能外在使能”（EnabledEnabled）的，如贴上）的，如贴上RFIDRFID的各种资产、携的各种资产、携带带无线无线终终端的

2、个人及车辆等等端的个人及车辆等等“智能化物件或动物智能化物件或动物”或或“智能尘埃智能尘埃”（MoteMote），），通过各种通过各种无无线和线和/ /或有限的长距离和或有限的长距离和/ /或短距离通信网络实现互联互通（或短距离通信网络实现互联互通（M2MM2M），应用，应用大大集成以及基于云计算的集成以及基于云计算的SaaSSaaS运营等模式，在内网（运营等模式，在内网（IntranetIntranet）、专网）、专网( (ExtranExtranetet）、和）、和/ /或互联网（或互联网（InternetInternet）环境下，采用适当的信息安全保）环境下，采用适当的信息安全保障障机制

3、，机制，提提供安全可控乃至个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调供安全可控乃至个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调度度指挥、指挥、预预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、在线升级、统计报表、案管理、远程控制、安全防范、远程维保、在线升级、统计报表、决决策支持策支持、领导桌面等管理和服务功能，实现对领导桌面等管理和服务功能，实现对“万物万物”（everythingeverything）“高高效效、节能、安、节能、安全全、环保、环保”的的“管、控、营管、控、营”一体化一体化TaaSTaaS服务。服务。物联网的定义物联网的产生及发展 最初在1995年比尔盖茨未来之路一书中提出。 19

4、99年,MIT AutoID中心的Ashton教授首次提出“物联网”的概念。 2005年欧洲EPoSS发布了“ITU欧洲互联网报告2005：物联网”，此后，该组织于2008年5月发布了“2020年欧洲物联网规划”，2009年9月该组织又发布了物联网发展路线图。 美国则分别进行无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)与RFID的相关研究。日本和韩国也分别提出了U-Japan和U-Korea。 中国物联网的发展 20062006年发布了年发布了“RFID RFID 技术政策白皮书技术政策白皮书”, ,并并将将物联网应用列入物联网应用列入“国家中长期科学技术发展规国

5、家中长期科学技术发展规划（划（2006-20202006-2020年）年）”和和“2050“2050年国家产业路线年国家产业路线图图”。 20092009年，随着年，随着IBMIBM提出提出“智慧地球智慧地球”的概念，的概念，我我国诞生了国诞生了“感知中国感知中国”的物联网发展理念。的物联网发展理念。 20112011年，我国物联网产业市场规模达到年，我国物联网产业市场规模达到25002500亿亿元。元。 20122012年年1010月月2525日，第三届中国国际物联网在无日，第三届中国国际物联网在无锡召开。大会发布了锡召开。大会发布了2011-20122011-2012年中国物联网年中国物联

6、网发展年度报告。报告指出，截止至发展年度报告。报告指出，截止至20122012年年6 6月，月，三大运营商已在全国三大运营商已在全国320320多个城市和当地政府合多个城市和当地政府合作建设智慧城市。并预计到作建设智慧城市。并预计到20152015年，全球物联年，全球物联网整体市场规模将接近网整体市场规模将接近35003500亿美元，年增长率亿美元，年增长率为为25%25%。物联网发展过程图、物联网的网络架构长距离无线通信网四大支撑网络长距离有线通信网短距离有线通信网短距离无线通信网四大支撑网四大支撑网络络物联网的特点分析 1.物联网与传感网的区别 2.物联网与RFID的区别 3.物联网与泛在

7、网的区别 4.物联网的技术特点物联网典型组网技术1.基于重叠方法的物联网组网技术2.基于网关的物联网组网技术1.基于重叠方法的物联网组网技术通过不同的方式将通过不同的方式将IPIP和和WSNWSN的协议栈进行融合，从的协议栈进行融合，从而在互联网的协助下实现多个而在互联网的协助下实现多个WSNWSN的互联互通。的互联互通。案例一：某节点为执行器，需要为该节点分配案例一：某节点为执行器，需要为该节点分配IPIP地址，从而实现该节点的远程控制；地址，从而实现该节点的远程控制；案例二：在分簇传感网路由协议中，簇头供电及案例二：在分簇传感网路由协议中，簇头供电及处理能力相对较强，对于这些簇头，往往在处

8、理能力相对较强，对于这些簇头，往往在WSNWSN协议栈的基础上新增一个协议栈的基础上新增一个IPIP重叠层；重叠层；两种基本的表现形式 1. 1. 在在WSNWSN协议栈的基础上新增一个协议栈的基础上新增一个IPIP重叠层。重叠层。 该方法通常使用该方法通常使用直接扩散直接扩散（Directed Directed DiffusionDiffusion，DDDD）或）或ACQUIREACQUIRE（A Directed-A Directed-query approachquery approach）等途径来建立一个）等途径来建立一个IPIP重叠层。重叠层。其中，其中，DDDD是一种以数据为中心的

9、通信方法，适是一种以数据为中心的通信方法，适合业务量较大的情况。而合业务量较大的情况。而ACQUIREACQUIRE较适合单次但较适合单次但复杂的数据传输。复杂的数据传输。 2. 2. 在在IPIP协议栈之上完成协议栈之上完成WSNWSN的数据传输。的数据传输。 WSNWSN数据报文到达互联网以后，将被重新打包成数据报文到达互联网以后，将被重新打包成TCP/IPTCP/IP数据报文，再投递到指定的数据报文，再投递到指定的IPIP节点。节点。 互联网上的互联网上的虚拟节点虚拟节点和和重叠网关重叠网关是该方案的重是该方案的重要组成部分。其中虚拟节点在要组成部分。其中虚拟节点在TCP/IPTCP/I

10、P之上实现之上实现WSNWSN协议，并相互组网，形成一个处于互联网之协议，并相互组网，形成一个处于互联网之上的虚拟的网络。而重叠网关同时具备上的虚拟的网络。而重叠网关同时具备TCP/IPTCP/IP和和WSNWSN协议栈，通过简单设置即可完成数据格式协议栈，通过简单设置即可完成数据格式的转换。的转换。 2.基于网关的物联网组网技术以基于以基于DTN网关的组网技术为例：网关的组网技术为例：三大优势 1. DTN1. DTN网关利用自身缓存机制能很好的网关利用自身缓存机制能很好的处理物联网中数据的离线状态问题处理物联网中数据的离线状态问题 2. 2. 该方法能很好地支持异构网络的连接该方法能很好地

11、支持异构网络的连接 3. DTN3. DTN网关结构实现成本低，可以在很网关结构实现成本低，可以在很大程度上保持两端网络原有的协议栈结大程度上保持两端网络原有的协议栈结构构物联网典型网络分层结构.信息的收集和简单处理，由传感器等数据采集设备及相应网络组成。主要完成各类设备的互联网接入重点强调各类接入方式。主要完成信息的远距离传输等功能 三部分功能：1. 对下认知，自适应传输；2.实现语义互操作和信息共享；3.对上提供统一接口与虚拟化支撑。主要完成服务发现和服务呈现物联网参考架构.家庭网关同时支持IP和ID协议，还具备异构网络接入功能。物联网的数据分析 1. 1. 数据分析的重要性数据分析的重要

12、性 2. 2. 数据的特点数据的特点 3. 3. 数据分析与处理的方法数据分析与处理的方法 4. 4. 数据处理技术数据处理技术1. 1. 数据分析的重要性数据分析的重要性 数据分析和处理是物联网核心技术中最重要的一环。大规模、实时的数据涌入到系统之内，如何对这些繁杂、海量的数据进行实时有效的传输处理并得到分析结果，进而通过反馈使客户能够对物体进行智能管理和控制，将是整个物联网技术的关键。物联网数据的特点 (1) (1) . . 数据的异构性数据的异构性 (2) (2) . . 数据的不确定性数据的不确定性 (3) (3) . . 数据的海量性数据的海量性 (4) (4) . . 数据的实时性

13、数据的实时性 (5) . (5) . 数据的语义丰富性数据的语义丰富性 数据分析与处理的方法 1. 基于遗传算法的数据分析 2. 数据降维分析 3. 基于量子神经网络算法的数据分析 4. 智能数据分析基于遗传算法的数据分析 遗传算法（遗传算法（genetic algorithmgenetic algorithm，GAGA）是模拟自）是模拟自然界生物进化过程的计算模型。然界生物进化过程的计算模型。使用该算法能使用该算法能够以很够以很大概率得到全局最优解集或局部最优解大概率得到全局最优解集或局部最优解集。集。 算法步骤如下算法步骤如下： 读入系统数据读入系统数据识别目标系统故障区域识别目标系统故障

14、区域识别故障区域中所包含的元件、保护及断识别故障区域中所包含的元件、保护及断路器（形成优化模型的目标函数）路器（形成优化模型的目标函数）得出最得出最优解。优解。 算法不足：在诊断所依据的信息发生畸变，出算法不足：在诊断所依据的信息发生畸变，出现复杂的故障模式的时候，不能保证诊断结果现复杂的故障模式的时候，不能保证诊断结果的可靠性。的可靠性。数据降维分析 在很多情况下，首先将数据的维数降到一个合理的大小，同时尽可能多的保留原始的信息，然后再将降维处理后的数据送入信息处理系统，可以很好对海量数据进行有效处理。 降维算法主要分为线性降维算法和非线性降维算法。降维的实质就是寻找投影变换：从高维空间到低

15、维空间变换。现在有一种最小量嵌入算法，在保持局部等距和角度不变的约束条件下，能很好的揭示数据内在的流形结构。基于量子神经网络算法的数据分析.开始数据采集数据提取形成决策表属性约解分析结果粗糙集量子神经网络数据分析神经网络训练结束智能数据分析 当前智能信息处理的研究主要集中在动态贝叶斯网络、扩展的卡尔曼滤波、证据理论和粗集理论。 以动态贝叶斯网络为例： 贝叶斯网络：能很好的处理各事件之间的概率关系，通过条件概率来建立各隐藏变量之间的关系。 动态贝叶斯网络：在原有贝叶斯网络的基础上新增时间轴，因此，前一时刻发生概率会直接影响下一时刻事件发生概率，根据应用准确生成贝叶斯网络以及根据不断丰富的训练集实

16、现网络的自学习。是贝叶斯高效工作的关键。物联网数据处理技术 1. IPV6 2. 中间件技术 3. 云计算 4. 超级计算机 5. 系统架构IPV6 目前，目前，互联网使用的是互联网使用的是 IPV4 IPV4 地址寻址方式，地址寻址方式，还无法满足物联网的海量数据要求。物联网采还无法满足物联网的海量数据要求。物联网采用用 RFID RFID 射频识别技术，在物联网相连的系统射频识别技术，在物联网相连的系统中，若想对某一件特定的物体进行寻址，必须中，若想对某一件特定的物体进行寻址，必须得到其特有的标志码，如得到其特有的标志码，如 ID ID 标志类型等。由标志类型等。由于事物的繁杂以及数目的难

17、以估量，使得于事物的繁杂以及数目的难以估量，使得 IPV6 IPV6 的应用将是实现这一构思的条件之一的应用将是实现这一构思的条件之一中间件技术（Middleware） 物联网的中间件技术作为一种数据处理平台被物联网的中间件技术作为一种数据处理平台被大家所熟知。因为物联网数据的多态与异构性，大家所熟知。因为物联网数据的多态与异构性，导致对数据处理与分析非常困难。而中间件技导致对数据处理与分析非常困难。而中间件技术则是解决物联网数据多态与异构性的关键技术则是解决物联网数据多态与异构性的关键技术之一。当前主要的中间件术之一。当前主要的中间件 技技 术有术有CoBrACoBrA、GaiaGaia、C

18、ontext ToolkitContext Toolkit、CAMUS CAMUS 、CAMidOCAMidO、 OSGI OSGI 。云计算 物联网的应用广泛，物联网的应用广泛，数据量大。数据量大。因此，因此，需要云计算来配合处理。如果使用传统需要云计算来配合处理。如果使用传统的模式来处理这些庞大的数据，根本无的模式来处理这些庞大的数据，根本无从谈起。从谈起。云计算提供的数据服务能够有云计算提供的数据服务能够有效地解决物联网海量数据的基本特性，效地解决物联网海量数据的基本特性，通过云存储和服务技术实现海量数据的通过云存储和服务技术实现海量数据的采集以及之后处理和管理。实现云技术采集以及之后处

19、理和管理。实现云技术与物联网的融合将是提高解决物联网海与物联网的融合将是提高解决物联网海量数据的关键。量数据的关键。超级计算机 就物联网的发展而言，其核心必定是就物联网的发展而言，其核心必定是计算计算，通，通过计算得到各种有用的信息。物联网正是由传过计算得到各种有用的信息。物联网正是由传感器、网络和计算能力组成的基于互联网的感器、网络和计算能力组成的基于互联网的 N N 种应用。由于物联网的数据极其庞大，只有超种应用。由于物联网的数据极其庞大，只有超级计算机才能胜任对数据的分析与处理，也只级计算机才能胜任对数据的分析与处理，也只有超级计算机和云计算有效融合，才能将有超级计算机和云计算有效融合，才能将“物物联网联网”整合起来。超级计算机的成就也是物联整合起来。超级计算机的成就也是物联网发展的重要标志之一。网发展的重要标志之一。系统架构 在物联网的应用过程中，首先要进行数据的采在物联网的应用过程中，首先要进行数据的采集，继而要对数据进行传输。采集和传输只有集，继而要对数据进行传输。采集和传输只有正确进行，才能保障系统对数据的有效加工和正确进行，