智能物联网技术与应用- 课件 第1、2章 智能物联网概述、物联网感知技术

第一章

智能物联网概述01智能物联网的概念本章内容04智能物联网产业02智能物联网的核心技术05智能物联网的发展趋势03智能物联网的应用IOTAIOT智能物联网的概念1.1物联网是指借助各种信息传感器装备、互联网技术、定位技术、射频识别技术等，实现对物品进行智能操控和管理的互连互通的网络。物联网广泛应用于智能家居、智能交通、智能医疗等领域，为人们的生活和工作带来极大便利。物联网定义三层物联网模型三层物联网模型自下而上划分为感知层、网络层和应用层。网络层提供接入和传输网络，确保数据的高效传输，是物联网的神经中枢。应用层实现数据呈现与客户交互，为用户提供智能化服务，是物联网与用户的接口。感知层负责信息采集和信号处理，是物联网的基础，相当于人的感官，收集环境数据。感知层网络层应用层010203四层物联网模型三层物联网模型VS四层物联网模型比三层物联网模型多了平台层，可以认为四层物联网模型中的平台层和应用层就是三层物联网模型中的应用层。平台层功能实现了对底层终端设备的“管、控、营”一体化，为上层提供应用开发和统一接口。组成部分包括CMP、DMP、AEP和BAP四个部分，分别负责连接管理、设备管理、应用使能和业务分析。作用为物联网应用开发提供支持，提升产业整体价值，是物联网的重要组成部分。物联网模型各层讲解平台层各平台组成关系智能物联网是人工智能与物联网的协同应用，通过传感器实时信息采集，在终端、边缘或云中进行数据智能分析，形成智能化生态体系。（摘自《2020年中国智能物联网（AIoT）白皮书》）智能物联网定义智能物联网内涵融合共生AI赋能IoTIoT支撑AI人工智能帮助物联网智能化处理数据、提升决策指挥、改善交互体验、开发高层次应用。物联网提供海量传感器数据、拓展AI研究场景，推动人工智能落地应用。AI赋予物联网“大脑”，IoT给予AI“沃土”智能物联网特点智能感知大数据分析自动化控制智能交互多传感器\识别\定位技术，如智能家居环境监测云计算/数据挖掘，如智能交通拥堵预测自主协同控制，如智能工厂生产线调整人机交互技术，如智能音箱语音控制智能物联网的核心技术1.2国家传感器网络标准工作组给出的物联网定义：在物理世界的实体中部署具有一定感知能力、计算能力的各种信息传感设备，通过网络设施实现信息获取、传输和处理，从而实现广域或大范围的人与人、人与物、物与物之间信息交换需求的互连。传感器：物理量、化学量、生物量→数字信号执行器：响应从传输层转发来的数字信号，将数字信号→模拟信号物联网感知和识别技术识别技术是以计算机技术和通信技术为基础的一门综合性科学技术，是数据编码、数据标识、数据采集、数据管理、数据传输的标准化手段。包括条码识别技术、RFID技术、语音识别技术、生物特征识别技术、图像识别技术、光学字符识别（OCR）技术、磁识别技术等。物联网感知和识别技术要素：标识和识读人工智能技术人工智能核心技术虚拟现实人机交互生物特征识别计算机视觉自然语言处理知识图谱机器学习定义：计算机科学分支，算法模拟人类智能。边缘计算指在靠近物体或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用等核心能力的开放平台。关键需求：敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护。边缘计算技术智能边缘计算是一种新兴的计算模式，旨在解决云计算无法满足数据实时处理、隐私保护和网络带宽等方面需求的问题。数字孪生技术数字模型层AI分析层数据整合层传感器层物理实体传感技术AI/机器学习实时数据处理设计阶段-模拟优化维护阶段-故障预警运行阶段-状态监测03制造阶段-虚拟调试020104贯穿产品全生命周期情景感知是指计算机或智能系统具有识别和理解用户、环境和任务等上下文信息的能力，以此来提供更智能、更自适应、更人性化的服务和体验。情景感知技术（SA）应用场景协同技术（CollaborativeTechnology）是指通过计算机、网络和软件工具，支持多终端、多系统或跨群体间高效协作与资源共享的技术。协同技术资源共享任务分配90%信息处理智能物联网的概念1.3智能物联网定义与核心特征智能物联网定义智能物联网是物联网的升级，将物联网与人工智能、大数据、云计算等前沿技术融合，实现更高效、更智能化、更自动化的生产和服务。连接海量设备智能物联网能够连接大量的智能化设备，如传感器、机器人等，实现海量设备的互连互通，为智能化生产和服务提供基础。数据处理与分析通过云计算和大数据技术，智能物联网可以对海量设备数据进行实时处理和分析，从而提高数据利用效率，为决策提供支持。安全保障智能物联网采用加密和身份认证等安全机制，确保设备和数据的安全与可靠，为智能化应用提供保障。智能工业定义与内涵01智能工业定义智能工业，又称工业4.0，是利用新一代信息技术将传统工业制造与数字化技术相结合的现代化工业模式。02管理智能化智能工业实现管理智能化，通过信息技术提升管理效率和决策科学性。03产品智能化智能工业推动产品智能化，使产品具备更高的附加值和用户体验。智能工业定义与内涵智能工业定义与内涵装备智能化智能工业实现装备智能化，提升生产设备的自动化和智能化水平。生产智能化智能工业实现生产智能化，提高生产效率和产品质量。智能工业关键技术列表泛在感知网络技术泛在感知网络技术实现设备的全面感知，为智能工业提供数据基础。泛在制造信息处理技术泛在制造信息处理技术提升信息处理效率，支持智能决策。虚拟现实技术虚拟现实技术为智能工业提供沉浸式设计和培训体验。人机交互技术人机交互技术提升人机协同效率，优化生产流程。智能农业定义与地位智能农业定义智能农业是以物联网技术为支撑的现代农业形态，属于农业信息化范畴。重要性智能农业通过融合人工智能与物联网技术，为农业生产带来革命性变革，提升生产效率和资源利用效率。智能农业四大应用要点01环境监测通过传感器实时监测土壤湿度、温度等环境参数，结合人工智能算法分析作物生长状况。02病虫害识别利用无人机或卫星遥感技术收集农田图像，结合图像识别技术精准识别病虫害早期迹象。03精准管理根据作物需求和土壤条件，制定精准施肥和灌溉计划，实现水肥精确管理。04自动化作业推动农业机器人和无人驾驶农机发展，完成播种、除草、收割等作业任务，提高生产效率。智能交通定义与升级路径智能交通定义智能交通是一种新的城市交通体系，集成多种信息技术，提升交通效率和安全性。传统交通问题传统交通体系已无法满足社会发展需求，交通拥堵和事故频发成为突出问题。智能化升级智能物联网通过融合人工智能与物联网技术，实现交通系统的智能化升级，提升运行效率。智能交通三大落地场景01交通信号优化交通管理系统实时监测道路交通状况，自动调整信号灯配时，提高道路通行能力。02异常行为识别智能摄像头和传感器实时监测交通状况，结合人工智能算法自动识别异常行为并发出预警。03公共交通优化公共交通系统实时监测车辆位置和乘客数量，自动调整发车间隔和行驶路线，提升服务品质。智能电网定义与挑战来源智能电网定义智能电网是以特高压电网为骨干，各级电网协调发展的坚强电网。传统电网挑战电力负荷快速增长和间歇性供电接入比例高，使传统电网安全稳定运行面临巨大挑战。技术融合智能物联网技术将先进通信、信息和控制技术应用于电网，解决源侧、网侧和负荷侧的问题。智能电网四大应用方向实时监测连接智能电网中的各种传感器，实时监测电网运行状态，确保安全稳定运行。智能调度利用智能物联网技术实现能源的智能调度和优化，预测能源需求趋势并优化储能设备充放电计划。故障预测运用机器学习算法分析电网历史数据，预测潜在设备故障并提前采取预防措施。自动化运维实现设备的自动化运维，结合人工智能算法深度分析设备运行数据，发现潜在性能问题。智能环保定义与转型目标01智能环保定义智能环保是将智能物联网技术与传统环保产业相融合的环保形式，通过数字化和智能化手段优化环保过程。02转型目标智能环保有助于建设全面的环境保护治理体系，加快环保信息化进程，实现从“数字环保”向“智能环保”的转变。03提升效率智能物联网技术的应用能够提高环保效率和降低环保成本，同时提升环境监测、预警和响应的能力。智能环保四大落地场景空气质量监测通过空气质量监测站实时采集污染物数据，结合人工智能算法分析数据趋势，预测空气质量变化并发布预警。排污监测应用于企业排污口的在线监测，实时采集排污数据并与环保标准对比分析，发现超标排放即发出预警。能源管理应用于能源生产和消费的全过程管理，实时监测能源使用情况，优化能源分配和调度，提高利用效率。垃圾分类回收通过智能垃圾桶和回收站实现垃圾的自动分类和回收，结合人工智能算法提高分类准确率，促进资源循环利用。智能医疗定义与核心目标智能医疗定义智能医疗是一种利用物联网、云计算、大数据、移动互联网等技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间互动的医疗模式。核心目标其核心是通过信息化手段提升医疗服务的质量和效率，满足人们日益增长的健康需求。智能医疗四大应用要点设备维护预测通过连接医疗设备上的传感器，实时监测设备运行状态，利用人工智能算法预测设备维护需求。生理指标监测通过可穿戴设备实时监测患者生理指标，一旦发现异常即向患者和医生发出预警。智能分诊应用于医院的智能分诊系统，通过语音识别和自然语言处理技术为患者提供分诊建议。药品追溯与管理对药品的生产、流通、使用等环节进行全程追溯，确保药品质量和安全，同时实现药品库存的智能化管理。智能安防定义与发展方向智能安防定义智能安防是把智能物联网及其产品与安防产品结合，使安防产品智能化，起到智能安全防护的作用。发展方向随着人们对安防需求的增加，智能安防将向高度人性化、多种服务集成的方向发展。智能安防两大核心功能实时监控与异常检测智能摄像头实时捕捉视频画面，通过内置人工智能算法对视频内容进行智能分析，自动识别异常行为并发出警报。安全威胁预警系统能够检测到潜在的安全威胁，如可疑人员的异常行为、非法入侵等，并及时发出预警信息。智能家居定义与标准现状智能家居定义智能家居是一个包含通信网络、连接主要电器和服务，并允许它们被远程控制、监控或访问的住宅。标准现状目前我国智能家居尚缺乏一套通用标准和接口协议，实现智能家居还需大量研究工作。智能家居三大典型应用远程控制用户可以通过手机App等远程控制工具，随时随地查看和控制家中的智能设备。安全监控智能家居中的摄像头可以实时监控家庭环境，并通过人工智能算法识别异常行为。智能温控智能温控系统根据室内外温度和用户习惯自动调节空调等设备的工作状态。智能物流定义与目标智能物流定义智能物流是利用智能物联网技术，实现物流过程的自动化运作和高效率优化管理。目标智能物流的目标是实现信息的同步和共享，确保信息的准确和及时。运作模式智能物流强调物流过程数据智慧化、网络协同化和决策智慧化。智能物流三大落地场景库存管理智能货架与库存管理，通过传感器实时监测货物存储状态和数量变化。自动化搬运与分拣利用无人搬运车和自动化分拣系统，实现货物的自动化搬运和分拣。智能调度与路径规划对运输资源进行智能调度和路径规划，降低空载率和运输成本。水下物联网定义与适用范围01水下物联网定义水下物联网通过水下传感器、通信和控制技术，将水下设备、机器人、感知设备等互相连接。02适用范围水下物联网可应用于海洋、湖泊、河流等水域环境，以及海底油气勘探、水下管线巡检、水下生态监测等领域。03功能水下物联网可实时监测水下环境，有效保护海洋生态环境，提高水下勘探、工程建设、水产养殖等行业的效率和安全性。水下物联网三大技术支撑水质监测通过水下传感器实时监测水质参数，分析水质变化趋势，及时发现水质污染问题。通信技术引入水声通信、光通信等新技术，实现水下设备之间的可靠通信。智能机器人为水下机器人提供智能支持，使其能够自主完成水下作业任务，结合人工智能算法实现自主避障和路径规划。天空地海一体化物联网定义与组成定义天空地海一体化物联网由具备通信、导航、气象等多种功能的卫星网络、深空网络、空间飞行器以及地面有线和无线网络设施组成。组成卫星网络承担大量数据的获取、传输和分发工作。作用该物联网实现天空、地面和海洋等不同网络之间的互连互通和互操作。天空地海一体化三大应用方向01数据采集利用卫星网络实现对偏远地区、海洋、高山等难以覆盖区域的数据采集和传输。02跨域协同实现跨域协同，将天空、地面、海洋的数据进行融合分析，为决策提供更全面准确的信息支持。03应急响应在自然灾害、海洋事故等紧急情况下，快速响应，提供实时数据和智能决策支持。智能物联网产业1.4智能物联网产业链八环节产业链构成智能物联网产业链由感知层、网络层、平台层、应用层四层模型构成，涵盖芯片、传感器、无线模组等八大环节，形成完整复杂系统。产业与链条关系智能物联网产业与产业链相辅相成，产业发展需产业链支持保障，链条优化推动产业创新。产业链重要性智能物联网产业链是实现智能物联网功能的关键，各环节紧密协作，确保智能物联网系统的高效运行。智能物联网产业链智能物联网产业链是实现智能物联网功能的关键，各环节紧密协作，确保智能物联网系统的高效运行。芯片：智能物联网的“大脑”芯片定义低功耗、高可靠的半导体芯片是智能物联网的关键部件，既是传感器、无线模组的功能核心，也是终端设备的“大脑”。芯片供应商国际芯片巨头包括ARM、英特尔、高通等，国内主要供应商有华为海思、展讯、北京君正等。传感器：塑造“五官”01传感器定义传感器是检测装置，用于采集身份标识、压力、温度、湿度等信息并转换为特定信号，是智能物联网的“五官”。02传感器分类传感器分为物理类、化学类、生物类三大类，涵盖多种信息采集功能。03传感器市场传感器行业由美、日、德公司主导，国内代表企业有汉威电子、歌尔股份等。无线模组：连网与定位关键无线模组分类无线模组分为通信模组和定位模组，涵盖多种通信技术。通信技术局域网技术有WiFi、蓝牙、ZigBee等，广域网技术有2G/3G/4G/5G、NB-IoT等。无线模组供应商国外主导厂商有Telit、SierraWireless等，国内成熟供应商有华为、中兴等。模组作用无线模组是实现智能物联网设备联网和定位的关键部件，支持多种通信协议。网络运营：掌控通道网络运营定义网络运营是智能物联网产业链中最成熟的环节，涉及通信设备、网络、SIM卡制造等。网络运营核心智能物联网可复用现有电信运营商网络，三大运营商及SIM卡制造商是核心力量。平台服务：完善管理平台服务定义物联网平台是设备汇聚、应用服务、数据分析的重要环节，提供向下管理和向上服务的功能。平台分类平台分为设备管理平台、连接管理平台和应用开发平台三种类型。平台服务商国内平台服务商包括三大运营商、BATJ互联网厂商及细分领域平台商。系统及软件：打造“动脉”系统及软件定义系统及软件包括操作系统和应用软件，是智能物联网设备运行的基础。系统及软件供应商主要供应商包括谷歌、微软、苹果等IT厂商，应用开发集中在特定领域。物联网智能终端：智能硬件智能终端定义智能硬件是集传感器件和通信功能于一体的设备，可接入智能物联网并提供服务。智能终端分类分为2B类（如表计、监控）和2C类（如消费电子、智能家居）。智能终端供应商2B类代表有三川智慧等，2C类代表有苹果、三星等。系统集成及应用服务：落地实施者系统集成定义系统集成是将多种产品技术整合为完整解决方案的过程，分为设备系统集成和应用系统集成。系统集成作用系统集成商帮助客户解决设备、协议、平台等问题，确保智能物联网应用落地。四大区域集聚格局形成区域分布特点我国智能物联网产业已初步形成环渤海、长三角、珠三角、中西部四大区域集聚格局。区域独立性各产业集聚区相互独立、各有特色，推动智能物联网产业的区域协调发展。我国各地区智能物联网产业优势地区发展重点江苏、上海、北京、四川、重庆、广东芯片制造上海、北京、广东、福建、湖北传感器设备制造北京、广东、福建、湖北标签成品制造江苏、北京、广东、福建读写器制造北京、江苏、广东、四川、浙江系统集成北京、上海、广东、江苏、山东网络运营北京、上海、广东、江苏、福建、重庆、湖北、山东应用示范环渤海：研发设计与系统集成高地环渤海地区特点环渤海地区是我国智能物联网产业重要的研发、设计、设备制造及系统集成基地。环渤海地区优势该地区技术研发实力强劲，感知节点产业化应用与普及程度高，网络传输方式多样。长三角：高端环节龙头集聚长三角地区特点长三角是我国智能物联网技术和应用的起源地，拥有先发优势。长三角地区定位产业定位于产业链高端，从软硬件核心产品与技术两环节入手。长三角地区成果形成全国智能物联网产业核心与龙头企业集聚中心。珠三角：整机制造+创新突破珠三角地区特点珠三角是我国电子整机重要生产基地，围绕设备制造、软件及系统集成、网络运营服务及应用示范，重点突破核心技术与创新。中西部：科研教育驱动完整产业链01中西部地区特点中西部发展迅速，重点省市结合自身优势布局智能物联网产业。02中西部地区优势依托科研教育与人力资源优势及较好产业基础，构建完整产业链和体系。03中西部地区目标重点培育智能物联网龙头企业，大力推广智能物联网应用示范工程。04中西部地区成果湖北、四川、陕西、重庆、云南等省市在智能物联网领域取得显著进展。智能物联网的发展趋势1.5智能物联网的战略价值定位战略价值智能物联网作为新一代信息通信技术的核心，对促进经济、社会转型和升级具有重大价值。它能够助力行业实现智能互连，推动智慧城市、智能交通、智能家居的快速建设，进而加速新兴市场的崛起。共享平台应用机制与信息体系共享平台核心共享平台以应用为核心，通过获取各领域的共享要素并按技术特点分类处理，形成完整的信息体系。它能满足各行业的应用需求，实现数据采集与提取，避免信息孤岛现象。平台功能共享平台支持行业用户协同计算，统一管理共享设备，融合软硬件共享功能，提供专业化信息服务，促进产业链稳定发展。软件开发应用与开源环境需求软件开发重要性信息化软件开发是技术发展的关键，需要突破原始硬件设施，提供开放的开发环境，以适应智能物联网技术的发展需求。开源软件应用智能物联网技术依赖开源软件，通过数字化处理收集的信息，实现信息的提取与传递，推动技术与应用的发展。硬件与网络支持实现智能物联网技术目标需性能齐全且低成本的硬件支持，以及突破时空限制的通信网络，提升网络质量、稳定性与安全性。安全威胁与多层面风险安全威胁智能物联网连接大量设备，为恶意软件提供分散入口，使廉价物理设备易被篡改。软件、集成中间件、API及机器对机器通信均引入新的复杂性与安全风险。信任与隐私保护难题01隐私问题突出遥感与监测用例提升对数据访问与所有权的敏感性，智能物联网隐私问题较传统网络更突出，信息多含用户隐私。02管理对象与层次倍增物、服务、网络融合使管理对象与层次倍增，现有安全架构易阻塞物间逻辑关系，亟需适合智能物联网的安全架构。03密码算法与硬件需求智能物联网需低成本、低时延、高能效密码算法及灵活硬件，保障隐私与安全成为传感器或设备必备条件。复杂性混乱与整合障碍复杂性体现智能物联网复杂性体现在设备技术海量且异构、跨领域行业众多、系统持续更新，缺乏统一标准导致难互操作、市场竞争激烈、资源共享受阻。数据整合与分析难题智能物联网需整合多源异构数据，数据结构复杂、安全隐私需求高，使数据整合与分析难度倍增。体系结构协议标准冲突体系结构挑战智能物联网涵盖广泛技术与隐形智能设备，通信随时空自发进行，服务移动分散，跨环境数据集成困难。单一参考体系局限单一参考体系无法适配所有应用，异构体系须共存且开放、灵活，以支持RFID等识别技术。多协议冲突多协议WiFi、蓝牙、ZigBee、Z-Wave、Thread性能功耗安全各异，互操作冲突，给用户带来不便。竞争性标准问题oneM2M、IoTivity、AllJoyn等竞争性标准增加不确定性，亟需共同协议确保互操作。智能物联网标准化面临的问题标准化四大难题分类平台竞争当前市场上存在多种不同的智能物联网平台，它们之间存在互相竞争和不兼容的问题，增加了开发和部署成本。连通性问题随着智能物联网设备的种类和数量不断增加，设备之间的连接方式和通信协议也在不断变化，互连互通、安全稳定待解。杀手级应用需求需针对控制事物、收集数据、分析数据三功能打造杀手级应用，推动统一平台商业模式。业务模型复杂智能家居、城市、制造等多元业务模型令标准制定更复杂，标准化工作需考虑不同行业的特殊需求。挑战催生的新商机

新商机智能物联网面临的挑战为技术公司、中间件与工具开发商、系统集成及应用服务商、设备制造商、跨平台集成商提供了新的商机。我国智能物联网短板核心技术差距我国智能物联网发展迅速，但核心技术与高端产品与国外仍有差距，高端综合集成服务能力不强。缺乏龙头企业我国智能物联网领域缺乏龙头企业，应用水平较低且规模化应用较少，影响产业发展。应用水平不足我国智能物联网应用水平较低，规模化应用较少，限制了产业的进一步发展。产业生态不完善我国智能物联网产业生态尚不完善，需要进一步加强产业链各环节的协同发展。政策标准平台商业模式政策法规我国需完善政策法规，为跨行业整合提供保障，确保智能物联网的健康发展。技术标准与平台建立统一技术标准与协调机制，确保物联网、AI、大数据、云计算深度融合，避免接口割裂与重复研发。云边协同与颗粒度细化云边协同未来智能物联网将利用云、大数据、个人/移动设备与社交网络，提供更接近“边缘”的颗粒度传感器，催生全新应用与用例，推动新商业模式与盈利机会。长尾延伸与新共享场景共享经济加速智能物联网将加速共享经济，使房屋、飞机、汽车、自行车之外的更小更廉价物品可被跟踪管理，实现共享。长尾理论延伸智能物联网本质是“长尾理论”延伸：设备粒度更细，支持创建以往经济上不可行的新用途、新应用、新服务与新商业模式。商业逻辑智能物联网通过降低边际成本激活长尾市场，为共享经济提供更广阔的发展空间。规模化协同智能化愿景未来趋势随着技术、标准化与应用经验成熟，智能物联网将呈现规模化、协同化、智能化趋势，扩大各行业应用规模，吸引更多企业参与。产业生态与社会贡献智能物联网将形成强大产业生态，在社会治理现代化、产业数字化转型与民生消费升级中发挥关键作用，为社会经济全面发展作出重要贡献。课后习题END1．什么是智能物联网？2．智能物联网的核心技术是什么？3．目前全球还没有对物联网概念统一定义，你如何理解物联网的内涵？4．简述四层物联网模型。5．简述智能物联网发展可能面临的挑战。6．简述你知道的智能物联网在生活中的应用。谢谢！THANKS!第二章

物联网感知技术01智能物联网的概念上章回顾04智能物联网产业02智能物联网的核心技术05智能物联网的发展趋势03智能物联网的应用IOTAIOT01物联网感知技术基本概念本章内容04定位技术02RFID技术03传感器网络技术物联网感知技术基本概念2.1感知技术利用传感器和多跳自组织传感器网络，依附于敏感机理、敏感材料、工艺设备和计测技术，对基础技术和综合技术要求非常高。感知和识别技术技术瓶颈传感技术AI/机器学习实时数据处理识别技术涵盖物体识别、位置识别和地理识别，物联网识别技术是以二维码、RFID标识为基础的，对象标识体系是物联网的一个重要技术点。RFID技术2.2RFID技术简介RFID是一种非接触式的自动识别技术，它通过无线射频方式进行非接触双向通信，自动识别目标对象、获取相关数据并获取相关数据。技术核心与原理：核心部件是标签。阅读器在几厘米到几米内发射无线电波，读取标签内存储的信息。核心优势：无需接触环境适应力强高效识别标识能力强（标签可存储96位EPC码，使每个物品拥有​​独一无二​​的标识。）RFID技术其他自动识别技术VS系统参数条码图像识别磁卡智能卡RFID信息载体纸或物质表面—磁条EEPROMEEPROM读写性能读读读/写读/写读/写读取方式CCD或激光束扫描机器识读电磁转换电擦写无线通信读取距离近很近接触接触远识别速度慢很慢慢慢很快环境适应性不好不好一般一般很好多标签同时识别不能不能不能不能能RFID技术发展历史第二次世界大战时期英国开发出战斗机的敌我识别系统（IFF），实现战斗机自动识别，成为早期的主动式RFID系统。20世纪40年代射频技术改进推动RFID发展。1948年哈利斯·托克曼发表关键论文，奠定RFID理论基础。20世纪50年代为早期RFID技术的探索阶段，主要处于实验室研究状态。20世纪60年代集成电路与微处理器推动理论发展，IFF系统广泛应用于空中交通管制。20世纪70年代RFID技术快速发展，出现首批实际应用。1975年被动式标签原型论文发表，标志技术突破。20世纪80年代进入商业应用阶段，专利数量增多，应用于动物识别、电子收费等领域。20世纪90年代计算机小型化促进RFID普及，标准化进程启动，产品逐步融入日常生活。至今标签类型丰富（有源/无源/半无源），成本降低，应用行业扩展。物联网兴起推动RFID成为关键技术之一。RFID技术工作原理RFID系统包括阅读器、天线和标签，其工作原理是阅读器通过天线发出交流连续波，标签收到信号后，从信号中获取直流电源和时钟，再通过自身天线发送标签内部存储信息，最后阅读器通过天线接收标签发送的信息。后向散射（Backscatter）RFID系统架构定义：阅读器是用于读取（或写入）标签信息的设备。构成：由传送器、接收器、微处理器、电源和时钟模块组成。工作流程：从后台计算机接收命令→ISO标准编码调制→通过天线发射→标签接收并响应→通过天线接收响应→解调解码→传给上位机做进一步处理。分类：按工作方式（全/半双工）、通信方式（阅读器/标签先发言）、应用方式（固定/便携/一体式）。工作频率：低频（30kHz～300kHz）、高频（3MHz～30MHz）和超高频（300MHz～3GHz）。RFID系统核心组件——阅读器、天线天线内置于阅读器，用于在标签和阅读器间传递射频信号。RFID系统通过天线来发射能量，进而形成电磁场，从而对标签进行识别。天线形成的电磁场的范围就是阅读器的可读区域。定义：一般附着在物体表面，用于标识目标。构成：由存储数据的RFID芯片、射频天线以及相关电路组成。核心标识​​：每个标签内有全球唯一的电子编码，也就是用户身份证明（UID），UID无法改造、无法伪造；标签内还有一个电子标签和一个身份标识。特征：RFID系统核心组件——标签（射频卡）非接触体积小多标签识别耐环境可重复使用安全可批量生产标签的分类​​被动式（无源）标签​​：无内置电源，由阅读器供电；成本低、体积小、寿命长，但读写距离短。​​主动式（有源）标签​​：有内置电池；读写距离远、存储大，但成本高、寿命有限，工作模式分为主动模式和唤醒模式。​​半自动式标签​​：电池仅供内部计算，通信能量来自阅读器。低频​​：读写距离<1m，数据量少，成本较高（如门禁、身份证）。​​高频​​：读写距离>1m，数据量大，成本较低（如校园卡）。​​超高频​​：读写距离>10m，速率高，但抗干扰差。按读写功能（只读/一次写入/可读写）按形状（信用卡形、圆形等）。010203是否内置电源工作频率范围其他分类ISO制定了ISO14443、ISO15693、ISO18000等系列标准，覆盖从低频125kHz到微波频段5.8GHz的全频段。这些标准不仅规定了通信数据帧格式，还着重对工作距离、频率、耦合方式等与天线物理特性相关的技术规格进行了规范，确保不同频段的RFID系统能够稳定运行。EPCglobal以96位EPC编码为核心，负责全球EPC号码的注册管理，推动了超高频RFID纸箱标签等产品的广泛应用，为全球供应链管理提供了高效的信息标识解决方案。RFID技术标准体系在相同的频率下，存在多种技术标准。这些标准采用不同的无线调制方式、基带编码格式、传输协议和传输距离，导致不同标准的标签和阅读器无法互通，带来了一定的挑战。RFID技术标准体系频率关键应用标准125kHz低价的无源射频标签，用于识别动物ISO1800-213.56MHz低价的无源射频标签，用于识别物体，如书籍、衣服等ISO14443400MHz用于汽车中控系统ISO18000-7868MHz、915MHz、922MHz有源和无源的射频标签，用于欧洲、美国、澳大利亚的物流Auto-IDClass0、Auto-IDClass1、ISO18000-62.45GHz（微波）是一个ISM频段频率，采用有源和无源的射频标签，用于温度传感器和卫星定位等ISO18000-45.8GHz（微波）用于长距离读取无源和有源射频标签，如车辆识别和高速公路收费ISO18000-5RFID技术应用智能制造领域：RFID无线作业管理、超高频RFID生产线管理、RFID工厂库存管理、海马RFID系统等3支付领域：数字化校园一卡通、城市一卡通应用等大多都属于RFID技术应用5物流领域：超市使用RFID物流跟踪和通信信息系统，使供应链的透明度大大提高，物品能在供应链的任何地方被实时追踪，同时消除以往各环节上的人工差错。基于RFID技术的物流配送中心信息系统可以通过安装在工厂、配送中心、仓库及商场货架上的阅读器自动记录物品从生产线到最终消费者的整个供应链上的流动。7零食领域：RFID新零售智能零售柜、二维码门禁无人超市、RFID智慧门店及仓库管理、电子标签拣货系统等2食品溯源领域：食品溯源系统4安保领域：应用RFID技术的门禁管理系统、电气控制系统、上下班管理系统等6交通领域：不停车高速公路自动收费系统1传感器网络技术2.3定义：传感器网络技术是一门多学科交叉的技术，涉及从自然信源​​获取信息​​并对信息进行​​处理、变换、识别​​的系列活动。核心价值：对物品的运动状态进行实时感知，通过传感器节点，构建具有信息收集、数据传输和数据处理功能的复杂网络，是实现跟踪、监控和决策支持等的基础。突出特点：传感器网络技术概述自组织微型化对外界具有感知能力感知信息智能化网络化地位：传感器是物联网的“神经末梢”，是信息获取的终端模块，传感器网络是物联网的核心，主要解决信息感知问题。面临的三个关键问题：种类繁多：物体千差万别，导致传感器种类繁多；编址的数量巨大：IPv4地址已经枯竭，而IPv6地址对传感器来说过于复杂；成本与功耗要求苛刻：传感器数量巨大。传感器的地位&不足传感器​​：​​基本单元​​，负责数据​​初步采集​​（硬件）。​​传感器网络​​：由传感器节点组成的​​系统​​，实现广泛的数据​​收集和处理​​（集合与平台）。​​传感器网络技术​​：支撑网络运行的​​技术集合​​（软件与协议）。关系辨析传感器传感器网络传感器网络技术集合共同工作以收集和传输数据技术保障传感器节点包括4个基本单元：传感单元（传感器和模数转换功能模块）处理单元（由嵌入式模块组成，包括CPU、存储单元、嵌入式操作系统等）通信单元（由无线通信模块组成）电源模块可以选择的其他功能单元包括执行器、定位系统、动力系统及发电装置等传感器节点传感器工作原理监测物理、化学等非电量参数，转换为电信号传感单元为各单元提供电能电源模块有线（Profibus、LonWorks、CAN）与无线通信通信单元实现决策信息的环境反馈控制执行器核心单元，运行程序处理感知数据处理单元4类存储器（RAM、ROM、EEPROM、Flash）存储单元传感器优点1低功耗仅需较少能力即可工作2微型化体积小、集成度高，便于设备集成3高可靠性结构简单，恶劣环境下稳定运行4多样性可检测温度、湿度、压力等多参数5通信能力支持无线远程数据传输6自适应集成微处理器，支持自校准诊断传感器三大技术瓶颈电池容量有限，更换成本高昂能耗分布：发送信号>接收>空闲>睡眠部署环境复杂，充电困难电池能量有限量消耗与距离关系：​​E=k×dⁿ​​(2<n<4)关键结论：​​距离增加

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能耗剧烈增加​​解决方案：采用多跳路由传输机制通信能力有限嵌入式微处理器，处理能力有限存储空间小，仅支持临时缓存数据处理限于基础操作（滤波、阈值判断）计算和存储能力有限定义：由大量微小传感器节点通过自组织构成的分布式智能化网络系统，能自主完成指定任务且实现“无处不在的计算”理念。技术融合：融合传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术、现代网络及无线通信技术等。体系结构：传感器节点

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汇聚节点

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互联网/卫星

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用户中心多跳中继传输方式。传感器网络概述无线传感器网络特点（1）分布式、自组织性由对等节点构成的网络，不存在中心控制；自我协调、自动组网，不依赖固定的基础设施；每个节点都具有路由功能。无线传感器网络特点（2）网络规模大、节点分布密度高部署大量的节点保证监测完整度；分布式采集提高精确度；大量冗余节点协同工作，以提高系统容错率和覆盖率，减少监测盲区。无线传感器网络特点（3）可扩展性新增节点自动融入网络无需外界条件即可扩展无线传感器网络特点计算存储资源有限（嵌入式微处理器）电池能量有限（纽扣电池供电）网络寿命受能量限制04资源有限性调挑战关注动态观测数据而非单个节点快速有效融合多节点数据提取有效信息给用户05以数据为中心无统一通信平台软硬件平台和协议差异大设计需贴近具体应用06相关实用性定位技术2.4情景感知技术（SA）位置信息对物联网应用至关重要。卫星定位（如GPS）在室外应用受限：能耗高、体积大、成本高、需基础设施。定位技术的重要性针对节点数量庞大的物联网，需采用底层感知网络，以低成本方式解决目标发现与定位难题。传感器节点定位技术是物联网应用的基础和关键技术。物联网的定位需求定位技术基础：术语锚节点（AnchorNode）：也称为信标节点，是可通过某种手段自主获取自身位置的节点。普通节点（NormalNode）：也称为未知节点或待定节点，是预先不知道自身位置，需要使用锚节点的位置信息并运用算法得到估计位置的节点。邻居节点（NeighborNode）：传感器节点通信半径以内的其他节点。定位技术基础：术语跳数（HopCount）：两节点间的跳段总数。跳段距离（HopDistance）：两节点之间的每一跳距离之和。连通度（Connectivity）：一个节点拥有的邻居节点数。基础设施（Infrastructure）：协助节点定位且已知自身位置的固定设备，如卫星基站、卫星定位系统等。定位技术基础：评价指标定位精度：定位技术首要的评价指标就是定位精度，其可分为绝对精度和相对精度。绝对精度是测量坐标与真实坐标的偏差，一般用长度计量单位表示；相对精度一般用误差值与节点无线覆盖范围的比例表示，定位误差越小则定位精度越高。规模：不同的定位系统或算法应用范围不同，其中包括楼房内部、房间内部等。同时，单次定位过程能够跟踪的目标数量也是一个重要的评价指标。定位技术基础：评价指标锚节点密度：锚节点定位依赖人工部署或使用卫星定位系统两种方式实现。锚节点密度影响定位精度和网络成本。节点密度：节点密度通常以网络的平均连通度来表示，节点密度增大不仅意味着网络部署费用的增加，还意味着节点间的通信冲突会带来有限带宽的阻塞问题。功耗：与传感器节点有限的电池能量直接相关。与功耗密切相关的定位所需的计算量、通信开销、存储开销、时间复杂度是一组关键指标。定位技术基础：评价指标容错性和自适应性：应对复杂真实环境的能力，能够通过自动调整或重构来纠正错误，对物联网感知网络进行故障管理，减小各种误差的影响。代价：包括时间、空间、资金成本。例如，时间代价包括一个系统的安装时间、配置时间、定位所需时间等；空间代价包括一个定位系统或算法所需的基础设施和网络节点的数量、硬件尺寸等；资金代价包括实现一种定位系统或算法的基础设施、节点设备所需的总费用。定位算法分类依据信息处理的方式分为集中式算法和分布式算法。集中式算法精度高，但通信量较大。分布式算法网络通信量，但节点资源有限。依据是否测量距离可分为基于测距的算法和无须测距的算法。基于测距的算法精度高，但对节点本身硬件要求高。当待定位节点无法与足够多的锚节点进行直接通信测距时，就需要考虑用无须测距的算法来估计节点之间的距离。依据节点连通度和拓扑分类分为单跳算法和多跳算法。单跳算法简便，但可测量范围过小；多跳算法可解决测量范围较大时节点之间无法直接通信的情况。基于测距的算法基于测距的算法通常分为两个步骤：先利用某种测量方法测量距离（或角度），接着利用测得的相关结果计算未知节点坐标。第一个步骤中有3种测量距离的主流方法：第一种基于时间的方法：第二种：第三种：基于信号到达时间（TOA）基于信号到达时间差（TDOA）基于信号到达角度（AOA）基于信号强度指示（RSSI）基于信号到达时间（TOA）​​原理​​：通过测量信号的传播时间来计算距离。分为​​单程测距​​（需严格时间同步）和​​双程测距​​（无需同步但受时钟误差影响）。​​特点​​：方法简单，在​​视距（LOS）传播​​条件下可获得较高精度（如ActiveBat系统精度达厘米级）。​​局限​​：在​​非视距（NLOS）​​环境下，测量误差会显著增大。基于信号到达时间差（TDOA）原理​​：利用不同类型信号（如超声波与电磁波）传播速度的差异，通过计算其到达时间差来测距。​​特点​​：在视距条件下能实现​​高精度定位​​（如Calamari系统平均误差0.78米）。​​改进​​：通过特殊结构（如多传感器阵列、金属圆锥）解决信号方向性问题，并可结合时间同步协议实现混合测距。基于信号到达角度（AOA）​​原理​​：AOA定位核心在于，接收节点利用​​天线阵列​​捕获来自发送节点的信号，通过分析信号到达的​​相位差​​，计算出信号的入射方向，从而形成一条从接收节点指向发送节点的​​方位线​​。主要优势：​​理论精度高显著局限性：​​硬件要求高​​（​​专用的天线阵列​​或​​有向天线）、​​应用扩展受限​​（高昂的成本和复杂的硬件）。基于信号到达时间（TOA）-Cricket室内定位系统

基于接收信号强度指示的方法（RSSI）​​原理​​：在已知发射节点信号功率的前提下，接收节点测量到达信号的功率强度，计算出信号在传播路径上的损耗，然后根据特定的无线电信号传播模型，将功率损耗转化为相应的距离估值。优势：​​低成本与易实现性，由于现代无线传感节点（如Wi-Fi、蓝牙、ZigBee模块）本身都具备测量接收信号强度的能力，因此无需增加任何额外的专用硬件即可实现测距功能。局限性：​​精度易受环境影响​​，无线电信号传播会遭遇​​衰减、绕射等多种因素的影响，从而影响定位精度。定位计算法-三边测量法​​已知3个锚节点A、B、C的坐标及3个节点到未知节点D的距离，就可以通过以下式子：估算出该未知节点的坐标。

定位计算法-三边测量法​​经过线性化，可得到线性方程，如式:(N是由于存在测距误差而引入的参数)定位计算法-三角测量法

定位计算法-三角测量法

定位计算法-极大似然估计法

定位计算法-极大似然估计法从第一个方程开始，每个方程均减去最后一个方程，得到n-1个方程组成的线性方程组，如式:用线性方程组表示为AX=b，得到式:定位计算法-极大似然估计法最后采用最小二乘估计法可以得到未知节点的坐标，如式:定位计算法-极小极大定位算法

定位计算法-极小极大定位算法包围盒的交集通过式计算:未知节点坐标为交集的质心。当未知节点可利用的锚节点多于3个时，可将其转化为组分别计算并取平均值。针对极小极大定位算法对锚节点密度依赖过高的问题，该算法在只利用适量锚节点的情况下可达到较高的定位精度。无需测距的算法-质心法

无需测距的算法-质心法

无需测距的算法-APIT算法​​原理​​：通过测试未知节点是否位于多个锚节点组成的三角形内来定位。使用邻节点信号强度模拟移动，判断节点远离或靠近锚节点，最终取三角形交集的质心作为位置。​​优点​​：适用于高密度网络，定位精度约40%。​​缺点​​：需要高锚节点密度，计算组合多，复杂度高。无需测距的算法-DV-Hop定位算法原理​​：分布式算法，属于临时定位系统（AdhocPositioningSystem，APS）中的一种。在无线传感器网络中常采用距离矢量定位方法，先计算出节点与锚节点间的最小跳数，再根据锚节点估算出平均每跳的距离，最后利用最小跳数乘以平均每跳距离得到目标节点与锚节点之间的估计距离。分三阶段：计算到锚节点跳数、估算平均每跳距离、使用三边测量法定位。​​优点​​：通信开销小，适合传感器网络；锚节点密度10%时误差33%。​​缺点​​：仅适用于各向同性密集网络，跳数估算有误差。无需测距的算法-其他DV-Distance算法原理​​：与DV-Hop类似，但交换报文时使用RSSI或TOA测距得到的估计距离之和，而非跳数。需校正避免过估计。​​优点​​：测距更直接，可能提高精度。​​缺点​​：易受信号干扰，需额外校正。无组织定位（AmorphousPositioning）算法原理​​：使用离线跳跃距离估测，通过邻节点信息交换提高精度。网络连通度15时，精度20%。​​优点​​：通信开销低，适合静态网络。​​缺点​​：需预知网络连通度，密度要求高。无需测距的算法-其他N-Hop多点定位（Multilateration）算法原理​​：使用卡尔曼滤波技术循环求解，避免多跳传输误差积累。锚节点密度20%，测距误差1cm时，定位误差3cm。​​优点​​：精度高，抗误差积累。​​缺点​​：计算复杂，需测距支持。算法自定位算法（Self-PositioningAlgorithm，SPA）原理​​：针对无线自组网，通过节点间测距建立局部坐标系，再协调为全局坐标系。节点需参与多次坐标变换。​​优点​​：适用于无基础设施网络。​​缺点​​：计算量和通信开销大，功耗高。基于移动锚节点的定位概述​​原理​​：利用移动锚节点在环境中移动，实时更新自身坐标并广播位置信息。未知节点测量与移动锚节点在不同位置的距离（如通过RSSI或TOA），当获取至少3个位置信息时，使用三边测量法计算自身位置，之后未知节点可升级为锚节点辅助定位。​​应用场景​​：智能仓储、环境监测、无人机辅助定位等需要高精度动态定位的领域。​​关键算法​​：移动信标辅助定位（MBAL）是该部分的典型代表。基于移动锚节点的定位概述​​优点​​：避免多跳传输的误差累积，提高定位精度。减少锚节点数量，降低网络成本和部署复杂度。动态适应环境变化，适合大规模或动态网络。​​缺点​​：移动锚节点的路径规划至关重要，路径不当会增加功耗和定位时间。实时性要求高，需确保坐标更新和通信及时。三维定位算法针对三维空间定位需求，目前的三维定位算法包括基于划分空间为球壳并取球壳交集定位的思想，提出对传感器节点进行三维定位的非距离定位算法即球体中的近似点（ApproximatePointInSphere，APIS）算法。在此基础上，针对目前三维定位算法的不足提出基于球面坐标的动态定位机制。该机制将定位问题抽象为多元线性方程组求解问题，最终利用克莱姆法则解决多解、无解问题。​​应用​​：无人机群定位、智能建筑结构监测、地下管网三维建模。智能定位算法原理​​：利用先进计算技术提升定位精度。包括：​​粒子滤波定位​​：用于户外三维定位，结合RSSI测距，无需先验知识。​​神经网络​​（如多层感知神经网络、径向基函数神经网络、递归神经网络）：通过训练模型最小化误差，提高精度，无需额外硬件。​​支持向量回归（SVR）和直推式回归​​：解决非视距问题，利用核函数直接推导位置，降低误差。Map-growing算法

Map-growing算法同时与O、A、B这3个点为邻节点的未知节点C首先通过三边定位法计算得到自身的相对坐标，计算完成后将自身的坐标广播。与点B不是邻节点的点D收到点C发来的坐标信息后，通过O、A、C这3个点实现定位并发布消息。重复运行此步，直到所有能计算得到坐标的未知节点都得到定位。优点​​：实现简单，对拓扑结构适应性强，节点覆盖率高。局部定位，无需全局布局，适合复杂地形。缺点​​：易产生累积误差，边缘节点精度低。LDP算法原理​​：基于三边定位的相对定位算法，引入分簇思想。选择网关节点建立簇，每个簇内建立局部坐标系，通过坐标转换统一为全局坐标系，减少误差累积。优点​​：分簇减少边缘节点误差，提高准确度。适合高密度网络，定位稳健性强。​​缺点​​：坐标转换增加计算量和通信开销。依赖节点密度，低密度区域效果差。​​应用场景​​：大规模工业传感器网络，如工厂设备监控。GFF算法原理​​：Range-free算法，类似DV-Hop。通过最小跳数估算距离，使用三个锚节点（P1、P2、P3）建立坐标系，其他节点通过三边定位计算相对坐标。​​优点​​：硬件成本低，无需测距功能，通信量小。算法简单，适合低成本部署。​​缺点​​：跳数估算误差大，低密度区域易失效。精度依赖网络连通度。​​应用场景​​：节点密集的农业监测或智能城市基础设施。MDS-MAP算法原理​​：基于多维定标分析（MDS），通过距离矩阵降维建立相对坐标系，再转换为绝对坐标。步骤包括：计算节点间最短路径矩阵、应用MDS算法降维、利用锚节点转换坐标。​​优点​​：节点定位覆盖率近100%，适合高密度网络。可处理测距或非测距场景。​​缺点​​：计算量大，矩阵运算复杂，能耗高。集中式算法，不适用于分布式实时定位。​​应用场景​​：离线网络分析、科研实验或大规模静态网络部署。室外定位技术-卫星定位卫星定位卫星定位通过接收卫星提供的经纬度坐标信号来进行定位。常用的卫星定位系统主要有美国的全球定位系统（GlobalPositioningSystem，GPS）、俄罗斯的全球导航卫星系统（GlobalNavigationSatelliteSystem，GLONASS）、欧洲的伽利略（Galileo）系统、我国的北斗（BeiDou）卫星导航系统。室外定位技术-以GPS为例卫星定位GPS由空间部分、地面控制部分、用户设备部分3部分组成。GPS就是通过4颗已知位置的卫星来确定GPS接收机的位置的。GPS的定时精度范围为20～50ns，卫星定位虽然精度高、覆盖广，但其成本昂贵、功耗大，并不适合于所有用户。室外定位技术-基站定位（LBS）卫星定位基站定位一般应用于手机用户，手机基站定位服务又叫作基于位置的服务（Location-BasedService，LBS）。它通过电信运营商的网络如全球移动通信系统（GlobalSystemforMobileCommunications，GSM）网，获取移动终端用户的位置信息。室外定位技术-基站定位（LBS）卫星定位距离基站越远，信号越差，根据手机收到的信号强度可以估计距离基站的远近。当手机同时搜索到至少3个基站的信号时，基站地理位置也是唯一的，也就可以得到3个基站与手机的距离。根据三点定位原理，只需要以基站为圆心、距离为半径多次画圆即可，这些圆的交点就是手机的位置。GPSvsLBS卫星定位比较项目GPSLBS原理卫星定位基站定位精度精度高（5～10m）精度较低（市区20～200m，郊区1000～2000m）耗电量很大，需要手机为GPS模块提供高压电源基站采集数据即可，不消耗手机电量优点室外定位精度高，覆盖广定位速度超快，不受天气、高楼、位置等因素的影响，功耗低缺点（1）天线必须在室外且能看到大面积天空，否则无法定位，受天气和位置的影响很大；（2）比较耗电；（3）成本较高（1）定位条件是在有基站信号的位置，手机处于SIM卡注册状态，且必须收到至少3个基站的信号；（2）定位精度低室内定位技术-WiFi定位技术卫星定位​​原理简介​​：通过WiFi热点信号强度定位，常用“近邻法”或WiFi指纹库比对。精度约2m。​​优点​​：成本低、易扩展，适合大范围部署。​​缺点​​：精度受环境影响，指纹库维护复杂。​​应用场景​​：商场、医院、工厂的室内导航。室内定位技术-RFID定位技术卫星定位​​原理简介​​：通过阅读器读取标签ID或信号强度，使用多边定位法确定位置。作用距离短（几十米）。​​优点​​：厘米级精度，非接触、成本低。