2025年大学（物联网工程）物联网感知技术基础综合测试卷及评分标准

2025年大学（物联网工程）物联网感知技术基础综合测试卷及评分标准

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）答题要求：本卷共10小题，每小题3分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。w1.以下哪种传感器不属于物联网感知层常用的传感器类型？（）A.温度传感器B.压力传感器C.网络传感器D.加速度传感器w2.物联网感知技术中，能够检测物体是否存在的传感器是（）A.视觉传感器B.触觉传感器C.存在传感器D.气味传感器w3.传感器的分辨率是指（）A.传感器能够检测到的最小变化量B.传感器输出信号与输入信号的比值C.传感器的测量范围D.传感器的精度w4.以下关于物联网感知技术的描述，错误的是（）A.感知技术是物联网的基础B.感知技术能够实现对物理世界的信息采集C.感知技术只包括传感器，不包括数据采集设备D.感知技术的发展推动了物联网的应用w5.物联网感知层的数据处理主要包括（）A.数据采集、数据传输、数据存储B.数据清洗、数据挖掘、数据分析C.数据加密、数据压缩、数据备份D.数据显示、数据打印、数据共享w6.以下哪种通信技术常用于物联网感知层的数据传输？（）A.蓝牙B.Wi-FiC.ZigBeeD.以上都是w7.传感器节点的能量管理是物联网感知层面临的重要问题之一，以下措施中不能有效管理能量的是（）A.采用低功耗芯片B.优化通信协议减少通信能耗C.增加传感器节点的发射功率D.采用休眠机制w8.物联网感知技术中的智能标签主要用于（）A.识别物体B.存储数据C.传输信息D.以上都是w9.以下关于传感器网络的描述，正确的是（）A.传感器网络由多个传感器节点组成B.传感器网络中的节点具有相同的功能C.传感器网络不需要进行数据融合D.传感器网络的覆盖范围很小w10.物联网感知技术的发展趋势不包括（）A.智能化B.微型化C.复杂化D.网络化第II卷（非选择题共70分）w11.（10分）简述物联网感知技术的概念及其在物联网中的作用。w12.（共15分）（1）（5分）列举三种常见的物联网感知层通信协议，并简要说明其特点。（2）（10分）分析物联网感知层数据安全面临的挑战及应对措施。w13.在一个智能家居系统中，需要对室内环境进行实时监测。请设计一个基于物联网感知技术的解决方案，包括所需的传感器类型、数据处理流程以及通信方式。（15分）w14.阅读以下材料：随着物联网技术的快速发展，物联网感知层的数据量呈现爆炸式增长。如何高效地处理和管理这些数据成为了研究的热点。目前，数据融合技术被广泛应用于物联网感知层，通过对多个传感器采集的数据进行融合处理，可以提高数据的准确性和可靠性，减少数据传输量，降低系统能耗。问题：（1）（10分）请解释数据融合技术在物联网感知层的作用。（2）（10分）举例说明数据融合技术在实际物联网应用中的具体实现方式。w15.材料：某物联网企业在开发一款智能农业监测系统时，采用了多种物联网感知技术。通过土壤湿度传感器、温度传感器、光照传感器等采集农田环境数据，利用无线通信模块将数据传输到云端服务器进行分析处理。然而，在实际应用过程中，发现传感器采集的数据存在一定的误差，并且通信传输不稳定。问题：（1）（10分）分析传感器采集数据产生误差的可能原因。（2）（10分）针对通信传输不稳定的问题，提出改进措施。答案：w1.Cw2.Cw3.Aw4.Cw5.Bw6.Dw7.Cw8.Dw9.Aw10.Cw11.物联网感知技术是指能够从物理世界中采集信息，并将其转换为计算机能够处理的数字信号的技术。它是物联网的基础，通过各种传感器、智能标签等设备，实现对物体的状态、位置、环境等信息的感知和采集。其作用在于为物联网提供了数据来源，使物联网能够实现对物理世界的全面感知和智能化控制，推动物联网在各个领域的广泛应用。w12.（共15分）（1）（5分）常见通信协议：ZigBee，特点是低功耗、低成本、自组网能力强；蓝牙，特点是近距离通信、低功耗、适合短距离设备连接；Wi-Fi：特点是高速、适合大数据量传输、覆盖范围相对较大。（2）（1）面临挑战：数据易被窃取、篡改；节点易被攻击。（2）应对措施：加密传输数据；采用认证机制；定期更新密钥；加强节点安全防护。w13.所需传感器：温湿度传感器监测室内温度和湿度；光照传感器监测光照强度；空气质量传感器监测空气质量。数据处理流程：传感器采集数据后，通过微控制器进行初步处理，然后将数据发送到本地网关。本地网关对数据进行汇总和分析，再通过Wi-Fi或ZigBee等无线通信方式将数据上传到云端服务器。通信方式：采用Wi-Fi或ZigBee无线通信方式实现传感器与本地网关、本地网关与云端服务器的数据传输。w14.（1）作用：提高数据准确性和可靠性，减少数据传输量，降低系统能耗。（2）实现方式举例：在智能交通中，通过融合摄像头、雷达、GPS等传感器数据，准确判断车辆位置、速度等