2025年物联网工程专业考生考试试卷及答案

2025年物联网工程专业考生考试试卷及答案一、单项选择题（每题2分，共40分）1.以下哪项不属于物联网“三层架构”中的核心层？A.感知层B.网络层C.应用层D.计算层答案：D2.某温室环境监测系统需要长期（6个月以上）使用电池供电，且节点间通信距离约50米，最适合的无线通信协议是？A.Wi-FiB.ZigBeeC.5GD.蓝牙答案：B（ZigBee功耗低，适合低速率、短距离、多节点场景）3.以下传感器中，属于主动式传感器的是？A.热电偶温度传感器B.激光雷达（LiDAR）C.光敏电阻光照传感器D.压阻式压力传感器答案：B（激光雷达主动发射激光并接收反射信号）4.IPv6地址的标准长度是？A.32位B.64位C.128位D.256位答案：C5.MQTT协议中，QoS2级服务的特点是？A.最多一次传输B.至少一次传输C.恰好一次传输D.按优先级传输答案：C6.以下哪项是窄带物联网（NB-IoT）的典型应用场景？A.4K视频实时传输B.智能电表远程抄表C.工业机器人实时控制D.自动驾驶车辆通信答案：B（NB-IoT适合低速率、广覆盖、大连接的场景）7.物联网中“数字孪生”技术的核心是？A.物理对象与虚拟模型的实时映射B.海量数据的高速存储C.设备间的低时延通信D.传感器的高精度感知答案：A8.以下加密算法中，属于非对称加密的是？A.AES-256B.DESC.RSAD.SHA-256答案：C（RSA使用公钥和私钥对）9.某智能门锁需要通过手机APP远程控制，最适合的短距离通信方式是？A.蓝牙5.3B.LoRaC.ZigBeeD.UWB（超宽带）答案：A（蓝牙低功耗，适合手机与设备直连）10.物联网边缘计算的主要目的是？A.降低云端计算成本B.减少数据传输延迟C.提高传感器精度D.增强网络覆盖范围答案：B11.RFID系统中，“防碰撞算法”主要解决的问题是？A.多个标签同时响应时的冲突B.读写器与标签的距离限制C.高频信号的干扰D.标签存储容量不足答案：A12.5G的uRLLC（超高可靠低时延通信）场景的典型时延要求是？A.100msB.10msC.1msD.0.1ms答案：C13.以下物联网数据格式中，最适合低带宽场景的是？A.XMLB.JSONC.ProtobufD.CSV答案：C（Protobuf二进制编码，体积更小）14.工业物联网（IIoT）中，OPCUA协议的主要作用是？A.设备间实时数据交互B.传感器信号放大C.网络层路由选择D.应用层界面开发答案：A（OPCUA用于工业设备的统一数据建模与通信）15.某智慧农业系统需监测土壤pH值，应选择的传感器类型是？A.电化学传感器B.光学传感器C.压电传感器D.磁敏传感器答案：A（pH值通过电极电位变化检测，属于电化学原理）16.物联网设备身份认证中，“零信任模型”的核心原则是？A.信任所有已连接设备B.仅信任内部网络设备C.持续验证设备状态D.仅验证一次设备身份答案：C17.以下不属于LPWAN（低功耗广域网）技术的是？A.NB-IoTB.LoRaC.SigFoxD.Wi-Fi6答案：D（Wi-Fi6属于短距离高带宽技术）18.物联网平台中，“规则引擎”的主要功能是？A.存储设备历史数据B.根据数据触发自动化操作C.展示实时数据图表D.管理设备固件升级答案：B19.车载物联网（V2X）中，“V2I”指的是？A.车与车通信B.车与基础设施通信C.车与行人通信D.车与云端通信答案：B20.以下哪项是物联网“端-边-云”协同的典型应用？A.传感器直接上传数据至云端B.边缘节点预处理数据后仅上传关键结果C.云端计算所有数据并返回指令D.设备仅本地处理数据，不与外部交互答案：B二、填空题（每题2分，共20分）1.物联网感知层的核心功能是数据采集与信息识别。2.蓝牙Mesh网络支持多对多通信拓扑，适合大范围设备互联。3.传感器的分辨率是指能检测到的最小输入变化量。4.NB-IoT的理论最大连接数约为10万个/平方公里。5.物联网安全中，“OTA升级”指的是空中下载技术（Over-the-Air）。6.5G的mMTC场景主要面向海量机器类通信需求。7.边缘计算节点通常部署在靠近数据源的位置（如工厂、社区）。8.RFID标签按供电方式分为有源、无源、半有源三类。9.MQTT协议的默认端口号是1883（TLS加密时为8883）。10.物联网数据清洗的主要目的是去除噪声、纠正错误、统一格式。三、简答题（每题8分，共40分）1.简述ZigBee与Wi-Fi在物联网应用中的主要差异。答案：（1）传输速率：ZigBee最高250kbps，Wi-Fi（802.11n）可达600Mbps；（2）功耗：ZigBee节点用AA电池可工作数月至数年，Wi-Fi需外接电源；（3）节点容量：ZigBee支持65535个节点（Mesh网络），Wi-Fi通常支持几十节点；（4）应用场景：ZigBee适合低速率、多节点的智能家居/工业监控，Wi-Fi适合高速数据传输（如视频监控、家庭网络）。2.说明边缘计算在智慧交通系统中的作用。答案：（1）降低延迟：路口摄像头采集的车辆图像在边缘节点（路侧单元）实时分析，识别车牌或违章行为，避免上传云端的延迟（5G+边缘计算可将时延降至10ms内）；（2）减少带宽压力：仅上传关键结果（如违章照片）而非全部视频流，节省网络资源；（3）提升可靠性：边缘节点可离线运行，云端故障时仍能维持基本交通信号控制；（4）隐私保护：敏感数据（如人脸）在边缘处理，减少云端存储风险。3.分析MQTT协议适合物联网场景的原因。答案：（1）轻量设计：协议头仅2字节，适合低带宽、低计算能力的设备；（2）发布/订阅模式：设备无需知道目标地址，通过主题（Topic）解耦，支持大规模设备通信；（3）QoS等级：0（最多一次）、1（至少一次）、2（恰好一次）满足不同可靠性需求；（4）遗言（LastWill）机制：设备离线时自动通知订阅者，便于状态监控；（5）支持TLS加密：保障传输安全，符合物联网对数据隐私的要求。4.设计一个校园环境监测系统的分层架构，并说明各层关键技术。答案：（1）感知层：部署温湿度传感器（如SHT30）、PM2.5传感器（如激光散射原理的GP2Y1010AU0F）、噪声传感器（如基于麦克风的ADMP401），通过RS485或I2C接口连接边缘节点；（2）网络层：边缘节点（如树莓派或工业网关）通过LoRa（校园内长距离覆盖）或Wi-Fi6（教学区高带宽）将数据汇聚，再通过4G/5G上传至云端；（3）平台层：使用阿里云IoT平台，通过规则引擎将数据存入时序数据库（如TSDB），并调用机器学习服务（如PAI）分析环境变化趋势；（4）应用层：开发微信小程序或Web界面，展示实时环境数据（如教室温度超限预警）、历史曲线（如一周PM2.5变化），支持管理员设置阈值触发通风系统联动。5.列举物联网面临的三类安全威胁，并提出对应的防护措施。答案：（1）设备物理攻击：恶意破坏传感器或篡改设备固件；防护措施：加固设备外壳（如防水防撬设计）、使用安全芯片（如SE芯片）存储密钥，定期远程固件升级（OTA）。（2）网络层DDoS攻击：大量伪造设备请求耗尽服务器资源；防护措施：部署入侵检测系统（IDS）监测异常连接，限制单设备连接频率，使用边缘节点分担流量。（3）数据泄露：传输中的用户隐私（如位置、健康数据）被截获；防护措施：采用TLS1.3加密传输，敏感数据在边缘节点脱敏处理（如模糊化姓名），云端存储使用AES-256加密。四、综合应用题（每题20分，共40分）1.设计一个智慧农业大棚的物联网系统，要求覆盖环境监测、自动控制、数据可视化功能。答案：（1）需求分析：需监测空气温湿度（25±2℃，50±10%RH）、土壤湿度（20%-60%）、光照强度（8000-12000lux）、CO2浓度（400-800ppm）；自动控制风机（降温）、滴灌系统（增湿）、补光灯（补光）、CO2发生器（增碳）；支持手机APP查看实时数据及历史曲线。（2）硬件选型：-感知层：空气温湿度传感器（SHT30，I2C接口，精度±0.3℃/±2%RH）；土壤湿度传感器（FDR原理的SM100，测量范围0-100%，精度±3%）；光照传感器（BH1750，数字输出，量程0-65535lux）；CO2传感器（NDIR原理的MH-Z19B，量程0-5000ppm，精度±40ppm+5%）。-控制层：边缘网关（工业级，如研华UNO-2272G，支持RS485/Modbus协议），连接继电器模块（控制风机、滴灌泵）、PWM控制器（调节补光灯亮度）。（3）通信方案：-大棚内传感器通过ZigBee（2.4GHz，Mesh拓扑）连接网关，单网关覆盖300㎡；-网关通过4GCat1（低功耗，适合农村地区）上传数据至云平台（华为云IoT）；-控制指令从云平台通过MQTT（QoS1）下发至网关，响应时间≤2秒。（4）软件平台：-数据存储：使用云数据库InfluxDB存储时序数据（时间戳+传感器值），保留3年历史；-规则引擎：配置“当土壤湿度<20%时，触发滴灌泵工作10分钟”“CO2浓度>800ppm时，开启风机通风”；-可视化：基于Grafana开发仪表盘，展示实时曲线（温湿度）、状态指示灯（设备开关）、报警信息（红色高亮）。（5）安全措施：-设备认证：每台传感器内置唯一的X.509证书，接入云平台时进行双向TLS认证；-数据加密：传输层使用TLS1.2，存储层对用户手机号、大棚位置等敏感信息进行哈希处理（SHA-256+盐值）；-访问控制：管理员（农场主）拥有读写权限，普通用户（游客）仅能查看公开数据。2.某公司计划部署工厂设备预测性维护系统，要求利用物联网技术实现设备振动、温度异常的早期预警。请设计技术方案。答案：（1）系统目标：通过实时采集设备振动（加速度）、温度数据，结合机器学习模型预测故障（如轴承磨损、电机过热），提前72小时预警，降低停机损失。（2）感知层设计：-振动传感器：压电式加速度传感器（如PCB356A01，量程±50g，频率范围0.5-10kHz），安装在电机轴承、齿轮箱等关键部位；-温度传感器：PT100热电阻（精度±0.1℃），通过温度变送器（4-20mA输出）连接数据采集模块；-采集频率：振动数据10kHz（高频采样捕捉异常信号），温度数据1Hz（低频减少存储）。（3）边缘计算节点：-部署工业级边缘服务器（如西门子S7-1500PLC+边缘计算模块），集成实时信号处理功能：-振动数据：计算均方根（RMS）、峰值因数（峰值/RMS）等特征，判断是否超出阈值（如RMS>2g）；-温度数据：与设备运行负载关联（如负载80%时温度>80℃为异常）；-预处理后的数据（特征值+原始波形片段）上传云端，原始数据本地存储7天（用于模型训练）。（4）云端平台：-数据接入：使用Kafka消息队列处理高并发数据（单工厂500台设备，每秒