【物联网信息集成的技术基石】 物联网专业

【物联网信息集成的技术基石】 物联网专业,第1张

SOA(Service Oriented Architecture)和云计算以及SaaS一样,也是近年来IT业界的热点,其受关注度甚至超过云计算和SaaS。到2008年,从百度指数可以看出,“物联网”、“传感网”、“M2M”这三个词在中文网站中受关注度猛然升高。

焦点是集成

SOA、EAI(Enterprise Application Integration)、M2M乃至物联网等技术的焦点都是信息集成,目标是消除信息孤岛,实现泛在的互联互通。物联网技术的要点是要消除“物-物相联的信息孤岛”,而SOA的目标是要消除所有的IT信息孤岛。
SOA和EAI作为重要的应用集成中间件技术,必然是物联网所依赖的重要技术之一。
计算机应用系统的发展经历了“独立应用系统”(Packaged Applications)和“集成应用系统”(Integrated Applications)两个主要阶段,随着无处不在的网络技术的发展,早年普遍存在的“独立应用系统”越来越少,或“被集成”为“集成应用系统”的一部分。集成应用系统和技术的发展和演变主要围绕EAI和SOA两个理念,SOA是对更早出现的EAI技术和理念的演变和提升。SaaS技术也和SOA密切相关,都强调“服务”,可以说,SaaS是SOA技术和理念的一种扩展和特有的存在形式。
EAI是一种将使用各种不同技术和平台(CORBA、NET、JavaEE、LAMP等)构建的各种异构应用集成的一种技术和方法。国外往往习惯加Enterprise(企业级)这个词,说成是“企业应用集成”,但EAI不只是面向“企业”应用。可以毫不夸张地说,IBM、Oracle、微软、SAP等软件巨头都是EAI公司,早期的EAI公司还有很多,如BEA、WebMethods、SeeBeyond、TIBCO、VITRIA等等。
从架构上看,EAI主要有两种方式:Hub/Spoke和BUS。Hub/Spoke方式好比“中心城市和卫星城市”的构架,所有外延(Spoke)的系统都通过适配器(Adaptor)与中心枢纽(Hub)系统实现多点对一点(非P2P)连接和集成。BUS方式是一种更开放和通用的架构,使用一个统一总线,一般是MQ(Message Queue)或ESB(Enterprise Serice Bus),子系统把消息发送给总线,总线负责消息的路由,可实现P2P服务或总体应用集成。
SOA将各种应用或子系统看成一个个独立的、自包含并良好定义的服务或组件(Service Component Architecture),通过把这些服务进行组装,统一注册,并在网络系统中发布,让(泛在)网络上的别的应用能够查询、发现和调用这些服务,实现应用集成或构成新的应用。SOA(包括相关的Web Service、SOAP、SCA等理念)的出现,一统了CORBA、NET、JavaEE乃至LAMP(Linux、Apache、MySQL、Perl/PHP/Python)等几大技术阵营多年来“水火不相容”的“不妥协”竞争局面, 这也是物联网技术和产业发展值得借鉴的宝贵经验。SOA的愿景同样是实现“无处不在”的泛在计算和服务。
业界一般认为SOA这个理念和技术比EAI晚出现,其实也不尽然,笔者记得SOA的理念早在1996年就在BEA公司内部实现TUXEDO系统的升级开发时就提出来了。从SOA概念诞生之日起,围绕SOA与EAI的重合、关联及差异所展开的争论一直没有平息。顾名思义,EAI以集成应用为己任,通过接口标准化整合应用,而这恰恰也是SOA的核心任务。SOA将一些EAI功能模块进行封装,并使之标准化,以满足应用的整合、拼装和复用的需要。在Intranet(内网)、Extranet(专网)和Internet(互联网)部署环境中,独立应用一般运行在内网,EAI一般运行在专网, SOA一般运行在专网和互联网上。
SOA和EAI是一种相辅相成、共同发展的关系,EAI理念近几年提得较少,笔者在这里再重提EAI,是希望其在物联网、M2M应用中能够得以广大发扬,以MAI(M2M Application Integration)的方式实现物联网的互联互通和大集成,进一步发展到以M2M as a Service(MaaS)或TaaS(Things as a Service)的基于云计算的营运方式提供大规模IOT服务。

SODA:将设备“统领”起来

笔者在《物联网:技术、应用、标准和商业模式》一书中提出并强调“统一的数据交换标准”是物联网技术的核心,中间件是物联网产业发展的关键,也指出了面向于RFID应用的RFID中间件EPCIS、Savant和Edgeware(边缘件),以及ONS、PML等标准对总体物联网技术发展的重要借鉴意义。而基于SOA技术和理念的SODA(Service Oriented Device Architecture,面向服务的设备架构)的提出,包括类似的基于OSGi技术框架的ECF(Eclipse Communication Framework)等,对物联网数据标准和中间件的发展也具有重要的代表意义,值得深入研究。
SODA是一个由IBM和美国Florida大学发起的倡议(Initiative)和联盟(Alliance),通过引入基于服务(SOA)的编程模型,以规范和简化智能设备(Devices)与企业应用的集成。SODA致力于充分利用嵌入式系统和IT领域已有的标准,为智能设备与SOA技术的融合提供一个标准平台。 SODA的目标是让软件开发者能够像用SOA技术实现IT业务集成那样在诸如远程医疗、军事以及RFID等物联网系统中实现与传感器和执行器的集成。
具体来说,SODA提供标准接口,把硬件设备功能转换成与硬件无关的可调用的软件服务,实现如下目标:
1 将应用集成商与设备和传感器制造商无缝对接;
2 Integrate once, Deploy everywhere, 使用户专注于整体应用方案而不是陷于设备连接工作;
3 在应用和众多(泛在)设备协议之间建立一个通用接口和DDL(设备描述语言),形成统一数据交换标准;
4 作为一个中间件平台,为众多行业应用提供应用支持。
在SODA的系统架构中,设备集成接口定义是关键,也就是所谓的API(Application Programming Interface)和设备描述语言(Device Description Language)的定义。由于末端设备对实时性以及footprint大小要求较高,一般用REST而不是用SOAP来定义和实现Web Services接口。
目前SODA的工作基本上还处在研究阶段,中间件和数据接口标准作为物联网的关键和核心,在世界范围内还没有统一标准。SODA属于美国在开展的几个类似项目之一,欧盟已经有了基于SOA的HYDRA物联网中间件项目和EPoSS项目。中国急需参与或自己成立一个联盟,开展类似SODA这样的工作,提出自己的数据标准和中间件参考实现,这是占领物联网产业制高点的关键之一!

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烟草物联网全国布局

9月16日,全国烟草行业物联网建设规划研讨会在无锡召开。中烟电子商务有限责任公司总经理秦前浩、江苏省烟草专卖局(公司)局长、总经理尉彭城等领导出席会议。
会议围绕国家局局长姜成康对行业物联网提出的“全面覆盖、全面感知、全程控制、全面提升”的总体目标要求,对行业物联网建设规划进行了全面的探讨和研究。与会代表着重就《烟草行业物联网总体框架与卷烟物流物联网规划》(讨论稿)的六个方面内容进行了认真的讨论交流,并对《规划》提出了改进完善的建议。
秦前浩在总结讲话中阐述了打造烟草行业物联网的意义,提出了深化行业物联网建设规划工作的具体思路,要求成立烟叶工商各物流环节的专业化工作小组,明确了先行试点单位、试点内容以及试点完成时间,确定了《规划》分步实施、全面实现的步骤和措施。他要求各单位强化组织领导,调动和发挥力量,汇聚资源,共同推动行业物联网建设工程。
尉彭城在讲话中指出,打造中国烟草物联网,是实现“卷烟上水平”的重要内容,是提升企业核心竞争实力的重要支撑。要多听取各方面的好经验、好建议,用创新的思路做好烟草物联网的规划工作,努力实现低成本、高效率。江苏烟草将在物联网规划与实施上作进一步的探索,为打造中国烟草物联网做出自己的贡献。
与会代表还参观了无锡物联网产业研究院以及无锡市烟草专卖局(公司)物流中心。

中移动“宜居通”亮相通信展

物联网应用“宜居通”是中移动在“2010中国国际信息通信展”上展出的、中移动首个基于TD的典型物联网应用。据了解,该业务已于今年5月17日在重庆试商用,随后在北京的一些小区进行了试推广。“宜居通”作为中移动的全国一类业务,在移动内部深受重视。一方面,它是首个基于TD的物联网产品,此前中移动的物联网业务很多用的是GPRS网络;另一方面,它将TD 3G网络以及家庭内部的小型传感网络融合在了一起;再有,此前中移动的物联网业务大多都是政企行业应用,而“宜居通”则是首个面向大众的物联网产品,能将中移动的用户资源与TD业务很好地结合在一起。
“宜居通”整合了家庭安防、智能家居和通信等各种功能。未来,用户可通过家中的TD家庭多功能信息终端和TD手机来 *** 控“宜居通”,如远程控制空调等家电,预警温度、烟雾等危险,使家中的各种设备通过传感器连成了一个小型传感网,并与TD网络进行信息交互。
据了解,“宜居通”最晚将在明年1月在全国大规模试商用,明年6月将正式商用。
为了这一产品的顺利推广,中移动专门制定了家庭场景下的传感网通信标准,目前产业链内上下游厂商针对此标准已经开发了相应的产品。
(作者系同方泰德国际科技公司CTO)周洪波

本专题我共整理了10篇文章,来自中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所、南京农业大学、英国林肯大学、华南农业大学、江南大学、国家农业智能装备工程技术研究中心、浙江大学、中国科学院、吉林农业大学、西北农林 科技 大学、国家信息农业工程技术中心等单位。

文章包含农产品质量安全纳米传感器、太阳能杀虫灯、分簇路由算法、农田物联网混合多跳路由算法、水产养殖溶解氧传感器研制、土壤养分近场遥测方法、农机远程智能管理平台、水肥浓度智能感知与精准配比、果园多机器人通信等内容,供大家阅读、参考。

专题--农业传感器与物联网

Topic--Agricultural Sensor and Internet of Things

[1]王培龙, 唐智勇 农产品质量安全纳米传感应用研究分析与展望[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 1-10

WANG Peilong , TANG Zhiyong Application analysis and prospect of nanosensor in the quality and safety of agricultural products[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 1-10

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[2]杨星, 舒磊, 黄凯, 李凯亮, 霍志强, 王彦飞, 王心怡, 卢巧玲, 张亚成 太阳能杀虫灯物联网故障诊断特征分析及潜在挑战[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 11-27

YANG Xing, SHU Lei, HUANG Kai, LI Kailiang, HUO Zhiqiang, WANG Yanfei, WANG Xinyi, LU Qiaoling, ZHANG Yacheng Characteristics analysis and challenges for fault diagnosis in solar insecticidal lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 11-27

摘要: 太阳能杀虫灯物联网(SIL-IoTs)是一种基于农业场景与物联网技术的新型物理农业虫害防治工具,通过无线传输太阳能杀虫灯组件状态数据,用户可后台实时查看太阳能杀虫灯运行状态,具有杀虫计数、虫害区域定位、辅助农情监测等功能。但随着SIL-IoTs快速发展与广泛应用,故障诊断难和维护难等矛盾日益突出。基于此,本研究首先阐述了SIL-IoTs的结构和研究现状,分析了故障诊断的重要性,指出了故障诊断是保障其可靠性的主要手段。接着介绍了目前太阳能杀虫灯节点自身存在的故障及其在无线传感网络(WSNs)中的体现,并进一步对WSNs中的故障进行分类,包括基于行为、基于时间、基于组件以及基于影响区域的故障四类。随后讨论了统计方法、概率方法、层次路由方法、机器学习方法、拓扑控制方法和移动基站方法等目前主要使用的WSNs故障诊断方法。此外,还探讨了SIL-IoTs故障诊断策略,将故障诊断从行为上分为主动型诊断与被动型诊断策略,从监测类型上分为连续诊断、定期诊断、直接诊断与间接诊断策略,从设备上分为集中式、分布式与混合式策略。在以上故障诊断方法与策略的基础上,介绍了后台数据异常、部分节点通信异常、整个网络通信异常和未诊断出异常但实际存在异常四种故障现象下适用的WSNs故障诊断调试工具,如Sympathy、Clairvoyant、SNIF和Dustminer。最后,强调了SIL-IoTs的特性对故障诊断带来的潜在挑战,包括部署环境复杂、节点任务冲突、连续性区域节点无法传输数据和多种故障诊断失效等情形,并针对这些潜在挑战指出了合理的研究方向。由于SIL-IoTs为农业物联网中典型应用,因此本研究可扩展至其它农业物联网中,并为这些农业物联网的故障诊断提供参考。

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[3]汪进鸿, 韩宇星 用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 28-47

WANG Jinhong, HAN Yuxing Cognitive radio sensor networks clustering routing algorithm for crop phenotypic information edge computing collection[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 28-47

摘要: 随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加,农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题,本研究建立了一个认知无线传感器网络(CRSN)作物表型信息采集模型,并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡(DSEB)的事件驱动分簇路由算法。算法包括:(1)动态频谱感知分簇,采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头,构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子,提升网络各分簇平均频谱利用率;(2)融入边缘计算的事件触发数据路由,根据构建的分簇拓扑结构,将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点,簇内汇聚包括直传和簇内中继,簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况;(3)基于频谱变化和通信服务质量(QoS)的自适应重新分簇:基于主用户行为变化引起的可用信道改变,或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰,触发CRSN进行自适应重新分簇。此外,本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化(假设sink为中心),即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明,与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比,在CRSN节点数为定值的前提下,基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进;在主用户节点数为定值时,所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。

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[4]顾浩, 王志强, 吴昊, 蒋永年, 郭亚 基于荧光法的溶解氧传感器研制及试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 48-58

GU Hao, WANG Zhiqiang, WU Hao, JIANG Yongnian, GUO Ya A fluorescence based dissolved oxygen sensor[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 48-58

摘要:溶解氧含量的测量对水产养殖具有极其重要的意义,但目前中国市面上的溶解氧传感器存在价格昂贵、不能持续在线测量及更新部件维护困难等问题,难以在水产养殖物联网中大规模推广和发挥作用。本研究基于荧光淬灭原理,利用水中溶解氧浓度与荧光信号相位差的关系进行低成本、易维护溶解氧传感器的研发。首先利用自制备溶氧敏感膜,经激发光照射后产生红色荧光,该荧光寿命可由溶解氧浓度调节;然后利用光信号敏感器件设计光电转化电路实现光信号感知;再以STM32F103微处理器作为主控芯片,编写下位机程序实现激发光脉冲产生,利用相敏检波原理以及快速傅里叶变换(FFT)计算激发光与参照光的相位差,进而转化为溶解氧浓度,实现溶解氧的测量。荧光探测部分与系统主控部分采用分离式设计思想,利用屏蔽排线直接插拔连接,便于传感器探测头的拆卸、更换、维护以及实现远距离在线测量。经测试,本溶解氧传感器的测量范围是0~20 mg/L,响应延迟小于2 s,溶氧敏感膜使用寿命约1年,可以实时不间断地对溶解氧浓度进行测量。同时,本传感器具有测量方便、制作成本低、体积小等特点,为中国水产养殖低成本溶解氧传感器的研发与市场化奠定了良好的基础。

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[5]矫雷子, 董大明, 赵贤德, 田宏武 基于调制近红外反射光谱的土壤养分近场遥测方法研究[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 59-66

JIAO Leizi, DONG Daming, ZHAO Xiande, TIAN Hongwu Near-field telemetry detection of soil nutrient based on modulated near-infrared reflectance spectrum[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 59-66

摘要: 土壤养分作为农业生产的重要指标,含量过少会降低农作物产量,过多则会造成环境污染。因此,快速、准确检测土壤养分对于精准施肥和提高作物产量具有重要意义。基于取样和化学分析的传统方法能够全面准确地检测土壤养分,但检测过程中土壤的取样及预处理过程繁琐、 *** 作复杂、费时费力,不能实现土壤养分的原位快速检测。本研究基于调制近红外光谱,提出了一种土壤养分主动式近场遥测方法,可有效避免土壤反射自然光的干扰。该方法使用波长范围1260~1610 nm的8通道窄带激光二极管作为近红外光源,通过测量8通道激光光束的土壤反射率,建立土壤养分中氮(N)关于土壤反射率的计量模型,实现了N的快速检测。在74组已知N含量的土壤样品中,选取54组作为训练集,20组作为预测集。基于一般线性模型,对训练集中土壤N含量与土壤反射率的定量化参数进行训练,筛选显著波段后的计量模型R2达到097。基于建立的计量模型,预测集中土壤N含量预测值与参考值的决定系数R2达到09,结果表明该方法具有土壤养分现场快速检测的能力。

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[6]朱登胜, 方慧, 胡韶明, 王文权, 周延锁, 王红艳, 刘飞, 何勇 农机远程智能管理平台研发及其应用[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 67-81

ZHU Dengsheng, FANG Hui, HU Shaoming, WANG Wenquan, ZHOU Yansuo, WANG Hongyan, LIU Fei, HE Yong Development and application of an intelligent remote management platform for agricultural machinery[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 67-81

摘要: 本研究针对农机管理实时数据少、农机实时作业监管困难、服务信息不对称等问题,首先提出专业化远程管理平台设计时应具有五大原则:专业化、标准化、云平台、模块化以及开放性。基于这些原则,本研究设计了基于大田作业智能传感技术、物联网技术、定位技术、遥感技术和地理信息系统的可定制化的通用农机远程智能管理平台。平台分别为各级政府管理部门、农机合作社、农机手、农户设计并实现了基于WebGIS 的农机信息库及农机位置服务、农机作业实时监测与管理、农田基础信息管理、田间作物基本信息管理、农机调度管理、农机补贴管理、农机作业订单管理等多个实用模块。研究着重分析了在当前的技术背景下,平台部分关键技术的实现方法,包括采用低精度GNSS定位系统前提下的作业面积的计算方法、GNSS定位数据处理过程中的数据问题分析、农机调度算法、作业传感器信息的集成等,并提出了以地块为核心的管理平台建设思路;同时提出农机作业管理平台将逐步从简单作业管理转向大田农机综合管理。本平台对同类型管理平台的研发具有一定的参考与借鉴作用。

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[7]金洲, 张俊卿, 郭红燕, 胡宜敏, 陈翔宇, 黄河, 王红艳 水肥浓度智能感知与精准配比系统研制与试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 82-93

JIN Zhou, ZHANG Junqing, GUO Hongyan, HU Yimin, CHEN Xiangyu, HUANG He, WANG Hongyan Development and testing of intelligent sensing and precision proportioning system of water and fertilizer concentration[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 82-93

摘要: 为解决农场当地当时的复合肥料精准化配料问题,本研究将水肥一体化智能灌溉施肥系统作为研究对象,构建了水肥浓度智能感知与精准配比系统。首先提出现场在线水肥溶液智能感知模型的快速建立方法,利用数据分析算法从传感器实时监测的一系列浓度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基于上述模型设计水肥浓度智能感知与精准配比系统的框架结构,阐述系统工作原理;并通过三种水体模拟在线配肥验证了该系统原位指导水肥浓度配比的有效性,同时评价了水体电导率对水肥配比浓度的干扰。试验结果表明,正则化条件下二阶的多项式拟合曲线是表达溶液电导率与水肥浓度的变化关系最优的模型,相关系数R2均大于0999,由此模型可得出用户关心的复合肥各指标浓度。三种水体模拟在线配肥结果表明,水体会干扰电导率导致无法准确反演水肥配比的浓度,相对偏差值超过了01。因此,本研究提出的在线水肥智能感知与精准配比系统实现了消除当地水体电导率对水肥配比准确性的干扰,通过模型计算实现复合肥精准化配比,并得出各指标浓度。该系统结构简单,配比精准,易与现有水肥一体机或者人工配肥系统结合使用,可广泛应用于设施农业栽培、果园栽培和大田经济作物栽培等环境下的精准智能施肥。

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[8]孙浩然, 孙琳, 毕春光, 于合龙 基于粒子群与模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(3): 98-107

SUN Haoran, SUN Lin, BI Chunguang, YU Helong Hybrid multi-hop routing algorithm for farmland IoT based on particle swarm and simulated annealing collaborative optimization method[J] Smart Agriculture, 2020, 2(3): 98-107

摘要: 农业无线传感器网络对农田土壤、环境和作物生长的多源异构信息的获取起关键作用。针对传感器在农田中非均匀分布且受到能量制约等问题,本研究提出了一种基于粒子群和模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法(PSMR)。首先,通过节点剩余能量和节点度加权选择簇首,采用成簇结构实现异构网络高效动态组网。然后通过簇首间多跳数据结构解决簇首远距离传输能耗过高问题,利用粒子群与模拟退火协同优化方法提高算法收敛速度,实现sink节点加速采集簇首中的聚合数据。对算法的仿真试验结果表明,PSMR算法与基于能量有效负载均衡的多路径路由策略方法(EMR)相比,无线传感器网络生命周期提升了57%;与贪婪外围无状态路由算法(GPSR-A)相比,在相同的网络生命周期内,第1个死亡传感器节点推迟了两轮,剩余能量标准差减少了004 J,具有良好的网络能耗均衡性。本研究提出的PSMR算法通过簇首间多跳降低远端簇首额外能耗,提高了不同距离簇首的能耗均衡性能,为实现大规模农田复杂环境的长时间、高效、稳定地数据采集监测提供了技术基础,可提高农业物联网的资源利用效率。

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[9]毛文菊, 刘恒, 王东飞, 杨福增, 刘志杰 面向果园多机器人通信的AODV路由协议改进设计与测试[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 96-108

MAO Wenju, LIU Heng, WANG Dongfei, YANG Fuzeng, LIU Zhijie Improved AODV routing protocol for multi-robot communication in orchard[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 96-108

摘要: 针对多机器人在果园中作业时的通信需求,本研究基于Wi-Fi信号在桃园内接收强度预测模型,提出了一种引入优先节点和路径信号强度阈值的改进无线自组网按需平面距离向量路由协议(AODV-SP)。对AODV-SP报文进行设计,并利用NS2仿真软件对比了无线自组网按需平面距离向量路由协议(AODV)和AODV-SP在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能。仿真试验结果表明,本研究提出的AODV-SP路由协议在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能均优于AODV协议,其中节点的移动速度为5 m/s时,AODV-SP的路由发起频率和路由开销较AODV分别降低了365%和709%,节点的移动速度为8 m/s时,AODV-SP的分组投递率提高了059%,平均端到端时延降低了1309%。为进一步验证AODV-SP协议的性能,在实验室环境中搭建了基于领航-跟随法的小型多机器人无线通信物理平台并将AODV-SP在此平台应用,并进行了静态丢包率和动态测试。测试结果表明,节点相距25 m时静态丢包率为0,距离100 m时丢包率为2101%;动态行驶时能使机器人维持链状拓扑结构。本研究可为果园多机器人在实际环境中通信系统的搭建提供参考。

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[10]黄凯, 舒磊, 李凯亮, 杨星, 朱艳, 汪小旵, 苏勤 太阳能杀虫灯物联网节点的防盗防破坏设计及展望[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 129-143

HUANG Kai, SHU Lei, LI Kailiang, YANG Xing, ZHU Yan, WANG Xiaochan, SU Qin Design and prospect for anti-theft and anti-destruction of nodes in Solar Insecticidal Lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 129-143

摘要: 太阳能杀虫灯在有效控制虫害的同时,可减少农药施药量。随着其部署数量的增加,被盗被破坏的报道也越来越多,严重影响了虫害防治效果并造成了较大的经济损失。为有效地解决太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏问题,本研究以太阳能杀虫灯物联网为应用场景,对太阳能杀虫灯硬件进行改造设计以获取更多的传感信息;提出了太阳能杀虫灯辅助设备——无人机杀虫灯,用以被盗被破坏出现后的部署、追踪和巡检等应急应用。通过上述硬件层面的改造设计和增加辅助设备,可以获取更为全面的信息以判断太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏情况。但考虑到被盗被破坏发生时间短,仅改造硬件层面还不足以实现快速准确判断。因此,本研究进一步从内部硬件、软件算法和外形结构设计三个层面,探讨了设备防盗防破坏的优化设计、设备防盗防破坏判断规则的建立、设备被盗被破坏的快速准确判断、设备被盗被破坏的应急措施、设备被盗被破坏的预测与防控,以及优化计算以降低网络数据传输负荷六个关键研究问题,并对设备防盗防破坏技术在太阳能杀虫灯物联网场景中的应用进行了展望。

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微信交流服务群

为方便农业科学领域读者、作者和审稿专家学术交流,促进智慧农业发展,为更好地服务广大读者、作者和审稿人,编辑部建立了微信交流服务群,有关专业领域内的问题讨论、投稿相关的问题均可在群里咨询。

入群方法: 加我微信 331760296 备注: 姓名、单位、研究方向 ,我拉您进群,机构营销广告人员勿扰。

信息发布

科研团队介绍及招聘信息、学术会议及相关活动 的宣传推广

LoRa

LoRa(长 距离)是由Semtech公司开发的一种技术,典型工作频率在美国是915MHz,在欧洲是868MHz,在亚洲是433MHz。LoRa的物理层 (PHY)使用了一种独特形式的带前向纠错(FEC)的调频啁啾扩频技术。这种扩频调制允许多个无线电设备使用相同的频段,只要每台设备采用不同的啁啾和 数据速率就可以了。其典型范围是2km至5km,最长距离可达15km,具体取决于所处的位置和天线特性。

LoRa芯片在整个产业链中处于基础核心地位,重要性不言而喻。值得注意的是,目前美国Semtech公司是LoRa芯片的核心供应商,掌握着LoRa底层技术的核心专利。而Semtech的客户主要有两种,一是获得Semtech LoRa芯片IP授权的半导体公司;二是直接采用Semtech芯片做SIP级芯片的厂商,包括微芯 科技 (Microchip)等。

Wi-Fi

Wi-Fi被广泛用于许多物联网应用案例,最常见的是作为从网关到连接互联网的路由器的链路。然而,它也被用于要求高速和中距离的主要无线链路。

大多数Wi-Fi版本工作在24GHz免许可频段,传输距离长达100米,具体取决于应用环境。流行的80211n速度可达300Mb/s,而更新的、工作在5GHz ISM频段的80211ac,速度甚至可以超过13Gb/s。

一 种被称为HaLow的适合物联网应用的新版Wi-Fi即将推出。这个版本的代号是80211ah,在美国使用902MHz至928MHz的免许可频段, 其它国家使用1GHz以下的类似频段。虽然大多数Wi-Fi设备在理想条件下最大只能达到100米的覆盖范围,但HaLow在使用合适天线的情况下可以远达1km。

80211ah 的调制技术是OFDM,它在1MHz信道中使用24个子载波,在更大带宽的信道中使用52个子载波。它可以是BPSK、QPSK或QAM,因此可以提供宽 范围的数据速率。在大多数情况下100kb/s到数Mb/s的速率足够用了——真正的目标是低功耗。Wi-Fi联盟透露,它将在2018年前完成 80211ah的测试和认证计划。

针对物联网应用的另外一种新的Wi-Fi标准是80211af。它旨在使用从54MHz到698MHz范围内的电视空白频段或未使用的电视频道。这些频道 很适合长距离和非视距传输。调制技术是采用BPSK、QPSK或QAM的OFDM。每个6MHz信道的最大数据速率大约为24Mb/s,不过在更低的 VHF电视频段有望实现更长的距离。
ZigBee

ZigBee,也称紫蜂,是一种低速短距离传输的无线网上协议,底层是采用IEEE 802154标准规范的媒体访问层与物理层。主要特色有低速、低耗电、低成本、支持大量网上节点、支持多种网上拓扑、低复杂度、快速、可靠、安全。ZigBee是物联网的理想选择之一。

虽然ZigBee一般工作在24GHz ISM频段,但它也可以在902MHz到928MHz和868MHz频段中使用。在24GHz频段中数据速率是250kb/s。它可以用在点到点、星形和网格配置中,支持多达254个节点。与其它技术一样,安全性是通过AES-128加密来保证的。ZigBee的一个主要优势是有预先开发好的软件应用配 置文件供具体应用(包括物联网)使用。最终产品必须得到许可。

ZigBee技术所采用的自组织网是怎么回事?举一个简单的例子就可以说明这个问题,当一队伞兵空降后,每人持有一个ZigBee网络模块终端,降落到地面后,只要他们彼此间在网络模块的通信范围内,通过彼此自动寻找,很快就可以形成一个互联互通的ZigBee网络。而且,由于人员的移动,彼此间的联络还会发生变化。因而,模块还可以通过重新寻找通信对象,确定彼此间的联络,对原有网络进行刷新。这就是自组织网。

NB-IoT

窄带物联网(Narrow Band Internet of Things, NB-IoT)成为万物互联网络的一个重要分支。NB-IoT构建于蜂窝网络,只消耗大约180KHz的带宽,可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络,以降低部署成本、实现平滑升级。

NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术,支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接,也被叫作低功耗广域网(LPWAN)。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。据说NB-IoT设备电池寿命可以提高至少10年,同时还能提供非常全面的室内蜂窝数据连接覆盖。

蓝牙50

蓝牙是一种无线传输技术,理论上能够在最远 100 米左右的设备之间进行短距离连线,但实际使用时大约只有 10 米。其最大特色在于能让轻易携带的移动通讯设备和电脑,在不借助电缆的情况下联网,并传输资料和讯息,目前普遍被应用在智能手机和智慧穿戴设备的连结以及智慧家庭、车用物联网等领域中。新到来的蓝牙 50 不仅可以向下相容旧版本产品,且能带来更高速、更远传输距离的优势。

物联网可以大大提高供应链管理和相关流程。一些最大的困难围绕着整个供应链过程中资产的质量和位置。利用传感器提供实时位置、温度、运动、重力和其他重要数据,可以极大地改变企业的供应链。
供应链管理专业人员委员会将供应链定义为“参与设计、组装和交付特定产品的公司。
物联网改善供应链的另一个领域是释放供应链中不同公司的能力,以验证并确保生产和运输的货物的质量。
冷链管理解决方案是在整个供应链中管理质量的一个很好的例子。为了确保质量,需要在整个供应链中将许多不同类型的食品和药品保持在特定的温度下。每年,由于高温造成的损失高达数十亿美元。例如,如果将苹果或胰岛素放在装有破损空调的卡车中,则它们到达分销商时可能会变质。当保持资产质量时,冷链管理解决方案提供了巨大的帮助。

在此,图扑软件 HighTopo 与上海程析合作的透明工厂 MES (Manufacturing Execution System 制造企业生产过程执行管理系统)项目,登陆 CCTV2 的《正点财经节目》,智能供应链为企业降本增效,助力国网智慧供应链,为打造智能工厂树立行业新高度。

2019年,国家电网有限公司积极落实中央“在现代供应链领域培育新动能”的决策部署,打造现代智慧供应链秉承“开放、共享、合作、共赢”理念,启动开展了电工装备智慧物联平台(EIP)建设。平台建设在相关政府部门指导下,基于互联网和物联网技术,实现电网企业、电工装备制造商、第三方服务机构互联互通和信息共享,打造“透明工厂”。

通过开放共享,推动金融服务快速便捷融入实体经济,引领电工装备产业升级,推动产业创新发展,提升电工装备行业智能制造水平。

扩展资料

图扑软件(Hightopo)是由厦门图扑软件科技有限公司独立自主研发,基于HTML5标准技术的Web前端2D和3D图形界面开发框架。非常适用于实时监控系统的界面呈现,广泛应用于电信网络拓扑和设备管理,以及电力、燃气等工业自动化 (HMI/SCADA) 领域。

Hightopo 提供了一套独特的 WebGL 层抽象,将 Model–View–Presenter (MVP) 的设计模型延伸应用到了 3D 图形领域。

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网络拓扑
在传统的计算机网络中,局域网终端设备之间是无逻辑关系的,各个设备之间是分散的。虽说互联网也有集群协作的计算机,但这不是普遍存在。
但物联网却不一样,物联网终端设备之间是有逻辑关系的,各个设备之间或以工作流、或以层次、或以某种复杂协调的方式来协作;也就是说,物联网设备之间只有具备协作关系,才能体现出物联网的价值。
那么,在设计物联网网络时,我们需要在网络协议设计时就在网络层考虑其逻辑关系,还是留给应用层来定义其逻辑关系?
终端数量
在一个计算机局域网下,终端数量通常在100台以下;而在一个局域物联网下,终端数量应该是在1000台以上。不光是终端数量多,还可能会有终端设备随时加入局域物联网中。
AL t4519028349240320 物联网网络和计算机网络有什么不一样的地方
因此,终端数量的增多以及新设备的随时加入,对网络协议的要求就是要有较强的自我扩展性。但是扩展性太强的网络,其安全性就会有所下降。
网络覆盖范围
对于计算机局域网来说,通常情况其覆盖范围就是室内,或者是一个办公间,最大可能是一个建筑体;但是局域物联网通常是在室外,可能覆盖的是几栋楼,一个工厂,一个街区,甚至是一个小城市。局域物联网的一个单元的覆盖距离在1~2 km范围内比较合适,这个是根据近距离无线通信自身最大传播距离来决定的。覆盖范围的不同,必然会对网络协议及组网技术提出不同的要求。
终端能力多样性及自我标识
在传统的互联网中,网络终端能力相对单一,要么手机、要么计算机。但是在物联网领域,不同行业、不同功能的物联网终端会非常多,物联网终端设备的能力也会千差万别,有的功能可能只是数据采集,有的可能有计算和通信功能,有的可能是集中控制器。
在传统的互联网中,从网络协议角度来看,其设备是无差别的。但是物联网终端设备具有众多的标识方式:二维码、RFID和蓝牙地址等,如何从网络协议上去命名这些设备也是很有必要研究的。
始终工作
在传统的计算机网络中,终端设备可以随时下线;但在物联网领域的很多行业中,由于终端设备是感知物体的,所以要求其永远处于工作状态。除了对设备本身的寿命有要求之外,对于网络协议设计来说也是一个全新的、值得去研究的课题。
安全性
在传统的计算机网络中,实际上是人在 *** 纵设备上网,因此终端设备人为参与比较多;但是在物联网中,由于终端设备数量、安装

智能家居领域由于其多样性和个性化的特点,也导致了技术路线和标准众多,没有统一通行技术标准体系的现状,从技术应用角度来看主要有三类主流技术:
第一类——总线技术类
总线技术的主要特点是所有设备通信与控制都集中在一条总线上,是一种全分布式智能控制网络技术,其产品模块具有双向通信能力,以及互 *** 作性和互换性,其控制部件都可以编程。典型的总线技术采用双绞线总线结构,各网络节点可以从总线上获得供电,亦通过同一总线实现节点间无极性、无拓扑逻辑限制的互连和通信。
总线技术类产品比较适合于楼宇智能化以及小区智能化等大区域范围的控制,但一般设置安装比较复杂,造价较高,工期较长,只适用新装修用户。
第二类——无线通信技术类
无线通信技术众多,已经成功应用在智能家居领域的无线通信技术方案主要包括:射频(RF)技术(频带大多为315 和43392MHz)、VESP协议、IrDA红外线技术、HomeRF 协议、Zigbee 标准、Z-Wave 标准、Z-world 标准、X2D 技术等。
无线技术方案的主要优势在于无需重新布线,安装方便灵活,而且根据需求可以随时扩展或改装,可以适用于新装修用户和已装用户。
第三类——电力线载波通信技术
电力线载波通信技术充分利用现有的电网,两端加以调制解调器,直接以50Hz 交流电为载波,再以数百KHz 的脉冲为调制信号,进行信号的传输与控制。

物联网是新一代信息技术的重要组成部分,也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是:“Internet of things(IoT)”。顾名思义,物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思:其一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;其二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信,也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术,广泛应用于网络的融合中,也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。
物联网是互联网的应用拓展,与其说物联网是网络,不如说物联网是业务和应用。因此,应用创新是物联网发展的核心,以用户体验为核心的创新20是物联网发展的灵魂。
ZigBee技术(>

信息隐私是物联网信息机密性的直接体现。

如感知终端的位置信息是物联网的重要信息资源之一,也是需要保护的敏感信息。物联网指的是将各种信息传感设备(如射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等)与互联网结合起来而形成的一个巨大网络。

物联网中的WSN安全特点主要有:

1、单个结点资源受限,包括处理器资源、存储器资源、电源等。WSN中单个结点的处理器能力较低,无法进行快速且高复杂度的计算,这对依赖加解密算法的安全架构提出了挑战。存储器资源的缺乏使得结点存储能力较弱,结点的充电也不能保证。

2、结点无人值守,易失效,易受物理攻击。WSN中较多的应用部署在一些特殊的环境中,使得单个结点失效率很高。由于很难甚至无法给予物理接触上的维护,可能使结点造成永久性的失效。

3、结点可能的移动性。结点移动性产生于受外界环境影响的被动移动、内部驱动的自发移动以及固定结点的失效。它导致网络拓扑的频繁变化,造成网络上大量的过时路由信息以及攻击检测的难度增加。

4、传输介质的不可靠性和广播性。WSN中的无线传输介质易受外界界环境影响,网络链路产生差错和发生故障的概率增大,结点附近容易产生信道冲突,而且恶意结点也可以方便地窃听重要信息。

5、网络无基础架构。WSN中没有专用的传输设备,它们的功能需由各个结点配合实现,使得一些有线网中成熟的安 全架构无法在WSN中有效部署,需要结合WSN的特点进行改进。有线网安全中较少提及的基础架构安全需要在WSN引起足够的重视。

6、潜在攻击的不对称性。由于单个结点各方面的能力相对较低,攻击者很容易使用常见设备发动点对点的不对称攻击。比如,处理速度上的不对称,电源能量的不对称等,使得单个结点难以防御而产生较大的失效率。


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