认知无线电/认知无线网络起源于Joseph Mitola攻读博士期间的研究工作，在其博士论文中，Mitola将认知无线电定义为“the integration of model-based reasoning with software radio technologies”，认为认知无线电是智能计算和无线通信这两个学科交叉融合的产物[1] 。随后，美国的FCC和DARPA分别启动了多项计划，对认知无线电和动态频谱接入问题进行深入研究；欧盟的端到端重配置计划(E2R: End to End Reconfigurability Project)也启动了对认知概念在技术和经济领域等各方面问题的研究。Simon Hakin在2005年发表了关于认知无线电的著名文章“Cognitive radio: brain-empowered wireless communications”[2] ，主要从信号处理和自适应过程的角度对认知无线电技术的框架结构进行了较为完善的分析。此后，许多有名的大学和研究机构也展开了相关技术的研究和实验平台的开发，认知无线电的概念也被扩展为认知无线网络，指利用认知原理来提高各种资源（频谱、功率等）使用效率的无线网络[3] 。在频谱管理部门的带动下，一些标准化组织也先后开展了一系列标准制定工作以推动该技术的发展。目前涉及认知无线电/认知无线网络标准制订的组织和行业联盟主要是美国电气电子工程师学会（IEEE）、国际电信联盟（ITU）和软件无线电论坛(SDR Forum)等。
认知无线网络中，主（授权）用户指那些对某段频谱的使用具有高优先级或合法授权的用户，次级用户是指那些低优先级的用户。次级用户对频谱的使用不得对主用户造成干扰，因此要求其能快速、可靠地感知主用户使用授权频谱的情况。次级用户必须具备认知能力，因而称其为认知用户，在网络结构中则表示为认知节点。认知用户的频谱感知主要包括在某个频段上检测主用户存在与否（主用户信号检测）和估计认知用户对主用户接收机可能造成的附加干扰（干扰温度估计）两个任务[4] 。更进一步的可能要求是频谱感知还应区分主用户信号的种类（空中接口分类）[5] 。目前大部分频谱感知的研究都集中在最重要的主用户信号检测上。
1 频谱感知的基本方法
主用户信号检测的单节点频谱感知基本方法通常分为三类：
第一类为相干检测。如果知道主用户信号的结构特征（如导频、前导或同步消息等），匹配滤波器加门限检测的方法是最优的主用户信号检测方法。相干检测可获得精确的频谱感知结果，但其缺点也很明显，必须知道主用户信号的先验知识，而且当认知无线网络运行在很宽的频段上时，实现许多类型的授权信号的相干检测成本太高，几乎不可实现。
第二类为能量检测。在感兴趣频段上测量某段观测时间内接收信号的总能量，如果能量低于某个设定门限则声明该频段为白空间。与相干检测相比，能量检测需要更长的感知时间以达到同样的感知效果，但低成本、易实现的特性使其受到认知无线网络中频谱感知技术的青睐。
以上基于信号检测技术的两种频谱感知方法，有很好的理论基础[6] ，性能分析已比较完善。
第三类为特征检测[7] 。能量检测的最大缺点是它不能区分接收到的能量是来自主用户信号还是噪声，在低信噪比环境中的频谱感知结果尤其不可靠。在主用户信号的载波频率、调制类型或循环前缀等某些特征已知时，利用信号的期望和自相关函数呈现出来的周期性（循环平稳谱相关特性），可将信号能量与噪声能量区分开来，突破能量检测的瓶颈。文献[8] 还分析实际情况下有限的数据长度对循环谱特征检测的影响。实现复杂度远高于能量检测是制约特征检测在频谱感知中应用的最主要缺点。
此外，2003年底FCC频谱政策工作组提出了干扰温度模型[9] ，意在对无线环境中的干扰源进行量化和管理。干扰温度限提供了特定地理位置在某一感兴趣频段上接收机能够顺利工作的最差环境的特征描述。根据干扰温度模型，认知用户若能确定其对主用户接收机造成的附加干扰量并加以限制，使主用户接收机所受的总干扰（含噪声）不超过干扰温度限，则认知用户可与主用户运行在同一频段上。可以看出，基于主用户信号检测的频谱感知意在避开主用户，而基于干扰温度模型的频谱感知则试图与主用户同时并存于同一个频段，这是两者最大的区别。文献[10] 定义了已知和未知主用户信号参数时干扰温度的理想模型和一般模型，并从通信容量的角度分析了如何来最优地选择认知系统的工作带宽和发送功率。但干扰温度模型存在两个需要解决的难题：其一为在主用户发送信号存在的情况下如何测定其接收机的噪声水平，其二为在主用户接收机位置未知的情况下如何估计认知用户对它可能产生的干扰。降低问题难度的一种可能办法是让主用户系统来辅助认知系统的频谱感知，如文献[11] 中要求主用户接收机在工作过程中持续发送指示信号。另一个需要考虑到的是，认知用户和主用户共存于同一个频段时，认知系统的通信过程中也会受到授权系统的干扰，所以认知系统能获得的通信容量可能非常有限[10] 。
2 协同频谱感知
认知无线网络可通过对多节点感知信息的协同处理来提高频谱感知的效果，这被称为协同（协作、合作）频谱感知。频谱感知性能主要由感知范围、检测时间、检测概率、虚警概率等几个相互关联的指标来衡量，协同频谱感知可利用空间分集增益改善上述指标，解决单节点感知中难以克服的多径深衰落、阴影衰落和隐终端等难题[4] ，同时也可减轻对单个节点感知灵敏度的要求，降低实现成本[12] 。
实现协同频谱感知的方式有两种，即中心式和分布式。
中心式感知：中心单元收集各认知节点的感知信息，负责识别可用频谱，并将频谱可用信息广播给各认知节点或直接控制认知节点的通信参数。文献[13] 中以AP为中心收集、处理各感知节点的硬判决（二进制）结果，通过克服信道衰落效应来提高感知性能，其检测概率和虚警概率的计算在文献[14] 中给出。文献[15] 以主节点（master node）为中心节点合并各感知结果来检测TV信道。文献[16] 则由融合中心（fusion center）根据各认知节点能量检测的结果最终判断主用户在某个频段上的存在与否。
分布式感知：认知节点彼此之间共享感知信息，但独立判断各自的可用频谱。与中心式感知相比，分布式感知的优点是不需要基础结构网络，部署更灵活些。文献[17] 显示一个用户作为另一个用户中继的两用户协同频谱感知可带来35%的捷变增益（所需感知时间减少35%）。文献[18] 进一步将这种分布式感知协议推广到多用户环境中。
无论中心式还是分布式感知，就协同频谱感知的研究内容而言，主要包含以下两个方面：
1）认知节点感知信息的合并处理，即考虑信息融合（fusion）问题。
2）感知信息传递过程的合作，即考虑中继传输问题。
物联网（英语：Internet of Things，缩写IoT）是互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能行使独立功能的普通物体实现互联互通的网络。
物联网指嵌入式物理设备，如：汽车、家用电器等，具有计算机化系统，如软件、传感器等，通过智能感知、识别技术与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。
在这项技术中，每一个设备都能自动工作，根据环境变化自动响应，与其他或多个设备交换数据，不需要人为参与。整个系统由无线网络和互联网的完美结合而构建。物联网的主要目的是提高设备的效率和准确性，为人们节省金钱和时间。
物联网包括智能手机、耳机、汽车、灯泡、冰箱、咖啡机、安全系统、警报系统还有许多其他家庭和移动设备。
通过物联网可以用中心计算机对机器、设备、人员进行集中管理、控制，也可以对家庭设备、汽车进行遥控，以及搜索位置、防止物品被盗等，类似自动化 *** 控系统，同时透过收集这些小事的数据。
最后可以聚集成大数据，包含重新设计道路以减少车祸、都市更新、灾害预测与犯罪防治、流行病控制等等社会的重大改变，实现物和物相联。
扩展资料：
一、应用领域
智能家居、智慧交通、智能医疗、智能电网、智能物流、智能农业、智能电力、智能安防、智慧城市、智能汽车、智能建筑、智能水务、商业智能、智能工业、平安城市
二、应用案例
1、物联网传感器产品已率先在上海浦东国际机场防入侵系统中得到应用。机场防入侵系统铺设了3万多个传感器节点，覆盖了地面、栅栏和低空探测，可以防止人员的翻越、偷渡、恐怖袭击等攻击性入侵。而就在不久之前，上海世博会也与无锡传感网中心签下订单，购买防入侵微纳传感网1500万元产品。
2、ZigBee路灯控制系统点亮济南园博园。ZigBee无线路灯照明节能环保技术的应用是此次园博园中的一大亮点。园区所有的功能性照明都采用了ZigBee无线技术达成的无线路灯控制。
3、智能交通系统(ITS)是利用现代信息技术为核心，利用先进的通讯、计算机、自动控制、传感器技术，实现对交通的实时控制与指挥管理。
交通信息采集被认为是ITS的关键子系统，是发展ITS的基础，成为交通智能化的前提。无论是交通控制还是交通违章管理系统，都涉及交通动态信息的采集，交通动态信息采集也就成为交通智能化的首要任务。
参考资料来源：百度百科-物联网
参考资料来源：百度百科-物联网概念
一篇文章看懂什么是NB-IoT和物联网 NB-IOT是一种物联网实现技术 同zigbee及wifi一样 属于物联网的重要分支 NB-IOT是基于基于蜂窝的窄带物联网，它拥有低功耗的特点 跟zigbee一样 但是传输速率要大于zigbee 而wifi则消耗较大的功耗 但是传输速率比它们都要大
NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支援低功耗装置在广域网的蜂窝资料连线，也被叫作低功耗广域网(LPWA)。NB-IoT支援待机时间长、对网路连线要求较高装置的高效连线。据说NB-IoT装置电池寿命可以提高至至少10年，同时还能提供非常全面的室内蜂窝资料连线覆盖。
都是远距离无线传输，只是各自的应用领域不同而已。
LoRa比较适合区域网，自己管理资料，自己架设基站进行资料处理，比如一个农场、一个蔬菜基地等。
NB-IoT较适合广域网部署，应用领域比较适合广泛部署，一个特征应用比如共享单车就比较适合NB而不适合LoRa，比较像是3/4G跟WiFi的关系。
LoRa：基站需要自己管理，可以类比为自己家里WIFI路由器，手机连结WIFI上网
NB-IoT：基站运营商已经给你建好，要传输付钱即可，资料走运营商网路，可以类比为目前的手机3/4G上网
LoRa、SigFox因为出现的时间较早，且较基于授权频谱的LPWA技术更为成熟，也可以规模商用，能够满足当时部分使用者的需要，因此获得了运营商的选择。在市场上，基于非授权频谱的LPWA技术，主要是LoRa、SigFox为主。
随着技术的进步和发展，到了2016年，NB-IoT和eMTC这两项技术出现了，并且这两项技术都采用统一的3GPP标准来扩充套件物联网。这项技术具有行业标准的属性，是开放的，并且采用的技术方向是向5G进行逐步演进，标准会不断的提升和演进。
一篇文章看懂什么是工业40 这篇接地气的文章告诉你——什么叫工业40 导读：工业40到底是个啥，本来答应给他单独讲一遍，后来一想，不如整理下材料和思路，一块分享给大家，所以今天就跟大家谈谈这个神秘的工业40吧。
早年从事过工业自动化行业，后来为了赚点讲课费做零花。
工业40第一重天：智慧生产
之前我们说过，生产装置和管理资讯系统也各自连线起来，并且装置和资讯系统之间也连线起来了。你有没有觉得还缺点什么？没错，就是生产的原材料和生产装置还没有连线起来。
这个时候，我们就需要一个东西，叫做RFID，射频识别技术。估计你听不懂，简单来说，这玩意儿就相当于一个二维码，可以自带一些资讯，他比二维码牛叉的地方，在于他可以无线通讯。
我还是来描述一个场景，百事可乐的生产车间里，生产线上连续过来了三个瓶子，每个瓶子都自带一个二维码，里面记录著这是为张三、李四和王二麻子定制的可乐。
第一个瓶子走到灌装处时，通过二维码的无线通讯告诉中控室的控制器，说张三喜欢甜一点的，多放糖，然后控制器就告诉灌装机器手，“加二斤白糖！”（张三真倒霉……）。
第二个瓶子过来，说李四是糖尿病，不要糖，控制器就告诉机器手，“这货不要糖！”
第三个瓶子过来，说王二麻子要的是芬达，控制就告诉灌可乐的机械手“你歇会”，再告诉灌芬达的机械手，“你上！”
看到了，多品种、小批量、定制生产，每一灌可乐从你在网上下单的那一刻起，他就是为你定制的，他所有的特性，都是符合你的喜好的。
这就是智慧生产。
工业40第二重天：智慧产品
生产的过程智慧化了，那么作为成品的工业产品，也同样可以智慧化，这个不难理解，你们看到的什么智慧手环、智慧脚踏车、智慧跑鞋等等智慧硬体都是这个思路。就是把产品作为一个数据采集端，不断的采集使用者的资料并上传到云端去，方便使用者进行管理。
德美工业40和工业网际网路的核心分歧之一，就是先干智慧工厂，还是先搞智慧产品。德国希望前者，美国希望后者。至于中国，我们就搞加，还是加这个东西好，正加反加都行。
工业40第三重天：生产服务化
刚才说了，智慧产品会不断地采集使用者的资料和状态，并上传给厂商，这个就使一种新的商业模式成为可能，向服务收费。我好多年前在西门子的时候，西门子就提出来向服务收费，当时我觉得这是德国佬拍脑袋想出来的傻×决定，但是现在我才明白这是若干年前就已经开始为工业40的生产服务化布局了。你对西门子的印象是什么？冰箱？你个糊涂蛋，西门子这些年已经悄然并购了多家著名软体公司，成为仅次于SAP的欧洲第二大软体公司了。
这个服务是什么呢？比如西门子生产一台高铁的牵引电机，以往就是直接卖一台电机而已，现在这台电机在执行过程中，会不断的把资料传回给西门子的工厂，这样西门子就知道你的电机现在的执行状况，以及什么时候需要检修了。高铁厂商以往是怎么做的？一刀切，定一个时间，到时间了不管该不该修都去修一下，更我们汽车保养没什么差别。现在西门子可以告诉你什么时候需要修什么时候需要养护，你要想知道，对不起，给钱。
再举个例子，智慧产品实现后，每一辆汽车都会不断地采集周边的资料，来决定自己的行驶路线，整个运输系统会完全服务化，任何人都不需要再买车，有一天也许自己开车会成为严重的违法行为，因为装置是智慧的，而人确是不可控的。
在这个阶段，所有的生产厂商都会向服务商转型。
工业40第四重天：云工厂
当工厂的两化融合进一步深入的时候，另一种新的商业模式就有要孕育而生了，这就是云工厂。
工厂里的装置现在也是智慧的了，他们也在不断地采集自己的资料上传到工业网际网路上，此时我们就可以看到，哪些工厂的哪些生产线正在满负荷运转，哪些是有空闲的。那么这些存在空闲的工厂，就可以出卖自己的生产能力，为其他需要的人去进行生产。
网际网路行业为什么发展的这么快，就是因为创业者只需要专注于产品和模式创新，不需要自己去买一个伺服器，而是直接租用云端的服务就行了。而目前工业的创业者，还是要不断地纠结于找OEM代工还是自建工厂中，这个极大地限制了工业领域的创新。当云工厂实现的时候，我预言中国的工业领域将出现一个比网际网路大百倍以上的创新和创业浪潮，那个时候这个社会的一切都将被深刻的改变。
工业40第五重天：跨界打击
网际网路行业天天说降维打击传统行业，什么谷歌小米阿里巴巴乐视，可是我告诉你，当工业40进入第五重天时，工业企业的跨界打击将比这些网际网路企业猛烈百倍。这个过程将从根本上撼动现代经济学和管理学的根基，重塑整个商业社会。
举个例子，一个生产手表的厂商，这个表每天贴着你的身体，采集你身体的各项资料，这些资料对于手表厂商也许没啥用，但是对于保险公司就是个金库，这个时候，手表厂商摇身一变，就能成为最好的保险公司。
当自动化和资讯化深度融合的时候，跨界竞争将成为一种常态，所有的商业模式都将被重塑。
工业40大圆满：黑客帝国
整个工业40过程，就是自动化和资讯化不断融合的过程，也是用软体重新定义世界的过程。
在未来，多元宇宙将在虚拟世界成为现实，一个现实的世界将对应无数个虚拟世界。改变现实世界，虚拟世界会改变；改变虚拟世界，现实世界也会改变。一切都在基于资料被精确的控制当中，人类的大部分体力劳动和脑力劳动都将被机器和人工智慧所取代，所有当下的经济学原理都将不再试用，还将有可能引发道德伦理问题。但是我相信有一些东西是不会变的，人类的爱、责任、勇敢，对未来和自由的向往，以及永无止境的奋斗。生生不息！
好吧，现在大谈黑客帝国似乎有些遥远，那就谈谈科理咨询的2016年德国汉诺威工业展与工业40标杆学习之旅吧！科理咨询带着学员都学到了什么呢？请关注随后的系列报道。
nbiot和emtc应该是比较相似，因为都基于LTE技术
而其他非LTE系列的物联网就根本不同了
NB-IoT是narrowbandinterofthings,即窄带物联网技术，是LPWA技术的一种。LTECategoryM2也被称为Narrow-BandIoT（NB-IoT）没有Cat-NB的说法
物联网《NB-IoT已经来了，LTE-V还会远吗 1、实现无人驾驶，单车智慧+汽车联网，两手都要硬
当前市场忽视了通讯网路对于无人驾驶的关键作用。之前大家讨论的更多的是单车智慧，而要实现最终的无人驾驶，必需单车智慧和汽车联网相辅相成，特斯拉事故已经说明，仅仅单车智慧是不够的。实现汽车联网的通讯网路必须具备低时延、大频宽的效能，实现车与车、车与路之间的通讯，而目前包括 NB-IoT、4G 等网路均不符合要求，必须要有专用的车联网通讯标准。
2、抢夺车联网标准，中国推出 LTE-V
中国是世界第一大的汽车市场，同时中国通讯产业又具备全球竞争力，出于通讯安全的考虑，中国工信部正在积极推动自主化的车联网标准。华为、大唐等主导的车联网标准 LTE-V 预计在 2016 下半年和 2017 上半年分步冻结，2018 年商用推广，抢在美国强制推广之前（DSRC）。同时，我国 8 月份将释出“智慧网联汽车发展技术路线图”，我们判断，LTE-V 将是其中的重要内容之一。
历史悠久：贵州茅台酒独产于中国的贵州省遵义县仁怀镇，是与苏格兰威士忌、法国科涅克白兰地齐名的三大蒸馏名酒之一，是大曲酱香型白酒的鼻祖。
品质优越：被尊为“国酒”。他具有色清透明、醇香馥郁、入口柔绵、清冽甘爽、回香持久的特点，人们把茅台酒独有的香味称为“茅香”，是我国酱香型风格最完美的典型。
一张图看懂什么是物联网
物联网是网际网路的延伸，可以说是网际网路的一种应用。物联网通过各种感知装置，如射频识别、感测器、红外等，将资讯传送到接收器，再通过网际网路传送，通过高层应用进行资讯处理，达到“感知”的目的。
一篇文章弄懂什么是虹膜识别 美国智库 Acuity Market Intelligence
曾发表过一份《生物识别的未来》报告，报告显示，虹膜识别技术将在未来10—15年迅速普及，并占全球生物特征识别16%的市场份额，虹膜识别产品总产值也将达到35亿美元。毕竟无需赘言，在智慧手机之外，未来整个IOT产业的崛起理论上都可被视作虹膜技术普及的基石——你知道，当万物互联时代来临，资料安全牵一发而动全身，人们都在企盼一种与机器更安全的互动方式。
拜好莱坞所赐，如下场景早已被视作未来理所当然的一部分：某Boss级人物神色淡定或慌张地进入实验室等神秘部门，他只需要“看一眼”萤幕即可来去自如。事实上，虹膜识别并不是一个初生事物，基于虹膜扫描识别身份的理论认知可追溯到上世纪30年代，并于90年代逐渐实现商业化落地，如今也已应用在诸如金融， ，机场和军方等现实中貌似类似“神秘部门”的地方。但如你所知，人类历史的底层驱动力永远都是技术以及让技术大范围扩散的商业，遵循着与计算机，网际网路，智慧手机等颠覆性技术的相似步伐，如今虹膜识别也正在从特定领域推广至普通消费人群之中。最直观的例子当然来自三星刚释出的Galaxy
Note7，这是虹膜识别技术第一次被添置在真正意义上的主流旗舰智慧手机之上。
在不少人看来，考虑到三星之于手机产业链的掌控力和号召力，与去年富士通ARROWS NX F-04G以及微软Lumia
950XL等小众机型对虹膜识别的仓促不同(譬如识别时间过长)，三星的入局有望起到某种带动之力——据报道，三星的加入甚至让与虹膜识别相关的企业股票也一度飘红。技术的成熟当然是另一方面。古往今来，人类一直对“精准识别身份”心向往之——而有理由相信，愈到未来，安全地告知机器“我是谁”这件事就愈加重要。
而在这件事上，至少看起来，虹膜识别可以做到更多。
你的唯一
大体而言，在所有常规生物特征识别(包括指纹，人脸，虹膜，声音，掌纹等)当中，由于虹膜自身的精准性，防伪性，唯一性，稳定性，主流学界通常认为虹膜是比指纹或者面部识别更“高阶”的识别方式，要知道，相比于指纹08%，人脸2%左右的误识率，虹膜识别低至百万分之一的误识率看起来几乎没有任何蛊惑性。
那到底何为虹膜人眼结构由巩膜，虹膜和瞳孔三部分构成，虹膜即是位于其他二者之间的圆环状部分，属于眼球中层，负责自动调节瞳孔大小，从而适应不同光照环境。而交叉错杂的细丝，斑点和条纹等细微之物构成虹膜大量独一无二的资讯特征，也因此具备了某种与生俱来的不可复制性(顺便一提，虹膜的唯一性同样存在于同卵双胞胎身上，后者DNA资讯重合度非常之高)，其复杂度远超如今在智慧手机普及的指纹识别，有研究表明，虹膜识别准确性是指纹识别的1万倍。
可想而知，细小的动态特性让伪造虹膜变得几乎不太可能，至少目前，无论照片，假眼，乃至在隐形眼镜上列印(对了，当眼球剥离人体，虹膜也会随瞳孔放大从而失去活性)，都几乎没办法欺骗机器对于主人虹膜的信赖。
而极强的稳定性是虹膜用于生物识别的另一利器。任何人在胎儿发育阶段形成之后，虹膜即终生保持不变，且几乎不会受到外部环境的干扰——在眼睑的庇护下，它不易受到外伤侵袭，更重要的是，目前看来，诸如红眼病，白内障，青光眼，沙眼结膜炎，近视眼手术这些常见的眼部侵扰都无法影响虹膜自身纹理。这意味着，虹膜不会出现指纹解锁时易磨损，灵敏度低，蜕皮或者潮溼而致使手机无法识别的困扰。
另外，最后想说，相较于指纹，虹膜中远距离的非接触式采集无疑要卫生许多。
怎么用
很好理解，虹膜识别技术能将虹膜资讯特征转为密码储存。
在具体的实现路径上，拿Note7来说，在前置镜头同侧增加了IR
LED与虹膜摄像头，在识别过程之中，前置摄像头辅助虹膜摄像头确定持机者的大体轮廓，再经由IR
LED发射红外光源(虹膜识别无法用最常见的彩色可见光感测器，要用独立的红外感测器，以保证能为暗光下使用)，虹膜摄像头通过光源扫描持机者虹膜资讯，然后将虹膜资讯转为编码，与已知密码进行比对，以最终决定是否解锁。通常来说，相比录入指纹时的繁琐，初次录入虹膜要迅捷许多，大概只需要几秒钟;而当用户试图用虹膜解锁手机时，根据视讯演示，虽不比指纹，但仍谈得上灵敏。
而直觉便知，虹膜识别的应用场景可被延伸至萤幕解锁之外，譬如Note7提出的一种场景方案是新增了一个“安全资料夹”，通过虹膜解锁存放一些包括应用，照片，便签在内的私人资料或资讯(你知道，每个人都有一些“不可告人”的小秘密)，让其独立于其他手机资料之外，唯有虹膜可以开启，算是上了份双保险。
在我看来，这一功能也在很大程度上回应了业界对于虹膜识别普及性的担忧——事实上，至少在现阶段，作为科技急先锋的虹膜识别与已然成熟的指纹识别并非取代关系，而更接近于不同场景中的互补或进阶，Note7的安全资料夹即是如此，你大可将其视作指纹之后的第二道安全防护，里出入神秘部门也得布防重重关卡不是
嗯，在告知机器“我是谁”这件事上，人类经历了各种密码，数字证书，硬体KEY(譬如U盾)等多种方式，有理由相信，身份识别的下一幕很大程度上将由虹膜等生物特征识别完成。其实追溯人机互动历史，一个清晰的脉络是：主流计算装置的每次形态改变，必然伴随着人机互动难度下降，而随着虹膜等识别技术的完善，人类与机器之间的“信任关系”势必将迈向一个新篇章。
未来由现实铺就，而“未来已经来临”。在科技领域，未来十年将会令过去的十年黯然失色，但愿这其中会有生物识别技术很大的功劳。
传感器网(Sensor Network)：传感器网络(也称传感网)是利用各种传感器(光、电、温度、湿度、压力等)加上中低速的近距离无线通信技术构成一个独立的网络,是由多个具有有线或无线通信与计算能力的低功耗、小体积的微小传感器节点构成的网络系统，它一般提供局域或小范围物与物之间的信息交换功能。
物联网(Internet of Things)：物联网是指在物理世界的实体中部署具有一定感知能力、计算能力或执行能力的各种信息传感设备，通过网络设施实现信息传输、协同和处理，从而实现广域或大范围的人与物、物与物之间信息交换需求的互联。物联网包括各种末端网、通信网络和应用3个层次，其中末端网包括各种实现与物互联的技术，如传感器网络、RFID、二维码、短距离无线通信技术、移动通信模块等。传感器网络是物联网末端采用的关键技术之一。
泛在网络(Ubiquitous Networking)：泛在网是指基于个人和社会的需求，利用现有的网络技术和新的网络技术，实现人与人、人与物、物与物之间按需进行的信息获取、传递、存储、认知、决策、使用等服务，网络超强的环境感知、内容感知及其智能性，为个人和社会提供泛在的、无所不含的信息服务和应用。
未来定位不同
未来泛在网、物联网、传感器网各有定位，传感器网是泛在/物联网的组成部分，物联网是泛在网发展的物联阶段，通信网、互联网、物联网之间相互协同融合是泛在网发展的目标。传感器网最主要的特征是利用各种各样的传感器加上中低速的近距离无线通信技术。
物联网将解决广域或大范围的人与物、物与物之间信息交换需求的联网问题，物联网采用各种不同的技术把物理世界的各种智能物体、传感器接入网络。物联网通过接入延伸技术，实现末端网络(个域网、汽车网、家庭网络、社区网络、小物体网络等)的互联来实现人与物、物与物之间的通信，在这个网络中，机器、物体和环境都将被纳入人类感知的范畴，利用传感器技术、智能技术，所有的物体将获得生命的迹象，从而变得更加聪明，实现了数字虚拟世界与物理真实世界的对应或映射。
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