2022年前六大边缘计算公司

从重点打新基金的类别看，保本基金达到30只，占比为31%，普通混合型基金为67只，其中大多数为灵活配置混合型基金品种，这已构成当前网下打新的主力。

保本型基金中，以南方避险打新次数最多，达76次，中银保本、长城久鑫分别以47次和42次紧随其后，工银保本、招商安润和工银保本2号中签新股均超过30次，长城久利保本、中银保本二号、招商安盈保本和鹏华金刚保本中签次数位列保本基金前十。不过，在今年3月新发行中，大成基金旗下大成景恒保本异军突起，入围了逾10只新股，大有后来居上之势。

仓位灵活的混合型基金成为打新主力，其中有16只基金中签新股超过30次，中欧成长优选以中签73次排名混合基金第一，鹏华品牌传承、中银多策略、国联安安心成长和兴全趋势投资各中签54次、52次、51次和50次，国泰民益、宝盈祥瑞养老、国联安新精选、华安新活力和东方利群中签次数也进入混合基金前十。

根据统计，在往年的打新中，债券型基金可谓打新的主力军，打新市场约20%的份额，都被债券型基金占据。不过此次《规范》中限定，债券型基金在内的三类产品不能参与打新，而新股不少于40%的份额将向公募基金和社保基金配售，这客观上大幅提高了其他基金中签率。在这些基金中，新发的混合型基金和部分保本型基金值得投资者关注。混合型基金不受股票型、债券型基金的仓位限制，资产配置比例更为自由，其中又以灵活配置型基金和偏股混合型基金较为突出，可将大部分资产用于打新。

摘 要 物联网作为一项新兴的技术, 已经引起国内学术界高度重视。针对物联网的发展趋势，介绍了其基本概念和技术背景，以及对所涉及的利益相关者产生安全和隐私的影响。需要采取措施，确保该架构能抵御攻击，进行数据认证，访问控制，建立客户隐私。
关键词 物联网 隐私
中图分类号：C913 文献标识码：A

Talking about the Problems of Internet Things Privacy
HUANG Ling
(College of Electronics and Information Engineering, Nanjing Institute of
Information Technology, Nanjing, Jiangsu 210046)
Abstract IOT(Internet of Things), as an emerging technology, attracts much attention form domestic academia and industry For its trend, this paper describes the basic concept and technical background Its development has an impact on the security and privacy of the involved stakeholders Measures ensuring the architecture"s resilience to attacks, data authentication, access control and client privacy need to be established
Key words Internet of things; privacy

1 物联网：概念和技术背景
物联网（IOT）是一个新兴的基于互联网的信息体系结构，促进商品和服务在全球供应链网络的交流。例如，某类商品的缺货，会自动报告给供应商，这反过来又立即引起电子或实物交付。从技术角度来看，物联网是基于数据通信的工具，主要是RFID（无线电射频识别）标签的物品，通过提供的IT基础设施，促进一个安全和可靠的 “物”的交流的方式。
基于目前普遍的看法，物联网的新的IT基础设施是由EPCglobal和GS1引入的电子产品代码（EPC）。“物”是携带一个特定EPC 的RFID标签的物理对象;基础设施可以给本地和远程的用户提供和查询EPC信息服务（EPCIS）。信息并不完全保存在RFID标签上，通过对象名称解析服务（ONS）的连接和互联。信息可由互联网上的分布式服务器提供，
ONS是权威的（连接元数据和服务），在这个意义上，实体可以拥有―集中―改变对有关EPC信息的控制。从而，该架构还可以作为无处不在的计算的骨干，使智能环境识别和确定对象，并接收来自互联网的资料，以方便他们的自适应功能。
ONS是基于知名的域名系统（DNS）。从技术上讲，为了使用DNS来找到有关物品的信息，该物品的EPC必须转换成DNS可以理解的格式，这是典型的“点”分隔的，由左往右形式的域名。EPC编码语法上是正确的域名，然后在使用现有的DNS基础设施，ONS可以考虑是DNS子集。然而，由于这个原因，ONS也将继承所有的DNS弱点。
2 安全和隐私需求
21 物联网技术的要求
物联网的技术架构对所涉及的利益相关者产生安全和隐私的影响。隐私权包括个人信息的隐蔽性以及能够控制此类信息的能力。隐私权可以看作一个基本的和不可剥夺的人权，或作为个人的权利。用户可能并不知道物体的标签的归属性，并有可能不是声音或视觉信号来引起使用物体的用户注意。因此不需要知道它们个体也可以被跟踪，留下它们的数据或可在其网络空间被追踪。
既然涉及到商业过程，高度的可靠性是必要的。在本文中，对所要求的安全和隐私进行了说明：（1）抗攻击的恢复能力：该系统应避免单点故障，并应自动调节到节点故障；（2）数据验证：作为一项原则，检索到的地址和对象的信息必须经过验证；（3）访问控制：信息供应商必须能够实现对所提供的数据访问控制；（4）客户隐私：只有信息供应商从观察一个特定的客户查询系统的使用可以进行推断，至少，对产品的推断应该是很难进行。
使用物联网技术的民营企业在一般的经营活动将这些要求纳入其风险管理意识中。
22 隐私增强技术（PET）
履行对客户隐私的要求是相当困难的。多项技术已经开发，以实现信息的隐私目标。这些隐私增强技术（PET）的可描述如下。（1）虚拟专用网络（）是由商业伙伴的紧密团体建立的外联网。作为唯一的合作伙伴，他们承诺要保密。但是，这个方案不会允许一个动态的全球信息交换，考虑到外联网以外的第三方是不切实际的。（2）传输层安全（TLS），基于一个全球信托机构，还可以提高物联网的保密性和完整性。然而，每个ONS委派都需要一个新的TLS连接，信息搜索由于许多额外的层将产生负面影响。（3）DNS安全扩展（DNSSEC）的公共密钥加密技术记录资源记录，以保证提供的信息来源的真实性和完整性。然而，如果整个互联网界采用它。DNSSEC只能保证全球ONS信息的真实性。（4）洋葱路由对许多不同来源来编码和混合互联网上的数据，即数据可以打包到多个加密层，使用传输路径上的洋葱路由器的公共密钥加密。这个过程会妨碍一个特定的源与特定的互联网协议包匹配。然而，洋葱路由增加了等待时间，从而导致性能问题。（5）一旦提供了EPCIS私人信息检索系统（PIR）将隐瞒客户感兴趣的信息，然而，可扩展性和密钥管理，以及性能问题，会出现在诸如ONS的一个全球性的接入系统中，这使得这种方法变得不切实际的。（6）另一种方法来增加安全性和保密性是同行对等（P2P）系统，它表现出良好的的可扩展性和应用程序的性能。这些P2P系统是基于分布式哈希表（DHT）的。然而，访问控制，必须落实在实际的EPCIS本身，而不是在DHT中存储的数据，因为这两项设计没有提供加密。在这种情况下，使用普通的互联网和Web服务安全框架，EPCIS连接和客户身份验证的加密可以容易地实现，特别是，客户身份验证可以通过发布共享机密或使用公共密钥来实现。
重要的是，附加到一个对象RFID标签可以在稍后阶段被禁用，以便为客户来决定他们是否要使用标签。 RFID标签可及将其放入保护箔网格而禁用，网格称为“法拉第笼”，由于某些频率的无线电信号不能穿过，或将其“杀”死，如移除和销毁。然而，这两个选择有一定的缺点。虽然将标签放在笼子，相对比较安全的，如果客户需要，它需要每一个产品的每个标签都在笼中。某些标签将被忽略并留在客户那里，她/他仍然可以追溯到。发送一个“杀”命令给标签，留下重新激活的可能性或一些识别的信息在标签上。此外，企业可能倾向于为客户提供奖励机制不破坏标签或暗中给他们标签，不用杀死标签，解散标签和可识别对象之间的连接可以实现。ONS上面的信息可被删除，以保护对象的所有者的隐私。虽然标签仍然可以被读取，但是，关于各人的进一步信息，是不可检索。
此外，由RFID撷取的非个人可识别信息需要透明化。有源RFID可以实时跟踪游客的运动，不用识别哪个游客是匿名的 ；然而，在没有任何限制的情况下收集这些资料是否被传统隐私权的法律涵盖，这一问题仍然存在。
人们对隐私的关心的确是合理的，事实上，在物联网中数据的采集、处理和提取的实现方式与人们现在所熟知的方式是完全不同的， 在物联网中收集个人数据的场合相当多，因此，人类无法亲自掌控私人信息的公开。此外，信息存储的成本在不断降低，因此信息一旦产生， 将很有可能被永久保存，这使得数据遗忘的现象不复存在。实际上物联网严重威胁了个人隐私，而且在传统的互联网中多数是使用互联网的用户会出现隐私问题， 但是在物联网中，即使没有使用任何物联网服务的人也会出现隐私问题。确保信息数据的安全和隐私是物联网必须解决的问题，如果信息的安全性和隐私得不到保证，人们将不会将这项新技术融入他们的环境和生活中。
物联网的兴起既给人们的生活带来了诸多便利， 也使得人们对它的依赖性越来越大。如果物联网被恶意地入侵和破坏，那么个人隐私和信息就会被窃取，更不必说国家的军事和财产安全。国家层面从一开始就要注意物联网的安全、可信、隐私等重大问题，如此才能保障物联网的可持续健康发展。安全问题需要从技术和法律上得到解决。

参考文献
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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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1、全面感知，即利用RFID，传感器，二维码，甚至包括各种可用的声光电感知手段，实现随时内即使采集物体动态容。

2、可靠传输，通过各种信息网络和互联网融合，即感知的信息及时，准确，可靠的传输出去。

3、智能处理，利用云计算等智能计算技术，对海量的数据和信息进行处理。对物体实施智能控制。

扩展资料：

物联网的四大分类：

物联网类型有四种，分别是私有物联网（PrivateIOT）、公有物联网（PublicIOT）、社区物联网（CommunityIOT）、混合物联网（HybridIOT）。

（1）私有物联网：一般表示单一机构内部提供的服务，多数用于机构内部的内网中，少数用于机构外部。

（2）公有物联网：是基于互联网向公众或大型用户群体提供服务的一种物联网。

（3）社区物联网：可向一个关联的“社区”或机构群体提供服务，如公安局、交通局、环保局、城管局等。

（4）混合物联网：是上述两种以上物联网的组合，但后台有统一的运营维护实体。

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