核心技术之传输层：通信网、互联网、3G网络、GPRS网络、广电网络、NGB 1通信网通信网是一种使用交换设备、传输设备，将地理上分散用户终端设备互连起来实现通信和信息交换的系统。通信最基本的形式是在点与点之间建立通信系统，但这不能称为通信网，只有将许多的通信系统（传输系统）通过交换系统按一定拓扑结构组合在一起才能称之为通信。也就是说，有了交换系统才能使某一地区内任意两个终端用户相互接续，才能组成通信网。23G网络3G是英文the 3rd Generation的缩写，指第三代移动通信技术。相对第一代模拟制式手机（1G）和第二代GSM、CDMA等数字手机，第三代手机（3G）是指将无线通信与国际互联网等多媒体通信结合的新一代移动通信系统。3GPRS网络这是一种基于GSM系统的无线分组交换技术，提供端到端的、广域的无线IP连接。通俗的讲，GPRS是一项高速数据处理的科技，方法是以“分组”的形式传送资料到用户手上。虽然GPRS是作为现有GSM网络向第三代移动通信演变的过渡技术，但是它在许多方面都具有显著的优势。4广电网络广电网通常是各地有线电视网络公司（台）负责运营的，通过HFC（光纤+同轴电缆混合网）网向用户提供宽带服务及电视服务网络，宽带可通过CableModem连接到计算机，理论到户最高速率38M，实际速度要视网络情况而定。5NGB广域网络中国下一代广播电视网（NGB）是以有线电视数字化和移动多媒体广播（CMMB）的成果为基础，以自主创新的“高性能带宽信息网”核心技术为支撑，构建适合我国国情的、三网融合的、有线无线相结合的、全程全网的下一代广播电视网络。核心技术之运营层：专家系统、云计算、API接口、客户管理、GIS、ERP 1企业资源计划（ERP）ERP是指建立在信息技术基础上，以系统化的管理思想，为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理平台。ERP技术属于物联网的信息处理层技术。2专家系统（Exper System）专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和经验来处理该领域问题的智能计算机程序系统。属于信息处理层技术。3云计算云计算概念间由Google提出的，这是一个美丽的网络应用模式，是指IT基础设施的交付和使用，通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源。核心技术之应用层：垂直行业应用、系统集成、资源打包应用层主要是根据行业特点，借助互联网技术手段，开发各类的行业应用解决方案，将物联网的优势与行业的生产经营、信息化管理、组织调度结合起来，形成各类的物联网解决方案，构建智能化的行业应用。如交通行业，涉及的就是智能交通技术；电力行业采用的是智能电网技术；物流行业采用的智慧物流技术等。行业的应用还要更多涉及系统集成技术、资源打包技术等。
参考资料>
UWB定位：超宽带（UWB)定位技术是一种全新的、与传统通信定位技术有极大差异的新技术。它利用事先布置好的已知位置的锚节点和桥节点，与新加入的盲节点进行通讯，并利用TDOA定位算法，通过测量出不同基站与移动终端的传输时延差来进行定位。
UWB定位的主要优势有，低功耗、对信道衰落（如多径、非视距等信道）不敏感、抗干扰能力强、不会对同一环境下的其他设备产生干扰、穿透性较强（能在穿透一堵砖墙的环境进行定位），具有很高的定位准确度和定位精度。
但它也有它的局限性所在，首先就是它需要在每个定位区块架设定位基站，对于复杂的行业环境来说，成本极高。同时大部分的应用场景并不需要那么高的定位精度，这也是为什么UWB定位技术精准度很高，但在实际场景中应用并不多的原因。
室内定位根据定位技术的不同分为十大类：WiFi定位、RFID定位、红外定位、超声波定位、蓝牙定位、惯性导航定位、超宽带(UWB)定位、LED可见光定位、地磁定位、视觉定位。其中蓝牙定位和超宽带（UWB）定位是最符合时下物联网室内定位需求的。SKYLAB也有推出基于蓝牙米级室内定位方案和基于UWB超宽带技术的厘米级室内定位方案，为不同行业的室内定位需求贡献了诸多行之有效的位置服务方案。
蓝牙定位：蓝牙定位基于RSSI（Received Signal Strength Indication，信号场强指示）定位原理。根据定位端的不同，蓝牙定位方式分为网络侧定位和终端侧定位。网络侧定位系统由终端（手机等带低功耗蓝牙的终端）、蓝牙Beacon节点，蓝牙网关，无线局域网及后端数据服务器构成。终端侧定位系统由终端设备（如嵌入SDK软件包的手机）和Beacon组成。蓝牙定位的优势在于实现简单，终端侧定位一般用于室内定位导航，精准位置营销等用户终端；而网络侧定位主要用于人员跟踪定位，资产定位及客流分析等情境之中。
物联网(The Internet of Things，简称IOT)的概念是把所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来，实现智能化识别和管理。
国际电信联盟2005年一份报告曾描绘“物联网”时代的图景：当司机出现 *** 作失误时汽车会自动报警；公文包会提醒主人忘带了什么东西；衣服会“告诉”洗衣机对颜色和水温的要求等等。
物联网把新一代IT技术充分运用在各行各业之中，具体地说，就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道，家用电器等各种物体中，然后将“物联网”与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合。
具体的说就是在农业、物流、能源、环保、医疗等重要领域都将推进物联网规模化应用。物联网将加速向各领域渗透应用，催生出无人零售、精准医疗、智能制造等大量新模式新业态，生产生活的“痛点”“难点”正在破题，一系列“独角兽”企业有望诞生。
扩展资料：
物联网在农业、工业、服务业、公共事业中均有很好的应用前景：
一、物联网在农业中的应用
1、农业标准化生产监测：是将农业生产中最关键的温度、湿度、二氧化碳含量、土壤温度、土壤含水率等数据信息实时采集，实时撑握农业生产的各种数据。
2、动物标识溯源：实现各环节一体化全程监控、达到动物养殖、防疫、检疫、和监督的有效结合，对动物疫情和动物产品的安全事件进行快速、准确的溯源和处理。
3、水文监测：包括传统近岸污染监控、地面在线检测、卫星遥感和人工测量为一体，为水质监控提供统一的数据采集、数据传输、数据分析、数据发布平台，为湖泊观测和成灾机理的研究提供实验与验证途径。
二、物联网在工业中的应用
1、电梯安防管理系统：该系统通过安装在电梯外围的传感器采集电梯正常运行、冲顶、蹲底、停电、关人等数据，并经无线传输模块将数据传送到物联网的业务平台。
2、输配电设备监控、远程抄表：基于移动通信网络，实现所有供电点及受电点的电力电量信息、电流电压信息、供电质量信息及现场计量装置状态信息实时采集，以及用电负荷远程控制。
3、企业一卡通：基于RFID—SIM卡，大中小型企事业单位的门禁、考勤及消费管理系统；校园一卡通及学生信息管理系统等。
三、物联网在服务产业中的应用
1、个人保健：人身上可以安装不同的传感器，对人的健康参数进行监控，并且实时传送到相关的医疗保健中心，如果有异常，保健中心通过手机提醒体检。
2、智能家居：以计算机技术和网络技术为基础，包括各类消费电子产品、通信产品、信息家电及智能家居等，完成家电控制和家庭安防功能。
3、智能物流：通过GPRS／3G网络提供的数据传输通路，实现物流车载终端与物流公司调度中心的通信，实现远程车辆调度，实现自动化货仓管理。
4、移动电子商务：实现手机支付、移动票务、自动售货等功能。
5、机场防入侵：铺设传感节，覆盖地面、栅栏和低空探测，防止人员的翻越、偷渡、恐 袭击等攻击性入侵。
四、物联网在公共事业中的应用
1、智能交通：通过cPs定位系统，监控系统，可以查看车辆运行状态，关注车辆预计到达时间及车辆的拥挤状态。
2、平安城市：利用监控探头，实现图像敏感性智能分析并与110、l19、l12等交互，从而构建和谐安全的城市生活环境。
3、 城市管理：运用地理编码技术，实现城市部件的分类、分项管理，可实现对城市管理问题的精确定位。
4、环保监测：将传统传感器所采集的各种环境监测信息，通过无线传输设备传输到监控中心，进行实时监控和快速反应。
5、医疗卫生：远程医疗、药品查询、卫生监督、急救及探视视频监控。
参考资料来源：百度百科——物联网
参考资料来源：人民网——我国在物联网前沿领域实现领跑
在我眼里，也经常会把程序员分成两类：一种是我等这种写业务代码的程序员，另外一种是研究高深算法、造“轮子”的“科学家”将他们称之为科学家是有些夸张，第一次冒出这样的想法是参加一个技术大会，当别的嘉宾都在分享开发、设计、架构、管理方面的经验时，一名在腾讯工作的算法工程师（应该已经是一个小领导了），他上台分享了一些诸如：滑动平均自回归模型、神经网络基因表达式编程、SVM回归机集成学习坐在台下的我第一次冒出这样的念头：“这是科学家研究的东西吧。”
当然，倒也不能说写业务代码就很 low，写业务代码也不是想象中那么简单的。
写业务相关的代码，必须了解业务流程，还需要了解业务人员心里是怎么想的，也就是业务出发点是什么样子的。
比如我最近遇到一个需求，过程大概是这样的：销售人员在卖一款产品，这款产品非常火，有些优秀的销售人员一周可能能卖出去几百上千单；结果我们接到一个需求，要限制每个代理人的销售数量，比如每人只能卖 10 个（之前已经卖掉的不算）；这就让我们非常奇怪，本来卖的好好的，为什么要做这个限制呢？这个需求看起来就非常的不合理。
后来业务人员和我们解释了一下原因：因为这款产品公司不挣钱，销售人员为了推这个产品，花在别的产品上的时间就少了，所以出这个功能，就是让销售人员“收收心”，把精力放在其他产品上。
这么一解释，我们就立刻明白了；所以如果你不明白业务的时候，看着需求敲代码也是非常容易出错的。
有些人会认为业务逻辑就是一堆 if-else，但是我认为在实际工作中，这些 if-else 也是非常难做到的。
业务逻辑是人设计的，业务逻辑难不可怕，可怕的是它不严谨和变化快；业务逻辑和那些确定性的东西不一样，比如我们写好的代码 if-else 两个分支，那么再怎么也不会跳出这个范围，业务逻辑就不一样了，它是非常灵活的、不确定的，业务机会来的快消失的也快，我们很难开发出来一套全面的、完善的、灵活的的系统，去应对将来可能会发生的需求。
所以在开发过程中，如果可以将业务流程拆分成多个组件模型，组件和组件配合完成一个完成的业务流程；当业务发生变化或有新业务的时候，只需要重新编排这些组件，或对某一个组件做少量更改，就可以满足业务变化；如果能做到这个程度，也是非常不容易的。
在这个过程中，你需要做到高内聚低耦合，避免过度抽象，从业务流程和动机出发，已满足业务需要为主；既然做不了“科学家”，我们就努力把业务代码写好把。
我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。
首先，我认为写业务代码不“low”，但是大部分不假思索拷贝粘贴的业务代码比较“low”，换句话说就是所谓的五年工作经验就是把第一年的工作重复了五遍。
技术人员成长一般有两条线，一条是成为技术专家，一条是成为领域专家。所谓的转管理我理解也就是领域专家，毕竟不懂得领域知识是无法做好管理的，比如说你是互联网金融某个业务部门的leader，那么你肯定要懂金融。领域知识就是在不断的写业务代码和思考中积累起来。
还有一个问题就是如何定义业务，比如说“实现一个修改订单功能”，这是一个业务需求，看起来很low，但是如果业务需求改成“实现一个修改订单功能，要求在有限资源的情况下并发10k，响应时间不高于10ms”，那这个需求就有挑战。说这个问题想说明白一件事情，如果做业务不要停留的在业务表面，仅仅满足于实现功能，要主动思考。
最后总结一下，没有最好的技术，只有最适合业务的技术。技术是内功，业务是招式，内功不足，后续成长乏力，没有招式，内功也不能发挥威力。这是也很多互联网创业公司做大了之后要技术转型的原因。
业务程序开发相对于底层基础架构层的程序开发有所不同：
业务开发的时间比较紧，变化快。
这个特点导致程序员没有时间重构代码，或者不愿意重构代码，而是用最简单粗暴的复制黏贴的方式快速实现业务逻辑。其实所有的复制黏贴都意味着需要重构。
底层系统的开发，一般是架构师和高级程序员来设计和控制项目时间。相对来说，开发周期长，变化缓慢。会更加注重架构的合理性和稳定性，而且会不断重构和改进。
业务开发一旦完成，只要平稳运行就不会有人再回来补技术债务，不会把它写得更好。除非这个业务爆发了，不得不从新架构以支持更高的并发。如果上线之后表现不佳，很可能下线不再维护。所以公司也不太愿意花太多精力在一个还没有被市场认可的产品项目上。
而底层架构框架的项目会在不同的产品项目中不断应用。不断地进化。就像Spring之类的开源框架一样，不断的升级和完善。
相对来说，业务开发程序员会花大量的时间学习和理解业务知识；而底层框架程序员更多的时间在学习技术架构。如果业务知识在行业内通用，比如财务，金融行业知识。那么长期的积累对业务开发也是很有帮助的。如果业务是很小众的，甚至，这几个月做这个业务，下半年又做另一个业务，做的时候也一知半解，就像很多外包一样，那就没有什么业务沉淀了。
我就是写业务代码的，不过我觉得这很正常啊，不知道你是怎么就觉得low啦？
所以，做为一个企业，支撑发展的肯定是他的业务，不管是卖什么服务，都要通过业务来赚钱，可能针对业务，企业内部还会做一些细化。比如说，有人会是做一些前端，一些人做后端，还有运维，运营，产品的配合。前端再细化，一部分人会做一些页面的展示，呈现，还有一部分人会做一些适合业务的工具，来提升开发效率。
那如果你自己的定位是只是单单写页面的，那只能说你对自己的要求有点低，你没有去考虑如何做一些提升工作效率的事情。举个例子，比如说常见的后台管理系统，因为功能都很类似的，那你有去考虑如何做一个通用的模版吗，还是就是不断地去重复。
这个别人的产出，做了一个vue的后台管理系统的模版，现在的GitHub star在6万多，通过这个项目，他就可以得到更多人的认可，也能得到更多的好的工作机会。
所以，不要觉得业务代码就是low的，要善于去总结，然后再分享自己的经验，没准你也能成为一个领域内的Top。
不要太在意所谓low与不low，需要在意的是做了这个项目或业务后，对自己的能力有没有长进，如果有，那说明不low。如果没有，那说明你只是在机械的劳动而已。
每个大佬都是从业务代码做起的，大佬们注重的是能否成长，学习实践的机会，以及平台的大小和未来是否和自己的目标相匹配。
总结来说，只要能提升自己能力的任何工作，都是值得的。
业务代码不一定low，能完成用户需求的代码就是好代码。
另外，对于我们搞嵌入式软件、EDA工具软件的来说，业务软件反而是更有技术含量的，更具科学意义的代码，而软件可能只是载体，你啥时候透过代码理解了它们背后的物理概念、数学公式，你就超越了程序员，能向科学家又迈进一步。
互联网软件其实也一样，软件实现的是一个业务流程的自动化，你完全可以透过你写的程序还原甲方用户的业务流程，而这种流程是老板制订的，认识会上一个层次，将来可以向老板迈进
我觉得首先大家要理解什么是“业务代码”，业务代码是一个相对的概念。
1对于一个一般的物联网应用型公司来说，业务代码就是根据客户需求基于一个MCU或者MPU的应用控制逻辑的实现。
2对于一个做纯上层应用的公司来说，业务代码就是基于一个 *** 作系统为客户量身定制对应的app,并实现对应的应用逻辑。
3对于一个微型控制器设计厂商，业务代码就是底层架构裸机的具体实现和各个外设驱动的框架设计。
4对于一个设计 *** 作系统的开发人员来说，业务代码就是架构设计、内存管理、调度机制优化、优先级管理、进程间通信机制优化、线程管理和内核完善等等。
所谓”业务代码”都是相对的，没有参考系怎么谈。像 *** 作系统，站在 *** 作系统内核提供方的角度看，上层所有的应用框架，进程服务，都是业务代码，我是为他们服务的。技术只是工具，业务实现才是目的，站在不同供应商的角度，只要涉及代码的地方都可以称之为业务代码。所以站在这个维度，如果要说业务代码“LOW”,那就没有代码是不"LOW"的了。
不过，真正接触底层或者实现RTOS底层业务框架的工程师其实是很少的。大部分工程师基本上都是对于客户需求做一些非驱动底层非 *** 作系统框架的应用型的开发，所以大多时候“业务代码“又单一的被指向了那些只是对客户的上层应用的需求做开发、调整或者迭代的代码。
而这部分代码究竟"LOW"还是不"LOW"呢，我的答案是：不"LOW"。但是现实却是很“LOW”,之所以会被想成LOW，是因为：
1判断一个程序员的优秀程度已经不单单看你写了多少应用型的代码，设计了多少应用框架，而是你懂不懂底层驱动逻辑，懂不懂 *** 作系统内核，懂不懂内核裁减等等。所以这种情况会经常出现在面试过程中，面试官会因为你不懂底层驱动、不懂内核而给你比较低的薪水。
2懂得写业务代码的人，他的程序员基础并不一定就牢固。因为上层应用可能对业务比较看重，但是对于一些特定的语言的编程并没有那么严谨。能用就可以，所以会自然而然的认为这样的程序员“LOW”。而一个会写底层驱动的人，他考虑更多的是基础代码的安全、严谨性和容量问题等等，他们的语言基础相对来说要牢固很多。
3技术负责人一般都是全能型的人。会写底层驱动或者更懂 *** 作系统内核的人更容易成为技术的领头人。而那些只会“业务代码”的人，放在大部分公司,一般都不会有太多的上升空间。
根据以上分析过后呢，做“业务代码”的程序员基本上会被想的很“LOW”,但是结合我的亲身经历，不同的人对于这个事情却会有不同的看法。
比如对于领导来说，那就不一样了。你将“业务代码”的需求迭代了，完善了，提前任务完成了，客户很满意。那领导不会认为你是一个很“LOW”的程序员。你很高级，领导很欣赏，“后果”很舒服。但是对于一个面试官来说，你就会点上层应用的调用和设计。我为什么要给你这么多薪水？虽然会被想成很"LOW"，但是也是现实。
好了，这个问题就回答到这里，以上都是个人结合实际经历的一些体会，喜欢的加关注，我是一名深漂的嵌入式程序员，欢迎私信留言，感谢！
我有面试过一个40岁的程序员，做过几百个网站，要求工资才6000元，他只会做简单的企业网站，因为他一直在很小的公司工作，只能做小项目，这我觉得是业务代码，就是做一些重复和没难道的工作。
林子大了什么鸟都有，不知道你说的有人是指多少比例的人。我的理解代码可以分为两类：1:工具栏或者框架类2:业务类。写工具类偏重于健壮可拓展可复用；写业务类偏重于逻辑严谨没有漏洞，化繁为简。毕竟有些时候需求或者业务都不甚清楚他们想要的逻辑。有时候复杂的业务流程你捋都不顺，更别说代码写的好了。当然，工具类到高深，工具好用，框架优秀确实需要的技术功底深厚，比业务类要考虑的东西也多，但不代表写业务类代码很low。当然，不管写什么代码，完全复制黏贴而不去考虑与实际场景结合，不去想为什么？有没有更好的处理方案是比较low的
有人觉得low
1可能是觉得没有什么技术含量吧，用的都是一些成熟的技术框架，就是一些增删改查而已，但是这并不意味着写业务代码就很简单，因为这里面包含着业务逻辑，业务逻辑有简单的也有复杂的，如果对业务逻辑业务背景不理解或理解不透就很难实施下去，其实现在很多专家级别的程序员并不是技术有多牛，而是对某个行业领域有比较深刻的理解。
2还有可能就是内心里对业务就很轻视，这个更是不应该的，因为技术是为业务服务的，是业务让技术变的有价值。
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
知网阅读
[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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一、物联网概念随着互联网技术、传感器技术和人工智能技术的快速发展，物联网技术也应运而生，物联网技术在各类领域能发挥重要性变革，对解放生产力、提高工作效率和推动规模化生产等方面贡献颇大，特别是在农业领域大有可为。实现智慧农业，必须依靠物联网技术为依托，以智慧平台为核心，立足市场需求，构建生产组织智能化、产品质量溯源化、市场经营网络化为一体的产业体系。
物联网是通过智能传感器、射频识别、激光扫描仪、全球定位系统、遥感等信息传感器设备及系统和其他基于物－物通信模式的短距离自组织网络，按照约定的协议，在物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种巨大智能网络。它是通信网和互联网的扩展应用和网络延伸，主要是实现人与物、物与物的信息交互。
二、物联网四层模型
在信息层面，数据信息经历生成、传输、处理和应用四个阶段，分别对应着物联网的感知识别层、网络构建层、数据处理层和综合应用层。感知识别层是利用感知技术和智能装备对物理世界进行感知识别。网络构建层是按照特定的通信协议搭建各类网络对信息进行传输，以实现物－网互联。数据处理层通过大数据和人工智能技术对网络层采样的数据进行预处理、计算存储和数据挖掘等一系列 *** 作，最大地发挥出信息的生产效能。综合应用层是集成各类技术以实现实时控制、精准管理和科学决策等功能的应用系统，从而改进人的生产方式。各类技术应对不同环境、不同需求独立展开工作，各层面间又是联系紧密，如同链条式协同配合。
感知层作为物联网的“神经末梢”，主要是通过信息感知技术将生活生产各方面映射成数据信息，并能可靠传送到网络层，实现物理世界和信息世界连接起来。信息感知技术是指利用传感器、RFID、GPS和RS等实时实地对农业领域物体进行信息采集和获取。在农业生产现场可以利用无线传感器采集温湿度、光照、溶解氧浓度和农作物长势等参数，利用视频监控设备获取农作物成长现状，利用遥感技术大规模感知农作物表面和环境因素。信息感知层作为物联网的基础，获取大量的数据信息，为信息进一步加工、处理、分析而科学决策和指导生产经营打通“二元”壁垒。
网络层要在感知层和处理层发挥承上启下作用，是以现场总线技术、无线传感器网络技术（WSN）和移动通信技术互为补充的通信网络将传感设备连接“上网”。信息传输技术可分为有线和无线、短距离和长距离，它们有各自特点、应对不同环境、利用不同信道共同组建集成网络体系，以实现高度可靠的信息交流和共享。无线传感器网络成为农业信息传输的“主力军”，通过包括传感器节点、汇聚节点、任务管理节点。大量具有独立处理能力的微型传感器节点布置在监测区域逐跳传输，并路由到汇聚节点，然后通过互联网或卫星抵达任务管理节点，最后用户通过任务管理节点配置和管理传感器网络以实现监测任务发布和数据收集。常见的无线局域网技术有蓝牙、WIFI、ZigBee，无线广域网技术有LPWAN、NB-IOT、4G和5G。特别是以“万物互联”为目标的5G将农业物联网数据传输效率带来“质的跃升”。
处理层是农业物联网的“灵魂”，通过信息处理技术对感知层采集的信息存储和挖掘分析形成预测预警、智能决策、优化控制和疾病诊断等智能模型，从而对农业生产和经营给出科学的指导。农业生产和经营过程中，数据信息是呈指数型爆炸产生，不仅是体量大，而且结构复杂、实时性强、关联度高，必须通过大数据技术处理、存储和管理，才能从海量数据中获取更多的价值。农业大数据技术平台是以Hadoop架构、MapReduce软件模型、其他组件补充的生态软件体系形成的分布式海量数据存储管理、运算处理和分析平台。数据挖掘是指从海量数据中通过算法搜索隐藏的信息关系，主要手段是机器学习、深度学习、计算机视觉等人工智能技术。只要获取隐藏知识，才能帮助决策者做出合理、正确的决定和决策。
应用层是农业物联网的“指挥室”。主要通过感知技术、传输技术、处理技术和设备进行软硬件综合集成，形成智能控制、监控决策、专家系统、物流溯源等等应用。根据生产、经营的和管理不同需求，开发出特定功能的应用，用户通过web端或移动客户端应用实时掌握信息、发出精准控制指令。可以说，先进技术发挥设备的最大生产力，综合应用改变人的工作方式，有利于做出更科学合理决策。
因为疫情的原因，2020年5G发展停滞不前，这就使得与5G有关联的企业的股价在2020年和2021年中表现不佳。但5G时代，只是迟到，不是不到，因为这是科技进步的必然，是全球向前发展的必然。中兴通讯是公认的5G时代的绝对龙头，会有它的主场时刻，那它的投资价值在哪里呢？大家一起来了解一下。
趁着还没进入分析中兴通讯的正文，不妨来看看我整理的这份5G行业龙头股名单，可以收藏起来：宝藏资料！5G行业龙头股一栏表
一、公司角度
公司介绍：公司属于全球领先的综合通信信息解决方案提供商，运营商网络、消费者业务、政企业务是其主要产品。公司在多年的累计运营之后成功地占据了国际电信设备市场的一个位置，列入全球四大主流通信设备供应商之一。
在全球范围内，公司的运营商网络业务签订了46个5G商用合同，涉及中国、欧洲、亚太等主要5G市场，在国内外稳居第一阵营；政企业务，躬耕十多年，深层探究能源、交通、政务等传统重点市场，得到了客户的信赖。消费者业务，主要为手机、移动数据终端、家庭信息终端等。
在对公司基础概况有了大致的认识后，公司具备的独有的投资亮点再具体讲一讲。
亮点一：多年发展，立足国际四强
经过大致三十年的发展，国外往日龙头，例如摩托罗拉、北电、西门子、阿尔卡特、朗讯等，无非是被收购整合和退出市场两个结局，早已风光不再。企业进入行业内的四强，成功从垄断竞争转变为寡头垄断竞争，行业发展的红利公司将在未来充分享受。
亮点二：加码研发，垒实核心实力，进一步打造变现能力
公司不断的在芯片、算法和网络架构等核心技术领域加大投入，如今在全球的专利申请已经达到8万余件、历年全球累积下来的授权专利有4万余件，芯片专利申请4400件，授权专利约1900多件，2021年公司赢得了第二十二届中国专利金奖，是通信界绝无仅有的金奖。
与此同时，公司使用所掌握技术，结合了云视频，行业物联网，机器人AI，融合定位，立体安全一共五个平台，构成了五大能力中台，一方面能够快速开发应对不同场景的平台产品，另一方面也能快速开发面向不同应用场景的方案，推动垂直行业在数字技术服务方面的转型升级，目前在工业、教育、医疗、能源、交通、金融等15个行业领域发展超过300家合作伙伴，大家一起努力搜查了86个5G应用场景，并且在世界范围里面成功拥有了超过60个实践项目，进一步实现公司的变现能力，以此实现技术——应用的完美闭环，大大增强公司盈利能力。
正是因为篇幅的限制，关于中兴通讯的深度报告和风险提示还有许多，都记录在我整理的这篇研报当中，那你只需要点击即可查看：深度研报中兴通讯点评，建议收藏！
二、行业角度
疫情一天天的好转，全球5G业务将重新进入全面加速发展阶段，不论是产业链持续发展，还是创新应用（人工智能、云计算、物联网等等）创新发展，通信行业都将进入新一轮大繁荣发展阶段。
中兴通讯立足国际四强之内，未来的行业发展时候，必将率先受益并充分受益行业红利，中兴通讯未来将迎来属于它的黄金时刻。但是文章具备一定的落后性，倘若想掌握更准确的中兴通讯未来行情，点开下方链接大伙就能知道了，有专业的投顾帮你诊股，了解下中兴通讯估值是偏低还是偏高了：免费测一测中兴通讯现在是高估还是低估？
应答时间：2021-11-18，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请
Wifi定位地图在需要定位的时候，一般会优先用GPS的定位结果，一般来说GPS最准。如果没有GPS的定位结果的话，那一般就退而求其次用Wifi的定位结果。原理是这样的：
1、手机收集它能够搜索到的Wifi的信息；
2、提交Wifi信息到服务器；
3、服务器根据数据库中已有的Wifi信息与坐标的对应关系，计算一个坐标出来；
4、手机接收服务器的计算结果。Wifi定位的平均精度还是不错的，百度已经做到了30米以内。
至于数据库里的坐标信息是怎么来的，其实很简单。你在室外，用地图定位时，往往能够得到GPS的精确结果。地图会把这时候附件的Wifi信息也收集下来，提交给服务器，然后数据库里就存了这么一个对应关系。只要有足够的人用，这个库就会越来越全，定位也越来越精确。
至于Wifi迁移到其他地方么，这种情况其实不多，容错处理也不是什么难事。
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