是对IoT和LPWAN日益增长的兴趣的回应。LTE-M的独特之处在于它可以非常节能并且每天传输10个字节的数据,但也可以每秒传输一兆比特。因此,LTE-M服务于非常广泛的用例。
优势
LTE-M具有比NB-IoT更高的数据速率。这使得LTE-M具有更丰富的解决方案集,因为它将提供最广泛的蜂窝功能。虽然LTE-M允许您达到非常高的数据速率,但您可以从eDRX和PSM等新架构中受益,这也可以帮助您从与NB-IoT或Sigfox相同的功率预算中受益。
LTE-M将受益于降低的复杂性。例如,Verizon在美国拥有LTE-M的单一频谱,这为他们带来了很多复杂的LTE-M解决方案。这允许非常简单的前端和天线配置。
窄带物联网(NB-IoT或LTE Cat-NB1)它不在LTE构造中运行。它基于DSSS调制,
优势
NB-IoT在运行时消耗的功率最小。几乎所有物联网技术都在不运行时节省电力,因为它们都“睡觉”。但是当调制解调器运行并处理所有信号处理时,具有更简单波形的NB-IoT技术将消耗更少的功率。注意:并非所有的NB-IoT模块都具有相同的特点。有的NB-IoT模块为了尽可能多的传输信号,并且有外接电源,所以不必注重功率的问题。
NB-IoT组件的成本更低。支持NB-IoT的芯片,与支持LTE-M的芯片相比更便宜,因为它们更易于搭建。200 kHz NB-IoT前端和数字转换器比14 MHz LTE资源块简单得多。此外,在LTE中处理OFDM需要比诸如NB-IoT的更简单波形更多的功率。
传感器技术是计算机应用中的一项关键技术。它将传输线上的模拟信号转换成可处理的数字信号,并将其交给计算机进行处理。
它主要将传感器、数据处理单元组件和通信组件集成在需要随机分布的信息采集和传输的区域,形成一个网络结构(即传感器网络)。节点数量相对较多,可以适应复杂多变的环境。作为物联网技术的核心,它在物联网与信息交换和传输之间起着非常重要的作用。
在物联网技术中,以物联网卡片为载体。通过在设备中插入物联网卡来实现身份识别和承载服务的功能,可以实现物联网的各种技术。
物联网,Internet of Things,简称“IoT”,即通过传感器或物理识别装置等感知技术,对物理世界进行感知,通过ICT通信传输技术将数据传输至物联网云处理平台进行计算和处理,实现人与人、人与物、物与物的链接,进而对物理世界进行管理和控制。一句话解释:互联网的升级迭代版,互联网实现人与人的链接,物联网增加人与物理世界的链接;感知物理世界的变化,并对物理世界进一步的管理和控制萌芽期:(1991年-2004年):1994年美国麻省理工学院Kevin教授提出物联网概念,1995年,比尔盖茨在《未来之路》中构想物物互联,并未引起广泛关注。1999年,麻省理工学院首先提出物联网的定义。2003年,美国《技术评论》将传感网络技术列为未来生活的十大技术之首。
初步发展期:(2005年-2008年):2005年,国际电信联盟(ITU)发布《ITU互联网报告2005:物联网》,2008年第一届国际物联网大会在瑞士苏黎世举行。
高速发展期(2009年-至今):2009年美国政府将新能源和物联网确定为美国国家战略。2009年温家宝总理在无锡视察时提出“感知中国”,无锡率先建立“感知中国”研究中心,中科院、运营商和多所大学建立物联网研究院。中国正式开始物联网行业战略部署。2010年中国政府将物联网列为关键技术,并宣布物联网是长期发展计划的一部分。2015年,欧盟成立物联网创新联盟。2016年,NB-IoT技术即将进入规模商用阶段。2018年6月,5G通信技术成熟化,第一阶段全功能标准化工作完成,进入产业全面冲刺阶段。
总结中国物联网产业发展,大致经历:
第一阶段:智能消费产品的涌现
2012-2015年期间,消费类物联网产品一夜爆发,过后却慢慢消退。包括智能灯泡、智能插座、智能水壶、智能电饭煲等等智能产品出现在市场上。大致思路是将传统硬件产品,添加上Wi-Fi、蓝牙、ZiBbee等无线技术,再结合APP进行控制。这股热潮来的快、去的也快,因为害怕的稳定性和用户体验存在问题,再加上价格比较高,对于消费者而言性价比不高,市场认可度比较低。
第二阶段:底层技术完善
第二阶段相对于上个阶段,技术有更深层次的突破。这个时候涌现了各种各样的针对物联网的技术,比如NB-IoT、LoRa等新型的传输技术、AI算法、智能语音技术等等,边缘计算、智能计算等计算存储技术走上台,传感器产品也更加的智能化,具有更多的功能。
第三阶段:行业级应用兴起
完成技术突破之后,物联网的应用逐渐从早期的消费类应用往企业级应用发展。更多的应用于城市建设、政府政务、各行各业产业当中。
物联网IoT产业架构分四层:感知层、网络层、平台层、应用层;物联网IoT产业链:端——管——边——云——用
随着云端数据处理能力开始下沉,更加贴近数据源头,使得边缘计算成为物联网产业的重要关口;将来将有75%的数据需要在网络的边缘侧分析、处理和存储。因而物联网产业链由之前的“端——管——云——用”发展为现在的“端——管——边——云——用”;
“端”:物联网终端,主要是完成数据采集以及向网络端发送的作用;包含芯片、感知技术(传感器+识别技术)、 *** 作系统;
“管”:管道层,保证通信的作用,无线连接、卫星和量子通信等方式;
“边”:边缘计算,将集中式架构分解成边缘位置的点;
“云”:云平台,主要进行数据的计算和存储;包含云计算平台和AI技术;按厂商类型分:运营商、ICT、互联网和工业制造厂商以及第三方物联网平台;按商业模式分PaaS和本地部署;按照平台功能可以划分:设备管理平台、连接管理平台、应用开发平台和业务分析平台;
“用”:物联网IoT应用层,落地到不同行业应用场景中;三大业务主线:消费性物联网、政策驱动物联网和生产性物联网;(政策驱动物联网和生产性物联网并称产业物联网)
从产业集聚发展情况来看,我国已初步形成以北京—天津、上海—无锡、深圳—广州、重庆—成都为核心的 环渤海、长三角、珠三角、中西部 地区四大物联网产业集聚区的空间布局。
其中, 环渤海地区 凭借丰富的产学研资源和总部优势,成为我国物联网产业重要的研发、设计和生产制造基地; 长三角地区 以上海、无锡双核发展为带动,整体发展比较均衡,在技术研发与产业化、应用推广方面发挥了引领示范作用; 珠三角地区 是国内物联网市场化最成熟、体系最完备的地区,目前已形成了一批自主的、竞争力强的物联网应用技术成果和信息增值服务模式,产业规模领先其他地区; 中西部地区 软件、信息服务、传感器等领域发展迅猛,成为第四大产业基地,且在自然资源和人力资源方面均存在优势,对物联网产业链底端感知层具有一定的促进作用。
产业集聚区的形成有利于产业规模效应凸显,形成产业链;有助于改善协作条件,节约生产成本;而且能更好的发挥核心城市的辐射带动作用,促进区域一体化发展。目前,四大产业集聚区相互独立、各有特色,汇聚了一批具有全国影响力的龙头企业,产业链逐渐完善,研发机构和公共服务等配套体系基本完备。物联网层次结构分为三层,自下向上依次是:感知层、网络层、应用层。感知层是物联网的核心,是信息采集的关键部分。感知层位于物联网三层结构中的最底层,其功能为“感知”,即通过传感网络获取环境信息。感知层是物联网的核心,是信息采集的关键部分。感知层是物联网的皮肤和五官-用于识别物体,采集信息。感知层包括二维码标签和识读器、RFID标签和读写器、摄像头、GPS、传感器、M2M终端、传感器网关等,主要功能是识别物体、采集信息,与人体结构中皮肤和五官的作用类似。对我们人类而言,是使用五官和皮肤,通过视觉、味觉、嗅觉、听觉和触觉感知外部世界。而感知层就是物联网的五官和皮肤,用于识别外界物体和采集信息。感知层解决的是人类世界和物理世界的数据获取问题。它首先通过传感器、数码相机等设备,采集外部物理世界的数据,然后通过RFID、条码、工业现场总线、蓝牙、红外等短距离传输技术传递数据。感知层所需要的关键技术包括检测技术、短距离无线通信技术等。感知层由基本的感应器件(例如RFID标签和读写器、各类传感器、摄像头、GPS、二维码标签和识读器等基本标识和传感器件组成)以及感应器组成的网络(例如RFID网络、传感器网络等)两大部分组成。该层的核心技术包括射频技术、新兴传感技术、无线网络组网技术、现场总线控制技术(FCS)等,涉及的核心产品包括传感器、电子标签、传感器节点、无线路由器、无线网关等。一些感知层常见的关键技术如下:l传感器:传感器是物联网中获得信息的主要设备,它利用各种机制把被测量转换为电信号,然后由相应信号处理装置进行处理,并产生响应动作。常见的传感器包括温度、湿度、压力、光电传感器等。2RFID:RFID的全称为RadioFrequencyIdentification,即射频识别,又称为电子标签。RFID是一种非接触式的自动识别技术,可以通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据。它主要用来为物联网中的各物品建立唯一的身份标示。3传感器网络:传感器网络是一种由传感器节点组成网络,其中每个传感器节点都具有传感器、微处理器、以及通信单元。节点间通过通信网络组成传感器网络,共同协作来感知和采集环境或物体的准确信息。而无线传感器网络(WirelessSensorNetwork,简称WSN),则是目前发展迅速,应用最广的传感器网络。对于目前关注和应用较多的RFID网络来说,附着在设备上的RFID标签和用来识别RFID信息的扫描仪、感应器都属于物联网的感知层。在这一类物联网中被检测的信息就是RFID标签的内容,现在的电子(不停车),收费系统(ElectronicTollCollection,ETC)、超市仓储管理系统、飞机场的行李自动分类系统等都属于这一类结构的物联网应用。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)