物联网如何打造智慧城市?

物联网如何打造智慧城市?,第1张

这个问题我来回答一下吧,关于物联网如何打造智慧城市的问题,物联网可以联系到整个城市的方方面面,可以进行统一规划管理,集中决策,进行自动规划,所以叫做智慧城市,具体主要包括就是交通调度、城市各种数据检测、安全监管、应急处置、物流管理、政府工作、医疗卫生、消防环保、智慧园区和教育等等,接下来详细阐述。

整个智慧城市里面最重要的可能就是智慧交通,城市越来越大,车辆人口越来越多,拥挤堵车是常态,所以智慧城市的第一步就是要打造实时自动调度的交通系统,能够对交通复杂区域进行合理规划,在高峰时期合理调度车辆和路线,这就需要对全市的车辆进行登记,安装物联网设备,同时,对整个城市主要交通节点进行检测和车流量分析,反馈给决策系统做出调度决策,保证整个城市是交通调度。

第二个方面就是城市各项参数检测监管,包括温度湿度,气压,各种污染物,以及天气预警,实现整个城市的各项参数可视化,在各大主要区域进行展示,参数异常就进行预警派人处理。这里面同样包括消防,对整个城市是建筑进行监测,安装各种物联网系统,实时检测分析,出现问题能够讲预警信息直接传输到所有相关部门,进行应急处理。接着就是智慧应急处理,那就是城市在紧急时候进行全城管理,为紧急事件让步,这就需要政府的数字化办公,能够及时的收到应急事件并启动统一管理。

大城市有一个问题就是流动人口多,不好进行管理,智慧城市在物联网时代应该借助物联网系统对流动人口加强监测,主要就是开发物联网设备,在主要路口进行人员跟踪识别,信息录入数据库,并进行大数据比对,可以对高危人群进行监测,需要的时候可以利用这个信息。这个不仅仅是智慧城市的一部分,更是智慧园区、社区的一部分。在教育方面,大家都知道教育资源发布是极其不均衡的,在物联网时代,借助5G高速低延迟的特点,可以借助智慧教育系统,实现优质教育资源全城共享,促进公平公正的教育事业。主要技术就是物联网、云计算和大数据分析,涉及到传感器网络布局、数据传输、调度算法、决策算法等等方面。

钢铁行业在积极化解过剩产能的基础上加快推进钢铁行业转型升级,当前的重点就是加快智能制造发展,即借助智能制造技术,转变生产管理模式,实现敏捷制造和精细化管理,进而推动钢铁行业的转型升级。

智能制造引领新一轮制造业革命,也是一场具有划时代意义的深刻的工业革命。《中国制造2025》明确坚持创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展,加快我国从制造大国向制造强国转变。推进钢铁行业智能制造是时代发展的必然趋势,也是我国实现钢铁强国的必由之路。

时下,我国钢铁行业正在全面贯彻实施《钢铁工业调整升级规划(2016-2020年)》(以下简称《规划》)。“十三五”期间,我国钢铁工业将进入以结构调整、转型升级为主的发展阶段,也是钢铁工业结构性改革的关键阶段。钢铁行业要积极适应、把握、引领经济发展新常态,落实供给侧结构性改革,以全面提高钢铁工业综合竞争力为目标,以化解过剩产能为主攻方向,坚持结构调整、创新驱动、绿色发展、质量为先、开放发展,加快实现调整升级,提高我国钢铁工业发展质量和效益。

要实现钢铁工业“十三五”规划的目标,钢铁企业必须全面推进智能制造,而《规划》为我国钢铁行业如何推进智能制造指明了方向,确定了目标,指出了路径。

钢企智能制造探索步伐加快

如今,不少钢铁企业已经在智能制造上开拓探索和实践,取得了较好的成效。宝武集团、沙钢等大型钢企采用工业机器人、无人行车、无人台车、无人仓库等智能制造技术来提高劳动效率,降低生产成本,在钢铁生产自动化、库存、营销等关键环节智能化水平先进。

一些大型钢厂将智能制造分成“3+1”模式,即“智能装备、智能工厂、智能互联和基础设施”,进行探索和实施。据介绍,目前,该领域研发的课题主要是钢铁制造全流程在线检测—监测技术及数字化、智能化嵌入技术,分布与集成相结合的余热余能梯级利用和系统回收技术,钢铁生产智能化能源管控与环境优化技术,污染物分布与集中结合的协同控制与一体化脱除技术,钢厂与相关产业互补链接及与周边社会共生共荣生态链接技术,钢铁流程制造和服务一体化网络集成技术,钢铁制造流程物质流、能量流、信息流协同动态调控技术,高性能钢铁产品定制化、减量化生产及装备技术,高性能钢铁产品全生命周期智能化设计、制备加工技术。

从目前来看,不少钢企纷纷进入智能制造领域:

有的钢厂借助“互联网+”、物联网和智能制造技术,依托传感器、工业软件、网络通信系统、新型人机交互方式,实现人、设备、产品等制造要素和资源的相互识别、实时联通,促进钢铁研发、生产、管理、服务与互联网紧密结合,推动钢铁生产方式的定制化、柔性化、绿色化、网络化、智能化。

有些技术、资金实力雄厚的钢铁企业,则以钢铁流程绿色化、智能化集成为目标,重点围绕制造流程结构优化、制造流程技术提升、钢铁制造服务平台建立、新型商业模式建立与运营四大关键路径进行研发。

有的钢厂以关键环节机器换人为抓手,尝试和实践全工序机器换人,提升智能化生产水平,先后建成5000毫米宽厚板和特棒示范智能车间,形成了独具特色的智能制造发展之路。

有的钢厂明确智能制造目标,稳步推进:减少人工作业,提升自动化能力;全面推进建立区域化、工序化的信息监控、管控平台;制订公司智能化制造规划,并成立智能制造推进项目团队,以实现从机械化、自动化、信息化到智能化的逐步转变。

有的钢企确定了智能制造目标,即在未来几年内建设、改造一批智能化产线,完成基于互联网来满足用户个性化需求的智能化研发、生产、销售体系构建,促进企业实现向智能制造模式的转型。

钢企推进智能制造该如何着力?

一家钢企从事自动化生产工作的负责人坦言:“我们公司不是不想尝试智能制造,而是不知道该怎么着手。”

曾有一家大型钢铁企业工程师也向笔者表示,目前,国内钢铁智能化仍处于初级阶段,在实际生产过程中还是以经验为主导,尽管个别生产线有自己的数据库,但一般为生产工艺的数据,在上下游衔接等方面没有形成一个统一的系统。

那么,钢铁行业该如何加快推进智能制造?在一系列钢铁产业发展的高峰论坛上,业内专家就我国钢铁业推进智能制造发表了各自的见解,给钢铁企业诸多的思考和启迪。

业内专家指出,钢铁行业在积极化解过剩产能的基础上加快推进钢铁行业转型升级,当前的重点就是加快智能制造发展,即借助智能制造技术,转变生产管理模式,实现敏捷制造和精细化管理,进而推动钢铁行业的转型升级。智能制造是制造业未来发展的重大趋势,也是当前钢铁行业转型升级、提质增效的重要着力点。早在2015年工信部发布的《2015年智能制造试点示范专项行动实施方案》,决定自2015年启动实施智能制造试点示范专项行动,以促进工业转型升级,加快制造强国建设进程。其中,钢铁行业已被列入工信部的智能制造试点范围。

专家同时强调,推进钢铁行业智能制造是一个庞大的系统工程,涉及资金、技术、人力等诸多方面,系统策划是确保目标一步一步实现的有效方法,不能急功近利、一哄而上,而要稳扎稳打、分步实施、循序渐进,即针对我国钢铁行业和智能制造的特点,逐步推进制造过程智能化。诸如,在重点领域试点建设智能工厂或数字化车间,加快人机智能交互、工业机器人、智能物流管理等技术和装备在生产过程中的应用,促进钢铁制造工艺的仿真优化、数字化控制、状态信息实时监测和自适应控制等的发展。同时,在此基础上全面实施高级计划排程(APS)系统,实现敏捷制造和精准交货。

专家表示,在推进企业决策智能化方面,目前主要以两化深度融合为载体。钢铁智能制造的核心是对信息资源的有效开发和高效利用,目标是提高资源的全局利用效率,其重点在于决策的智能化。为提高资源和能源利用效率,钢铁企业应采用系统优化的思想,建立具有冶炼技术和经济成本的双重模型,实现单部门局部优化与多部门一体化全局优化的平衡。

大数据是传统数据库、数据仓库、商业智能概念外延的扩展和手段。推进大数据的集成应用,关键在于健全钢铁行业信息化基础设施,整合冶金数据资源,突破钢铁行业大数据核心技术,提升钢铁大数据分析应用能力,提高数据安全保障能力,培养复合型大数据人才,组织实施制造业大数据创新应用试点,以推动制造模式变革和冶金行业的转型升级,培育发展冶金产业新业态。

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按照大类分:

传感器技术:采集声环境,把模拟量转化为数字量(属于物层)

通信技术:采集量的上传,需要把数据包发往系统,局域网内可以用zigbee,lora,wifi,ble,广域网可以用以太网,4G,5G,NBiot等(属于网络层)

服务器技术:分布式,负载均衡,多线程,多进程等(属于服务层)

数据BI可视化技术:前端框架等(数据应用层)

推送技术:短信,APP,邮件等告警信息推送(业务应用层)

描述的不清晰可以留言

百分之七十四点四。根据查询国家统计局官网信息显示,2018年宁波市重点行业企业工业设备联网率为百分之744,企业工业设备联网率指的是在工业生产流程中,通过物联网技术将工业设备网络化的比例,可以衡量企业的信息化程度和数字化转型进度。

进入11月份,IOTA市值暴涨了8倍多,一跃进入数字货币排行榜前四,成功击败老牌数字货币瑞波币。IOTA主要服务于物联网,炒作的点也是物联网,而物联网在近两年也是比较火的概念,因此IOTA价格暴涨也在情理之中。但作为老牌数字货币ETC也已经开始试水物联网领域,把物联网作为一个突破口。那么,作为物联网领域的两个巨头谁能在未来的竞争中脱颖而出呢,下面就让我们简单的做一个对比。

ETC是以太坊原链的内置加密数字货币,系统已长时间稳定运行。其核心开发团队有具有丰富区块链开发经验的技术专家组成,其技术方案的决策、实施,民主而又科学。IOTA使用的技术类似于雷电网络和闪电网络,闪电网络技术本身是一种比较前卫的技术。比特币core开发组最早提出使用闪电网络技术解决比特币扩容的问题,但一直也只是停留在理论阶段,并未付诸实施,社区也普遍认为这种技术缺乏实践的检验,在稳定性上有待检验。

ETC所使用的密码学理论与原理,在之前也在其他IT领域广泛应用,久经验证和优化。是成熟、安全、可靠、高效的信息技术。IOTA在二进制的硬件设备上使用平衡三元式(由三位数字表示的数值系统),这导致系统设计过于复杂,从而导致计算效率的降低。这种设计的另外一个严重问题是,必须重新设计密码学哈希算法,这给安全性带来了严重隐患。简单来讲就是,这种技术目前还只是停留在理论阶段,太过于前卫,不具备实际应用的价值。

ETC的发行完全去中心化,币价不易被 *** 控,并且即将实施新的货币政策,将从制度上保证ETC的发行量上限,使之成为紧缩型数字货币,从而保证其价值储存属性。IOTA是一个2014年的ICO项目,一直以来都是不瘟不火的。IOTA大量的代币掌握在少数人的手中,价格容易被 *** 纵,这也是为什么在不到一个月的时间价格上涨8倍的原因之一。这种中心化的趋势对社区的长远发展是非常不利的。IOTA不需要挖矿,没有交易费,每个参与者都为网络提供算力,缺乏相应的激励措施,这对IOTA网络的稳定是极其不利的。

IOTA使用的是Tangle技术,这种技术不是真正的区块链,只是为了解决区块链扩展问题,区块链只是IOTA的一个幌子。所以IOTA作为一种技术可以在物联网中进行使用,但却不能作为一种数字货币进行使用。

相比IOTA对新技术、新概念、新理论的盲目追逐,ETC则每一步走的都很稳,一步一个台阶,更热衷于成熟稳定的技术,在安全稳定的前提下不断进行创新。物联网领域也是ETC一个最大应用场景,ETC开发团队已经开始着手物联网友好虚拟机的开发,使其变得具有普世性、独立性和高效性。

另外,为了更好的使用物联网应用,ETC社区已经达成了共识,制定了跨链 *** 作功能的开发计划。针对物联网领域不断剧增的交易数据,设计出了分片技术和侧链技术,在保证安全性的同时也提高了效率。ETCDEV团队努力的目标是让ETC区块链成为稳定易用的技术。宁可开发进度放慢也不会做一些冒进的实验防止未来出现无法挽回的错误造成用户的损失。

总之,ETC更像是一种稳定易用的技术,IOTA则更像是一种冒进的实验。技术大规模的应用最重要的是稳定易用而不是盲目的追究新概念、新技术。因此,ETC具有IOTA无法比拟的普世性,在物联网领域具有更强的应用支撑能力。

问题一:目前国内有哪些可商用的物联网平台 物联网电子商务是比现在的互联网电子商务更进一步的发展。
以RFID为品牌保护基础的,所有商品全保真的物联网电商。与目前国内其它电商假货成堆形成了最大区别。物联网电子商务确保每一个消费者采购的唯一商品,从指定厂家、经销商及其物流服务商,支付服务商等都是唯一明确的,商品和服务出现问题,可以从任意节点进行追溯,确定问题,保证平台内所有角色及产业链的生态平衡,良性发展。

问题二:物联网排行榜是哪些? 物联网很广泛,就单独的网站,公众号,展会等就有很多,其中列举一下出名的公司网站:
1,我爱物联网― 相关专业人员多,信息全面,更新快。
2,物联网智库― 公众号运营不错
3,物联传媒― 线下会展与线上都有
4,物联网咖啡―服务范围比较广,线下内容丰富有展会,会议,沙龙。
5,ofweek物联网― 历史比较久,很多相关的网站。
6,电子发烧友― 工程师比较多,历史久
8,物联网中国―资讯类网站,里面的新闻很多
9,传感器网―专门物联网传感层
10,物联网中国― 开始比较好,后面有点跟不少。

问题三:物联网平台是什么 1 性技术及应用,它要让孤立的物品(冰箱、汽车、设备、家具、货品等等)接入网络世界,让它们之间能相互交流、让我们可以通过软件系统 *** 纵himer、让himer鲜活起来。
2 科技创新改变生活,物联网以及延伸的人工智能必将为未来带来自便利的美好生活。
3 人类总是在追求自便利的美好生活,物联网很有前瞻性。
4 下一波的IT浪潮就是云计算、物联网、人工智能、生物技术。

问题四:物联网平台是什么? 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。
构建物联网运营云平台,作为无线传感网络与互联网之间重要的本地化中央信息处理中心,物联网云平台需具备以下功能。
(1)业务受理、开通、计费功能
(2)信息采集、存储、计算、展示功能
(3)行业的灵活拓展应用模式

问题五:有哪些关于物联网的网站? 10分 电子人物联网算是做得比较好的物联网平台了。
电子人物联网是全球领先的物联网应用服务共享平台,专注于物联网技术与人工智能挖掘整合并应用于企业,助力中小型企业向物联网企业转变。

平台已与多所著名高校、科研院所、社会组织机构和著名企业达成战略合作协议,公司深受行业及权威机构认可,已成为物联网标准工作组全权成员单位 、中国大数据标准工作组全权成员单位、中国工业大数据创新发展联盟成员单位 、OID应用示范单位、OID应用联盟成员单位 。

公司人工智能等技术开发团队由来自清华大学、中科院及海归博士等成员组成。

问题六:物联网应用领域有哪些 1、智能家居;智能家居是利用先进的计算机技术,物联网技术,通讯技术,将与家具生活的各种子系统有机的结合起来,通过统筹管理,让家具生活更舒适,方便,有效,与安全。
2、智能交通
3、智能医疗
4、智能电网;智能电网是在传统电网的基础上构建起来的集传感、通信、计算、决策与控制为一体的综合数物复合系统,通过获取电网各层节点资源和设备的运行状态,进行分层次的控制管理和电力调配,实现能量流、信息流和业务流的高度一体化,提高电力系统运行稳定性,以达到最大限度地提高设备效利用率,提高安全可靠性,节能减排,提高用户供电质量,提高可再生能源的利用效率。
5、智能物流
6、智能农业
7、智能电力
8、智能安防
9、智慧城市
10、智能汽车
11、智能建筑
12、智能水务
13、商业智能
14、智能工业
15、平安城市

问题七:物联网的专业网站有哪些 物联网是指通过各种信息传感设备,如传感器、射频识别(RFID)技术、定位系统、红外感应器、激光扫描器、气体感应器等各种装置与技术,实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程,采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息,与互联网结合形成的一个极大网络。其目的是实现物与物、物与人,所有的物品与网络的连接,方便识别、管理和控制。
和物联网相关的网站有很多,传统技术类的电子发烧友,ofweek , 专门物联网的就包括我爱物联网,物联网智库,物联网咖啡等,其中比较专业的是我爱物联网52wlw,这个网站资讯全面

问题八:物联网互动平台有哪些? 影响力特别大的应该没有;论坛到还有几个/去百度上搜索物联网互动平台看看应该有你要的答案

问题九:有哪些关于物联网的网站? 物联网网站就比较多了,百度搜索关键词物联网就有很多,具体可以在上面选择合适自己的,在这里推荐我爱物联网,还不错,提供物联网方案,技术,研究等等。

问题十:物联网主要应用领域有哪些 1、工业领域的应用:产品设备管理、能源管理、工业安全生产管理
2、农业领域的应用:温室环境信息的采集和控制、节水灌溉的控制和管理、环境信息和动植物信息的监测
3、智能家居领域的应用:家庭智能化、小区智能化和城市智能化三者之间融成一个真正广义的智能控制网
4、医疗领域的应用:整合的医疗保健平台、电子健康档案系统
5、城市安保领域的应用:实对城市安全的统一监控、统一存储和统一管理
6、环境监测领域的应用:主要是通过实施地表水水质的自动监测,实现水质的实施连续监测和远程监控
7、智能交通领域的应用:公交行业无线视频监控平台、智能公交站台、电子票务、车管专家和公交手机“一卡通”
8、物流领域的应用:供应链网络优化、供应链的可视性
9、智能校园领域的应用:电子钱包、身份识别和银行圈存

认知无线网络的频谱感知技术
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。


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