1 本地存储，通过在设备内部附加闪存等方式把数据存储在本地，或者本地网络的服务器上，实现数据的存储于随时调用。
2 私有云存储，企业或者组织通过假设私有云的方式，把物联网节点中的所有数据汇总到私有云上，用于随时查询与调用。
3 公有云，把汇聚节点的所有数据上传至公有云上，一方面便于管理，随时存取，另外一方面配合城市云平台，实现大数据的分析与预测。
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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在物联网时代一切皆可成为节点，一切触点皆可成为社交入口，无数个触点连接的一张融合线上、线下、用户社群的物联网。企业与用户的关系必须从“交易”机制升级为“交互”机制，品牌之间的竞争将逐渐转移到生态品牌的竞争上。而现在传感器、RFID技术、人工智能、通讯技术等的飞速发展，也让实时数据共享和处理成为现实。在这样的基础上，海尔在全球范围内第一个给出了构建物联网时代的生态品牌。物联网网关作为一个新名词，将在未来物联网时代发挥非常重要的作用。它将成为感知网络和传统通讯网络之间的纽带。物联网网关作为一种网关设备，能够完成感知网络与通讯网络以及不同类型感知网络之间的协议转化。
网关既能够完成广域互连，也能够完成局域网互连，具备设备办理功能。运营商能够办理底层传感节点，了解每个节点的相关信息，经过物联网网关设备完成长途 *** 控。
这一部分强调了一个要害点，即物联网网关完成感知网络与通讯网络的互联，但感知网络中有许多不同的协议，如LonWorks、ZigBee、6LoWPAN、rubee等来完成这种互联网，网关有必要具有协议转化才能。一起，网关有两个要害点，即完成广域互联。当广域网不行用时，网关往往能完成局域网互连，即近端之间的交互与协作。
lora网关
主要功能：一广泛的访问才能
现在，短程通讯的技能规范许多，只有LonWorks、ZigBee、6LoWPAN、rubee等常用的无线传感器网络技能，各种技能主要是针对某一应用开发的，缺少兼容性和体系规划。现在，国内外现已开展了物联网网关的规范化作业，如3GPP、传感器作业组等，以完成各种通讯技能规范的互联互通。
二可办理性
强壮的办理才能关于任何大型网络都是必不行少的。首先，需要对网关进行办理，如注册办理、权限办理、国家监管等。网关完成了子网中节点的办理，例如获取节点的标识、状况、特点、能量等，以及因为子网的技能规范和协议复杂性的不同，唤醒、 *** 控、确诊、升级和保护等的长途完成，网关具有不同的办理功能。根据物联网的模块化网关来办理不同感知网络、不同应用，保证使用一致的办理接口技能来办理终端网络节点。
三协议转化才能
不同感知网络到接入网络的协议转化，低规范格局的数据一致封装，保证不同感知网络的协议能够成为一致的数据和信令;将上层宣布的数据包分析成可由感知层协议识别的信令和 *** 控指令。
总结这些基本网关才能没有问题，但关于物联网网关来说，要害点之一是网关本身是完成感知层和通讯层的仅有入口和出口通道。外部只需要处理网关，而网关用于调度和 *** 控下面访问和注册的各种类型的传感设备。
因而，网关具有相似于API网关的要害才能，即对传感层中各种传感设备供给的不同类型的协议进行接入和适配，一起在协议接入后能够转化为规范接口协议和通讯层交互。关于实时接口，它能够选用相似的>
一般来说，物联网网关在架构和实现进程中会提供硬件设备，实现协议转化、路由、转发、自动注册办理、南北一体化的接口才能。这个网关通常是布置在局域网端的设备。对于整个云架构，只有网关设备和云能够交互。
边缘计算的终究落地能够在物联网网关层实现，即进一步提高物联网网关的存储和核算才能。一方面，在网关层实现本地收集后的数据自动收集，二次处理后收集上传到云端。另一方面，将云的要害核算规矩和逻辑散布到网关层，支撑网关层的本地化核算。这也是网关层功用的一个要害扩展。
工业物联网越来越火 看看通用电气在做啥所谓智慧制造、智慧机器，在硬体技术上如感测器等领域，其实都已经发展相当完备，目前最核心的关键，正如通用所关注的，是“软”的整合与服务方面，以 ServiceMax 来说，其物联网云端平台可接收物联网上各装置内建感测器的资讯，让使用单位或是维修公司了解哪个零件何时将要故障，据此排定检修更换时间，可大量提升维修效率，节省时间与成本，并且提高装置的可靠率。
现在物联网应用越来越普遍，在生活中很多见，电子标签应该也属于物联网技术应用吧。 RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频讯号自动识别目标物件并获取相关资料，识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。
目前RFID技术在广州服装行业的应用越来越收到服装企业主的重视，通过RFID技术提供供应链管理的透明度，提高库存转转率，减少缺货损失，提升门店的消费体验 通过RFID技术基本上为服装行业带来四大类的利益：
快--物流效率快，货品交接点数快。
准--在供应链的各个环节对服装的流通资料采集准确。
防--通过嵌入理德RFID晶片到服装内部，实现防窜货和防伪功效。
服务--通过理德服装RFID智慧商店，提高消费者体验，通过互动，更多商品的展示，快速响应消费者需求来提高服务水平。
歌名：《小花猫》小花猫喵喵喵，饿著肚子咕咕叫，左瞧瞧右看看，地上小鱼快吃掉。小花猫，跳跳跳，磨磨爪子喵喵叫。左扑扑右跳跳，发现老鼠别放掉。
谁来守卫工业物联网安全 根据物联网自身的特点，物联网除了面对行动通讯网路的传统网路安全问题之外，还存在着一些与已有行动网路安全不同的特殊安全问题。这是由于物联网是由大量的机器构成，缺少人对装置的有效监控，并且数量庞大，装置丛集等相关特点造成的，这些特殊的安全问题主要有以下几个方面。
物联网机器/感知节点的本地安全问题。由于物联网的应用可以取代人来完成一些复杂、危险和机械的工作。所以物联网机器/感知节点多数部署在无人监控的场景中。那么攻击者就可以轻易地接触到这些装置，从而对他们造成破坏，甚至通过本地 *** 作更换机器的软硬体。
感知网路的传输与资讯保安问题。感知节点通常情况下功能简单(如自动温度计)、携带能量少(使用电池)，使得它们无法拥有复杂的安全保护能力，而感知网路多种多样，从温度测量到水文监控，从道路导航到自动控制，它们的资料传输和讯息也没有特定的标准，所以没法提供统一的安全保护体系。
核心网路的传输与资讯保安问题。核心网路具有相对完整的安全保护能力，但是由于物联网中节点数量庞大，且以丛集方式存在，因此会导致在资料传播时，由于大量机器的资料传送使网路拥塞，产生拒绝服务攻击。此外，现有通讯网路的安全架构都是从人通讯的角度设计的，并不适用于机器的通讯。使用现有安全机制会割裂物联网机器间的逻辑关系。
智慧电网与能源参考设计
用于塑壳断路器 (MCCB) 的低功耗、低噪声模拟前端设计
高压 12V-400VDC 电流感测参考设计
用于 G3-PLC 电力线通讯的模组上系统（CENELEC 频段）
我这周在浏览物联网 (IoT) 时，想仔细看看IoT将如何使电网更加智慧（反之亦然），在整个基础设施和住宅内提供更多的资讯，实现更佳的互联互通。通过IoT，使用者、制造商和公共事业服务供应方将揭示一种全新的方法来管理装置，并最终节省资源和开销。让我们看一看世界上的智慧电表将智慧电网与你的住宅连线在一起的实现方式。
在全球都在关注能源管理和节能的当下，IoT将把智慧电网的连线优势扩充套件到公共事业供应方所完成的配电、自动化和监视之外。住宅和楼宇内，管理系统的使用将帮助使用者监视他们自己的用量并调整使用习惯。这些系统将最终通过在非高峰用电时间执行来自动调节，并且连线至感测器来监视使用者数、光照条件以及更多引数。但是，这一切都源自一个更加智慧和互连程度更高的电网。
智慧电网使IoT成为现实的第一个关键步骤是大量采用智慧仪表。目前已经连线了数百万个仪表，并且互连电网的势头仍在增长。然而，要发挥其最大潜能，智慧电网的第一步是从机械电表向智慧电子仪表的转变，其目的是建立仪表和公共事业供应方的双向通讯。
美国的智慧电子仪表的采用率接近50%，目前现场已经安装了数百万个电表，与电网互连并定期通讯。从本质上说，电表正在将它们的功能从电能计量装置扩充套件成为双向通讯系统。
现代的电子仪表必须符合特定的标准才能在智慧电网和IoT中发挥如此关键的作用。首先，仪表需要在住所和楼宇中将能耗资讯报告给公共事业单位。在美国，合适的解决方案是低功耗RF (LPRF) 通讯，使用的是Sub-1 GHz网状网路。然而，根据国别和电网属性的不同，无线解决方案也许不是最佳选择，比如说在西班牙或法国等使用有线窄带正交频分复用 (OFDM) 电力线通讯 (PLC) 的国家。没有放之四海而皆准的互联互通解决方案。使IoT成为现实需要更大量的产品组合，能够支援从有线到无线，而有时需要将二者结合起来。
第二，仪表需要通过住宅内显示器或闸道器将有用的能耗资讯传送到屋内。这些资讯使得使用者相应地调整用电习惯并降低这方面的开销。在美国，ZigBee标准与智慧能源应用系统组合使用。其他像英国或日本等国，正在评估Sub-1 GHz RF或PLC解决方案，以实现更大的覆盖范围，或者混合RF和PLC的组合实现。所以，本质上说，电表正在成为智慧感测器，用于在住宅和楼宇内外进行双向通讯的IoT，以网状网路的方式互连，同时将基本能量资料报告给公共事业单位。
此外，智慧仪表需要支援诸如动态定价、需求响应、远端连线和断开、网路安全、无线下载和安装后升级等高阶功能，这样的话，公共事业供应方也就没有必要为每个仪表都派遣一名技师了。
如你所见，智慧电网在支援IoT方面发挥了关键作用—但这只是开始。将楼宇和住宅中的装置连线在一起是发挥智慧电网全部优势的下一件要做的事，而很多创新型解决方案和便利化应用已经向用户提供。专用家庭能源闸道器、智慧应用中心或能量管理系统将使使用者更快地感受到互连电网和IoT所带来的益处。
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智慧电网与能源参考设计
用于塑壳断路器 (MCCB) 的低功耗、低噪声模拟前端设计
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通用电气6q管理
通用电气(GE)的电子商务战略
1GE概述
通用电气公司(GE)是一家多元化经营的全球性企业集团，它的历史可以追溯到1878年托马斯 A爱迪生建立的爱迪生电气照明公司。1892年，爱迪生通用电气公司和汤姆森-休斯顿电气公司合并，创立通用电气公司。一百多年来，通用电气公司秉承以科技带来美好生活的理念，始终保持科技创新，保持全球领先的技术优势。目前，通用电气公司拥有24414项专利，累计居全球第一。
GE集技术、制造和服务业为一体，致力于在其所经营的每个行业取得全球领先地位。GE在2004年1月，将原有下属的13个工业集团重组为目前的11个业务集团:能源集团、高新材料集团、消费者金融服务集团、商务融资集团、医疗健康集团、消费与工业产品集团、基础设施集团、全国广播公司、运输集团、装置服务集团、保险集团。若单独排名，至少有9个业务集团可名列全球500家最大公司。GE在世界各地160个国家开展业务，其中包括在26个国家运作的270家生产厂，全球拥有员工30多万人。GE的境外收入逐年上升，1999年该公司在美国以外地区取得的收入占其1070多亿美元总收入的41%，达439亿美元。2003年销售收入达到了1342亿美元。GE在中国有悠久的历史，目前它的11个业务集团都己在中国开展业务，建立了20家办事处和近30家合资或独资企业，总投资超过15亿美元。GE仍是世界上仅有的七家3-A级工业公司之一。连续六年被《金融时报》获得“全球最受尊敬的公司”称号。
2GE的电子商务战略
从一个传统型的产业公司转变为新的电子商务企业已经被GE列为公司发展的重点。1999年，GE在其原先的六个西格玛质量、全球化和服务三个战略的基础上，又将电子商务正式列为公司业务增长的又一个发展战略。电子商务实施的头一年就为公司获得了10亿美元的网上营业收入。这使得GE这家百年辉煌的公司在新世纪保持持续高速发展的动力。这一变化在整个西方企业界都产生了巨大的影响。GE希望通过推广电子商务，为这家一个世纪以来一直处于领导地位的公司找到并建立未来的业务发展模式。在2000年，GE公司的电子商务战略方向有三方面的内容：保证每一家GE企业集团有一个客户网路中心，以提供最高质量的线上服务、销售和支援；将内部采购和供应商资源转移到网上，以充分发挥高效率和低成本的优势；不断开发新技术和服务，以增加线上销售。
实际上，一向以科技领先的GE并不是电子商务的后来者，其下属的资讯服务集团在电子资料交换（EDI）、网际网路基础上的虚拟贸易环境等领域，一直处于全球领先的地位。近年来，GE的金融、塑料、医疗器械、飞机发动机、动力系统等部门都根据自己的业务，通过网际网路进行了网上销售、客户服务、资讯释出、远端装置监控与维护以及员工招聘、内部管理等活动，其中GE集团的一个销售网站Polymerland，在2000年一周的交易量就达到500万美元，2001年实现了15至20亿美元。
GE之所以将电子商务战略提高到决定企业发展的重要高度，其原因是GE的高层充分预见到网际网路络的发展将给所有经济实体带来的影响。网际网路的发展使企业与客户、企业与员工、员工与员工之间等一切关系变得透明，知识就是力量成为过去。因为所有的人都可以轻易地同时获得大量的资讯，企业传统的经营方式将必然受到冲击，包括中间商解体、集合竞争、虚拟商业社群、对客户的完全渗透、动态价格、针对性产品、协同市场、伙伴服务等已经初步显现的企业经营模式的变化。
GE推崇电子商务，正是为了及时把握和参与这些变化，通过在销售方(客户)、购买方(供应商)、投资业务以及内部程式等方面的变化，继续在“更快、更好地使客户满意”方面保持领先，从而保持企业发展的活力，巩固其领先地位，这也是GE视变革为机遇的企业精神的又一个切实的体现。
GE迄今为止仍是全球最优秀的公司，它正以最大的热情推动电子商务的革命。这不仅决定了这个百年巨人未来的命运，也必将产生全球性的深远影响。
美国最著名的网际网路和资讯科技杂志《因特网周刊》，首次对美国各大公司做了主题为“因特网周刊100强”的调查，选出了在10个主要工业领域里最领先的电子商务企业，GE被评为2000年“本年度电子商务企业”。
3GE的电子采购系统
GE积极推进向电子商务企业的战略转型，取得了非常明显的效益。下面仅以GE下属的照明工程集团（注：该集团业务在2004年1月后合并入GE能源集团）采用了基于网际网路的电子采购系统后的情况为例：
GE的原材料成本在1982-1992年间增长了16%，而同期的价格却保持了不变甚至开始下降。为了抵消由于成本上涨带来的不利因素，GE全力以赴改进其采购方式，经过对采购过程的分析发现采购方式缺乏效率，中间交易过程过多。因为订单、收据和发货单上的资料不符，1/4以上的发货单需要重新填写。
GE照明工程集团过去每天需对许多低价机械零件向公司采购部发出询价申请。采购部每天都要向合作伙伴传送成百上千的询价单以获得最低的原材料价格。以往的手工采购程式是：对于每一笔询价申请，采购部都要对每一份询价申请附上设计图；设计图要从公司技术资料档案中检索出来，拿到影印室影印，摺叠后与询价申请一同装入信封寄出。该过程需要7天才能够完成并且非常复杂和浪费时间。由于程式繁琐、时间紧迫，公司采购部每次通常只将招标档案寄给两三家供货商。
自1996年GE启动了第一个网上线上采购系统(TPN Post)后，采购过程变得简单快捷了。如今GE照明工程集团电子采购的做法是：通过电子邮件的方式向采购部发出电子询价申请，采购部通过网际网路向全球供货商发出招标档案。该系统可自动检索出准确的设计图纸，并自动将正确的图表和附件附在电子询价单上。在采购部开始处理该采购过程的两个小时内，全球的供货商们就能以电子邮件、传真或EDI方式收到了询价单，有7天时间进行竞标准备并将标书通过网际网路传回，GE收到标书的当天就可完成评标工作，并最终选定中标人。
照明工程集团实施线上采购系统(TPN)后，获得了一系列的好处：线上采购系统使公司中60%负责采购的人员获得了解放并被重新安排了工作。采购部从大量的纸面、影印和邮寄工作中解脱出来，每月至少能够腾出6至8天的额外时间集中研究发展战略问题。由于能够线上与范围更广的供应商联络，采购中人工成本节省了30%，原材料成本也下降了5%至20%。过去通常需要18至23天来确认供货商、准备投标请求、与供货商谈判价格并签署合同等事宜，现在只需要9至11天。交易过程自始至终通过电子方式进行 *** 作，收据与采购定单自动相一致，反映出整个过程发生的全部变动情况。世界各地的采购部门就最好的供货商的情况互相交流资讯。1997年2月，GE照明工程集团通过网际网路发现了7个新的供货商，其中一家的报价甚至比另一家的报价低20%。GE估计，仅全面转变采购方式一项每年就可以为公司节省5至7亿美元。
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杰夫·伊梅尔特(Jeffrey R Immelt)是通用电气(GE)公司现任董事长兼执行长。
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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。在物联网感知层中，传感器节点存在能量、计算能力、通信能力、存储能力等方面的约束。根据查询相关公开信息显示：在物联网感知层中，传感器节点通常需要长时间运行，因此能量是一个重要的约束因素。此外，传感器节点的计算能力、通信能力、存储能力等方面也存在一定的约束，需要根据具体应用场景进行优化和平衡。例如，在一些低功耗的应用场景中，传感器节点通常采用低功耗的处理器和通信模块，以延长其运行时间。物联网其实到目前为止也没有一个精确的定义，一般来说，我们认为物联网是传统的互联网向物理世界的一个延伸。通过连接物理世界，使得网络能够更好的为人类服务。物联网能够广泛用在生产和生活的各个方面，产生了如智慧家庭、智慧城市、智慧农业、智慧医疗、智慧环境等一系列相关的应用场景。
涉及的主要技术包括以下几种：
1、传感器网络技术
传感器网络实现了数据的采集、处理和传输三种功能。它与通信技术和计算机技术共同构成信息技术的三大支柱。传感器网络是由各种各样的传感器节点所组成，用以进行信息的收集、传输和处理的网络系统。
作为物联网感知和获取数据信息的重要手段，传感器网络在物联网中发挥着极为重要的作用。无线传感器网络是一项通过无线通信技术把数以万计的传感器节点以自由式进行组织与结合进而形成的网络形式。
无线传感器网络主要由三大部分组成，包括节点、传感网络和用户这3部分。其中，节点一般是通过一定方式将节点覆盖在一定的范围，整个范围按照一定要求能够满足监测的范围；传感网络是最主要的部分，它是将所有的节点信息通过固定的渠道进行收集，然后对这些节点信息进行一定的分析计算，将分析后的结果汇总到一个基站，最后通过卫星通信传输到指定的用户端，从而实现无线传感的要求。
构成传感器节点的单元分别为：数据采集单元、数据传输单元、数据处理单元以及能量供应单元。
（1） 数据采集单元，通常都是采集监测区域内的信息并加以转换，比如温湿度、光照度等；
（2） 数据传输单元则主要以无线通信和交流信息以及发送接收那些采集进来的数据信息为主；
（3） 数据处理单元通常处理的是全部节点的路由协议和管理任务以及定位装置等；能量供应单元为缩减传感器节点占据的面积，会选择微型电池的构成形式。
2、RFID技术
射频识别（Radio Frequency Identification， RFID），是一种利用无线电波进行信息交换与存储的技术，通过无线射频来对电子标签进行读写，以达到自动识别目标以及信息交换目的。
RFID系统通常由读写器、电子标签与数据管理系统组成，其工作原理一般是由读写器在一定范围内发送无线电射频信号，当电子标签接收到读写器所发射的无线电信号时，就会利用感应电流所获得的能量（无源RFID），或者主动发送无线电信号（有源RFID）将标签芯片内所存储的产品信息发送出去，读写器接收到电子标签所发射的信息并解码后，再将这些数据信息反馈至数据管理系统进行数据处理。
RFID系统主要由标签、阅读器和天线三部分组成。一般由阅读器收集到的数据信息传送到后台系统进行处理。
（1）标签：标签由耦合元件及芯片组成，每个电子标签都具有唯一的电子编码，附着在物体上标识目标对象；每个标签都有一个全球唯一的ID号码——UID（用户身份z明），其在制作标签芯片时存放在ROM中，无法修改，其对物联网的发展有着很重要的影响。
（2）阅读器：阅读器是读取或写入标签信息的设备，可设计为手持式或固定式等多种工作方式。对标签进行识别、读取和写入 *** 作，一般情况下会将收集到的数据信息传送到后台系统，由后台系统处理数据信息。
（3）天线：天线是用来在标签和阅读器之间传递射频信号。射频电路中的天线是联系阅读器和电子标签的桥梁，阅读器发送的射频信号能量，通过天线以电磁波的形式辐射到空间，当电子标签的天线进入该空间时，接收电磁波能量，但只能接收其很小的一部分。
3、嵌入式系统技术
嵌入式系统一般是用户针对特殊需求而定制的，能够被内部计算机控制的设备或系统。嵌入式系统往往结合了计算机技术、通信技术以及自动化技术，使得传统的机电产品智能化，并具有故障诊断、自动报警以及信息传输和远程控制等多种功能，用以实现产品使用与管理的信息化、智能化。
由于嵌入式系统体积小、功能强且成本较低等，使其广泛应用于智能家居、车联网等领域。嵌入式系统的核心由一个或多个微处理器或微控制器组成，这些微处理器或微控制器经过预编程以执行一些任务。嵌入式系统上的软件通常是暂时不变的。嵌入式系统需要与应用紧密结合的，它具有很强的专用性，必须结合实际系统需求进行合理的裁减利用。用先进的计算机技术、半导体技术和电子技术与各行业的具体应用相结合的知识集成系统。
从应用角度可分为通用型嵌入式 *** 作系统和专用型嵌入式 *** 作系统。常见的通用型嵌入式 *** 作系统有Linux、VxWorks、Windows >
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