1 物联网(Internet of Things,IoT)
指将传感器、执行器、智能设备、人工智能和云计算等技术融合在一起,通过互联网连接、交互和协同工作来实现智能化和自动化的网络。
2 传感器(Sensor)
指一种可以感知并测量实际物理量的设备或系统,通过将物理信号转换成数字或模拟信号来输出相应的测量结果。
3 执行器(Actuator)
指一种可以根据输入信号转换成机械或电动力的设备或系统,用于控制或驱动实际物理行为。
4 物联网平台(IoT Platform)
指一种用于将各种传感器、执行器和智能设备互联互通的技术平台,提供数据采集、数据分析、数据处理和数据交互等功能。
5 云计算(Cloud Computing)
指一种基于互联网的分布式计算和存储模式,将计算和数据存储分布在多个服务器上,提供虚拟化和动态扩展等功能。
6 数据采集(Data Collection)
指通过传感器和其他设备收集和记录现实世界中的数据,如温度、湿度、压力、位置、声音等。
7 数据处理(Data Processing)
指将采集到的数据进行分类、筛选、转换、分析等处理,以提取有用的信息,比如预警、异常检测、预测分析等。
8 数据交互(Data Interaction)
指通过互联网将数据传输到物联网平台等服务器上,并将处理结果返回到智能设备中,以实现设备之间的互通和协同工作。
9 人工智能(Artificial Intelligence,AI)
指模拟人类智能和行为的计算机系统和算法,用于实现自动化、智能化和自主学习等功能,如图像识别、语音识别、机器人等。
10 区块链(Blockchain)
指一种去中心化的分布式账本技术,用于实现安全性、透明度和信任度的高效交互和协同,如支付、合同管理、安全通信等。
嵌牛导读:随着物联网的发展,传感器会越来越多地分布到日常生活中。传感器分布在各个角落,通常需要保证至少能不跟换电池使用一年以上(尤其是对于植入人体的传感器更是如此,因此更换电池需要做手术成本和安全性都有问题);而且,出于传感器成本和尺寸的考虑,传感器内置电池的电量不可能太大。
嵌牛鼻子:超低功耗射频电路 通讯
嵌牛提问:零功耗的无线黑科技,物联网的救星?
随着物联网的发展,传感器会越来越多地分布到日常生活中。传感器分布在各个角落,通常需要保证至少能不跟换电池使用一年以上(尤其是对于植入人体的传感器更是如此,因此更换电池需要做手术成本和安全性都有问题);而且,出于传感器成本和尺寸的考虑,传感器内置电池的电量不可能太大。
另一方面,为了能传递传感器收集到的信息,传感器通常需要使用无线连接来与中心节点通信。然而,传统射频集成电路的功耗都不低,会过快消耗电池电量。因此,为了进一步普及物联网传感器,需要设计新的超低功耗射频电路。
信号传递真的需要发射射频信号吗?
如何设计超低功耗射频电路?我们不妨分析物联网射频电路中的功耗。首先,作为物联网中的传感器节点,以发送信息为主,接受端主要是一些控制信息,因此发射端的使用频率更频繁;其次,目前的主流无线协议至少要求发射功率达到0dBm,即1 mW,考虑到发射机整体10%左右的效率,即需要至少10mW的整体功耗,这样的功耗在物联网传感器应用中就太大了,必须想办法减小。
那么,如何降低发射端的功耗呢?除了常规的电路优化提升效率之外,有没有办法可以降低功耗呢?我们不妨先看看信息传递的物理基础。根据信息论和物理学,传递一比特信息需要消耗的能量是kTln2,在常温下大约为27510-21焦耳,远小于无线传输中每比特数据传输消耗大约110-12焦耳能量的数字。因此,限制我们的并非物理学基本定律,而是工程学上信号传递方式的设计。
我们不妨再想一想,无线传递信号,真的需要传感器端发射射频信号吗?在日常生活中,确实存在着不需要自己消耗能量就传递信号的方法。例如,用在航海和野外探险中的日光信号镜,就是通过不同角度的反射太阳光来传递信息。在这里,信号的载体是太阳光,但是太阳光能量并非传递信号的人发射的,而是作为第三方的太阳提供的。所以,我们完全可以实现由第三方提供能量来实现信号传输。
阳光信息镜,使用第三方(太阳)提供的能量作为信息载体,传递信息的人本身无需提供信息传输能量
无源WiFi-接近零功耗实现无线传输
之前提到了使用太阳光可以无需提供能量就传输信号的例子。事实上,太阳光和我们常规无线通讯使用的都是电磁波,因此我们完全可以把阳光反射镜移植到无线通讯中。
最早这种方法使用在了卫星通讯中。由于卫星通讯中卫星和地面基站距离很远,信号衰减很大,因此需要非常强的信号发射功率,显然在地面发射大功率会比在卫星发射大功率要简单一些。因此,工程师们的解决办法就是在卫星上安装可以调制反射光的发射器(retro-reflector),而由地面来发射大功率信号(照射信号)。该发射器可以通过改变反射器角度来调制反射信号来传递信息。举例来说,当卫星完全反射地面发出的信号时表示1,而当完全没有反射时表示0,这样就可以实现卫星不发射无线信号的无线传输。在这里,地面的发射站就相当于日光反射镜例子里的太阳,而卫星上的反射器则相当于镜子。
随着物联网的普及,使用反射来传递信号的方法也开始进入了传感器领域。美国华盛顿大学计算机科学与工程系的教授Shyam GollakotaJoshua和R Smith提出了Interscatter的概念,并将结果发表在了SIGCOMM上。Interscatter的思路与之前提到的阳光信息镜以及卫星反射通信相同,也是通过反射来传递信息。一个典型的应用例子如下图,Interscatter芯片是植入体内的传感器或类似RFID的需要超低功耗的芯片,外界的设备(如手表,蓝牙耳机)发射射频信号(照射信号),Interscatter芯片通过改变天线的阻抗来调制反射信号,该反射信号由手机接收并解调得到Interscatter芯片传递的信息。在整个过程中,Interscatter芯片并不发射射频信号,需要做的仅仅是将比特流转换为对于天线阻抗的调制,因此功耗可以极低。
Interscatter芯片使用场景示意图,由外界设备发射射频信号而Interscatter芯片通过改变天线阻抗来调制反射信号完成信息传递。整个过程中Interscatter芯片并不产生射频信号。
在Interscatter之后,华盛顿大学的研究组更是将此概念扩展到了WiFi上,提出了无源WiFi,通过WiFi路由器来发射射频信号,而无源WiFi芯片只需要负责调制天线阻抗就能通过WiFi协议与路由器通信。由于省去了发射射频信号这一环节。芯片的功耗主要来源于频率综合器以及天线调制模块(见下图)。这样,无源WiFi可以实现高达11Mbps的通信速率,而其功耗仅仅只有50uW。
无源WiFi
在电路系统设计上,passive wifi的基本过程是中心射频源(路由器等)发射射频信号至passive wifi芯片,因此需要精确控制波束方向,否则如果多个passive wifi芯片同时反射的话会造成互相干扰,因此在射频源的部分需要用到波束成形技术。 然而,由于波束不可能每次都对得非常准,于是另一个passive wifi系统的挑战是多路反射和环境反射。为了解决这个问题,UCLA电子工程系Frank Chang教授带领的实验室与NASA/JPL合作完成了一款芯片。这个项目实现了基于反射概念数据率高达54Mbps的芯片组(包括发射端和反射端)外,该芯片组同时还能使用equalization技术解决多路反射的问题。由此可见,无源WiFi不仅能实现低功耗通讯,在数据率方面与传统WiFi也不遑多让。 具体论文“A 58 GHz 54 Mb/s Backscatter Modulator for WLAN with Symbol Pre-Distortion and Transmit Pulse Shaping”发表在了IEEE Microwave Wireless Component Letters上。
UCLA与JPL合作实现的芯片组,包括发射端和反射端两部分芯片
当然,无源WiFi也存在自己的局限性。目前,无源WiFi最适合的场景是点对点通信,这样即可最大化照射信号的利用效率,也能减小不同无源WiFi反射的互相干扰。因此,在需要多节点同时通讯的场合下,无源WiFi并不是最好的选择 。另外,无源WiFi并不能减小接收机的功耗。综上所述,无源WiFi最适合的应用场景还是发射端站最主要部分,且无需节点之间通信的物联网传感器。在未来,为了能让多个节点同时通信,可以使用类似CDMA的技术。南京物联传感技术有限公司是中国领先的物联网设备和解决方案提供商。 我们基于客户需求持续创新,在物联网传感器、物联网模块、移动物联网和云计算等几大领域都确定了行业领先地位。 凭借在物体感知、数据传输等领域的综合优势,公司已经成为物联网时代的领导者。 企业简介 南京物联传感技术有限公司是中国领先的物联网设备和解决方案提供商。 我们基于客户需求持续创新,在物联网传感器、物联网模块、移动物联网和云计算等几大领域都确定了行业领先地位。 凭借在物体感知、数据传输等领域的综合优势,公司已经成为物联网时代的领导者。 我们的产品和解决方案已经应用于多个物联网重点示范项目,成为全国各地物联城市建设的重要技术支撑力量。 我们以让人们感知真实的世界为愿景,运用各类传感器,帮助不同地区不同行业的人们更加直接、自由、平等地获取信息,消除各种信息偏差。 为应对日益严重的气候变化及各种地质灾害,我们通过领先的低碳解决方案,帮助客户用绿色环保的方式创造最佳的社会、经济和环境效益,维护人类的长远发展和安全。 产品服务 产品概述 物联拥有业界最完整的专业物联产品系列,覆盖从传感器、数据传输到云计算的各种应用。 产品服务智能家居、交通物流、环境保护、公共安全、智能消防、工业监测、个人健康等各种领域。 构建了“质量好、技术优、专业性强,成本低,满足客户需求”的综合优势,持续为客户提供有竞争力的产品和服务。 传感器 传感器属于物联网的神经末梢,成为人类全面感知自然的最核心元件,各类传感器的大规模部署和应用是构成物联网不可或缺的基本条件。1 物联网的标准体系
2 急需的物联网总体标准
3 传感器标准
4 传感器标准
5 传感器标准进展情况
6 传感器标准体系框架
认知感知层
1.感知层的概念
物联网层次结构分为三层,分别为感知层、网络层、应用层。感知层位于最 底层,它是物联网的核心,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。
2.感知层的应用
感知层包括二维码标签及识读器、RFID 标签及读写器、摄像头、GPS 导航、 各种功能传感器、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。
3.感知层的关键技术
(1) 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。 (2)RFID:它的全称为 Radio Frequency Identification,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)无线传感网络:它的英文名称为 Wireless Sensor Network,简称 WSN。 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、 微处理器和通信单元。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。它是目前发展迅速,应用最广的传感器网络。
认知网络层
1 网络层的概念
网络层位于物联网三层结构中的第二层,它功能是通过通信网络进行信息传 输。网络层作为纽带连接着感知层和应用层,它由各种私有网络、互联网、有线 和无线通信网等组成,相当于人的神经中枢系统,负责将感知层获取的信息,安 全可靠地传输到应用层,然后根据不同的应用需求进行信息处理。
2 网络层的组成
物联网网络层包含接入网和传输网,分别实现接入功能和传输功能。传输网 由公网与专网组成,典型传输网络包括电信网、广电网、互联网。接入网包括光 纤接入、无线接入、以太网接入、卫星接入等各类接入方式,实现底层的传感器 网络、RFID 网络最后一公里的接入。
3 网络层的主要技术
物联网用到的通信技术主要包括 3G/4G 通信、IPv6、WI-FI 和 WIMAX、蓝牙、 ZigBee 自组网技术等。正在向更快的传输速率,更宽的传输宽带、更高的频谱 利用率、更智能化的接入和网络管理发展。
认知应用层
1 应用层的概念
应用层位于物联网三层结构中的最顶层,它的功能是通过云计算等计算平台 进行信息处理。应用层与最低端的感知层一起,是物联网的显著特征和核心所在, 应用层可以对感知层采集数据进行计算、处理和知识挖掘,从而实现对物理世界 的实时控制、精确管理和科学决策。
2 应用层的技术
(1)物联网应用:它是用户直接使用的各种应用,通常用应用软件的形式 表现。如智能 *** 控、安防、电力抄表、远程医疗、智能农业等。
(2)物联网中间件:物联网中间件是一种独立的系统软件或服务程序,将 各种可以公用的能力进行统一封装,提供给物联网应用使用。
(3)云计算:它对物联网海量数据的存储和分析。根据服务类型不同将云 计算分为:基础架构即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)、服务和软件即服务(SaaS)。
3 应用层与其他两层的关系 感知层将采集到的数据通过网络层传递给应用层,应用层将接收到的数据进 行分析管理,再将这些数据根据各行各业的应用做出反应处理。例如,在智能电 网中的远程电力抄表应用:安置于用户家中的读表器上显示感知层中的传感器采 集到的数据,通过网络层将数据发送并汇总到发电厂的处理器上,该处理器及其 对应工作就属于应用层,它将完成对用户用电信息的分析,并自动采取相关措施。物联网传感器不能感知文字。物联网感知层的关键技术包括传感器技术,射频识别技术,二维码技术,蓝牙技术以及zigbee技术,当物联网感知层的主要功能是采集和补货,外界环境或物品的状态信息在采集和补货相应信息时,会利用射频识别技术,先识别物品,后通过安装在物品上的高度集成化微型传感器来感知物品,所处环境信息以及物品本身状态信息等,实现对物品的实时监控和自动管理,而这种功能得以实现,离不开各种技术的协调合作。足球分析软件的精度可以通过科技化算法和物联网技术的应用来提高。具体来说,可以考虑以下方面:
1 数据采集:通过传感器、摄像头等物联网设备采集现场比赛的数据,如球员跑动轨迹、球的位置、传球次数、射门次数等。
2 数据处理:通过算法分析采集到的数据,提取出有价值的信息,如球员的跑动速度、传球精度、进攻效率、防守能力等,从而得出比赛的局势和趋势。
3 模型建立:通过机器学习算法建立预测模型,根据历史数据、球队战术、球员实力等因素进行预测,从而预测比赛结果。
4 可视化展示:将分析结果以图表、动画等形式进行展示,让用户可以直观地看到比赛的情况和分析结果。
通过应用科技化算法和物联网技术,足球分析软件可以更加准确、全面地分析比赛,为教练员、球迷等提供更好的服务和支持。
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