关于物联网技术的论文

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关于物联网技术的论文,第1张

物联网就是物物相连的网络,是我国的新兴战略产业,是未来发展的趋势。下面是我精心推荐的关于物联网技术的论文,希望你能有所感触!

关于物联网技术的论文一:物联网技术浅谈

摘 要物联网就是物物相连的网络,人与人、人与物、物与物都互联成网。物联网技术是当今的前沿技术,是我国的新兴战略产业,是未来发展的趋势。物联网技术目前处于起步阶段,但各国都十分重视并作为战略产业来研究和发展。本文从物联网的由来、物联网的特征、物联网的类型、物联网的组成等四个方面来探讨物联网技术。

关键词物联网;特征;组成;关键技术

一、物联网的由来

物联网的概念最早于1995年出现在比尔盖茨的《未来之路》书中,在该书中比尔盖茨已经提及了Internet of Things的概念,只是当时并没有引起人们的重视。1998年,美国麻省理工学院创造性地提出了当时称为EPC系统的“物联网”的构想;1999年,美国麻省理工学院首先明确提出了“物联网”的概念,提出了物联网就是将所有物品通过射频识别(RFID)等信息传感设备与互联网相连,能实现智能化识别和管理的网络。2005年11月,国际电信联盟在突尼斯举行的信息社会峰会上发布了《ITU互联网报告2005:物联网》,正式提出了物联网的概念。

2009年11月,温家宝发表了《让科技引领中国可持续发展》的重要讲话,“我国要着力突破传感网、物联网关键技术,及早部署后IP时代相关技术研发,使信息网络产业成为推动产业升级、迈向信息社会的‘发动机’”,从而物联网作为我国的新兴战略产业。

物联网就是在计算机互联网的基础上,利用射频识别、传感设备和无线通信等技术,构造一个覆盖世界上万事万物的“Internet of Things”; 即英文名称为“Internet of Things”,简称IOT。在这个网络中,物品能够彼此进行“交流”,而无需人的干预。其实质是利用RFID等技术,通过计算机互联网实现物品的自动识别和信息的互联和共享。

二、物联网的特征

(1)网络化:网络化是物联网的基础。不论是有线、无线还是专网来传输信息,都必须依靠网络,而且必须与互联网相连,这样才能形成完全意义上的物联网。(2)互联化:物联网是一个包含多种网络、接入、应用技术的大集成,也是一个让人与人、人与物、物与物之间进行交流的平台;与互联网相比,物联网具备更强的开放性,应能够随时接纳新设备、提供新的服务与应用,即物联网具备自组织、自适应能力。(3)物联化:计算机和计算机连接成互联网,实现人与人之间交流。而物联网是实现人物相连、物物相连,通过在物体上安装传感器或微型感应芯片,借助计算机网络,让人和物体进行“对话”和“交流”。(4)感知化:物联网离不开传感设备。射频识别、红外感应器、激光扫描器等信息传感设备,正如视觉、听觉和嗅觉器官对于人的重要性一样,它们是物联网必不可少的关键设备。(5)自动化:物联网通过传感器设备自动采集数据;根据事先设定的处理规则,利用软件自动处理采集到的数据;自动地进行数据交换和通信;对物体实行自动监控和自动管理。一般无需人为的干预。(6)智能化:物联网融合了计算机网络技术、无线通信技术,微处理技术和传感器技术等,从它的“自动化”、“感知化”等特点,已能说明它能代表人、代替人“对客观事物进行合理分析、判断及有目的地行动和有效地处理周围环境事宜”,智能化是其综合能力的表现。

三、物联网的组成

物联网主要包括以下几个子系统,有些物联网可能只包括了这些子系统中的一部分。

(1)电信网络:物联网的信息传送与日常使用的文字、语音、、图像传输相比,有其独特的地方,物联网中的信息传输大多是小数据量和特大数据量的传输。小到每月只发送几bit,如电力抄表;大到持续发送大幅图像,如交通监控,而中等数据量的信息传送却不多见。这就对通信网络提出了新的要求,需要推出新的通信标准和新的接入技术,以适应物联网各种通信的需要,实现物联网的高效通信。现有的通信网络主要有电缆、光纤、无线电、微波、卫星、蓝牙、红外、WiFi、移动通信等。(2)传感器:传感器可以把一些物理量的变化变为电信号的变化,收集信息,做出响应。例如麦克风和喇叭就是一对语音传感器。传感器可以是声、光、电、重量、密度、硬度、湿度、温度、压力、震动、速度、图像、语音等。(3)电子标签:电子标签用来标识物联网中的各物体。现有的电子标签主要有RFID、条形码、二维码、IC卡、磁卡等。(4)数据处理:物联网通过传感设备所采集到的数据,必须经过计算机软件进行处理,才能满足用户不同的需求,实现各种目的。这些数据处理往往包括汇总求和、统计分析、阀值判断、数据挖掘和各种专业计算等。(5)报警系统:传感设备所采集到的数据信息可能需要直接报警或者经过计算机软件处理后报警,报警形式主要有声、光、电(电话、短信)等。(6)显示系统:传感设备所采集到的数据信息可能需要直接显示或是经过计算机软件处理后显示出来,常见的显示形式有文字、数字、图形、表格等。

四、物联网的关键技术

(1)感知与标识技术

感知和标识技术,负责采集现实中发生的事件和数据,实现外部信息的感知和识别,是物联网的基础,如传感器、无线定位、射频识别(高频、超高频)、二维码等。

(2)网络与通信技术

网络是物联网数据传递和服务支撑的最重要基础设施,通过人物互联、物物互联,实现感知信息高可靠性、高速度、高安全地传送。物联网的实现涉及到近通信技术和远程通信技术。近距离通信技术主要涉及RFID,蓝牙等,远程通信技术主要涉及互联网的组网、网关等技术。包括短距离无线通讯(zigbee、蓝牙、WiFi等), 低功耗无线网络技术,远程网络、多网络融合等。

(3)计算与服务技术

海量感知信息的计算与处理是物联网的最重要支撑,服务和应用则是物联网的最终价值体现。

海量感知信息的计算与处理技术是物联网应用大规模发展后,面临的重大问题之一。需要攻克海量感知信息的数据挖掘、、数据融合、高效存储、并行处理、知识发现等关键技术,研究物联网“云计算”中的虚拟化、智能化、分布式计算和网格计算等技术。其核心是采用云计算技术实现信息存储和计算能力的分布式处理和共享,为海量信息的高效利用提供技术支撑和保障。

服务计算。物联网的发展必须以应用为导向,在“物联网”中,服务的内涵得到了革命性的扩展,不断涌现出大量的新型应用将导致物联网的服务模式与应用开发受到巨大挑战,面临着许多机遇,如果仍然沿用传统的技术路线势必制约物联网应用的创新。为了适应未来应用环境的变化和服务模式的变化,必须研究针对不同应用需求的标准化、开放式的应用支撑环境和服务体系结构以及面向服务的计算技术等。

(4)管理与支撑技术

随着物联网应用以及网络规模的扩大、支撑业务的多化化复杂化和服务质量的高要求,影响物联网正常稳定高效运行因素的越来越多,管理与支撑技术是保证物联网“安全高效可控”的关键,包括测量分析、网络管理、物联网标准和安全保障等方面。必须研究新的高效的物联网管理模型与关键技术,用来保证网络系统正常高效稳定的运行。

参考文献:

[1]物联网导论(第二版),刘云浩主编,2013年8月,科学出版社

[2]物联网基础及应用,王汝林主编,2011年10月,清华大学出版社

[3]物联网技术导论,张飞舟主编,2010年6月,电子工业出版社

[4]物联网的由来与发展趋势, 吕廷杰, 2010年4月,信息通信技术

点击下页还有更多>>>关于物联网技术的论文二:物联网技术及其应用

物联网的三项关键技术与领域包括,关键技术:传感器技术、RFID标签、嵌入式系统技术。领域:公共事务管理(节能环保、交通管理等)、公众社会服务(医疗健康、家居建筑、金融保险等)、经济发展建设(能源电力、物流零售等)。

“物联网”的概念是在 1999 年提出的,它的定义很简单: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。也就是说,物联网是指各类传感器和现有的互联网相互衔接的一个新技术。

2005 年国际电信联盟(ITU)发布《ITU互联网报告2005物联网》, 报告指出, 无所不在的“物联网”通信时代即将来临, 世界上所有的物体从轮胎到牙刷、从房屋到纸巾都可以通过因特网主动进行交换。射频识别技术(RFID)、传感器技术、纳米技术、智能嵌入技术将到更加广泛的应用。

2008年3月在苏黎世举行了全球首个国际物联网会议“物联网 2008”, 探讨了“物联网”的新理念和新技术与如何将“物联网”推进发展的下个阶段 。

大数据专业全称“大数据采集与管理专业”。

大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。

1、行业现状:现在越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度,大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业,比如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业,越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案,来提升自己的业务水平。

2、课程设置:大数据专业将从大数据应用的三个主要层面(即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘)系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法,包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等,实际提升企业解决实际问题的能力。

3、核心技术:

(1)大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用;分布式计算框架Mapreduce、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。

(2)关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理,掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。

(3)分布式数据处理。详细介绍分析Map/Reduce计算模型和Hadoop Map/Reduce技术的原理与应用。

(4)海量数据分析与数据挖掘。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity,TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法;以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。

(5)物联网与大数据。详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。

(6)文件系统(HDFS)。详细介绍HDFS部署,基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。

(7)NoSQL。详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。

1、物联网的定义是:通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

2、物联网的核心是RFID即射频识别,俗称电子标签。RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术,它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无须人工干预,可工作于各种恶劣环境。一个完整的RFID系统通常由存储标识物信息的电子标签、用于读写标签数据的读写器以及进行数据处理的计算机软件组成。RFID技术利用无线射频方式进行双向通信(交换数据)以达到自动识别目的,具有防水、防磁、耐高温、使用寿命长、读写距离远、标签上数据可以加密、数据存储容量大、存储信息可更改、可识别高速运动物体、可同时识别多个标签,操作快捷方便。

3、物联网的发展离不开RFID。

物联网(IOT:Internet

of

Things)是一个通过信息技术将各种物体与网络相连,以帮助人们获取所需物体相关信息的巨大网络。物联网通过使用射频识别RFID、传感器、红外感应器、视频监控、全球定位系统、激光扫描器等信息采集设备,通过无线传感网、无线通信网络(如Wi-Fi、WLAN等)把物体与互联网连接起来,实现物与物、人与物之间实时的信息交换和通讯,以达到智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的目的。

物联网是未来互联网的组成部分,是互联网的应用延伸和拓展。未来进一步发展,将可能成为工作平台,因为互联网的发展趋势是从连接人到物。最早是连接人的,后来连接各种各样的服务,现在连接各种各样的物体。美国在下一代研究互联网的计划中就提到,要建设一个安全可信的互联网,能支持移动应用的移动互联网,能连接现实和虚拟的一切物体的物联网,能够随时随地的、并可以自组织的泛在网。它是有着自我配置能力的全球动态网络,在其中,物质和虚拟的“物”都有着自己的身份、物质属性、虚拟特性和可使用的智能接口,并无缝集成到信息网络。它涉及从信息获取、传输、存储、处理、应用的全过程,材料、器件、软件、系统、网络各方面的创新都会促进物联网的发展。

在物联网中,人们将成为商业、信息、社会的积极参与者。从发展战略或者长远目标来说,物联网将建立在标准通信协议基础之上,计算机网络、媒介网络、服务网络将整合为一个全球人们共同拥有的互联网平台和无缝信息网络。

我们不难看到这样一幅未来蓝图:在“物联网”时代,钢筋混凝土、电缆将与芯片、宽带、无线网络整合为统一的基础设施。基础设施更像是一块新的地球工地,世界的运转就在它上面进行,其中包括经济管理、生产运行、社会管理乃至个人生活。

下一代互联网将成为公共基础设施,每个人都可以像使用空气、水、电一样使用互联网,并能动态地随着“物”之间的相互连接而改善使用的体验,方便性和快捷性也将大大增强。由此,物联网中的通信将不仅发生在人与人之间,也发生在人与他们所处的环境之间,这样的互动方式无疑将推动人与环境(包括自然环境、社会环境)之间关系的改善及和谐化,也就会推动社会公共空间、公共利益的建设。并且,当物联网能够实现智能化的自我配置、感知环境的时候,那么它的行为自然能够自我管理、自我调整,与环境适应,比如在生命周期结束时,对拆卸、回收利用进行提醒和智能管理,以保护环境。

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