物联网连接的实验设备

1/1物联网连接的实验设备第一部分物联网设备实验连接设计原则 2第二部分有线连接和无线连接方式对比 4第三部分物联网设备协议栈选择依据 6第四部分物联网设备安全连接机制 10第五部分实验平台搭建与设备配置 13第六部分数据采集与传输方案设计 16第七部分数据处理与分析方法探讨 19第八部分实验结果评估与优化方案 22

第一部分物联网设备实验连接设计原则物联网设备实验连接设计原则

1.安全性

*采用强健的认证和加密措施，保护设备和数据免受未经授权的访问。

*定期进行安全审计，以识别和修复潜在的漏洞。

*实施安全生命周期管理，包括设备更新、补丁和退役。

2.可靠性

*确保设备在各种网络条件下都能可靠连接，包括低带宽和高延迟。

*使用冗余连接策略，以在出现问题时提供备份连接。

*实施监控和警报系统，以便及时检测和解决连接问题。

3.可扩展性

*设计设备能够随着网络规模和复杂性的增长而无缝扩展。

*采用模块化架构，以便轻松添加或删除功能。

*使用可扩展的协议和技术，支持大量连接。

4.效率

*优化设备的连接和数据传输，以最小化带宽消耗和延迟。

*使用轻量级协议，减少设备对网络资源的占用。

*实施节能机制，延长电池寿命。

5.互操作性

*确保设备能够与其他物联网设备、网关和云平台无缝通信。

*遵循行业标准和协议，以实现跨平台的互操作性。

*提供开放接口和文档，支持设备集成。

6.易于管理

*提供直观的管理界面，以便轻松管理和配置设备。

*支持远程设备管理，以便随时随地管理设备。

*实施自动故障排除机制，以简化设备维护。

7.成本效益

*优化设备连接成本，同时保持性能和可靠性。

*利用现有网络和基础设施，降低部署成本。

*采用节能设计，降低运营成本。

8.数据隐私

*确保设备收集和传输的数据得到安全保护。

*遵守数据隐私法规，例如一般数据保护条例(GDPR)。

*提供数据透明度和控制，使用户能够管理他们的数据。

9.可用性

*确保设备始终可用，以提供关键的物联网服务。

*实施冗余和故障转移机制，以提高可用性。

*使用高可用性云平台，确保设备连接的可靠性。

10.端到端安全性

*建立端到端安全连接，从设备到网关，再到云平台。

*使用加密和身份验证机制，保护数据在整个通信链路上的机密性、完整性和真实性。

*实施安全协议，例如传输层安全(TLS)和安全套接字层(SSL)。第二部分有线连接和无线连接方式对比关键词关键要点【有线和无线连接的比较】：

1.有线连接通常提供更稳定的连接和更高的带宽，这对于诸如数据密集型应用和视频流等应用至关重要。

2.无线连接更加灵活且易于部署，因为它不需要电缆或物理连接，使设备可以远程访问。

3.无线连接容易受到干扰和网络拥塞的影响，这可能会导致连接速度降低和数据传输中断。

【安全性】：

有线连接和无线连接方式对比

有线连接

优点：

*可靠性高：有线连接提供稳定的数据传输，不受外部干扰影响。

*延迟低：电缆传输数据速度快，延迟极低。

*带宽高：有线连接可以提供高带宽，满足高数据吞吐量需求。

*安全性强：有线连接不易受到网络攻击，安全性较高。

缺点：

*移动性差：设备必须连接到固定网络，限制了移动性。

*部署成本高：铺设电缆和线路的成本较高，尤其是在大型区域。

*灵活性差：网络拓扑结构固定，难以根据需求进行调整。

*美观性差：电缆和线路会影响视觉美观。

无线连接

优点：

*移动性强：无需有线连接，设备可以自由移动。

*部署成本低：无需铺设电缆和线路，节省部署成本。

*灵活性高：网络拓扑结构灵活，可根据需求轻松调整。

*美观性好：没有电缆和线路，视觉美观性好。

缺点：

*可靠性差：无线信号容易受到干扰，可靠性不如有线连接。

*延迟高：无线数据传输延迟较高，尤其是在拥挤的环境中。

*带宽低：无线连接带宽有限，无法满足高数据吞吐量需求。

*安全性差：无线网络容易受到网络攻击，安全性较低。

适用场景

有线连接适合于以下场景：

*需要高可靠性、低延迟和高带宽的应用，如工业自动化、视频监控和高性能计算。

*无法移动的固定设备，如台式机、服务器和数据中心设备。

*对美观性要求较低的环境，如机房和工业场所。

无线连接适合于以下场景：

*需要移动性的应用，如笔记本电脑、手机和移动设备。

*部署成本受限或无法铺设电缆的区域，如历史建筑物、户外环境和偏远地区。

*对灵活性要求较高或需要快速部署的应用，如临时展会和活动。

*美观性要求较高的环境，如家居和公共场所。

技术比较

|技术|传输介质|距离限制|带宽|延迟|可靠性|安全性|

||||||||

|以太网|双绞线、光纤|100米（双绞线）至数百公里（光纤）|100Mbps至400Gbps|<1毫秒|高|高|

|Wi-Fi|无线电波|100米以内|11Mbps至6Gbps|1毫秒至100毫秒|中|中|

|蓝牙|无线电波|10米以内|1Mbps至24Mbps|<1毫秒|中|中|

|Zigbee|无线电波|100米以内|250kbps|1毫秒至10毫秒|低|低|

|LoRa|无线电波|多公里|0.3kbps至50kbps|10毫秒至100毫秒|低|低|

总结

有线连接和无线连接各有优缺点，适用场景不同。选择合适的连接方式需要根据实际需求、环境因素和技术限制等方面综合考虑。第三部分物联网设备协议栈选择依据关键词关键要点物联网设备协议栈的特性

1.低功耗：物联网设备通常需要长期运行，因此协议栈应具有低功耗特性，以延长设备电池寿命。

2.低带宽：许多物联网设备连接在带宽有限的环境中，因此协议栈应优化以在低带宽条件下高效工作。

3.安全性：物联网设备收集和传输敏感数据，因此协议栈应提供强大的安全机制，以保护数据免受未经授权的访问。

物联网设备协议栈的类型

1.传输层协议：如TCP/IP、UDP和CoAP，这些协议用于在网络层之上传输数据。

2.应用层协议：如HTTP、MQTT和AMQP，这些协议提供不同类型的服务，例如消息传递、数据管理和设备控制。

3.特定领域的协议：如LoRaWAN、Zigbee和蓝牙，这些协议为特定物联网应用领域（如低功耗广域网、智能家居和个人区域网）而优化。

物联网设备协议栈的选择依据

1.设备特性：考虑设备的功耗、带宽、安全要求和计算能力。

2.应用场景：确定应用对实时性、可靠性和可扩展性的要求。

3.连接环境：评估网络拓扑、信号强度和干扰水平。

物联网设备协议栈的演进

1.向低功耗和低带宽协议迁移：随着物联网设备多样化的增加，对低功耗和低带宽协议的需求不断增长。

2.安全机制增强：随着物联网安全威胁的增加，协议栈不断集成更强大的加密算法和身份验证机制。

3.协议融合和标准化：不同的协议栈正在融合和标准化，以提高互操作性和简化设备集成。

物联网设备协议栈的前沿趋势

1.云原生协议栈：基于云计算的协议栈，为物联网设备提供弹性、可扩展性和按需服务。

2.人工智能和机器学习集成：利用人工智能和机器学习技术，优化协议栈的性能和安全性。

3.5G和边缘计算：采用5G技术和边缘计算，实现更快的连接、更低的延迟和更分散的处理。物联网设备协议栈选择依据

选择合适的物联网设备协议栈对于确保物联网系统的可靠、安全和高效至关重要。在选择协议栈时，应考虑以下关键因素：

1.数据大小和传输频率

*较小的数据包和低传输频率：适合低功耗设备，如传感器和执行器。

*较大的数据包和高传输频率：适合视频流、远程监控或工业自动化等应用。

2.功耗

*低功耗协议：适合电池供电的设备，如无线传感器网络（WSN）。

*高功耗协议：适合电源充足的设备，如网关或云端服务器。

3.安全性

*加密：保护数据免受未经授权的访问。

*身份验证：验证设备和用户的身份。

*完整性：确保数据未被篡改。

4.可靠性

*错误检测和重传：确保数据可靠传输。

*链路丢失检测和恢复：在连接丢失时提供恢复机制。

5.可扩展性

*支持大量设备的连接和管理。

*适应网络拓扑变化和其他动态条件。

6.互操作性

*行业标准协议：确保与不同供应商的设备互操作。

*开源协议：允许定制和集成。

7.成本

*许可费用：一些协议需要付费才能使用。

*实施成本：协议的复杂性和资源消耗影响实施成本。

8.应用程序和行业特定要求

*特定应用程序的要求：某些应用程序可能需要特定功能或协议。

*行业标准：某些行业可能对协议栈有具体要求。

主要物联网设备协议栈

基于上述考虑因素，以下是一些常用的物联网设备协议栈：

1.传感器网络协议栈：

*IEEE802.15.4：用于低功耗无线传感器网络。

*Zigbee：基于IEEE802.15.4的低功耗网状网络协议。

2.物联网协议栈：

*MQTT（消息队列遥测传输）：轻量级协议，适用于低带宽设备。

*CoAP（约束应用协议）：用于受限设备的资源受限协议。

3.通用传输协议栈：

*TCP/IP（传输控制协议/互联网协议）：适用于可靠数据传输。

*UDP（用户数据报协议）：适用于低延迟数据传输。

4.蜂窝网络协议栈：

*LTE-MTC（长期演进机器类型通信）：低功耗蜂窝物联网技术。

*NB-IoT（窄带物联网）：针对低功耗、大连接的蜂窝物联网技术。

5.LoRa（远程无线电频率）

*LoRaWAN：基于LoRa技术的低功耗广域网络协议。

选择过程

选择物联网设备协议栈时，应采用以下步骤：

1.确定应用程序和行业特定要求。

2.评估设备和网络特性。

3.考虑安全、可靠性、可扩展性和互操作性要求。

4.评估不同协议栈的优缺点。

5.选择最能满足特定需求的协议栈。

通过仔细考虑这些因素并按照这些步骤进行操作，可以为物联网系统选择最合适的设备协议栈，确保其可靠、安全和高效的运行。第四部分物联网设备安全连接机制关键词关键要点设备身份验证和授权

1.使用数字证书或加密密钥对设备进行身份验证，确保设备是合法且受信任的。

2.采用基于角色的访问控制（RBAC），限制设备对物联网系统和数据的访问权限。

3.定期更新设备的证书和密钥，以防止未经授权的访问。

数据加密和传输保护

1.使用加密协议（如TLS、DTLS）对设备和云端之间传输的数据进行加密，防止窃听和篡改。

2.采用端到端的加密技术，确保数据在整个传输过程中保持机密性。

3.分散数据存储和处理，减少单点故障风险，提高数据安全性。

固件安全

1.采用安全启动机制，防止未经授权的固件篡改和恶意软件攻击。

2.定期更新固件，修复已知的安全漏洞和增强安全性。

3.采用代码签名技术，验证固件的完整性和真实性。

网络安全

1.部署入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS），检测和阻止网络攻击。

2.使用防火墙控制对设备和系统资源的访问，限制未经授权的访问。

3.定期进行网络安全审计，识别和修复潜在的安全漏洞。

物理安全

1.限制对设备和关键基础设施的物理访问，防止未经授权的篡改和破坏。

2.使用传感器和监控系统，检测异常活动和物理威胁。

3.建立应急响应计划，以应对物理安全事件，最大限度地减少损害。

安全管理

1.制定和实施物联网安全策略和程序，指导设备的安全配置和管理。

2.建立安全监控和事件响应机制，及时检测和应对安全威胁。

3.定期进行安全审计和渗透测试，验证系统的安全态势，识别并修复安全漏洞。物联网设备安全连接机制

物联网(IoT)设备与网络连接时面临着各种安全风险，因此建立安全连接机制至关重要。以下介绍几种常用的物联网设备安全连接机制：

1.传输层安全(TLS/SSL)

TLS/SSL是一种加密协议，在设备和服务器之间建立安全通信通道。它使用公钥基础设施(PKI)来验证设备和服务器的身份，并对数据进行加密，使其在传输过程中无法被截获。

2.网络时间协议安全(SNTP)

SNTP是NTP的一种安全变体，用于在物联网设备之间同步时间。它使用对称密钥加密来保护时间同步消息，防止攻击者操纵设备的时间。

3.设备身份验证和授权

设备身份验证和授权机制用于验证设备的身份并授予其访问网络和资源的权限。常见的机制包括：

*证书颁发机构(CA)：CA向设备颁发数字证书，用于验证其身份。

*基于身份的访问控制(IBAC)：IBAC使用设备的唯一标识符（例如MAC地址或IMEI）来授权其访问特定网络和资源。

4.安全通信协议

安全通信协议用于在设备之间建立加密的通信通道。常用的协议包括：

*MessageQueuingTelemetryTransport(MQTT)：MQTT是一种轻量级的消息传递协议，用于在物联网设备和云服务之间发送和接收数据。它支持TLS加密和设备身份验证。

*ConstrainedApplicationProtocol(CoAP)：CoAP是一种用于受限设备的轻量级协议，支持TLS加密和基于身份的设备身份验证。

5.安全设备管理

安全设备管理是保护物联网设备的持续过程。它包括：

*补丁管理：及时安装安全补丁以修复设备中的漏洞。

*远程管理：通过安全通道远程配置和更新设备。

*日志监控：监控设备日志以检测可疑活动和安全事件。

6.物联网安全网关

物联网安全网关是网络设备，用于在物联网设备和外部网络之间提供安全边界。它可以执行以下功能：

*防火墙：阻止未经授权的网络访问。

*入侵检测/防止系统(IDS/IPS)：检测和阻止恶意网络攻击。

*数据包检查：检查数据包以检测异常和恶意活动。

此外，还有其他安全机制被用于保护物联网设备，例如：

*硬件安全模块(HSM)：用于存储和管理加密密钥。

*安全启动：确保设备仅加载经过验证的软件。

*固件签名：验证固件镜像的完整性并防止篡改。

通过实施这些安全连接机制，组织可以显著降低物联网设备面临的安全风险，并保护其网络和数据免受恶意攻击。第五部分实验平台搭建与设备配置关键词关键要点实验平台搭建

【实验平台搭建与设备配置】

1.物联网实验平台的技术架构和组件选型，包括云平台选择、网关选择、传感器选择、数据采集与传输方案设计。

2.物联网设备的网络接入方式，包括有线网络、无线网络、低功耗物联网网络等，以及不同网络接入方式的优缺点分析。

3.物联网设备的固件开发，包括设备驱动、通信协议、数据采集算法等，以及固件开发工具和环境的选择。

设备配置

【传感器配置】

实验平台搭建

硬件设备

*物联网开发板（如RaspberryPi、Arduino、ESP32）

*传感器（如温度传感器、湿度传感器、光照强度传感器）

*执行器（如继电器、伺服电机）

*网络连接模块（如Wi-Fi模块、蜂窝模块）

软件环境

*操作系统（如Raspbian、Windows、Linux）

*开发环境（如ArduinoIDE、Python、Node.js）

*物联网平台（如AWSIoT、AzureIoTHub、IBMWatsonIoTPlatform）

搭建步骤

1.组装硬件：将传感器、执行器和网络连接模块连接到开发板。

2.配置操作系统和开发环境：安装所需的软件和库。

3.连接物联网平台：在平台中创建一个设备，并获取设备证书和连接信息。

4.编写设备固件：用合适的编程语言编写代码，实现数据采集、控制执行器和与平台通信。

5.上传固件：将代码编译并上传到开发板。

6.设备注册和连接：使用获取的连接信息，使设备连接到物联网平台。

设备配置

设备证书和身份信息

*物联网平台会为每个设备分配唯一的设备证书和身份信息，用于设备身份验证。

*这些证书包括设备证书、私钥和根证书，需要妥善保管。

通信协议

*物联网设备和平台之间通过通信协议进行通信，常见协议包括MQTT、HTTP和CoAP。

*通信协议选择取决于设备的资源限制、数据类型和安全要求。

数据格式

*传感器数据和执行器控制指令需要使用特定的数据格式传输，以便平台解析。

*常见数据格式包括JSON、XML和二进制数据。

安全设置

*物联网设备面临各种安全威胁，因此需要采取适当的安全措施。

*安全措施包括：

*设备身份认证

*数据加密

*安全固件更新

*访问控制

远程管理和监控

*物联网平台通常提供远程管理和监控功能，允许用户：

*实时查看设备状态

*远程配置设备

*接收警报和故障通知

*执行固件更新

附加考虑因素

*设备资源限制：考虑设备的内存、计算能力和电池寿命限制。

*功耗优化：对于电池供电设备，功耗优化至关重要，以延长电池寿命。

*可扩展性：设计平台时，应考虑未来可扩展性和添加新设备的可能性。

*安全性：物联网设备应遵循网络安全最佳实践，以保护数据和设备免受网络攻击。第六部分数据采集与传输方案设计关键词关键要点传感器数据采集

1.确定合适的传感器类型和通信协议，以满足特定实验需求和环境。

2.考虑传感器部署位置和数据更新频率，以优化数据采集和避免冗余。

3.对采集的数据进行预处理，包括过滤、校准和压缩，以减少传输负载并提高数据质量。

数据通信协议

1.选择合适的通信协议，例如Wi-Fi、蓝牙或蜂窝网络，以满足连接范围、可靠性和功耗要求。

2.考虑协议的安全性特性，例如加密和认证，以保护敏感数据。

3.优化协议参数，例如数据包大小和传输速率，以平衡性能和能耗。

数据传输网络

1.设计合适的网络拓扑和路由协议，以实现可靠的连接和数据的有效路由。

2.考虑网络安全措施，例如防火墙和入侵检测系统，以保护网络免受未经授权的访问。

3.优化网络带宽和延迟性能，以满足数据传输需求并确保实验设备的稳定运行。

数据传输优化】

1.采用数据压缩技术减少数据传输大小，优化网络带宽利用率。

2.使用数据冗余机制提高数据传输可靠性，避免数据丢失或损坏。

3.实施数据缓冲和队列机制，平滑数据传输过程并防止网络拥塞。

云端数据处理

1.选择合适的云平台和数据处理工具，满足实验数据分析和存储需求。

2.设计数据存储策略，包括数据格式、结构和索引，以方便数据访问和分析。

3.利用云端计算资源进行数据处理、建模和可视化，提高实验效率和洞察力。

数据分析与可视化

1.使用统计技术和机器学习算法分析实验数据，识别趋势、模式和异常。

2.开发交互式数据可视化工具，方便用户探索和理解实验结果。

3.提供数据导出和共享功能，支持与外部协作者的协作和进一步分析。数据采集与传输方案设计

实验设备的数据采集与传输环节对于物联网系统至关重要，其性能直接影响系统的实时性、可靠性和稳定性。以下针对实验设备数据采集与传输方案设计进行详细阐述：

1.数据采集方案

*传感器选型：根据实验需求选择合适的传感器，考虑精度、范围、响应时间和环境适应性。

*数据采集方式：采用模拟信号采集、数字信号采集或混合方式，根据传感器输出特性和系统需求选择。

*采集频率：确定适当的采集频率，既能满足数据精度要求，又能避免数据冗余和传输带宽浪费。

*数据处理：对采集的数据进行预处理，包括滤波、去噪、标定和单位转换，以提高数据质量和便于分析。

2.数据传输方案

*传输协议：选择合适的传输协议，如MQTT、HTTP、ModbusTCP等，满足实时性、可靠性和安全性要求。

*传输方式：根据实验环境和成本考虑有线或无线传输方式。

*网络拓扑：设计网络拓扑，考虑设备分布、传输距离和网络可靠性等因素。

*数据安全：采用加密技术、身份认证和访问控制等措施保证数据传输安全。

*数据存储：考虑数据存储方式，如本地存储、云存储或混合方式，满足数据备份、冗余和可访问性需求。

3.具体方案设计

以下基于实际实验场景提供具体方案设计示例：

场景：远程监测水箱液位

数据采集：

*传感器：超声波液位传感器

*采集频率：50Hz

*数据处理：滤波、标定（转换为液位高度）

数据传输：

*传输协议：MQTT

*传输方式：无线（LoRa）

*网络拓扑：星形拓扑

*数据安全：AES加密

存储：

*本地存储：microSD卡

*云存储：阿里云物联网平台

4.性能评估与优化

*实时性：测试数据传输时延和响应时间，确保满足实验要求。

*可靠性：引入数据冗余机制和错误重传策略，提高数据传输可靠性。

*稳定性：进行长时间稳定性测试，验证系统在各种环境条件下的稳定性。

通过系统性的数据采集与传输方案设计，可以确保实验设备数据的高效、可靠和安全的采集与传输，为后续数据分析和决策提供基础。第七部分数据处理与分析方法探讨关键词关键要点多模态数据融合

1.融合来自传感器、图像、音视频等不同模态的数据，提供更全面的设备和环境信息。

2.利用机器学习算法，提取跨模态数据中的隐藏关系和模式，生成更精确的分析结果。

3.探索时空关联挖掘技术，结合时间和空间信息，对实验设备的状态变化进行深度分析。

边缘计算与分析

1.将计算和分析任务部署到靠近设备的边缘网关，减少数据传输延迟并提高响应时间。

2.在边缘设备上实现实时数据处理和轻量级分析，快速识别异常情况和做出响应。

3.利用雾计算技术，将云端和边缘计算有机结合，实现数据的分层处理和存储，满足不同分析需求。

人工智能模型优化

1.采用模型剪枝、量化和联邦学习等技术，优化人工智能模型在边缘设备上的部署和推理效率。

2.利用迁移学习和元学习，利用预训练模型和少量设备数据快速构建和微调模型，适应特定实验场景。

3.探索可解释人工智能技术，提升模型决策的透明度，增强对分析结果的信任度。

时间序列分析

1.利用时间序列建模技术，分析实验设备传感器数据的历史模式和趋势，预测设备状态和故障。

2.采用非参数方法和贝叶斯推理，处理非线性时间序列数据和不确定性，提高预测的精度和鲁棒性。

3.结合序列到序列（Seq2Seq）模型，实现时间序列数据的预测和生成，为实验设计和设备优化提供指导。

大数据管理与分析

1.采用分布式存储系统和数据湖技术，管理和分析海量的实验设备数据。

2.利用大数据分析平台，执行复杂的数据挖掘、机器学习和可视化，发现数据中的洞察和趋势。

3.探索隐私保护技术，确保实验设备数据在分析过程中的安全性和合规性。

人机交互

1.设计直观易用的用户界面，实现人机交互的顺畅和高效，提升实验过程的可操作性。

2.利用自然语言处理和语音识别技术，实现与实验设备的自然交互，降低操作门槛。

3.探索增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术，提供身临其境的实验体验，增强对设备和数据的理解。数据处理与分析方法探讨

物联网连接的实验设备产生海量数据，对这些数据的有效处理和分析对于实现设备的智能化和优化性能至关重要。本文探讨了多种用于物联网连接实验设备数据处理和分析的方法。

1.数据预处理

*数据清理：去除异常值、缺失值和噪声，提高数据质量。

*数据转化：将原始数据转换为易于分析的格式，例如标准化或归一化。

*特征提取：提取数据的相关特征，以用于后续的分析和建模。

2.数据分析方法

*统计分析：计算统计指标（例如均值、标准差、相关性）以描述数据的总体分布和趋势。

*机器学习：训练模型从数据中学习模式和关系，用于预测、分类和回归任务。

*深度学习：使用神经网络处理复杂和高维数据，擅长图像识别、自然语言处理等任务。

*时间序列分析：分析时间序列数据（例如温度变化、设备状态）以检测趋势、周期性和异常情况。

3.云计算和分布式处理

*云计算平台：利用云端计算能力和存储资源处理大规模数据，实现弹性扩展。

*分布式处理：将计算任务分解成较小部分，在多个服务器或设备上并行执行，提高处理效率。

4.数据可视化和交互式分析

*可视化工具：生成图表、仪表盘和交互式可视化来展示数据，便于理解和探索。

*交互式分析：允许用户通过过滤、排序和钻取来交互式地探索数据，深入了解潜在模式。

5.数据安全性和隐私

*数据加密：使用加密算法保护数据在传输和存储过程中的安全性。

*访问控制：实施访问控制机制，限制对敏感数据的访问，防止未经授权的访问。

*匿名化和假名化：去除或掩盖个人身份信息，保护用户隐私。

6.数据的价值化

*预测性维护：通过分析设备数据预测故障，实施预防性维护，提高设备可用性。

*过程优化：识别优化过程参数的机会，提高生产效率和降低能耗。

*新产品和服务开发：从数据中获取洞察力，开发针对特定需求