移动感知技术

1、4.移动感知关键技术针对于移动感知的体系结构，可归纳出移动感知拥有如下5大类关键的应用技术：感知技术、通信与网络融合技术、智能信息处理技术（数据挖掘和云计算）、信息安全技术和中间件的支撑技术。4.1感知技术感知技术也称之为信息收集技术，处于移动感知体系结构中的感知层，是实现移动感知应用的基础和获取海量数据的来源。感知技术能够紧紧依靠现代的智能终端设备或者网络设备为人类社会提供无所不在、全面的感知服务，实现人与物的紧密联系。感知技术的主要功能是识别物体和采集所需节点的物理量信息。在物体自动识别方面，如何能够利用感知技术识别现实世界中千千万万的物体呢？那么，这些物体就必须要有一定的特征或者规律，因

2、此我们需要对所需识别物体进行唯一标识，即编码标志。目前，比较热门的应用技术就是射频识别技术。而在采集移动多节点的数据方面，各类传感器应用非常广泛。随着物联网移动感知应用的深入，新的理论和技术也不断涌现，例如：基于压缩感知的新信息技术。下面就针对比较热门的RFID、无线传感网络技术和新信息技术进行简单介绍： 4.1.1 射频识别技术 射频识别技术（Radio Frequency Identification）是一种非接触式识别技术，通过射频信号可以自动识别目标并且采集目标中的数据，在此过程中无需人工干预，这种特性也决定了它可以工作在各种复杂的环境。RFID主要由标签、阅读器和应用软件等三部分组成

3、。其中RFID标签类类似于条形码，将已经编码的标志附着于物体中，这种做法其实质就是实现物体的量化。带有标签的物体进入识别范围内的磁场后，阅读器会发出频率信号，标签会凭借感应电流所获得的能力发出自身存储的相关数据，（被动标签），或者是标签自动发送某一频率的信号（主动标签）。阅读器接收数据解码后，发送至服务器进行数据分析和处理。制定一个国际公认的RFID标准和解决多标签、多阅读器信息碰撞的问题是今后RFID研究的两个重点问题。由于RFID正在全球范围内运用广泛，许多国家都对RFID都做了相应的技术标准。目前，RFID比较有影响力的标准是美国麻省理工大学1999年提出的EPC标准。此外，还有中国的R

4、FID标准组织。因此，如何打破各国行业标准，制定出一个国际公认的RFID技术标准是今后急需解决的问题。当越来越多的标签和阅读器密集的分布在同一个区域，就避免不了信息的相互干扰和碰撞等问题，导致无法读取标签数据，因此，需要深入研究防止信息碰撞的算法。4.1.2 无线传感网络技术无线传感器网络是由大量的传感器节点通过无线通信技术自组织构成的网络，用来感知多节点的信息达到目标定位和追踪。无线传感网络有多种形态，可分为类似蜂窝通信的集中式结构和分布式结构。网络中的每一个传感器节点又由数据采集模块（传感器、A/D 转换器）、数据处理和控制模块（微处理器、存储器）、通信模块（无线收发器）和供电模块（电池、

5、DC/AC 能量转换器）等组成。节点中的数据可以经过多跳转发，通过网关接入网络，完成感知任务。在物联网中大量传感器分布在实际环境中，为了保证环境信息获取的快速性和准确性，常采用多传感器协同感知的手段。这样使用多传感器相互协作既提高系统可靠性及可信性， 还可以扩展传感器的覆盖范围，包括空间覆盖范围和时间覆盖范围。目前，无线传感网络的研究热点有网络结构、能耗管理和容错机制等技术。无线传感网络采取自组网，网络拓扑结构有星行、网状或者两者的混合。 能耗方面，传感器节点众多分布，并且需要进行数据采集和处理等活动，而节点大多利用电池供电，可用电量有限，因此，如何在不影响节点工作效率的前提下降低电池的消耗是

6、一个 较大的问题。容错机制方面，由于传感器处于恶劣复杂的工作环境下或者长时间的工作，又或者自身故障，导致无法正常获取感知数据，因此，找到一个良好的容错机制对于无线传感网络来说是重大的问题。4.1.3 新信息感知技术信息数据的全面感知是移动群智感知最重要的特征，虽然已经有了很多感知技术，但面向大规模的网络应用时，就需要更高效的数据感知技术。因此，将新的方法投入感知技术是一个研究热点。基于数据压缩感知就是一项新的信息感知技术。压缩感知是近年来发展迅速的信息获取理论根据压缩感知理论，对于可压缩的信号，即使采用远低于Nyquist标准的数据采样方式，仍能够精确重构原始信号。因此，将压缩感知理论应用于物

7、联网的信息感知，有可能获得显著的数据压缩效果。4.2 通信与网络融合技术（局域通信和广域通信，路由技术） 根据网络层节点通信的远近程度，可将通信技术分为短距离无线通信技术和广域网通信技术。短距离无线通信的距离一般在100米内，其主要包括RFID、蓝牙技术、WLAN、ZigBee、UWB等技术。短距离无线通信具有低功耗、低成本和对等通信等特点或优势，但是由于它都工作在公共的频段，使得相互间的干扰比较严重，因此如何防止相互干扰是重要环节。广域通信技术主要包括IP技术、2G/3G、卫星通信技术。广域网通信技术能够使得节点的感知数据长距离传输到服务器中。 由于网络中节点利用的通信技术多样，当各种通信技

8、术汇合在一起时，就避免不了各种技术融合。而通信与网络技术恰恰能够解决此类问题，实现技术的多元化，使得能够在一个环境下使用多种通信技术，最终实现不同网络的多种接入方式，任何时间、地点的网络互连结构。 在实际的应用中，节点量比较大，加之节点工作环境复杂，干扰等不确定因素比较多，常容易造成传输拥堵和数据丢失等问题。路由技术则牵涉到节点间数据传输效率的问题。路由技术主要是指路由选择算法，能够通过网络寻址功能在网络上确定一条最佳的路径。如何选择一条最优的途径，以最快的时间将数据上传至服务器，则是路由技术研究的重点。如今，运用比较广泛的是延迟容忍网络，它采用机会主义路由方式传输数据，不以源到目标节点间直接

9、可达路径为基础，而是充分利用无线信道的广播特征，尽可能的克服动态拓扑、链路和信道变化频率等影响，从而提高无线网络的性能。 4.3 智能信息处理技术（智能计算，数据挖掘，优化算法，机器学习） 智能信息处理在整个过程中起到关键技术性支持的作用，内容包括分布式智能处理，数据挖掘，云计算，优化算法，机器学习和数据上传等。智能信息处理就是从感知层中的数据进行有效处理，挖掘有用的数据进行系统的分析并对客户端给出相应的策略响或者提供一定的服务。下面就简单针对数据挖掘和云计算进行介绍：4.3.1 数据挖掘 （对有用数据进行挖掘） 在信息时代，人类社会的进步一定程度上取决于人们对信息的了解，处理和应用的水平。同

10、样，在移动感知中面临着海量的数据，如何从这些数据中提炼出有用的数据并加以利用是数据挖掘的一个重要工作。在数据挖掘工作过程分为创建目标数据集，利用算法进行数据清理和预处理，数据归约与变换，选择数据挖掘函数等几个步骤。数据清理的目的就获取是监测目标的真实信息。一方面，要对感知数据进行清洗和离群值判断，去除异常，错误和噪声数据；另一方面，对于感知缺失的数据还要进行有效的估计，以保证数据的全面性。数据的归约就是要发现有用数据的特征，用不变的量表示。选择数据挖掘函数就是对最终的数据进行汇总，分类，回归，关联，类聚等操作。4.3.2 云计算技术 (数据分析和后台服务) 国际上对云计算比较认可的定义：云计算是按用量付费的一种模式，这种模式提供可用的，便捷的，按需的网络访问，进入可配置的计算机共享池（资源包括网络，存储，服务器，应用软件，服务），这些资源能够快速的被利用，只需要投入很少的管理工作和供应商进行交互。云计算具有虚拟化，定制灵活，高可靠性和安全性，以及强大的计算能力和存储能力等优点。云计算可以对海量数据进行有效的管理，提高资源利用率和服务质量。因此，云计算也将会成为未来互联网的发展方向。由于我对云计算理解不够，此节内容不多。4.4 信息安全技术 （隐私保护）由于物联网中无线信道的广播特性和网络的自组织特性，使得网内节