物联网关键技术(txt+pdf+epub+mobi电子书下载)

作者：徐勇军,刘禹 等

出版社：电子工业出版社

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物联网关键技术试读：

前言

然而，物联网的内涵究竟是什么？哪些技术是物联网独有的“基因”？物联网专业课题如何设置？哪些产业或产值才真正属于“物联网”？这些问题异常敏感而又难以回避。当前，很多务实的声音正将物联网引向以“落地”为目标的发展思路上，“只有夯实物联网的核心技术基础，抛开概念做应用”，物联网才能以独立的新兴产业、科研方向、学科专业而确立存在。

所幸的是，“物联网在中国”系列丛书编委会组织了该系列丛书的编纂工作，中国科学院计算所承担了其中的《物联网关键技术》一书的编写任务。受李国杰院士及崔莉研究员的重托，笔者有幸加入了编写团队，参加了组稿和具体编写工作。虽然此前曾参与过物联网领域相关的十余项国家级科研项目，并参与中国工程院“物联网发展战略规划研究”咨询项目中的关键技术部分的讨论及编写，但要想写好这样一本关键性的书籍，回答好这些大家关心的问题，确实面临很多困难。曾经在相当长一段时间，感觉无从下笔，“为伊消得人憔悴”。眼看丛书其他分册紧锣密鼓地展开编写工作，并逐步成稿，更是食不知味，夜不能寐；后在顾问组、专家组及电子工业出版社的支持和鼓励之下，尝试理清本书的编写思路，并在众多学术同仁、专家提供了大量素材后，才完成了编写重任。

本书试图探究物联网的“技术基因”。首先，从全局的角度综述了物联网总体技术，给读者整体印象，并提到了“云海计算”模式；然后，将后续内容分成4篇，按照物联网的3个层次，针对射频识别、智能感知、网络协同、服务优化4个方面进行描述。考虑到物联网领域在感知层的特色技术较多，因此4篇中专门安排了2篇进行讲解，而网络层和应用层在丛书的其他分册亦有一定的介绍，故这里各安排1篇进行介绍。希望通过全书13章内容的介绍，能够对读者了解物联网的技术有一定的帮助。具体如下：

1.射频识别技术：主要包括RFID电子标签、RFID读写器及RFID中间件技术，基本涵盖了RFID从天线、射频、芯片一直到应用的主要技术；

2.智能感知技术：主要包括物联网标识、认知无线电感知及短程无线通信技术，感知层的其他特色技术在《无线传感器网络》分册中介绍；

3.网络协同技术：主要包括物联网协同技术、物联网时间同步及分布式调度技术，异构异类网络的协同和融合是物联网网络层的重要特色；

4.服务优化技术：主要包括物联网数据处理、安全数据融合及绿色物联网，这些针对数据、能量及安全方面的优化是应用层的典型需求。

另外，本书作为“物联网在中国”系列丛书之一，与其他各册形成了有机统一的整体，是其他分册在物联网关键技术方面的有益补充。鉴于通信技术、新一代信息网络、物联网体系架构、物联网发展历程、定位导航技术、自组织网络、协议标准、安全技术及各行业应用等内容在其他分册中均有涉及，因此未作为本书的重点。“云海计算”作为物联网的新型计算模式，被视为物联网的“特征”技术，已经被相关学者提出，但由于目前尚未见详细公开发表文献，故未安排独立章节阐述，希望能够在本书后续版本中进行跟踪。

本书主要由中国科学院计算所徐勇军、中国科学院自动化所刘禹、海军装备研究院王峰及诺基亚研究院（中国）陈灿峰等统稿和编写。另外，中国科学院自动化所高强、中国科学院网络中心田野、中国科学院计算所刘强、中国科学院计算所安竹林、中国科学院计算所罗海勇、中国科学院信工所朱红松、清华大学任丰原、北京邮电大学张兴、北京理工大学祝烈煌、中国石油大学徐朝农、西安电子科技大学齐小刚、合肥工业大学夏娜、国家无线电频谱管理研究所郭永明、中国电子器材总公司赵惟和郭达等专家从各自专业领域，提供了大量编写素材、章节内容和技术指导，还有很多未提到的专家、学者、同仁都给予了大量无私的支持和帮助，在此一并表示衷心的感谢。

作者要特别感谢的是中国科学院计算所李国杰院士、崔莉研究员、洪学海研究员等老师，他们在本书的编写过程中给予编者大量的鼓励和帮助，否则编者不可能有勇气将本书的编写付诸实施；感谢电子工业出版社，特别是刘宪兰老师在本书编写过程中给予的悉心指导和耐心等待，否则不可能在这么短的时间内完成编写工作；本书的编写也受到了国家重大科技专项（2010ZX03006-002，2010ZX03006-007，2011ZX03005-005）、国家973项目（2011CB302803）和国家自然科学基金项目（61173132，61003307）等的资助，否则编者也不可能有这么多机会坐下来和专家学者、业内精英进行“头脑风暴”式的沟通和交流。

值得一提的是，物联网相关概念的探讨还在继续，物联网技术及应用的发展日新月异，我们需要以科学发展的眼光来看待物联网。

由于本书编写时间紧、任务重，作者在物联网领域的研究还不够深入，因此，书中选材、论述等错误在所难免，还望广大读者能够多加理解，及时联系作者并共同修正，以期在后续版本中进行完善。作者2012年5月第1章物联网技术概论

内容提要

物联网已成为各国构建经济社会发展新模式和重塑国家长期竞争力的先导领域，在最近几年，我国多次从国家战略的高度对物联网的发展进行了强调和部署。工业和信息化部电信研究院2011年公布了《物联网白皮书》对物联网的内涵及架构体系、产业现状及标准体系进行了详细阐述，并总结了未来我国在物联网领域的机遇和挑战，该白皮书是物联网领域较权威的公开发行物，本章进行了重点参考。作为本书的提要部分，本章简要从物联网的三个不同层次介绍物联网的整体技术体系，给读者一个整体的印象，并对物联网的核心技术计算模式进行一定的展开，最后对物联网技术发展进行了展望。后续章节将针对每一层次中的技术进行重点介绍。1.1物联网概念及背景

关于物联网的定义有很多版本，目前尚没有一个公认的完整定义。很多定义都是研究者从自身领域出发给出的，包括传感器、传感器网络、射频识别（RFID）、互联网等，这里也并不试图对物联网进行定义，仅结合《物联网白皮书》对物联网的各项关键技术进行分类阐述。1.1.1 物联网相关概念

物联网（Internet of Things，IoT）概念最早于1999年由美国麻省理工学院提出，后来不同国家或行业的专业人员都从不同的角度重新进行了诠释，目前研究界及产业界仍没有形成明确统一的定义。即便是国际电信联盟在以物联网为主题的2005年互联网年终报告，也没有确切地定义物联网。目前国内关于物联网的定义也是五花八门，总体来说，主要包括狭义和广义两种。

狭义的物联网是指依托射频识别（RFID）技术的物流网络，随着技术和应用的发展，特别是随着传感器网络的出现，很多学者认为物联网就是无线传感器网络，或者是传感器网络和RFID的合称。但随着物联网在国内外被更多行业所关注，其内涵也获得了更大范围的扩展。

广义的物联网是指在物理世界的客观实体中部署具有一定感知能力、计算能力和执行能力的各种信息传感设备，通过网络设施实现信息传输、协同和处理，实现广域或大范围的人与物、物与物之间信息交换需求的互连、互通、互操作。物联网依托多种信息获取技术，包括传感器、传感器网络、RFID、条形码、多媒体采集技术等。虽然物联网的定义还存在很多争议，但其三个重要层次——“感知（交互）、网络（传输）、应用（处理）”已经获得了广泛共识。《物联网白皮书（2011）》认为：物联网是通信网和互联网的拓展应用和网络延伸，它利用感知技术与智能装置对物理世界进行感知识别，通过网络传输互连，进行计算、处理和知识挖掘，实现人与物、物与物的信息交互和无缝连接，达到对物理世界实时控制、精确管理和科学决策的目的。

物联网的概念还在发展之中，具有越来越丰富的内涵，需要用动态、发展的眼光来看待。物联网充分利用了不断创新和发展的计算机技术、网络技术、软件技术、传感技术、通信技术等多种信息技术，广泛开发和利用人类世界与物理世界的各种信息资源，促进人与人、人与物、物与物之间的信息交流，深化全社会的知识共享程度，以信息和知识含量更高的处理方式提高经济社会的发展质量，推动无所不包、无所不在、无所不能的信息社会的形成。1.1.2 物联网基本架构

这里所说的物联网更多地是广义层面上的概念。物联网网络架构由感知（交互）层、网络（传输）层、应用（处理）层组成，如图[1]1-1所示，各层次通过相互协同与配合，协同完成真正意义上的“物物相连”，并提供泛在化的物联网服务。▶ 图1-1 物联网网络架构

下面结合普遍认知，简单说明物联网三个层次的主要内容。（1）感知层，也称感知交互层，主要实现智能感知和交互功能，包括信息采集、捕获、物体识别和控制等。感知层的关键技术包括传感器、控制器、RFID、自组织网络、短距离无线通信、低功耗路由等多项技术。（2）网络层，也称网络传输层，主要实现信息的接入、传输和通信，包括接入层和核心层。网络层可依托公众电信网或互联网，也可以依托行业专业通信网络，或者同时依托公众网和专用网，如接入层依托公众网、核心层依托专用网，或者接入层依托专用网、核心层依托公众网。通过网络层的信息交换与传输，可以使物联网实现更大范围的覆盖和信息共享。（3）应用层，也称应用处理层，主要实现信息的处理与决策，通过中间件实现网络层与物联网应用服务间的接口和功能调用，包括对业务的分析整合、共享、智能处理、管理等，具体体现为一系列业务支撑平台、管理平台、信息处理平台、智能计算平台、中间件平台等。应用层则主要包含各类应用服务，如监控服务、智能电网、工业监控、绿色农业、智能家居、环境监控、公共安全等。物联网应用层既包括局部区域的独立应用，又包括广域范围的统一应用。部分以局部区域的独立应用为主，如楼宇内的控制系统、特定区域的环境监测系统。部分则是广域范围的统一应用，如手机支付、全球性的RFID物流和供应链系统等。1.1.3 物联网产业情况

在过去的几年时间里，物联网已经被普通百姓所认知，物联网也正在被智能电网、智能交通、智慧物流、智慧医疗、精细农业、工业自动化等领域高度关注。关于物联网的产业规模，不同渠道的说法也不尽相同。例如，中国移动发展物联网的业务布局，除了应用于电力行业的远程抄表、配输电设备监控外，还开展了重点污染源监控、气象检测、车辆管理、水文检测、物流运输、移动POS等业务。目前中国移动直接用于物联网的终端数量已经超过了400万，而其2010年的市场规模至少达到100亿。此前有相关专家预测，广东地区到2012年物联网终端数量将突破1000万，直接带动100亿元产值。另外，我国2010年互联网的产业规模将超过1550亿元，而且在未来5年中国互联网产业将保持30%以上的增长速度，按照这个数字计算，物联网的产业规模也将在数万亿元。

关于物联网终端市场容量及产业规模，目前业内的各种预测可谓众说纷纭。不过业界普遍认为，相对于移动通信网来说，物联网的终端用户将至少达到现有通信网用户的10倍以上，所能拉动的相关行业产值也至少是目前移动通信网的数十倍以上，保守估计其市场规模应在数万亿元。韩国在物联网领域更是乐观，通过专项规划四年内产业规模将达50万亿韩元，而这中间至少有10%为核心芯片、30%以上为各种设备的市场空间，关键的芯片仍然是物联网的核心所在，其市场的竞争也是整个物流网产业的主动权竞争。另外，作为我国物联网产业标志城市的无锡对物联网产业的目标是：2012年达到1000亿元的产业规模，而在2015年达到2500亿元左右的产值规模。

传感器和RFID是感知端的主体，其市场量在一定程度上反映了物联网的应用规模。在传感器市场方面，全球约40个国家从事传感器的研制、生产和应用开发，研发机构有6000余家，生产单位超过5000家。十几年来产量及市场需求年增长率均在10%以上，2008年全球传感器市场容量为506亿美元，2010年达600亿美元以上，2011年已接近1000亿美元。在RFID方面，2009年RFID市场仍保持增长，全球规模达到55.6亿美元，同比增长5%。预计2013年全球RFID的规模将达175亿美元。

面向物联网计算的重大关键软件系统与自主知识产权的核心算法，将直接同中国的软件产业、数据知识产业、信息产业等一大批高科技产业息息相关。物联网技术与应用作为新一轮信息产业的代表，必将持续推动软件服务业的发展。目前，软件产业已发展为国家基础性、先导性、战略性产业，成为信息产业、先进制造业、现代服务业的核心。

据工信部和国家统计局统计，中国软件产业规模在全球软件产业中的份额已由2000年的1.2%提升至2007年的8.7%，产业规模达到5834亿元，居世界第四位。2009年上半年，中国软件产业收入达到4270.2亿元，同比增长22.7%，高于工业增长15.7个百分点。其中，金额最大的是软件产品收入，达到1485.6亿元，占软件产业总收入的34.8%；增长最快的是软件技术服务收入，同比增长33.4%，达到880.7亿元。可以预期，随着我国政府对物联网关键技术研发的逐步投入，将带动以软件产业为龙头的一大批新兴高科技产业的发展，预计2013—2015年，我国物联网软件产业将以20%的年均增长率增长，市场规模将从2013年的10亿元增长到2015年的25亿元，并且在电力、交通、能源、铁路、船舶、港口、轻工、制药、环保等工业产业中开展大规模应用。1.2物联网技术现状及分布

物联网包括了感知层、网络层和应用层，技术跨度大、涉及范围广，本节从不同的网络层次简单介绍一些较为核心的关键技术。1.2.1 物联网技术概述

当前互联网主要解决人与人之间的通信，下一代互联网致力于实现地址充分、安全可信的网络与服务。物联网则主要实现人与物、物与物之间的通信及交互，这将带来完全不同的应用及服务模式。物联网的基础设施在一定程度上与互联网或电信网络重合，但从应用角度看，物联网大大扩展了传统互联网和电信网络的应用。因此，物联网的基础性关键技术包含多个方面。

物联网技术可以分为物理世界感知、局域无线自组网、分布式智能处理、泛在接入、广域网络传输、后台支撑及应用等多方面，如图 1-2 所示。其中物理世界感知、局域无线自组网、分布式智能处理完成的功能主要是物联网前端的感知、分布式信息处理、协同泛在计算，构成物联网的感知层；泛在接入和广域网络传输形成了物联网网络层；而后台支撑、计算处理及应用服务完成了高性能信息处理功能，构成物联网应用层。物联网的基础性技术还包括研究物联网组成结构的技术、安全性及保密性技术及功耗控制和能量存储技术等，这些都是物联网技术的重要组成部分。

物联网各层基础技术的处理能力和数据量不相同，这也是物联网技术分析的两个重要参数。如物理世界感知部分的处理能力一般为若干MIPS，数据量一般为KB量级，而后台支撑部分的处理能力可以达9到10MIPS以上，数据量达到PB量级，差别巨大。

物联网内涵丰富、技术众多，其核心是物物通信与交互。感知层通过多种传感器（网络）、RFID、条形码、定位、地理识别系统、多媒体信息等数据采集和标识技术，实现外部世界信息的感知和识别，其关键技术是传感技术、识别技术、交互技术、局部自治组网技术等。图1-2 物联网基础技术分布

网络层通过泛在的接入和互连功能，实现感知信息高可靠性、高安全性进行传送。网络层关键技术包括接入与组网技术、网络及服务发现技术等，以及在此基础上的节点及网关相关的支撑技术。

应用层通过应用支撑平台层提供跨行业、跨应用、跨系统之间的信息协同、共享、互通、服务的功能，关键技术包括面向服务的体系架构的云计算，海量感知数据存储与检索技术、物联网中间件技术、具有各种行业特色的交互技术和控制技术等，这是云计算模式的充分体现。1.2.2 物联网感知层技术

感知层主要实现智能感知功能，是物联网伸向物理世界的“触角”，也是其海量信息的主要来源，是应用服务的基础。从技术上主要包括：物联网数据信息的采集、捕获、物体识别等环节，并形成前端的自组织网络和智慧的感知。下面对其关键技术进行简单介绍。

1.传感器与RFID技术

感知技术利用传感器和多跳自组织的传感器网络，协同地感知、采集网络覆盖区域中感知对象的物理信息。传感器是获取物理信息的关键器件，种类繁多、功能性能各异。传感器技术依附于敏感机理、敏感材料、工艺设备和计测技术，对基础技术和综合技术要求非常高。物联网日益增强的捕获信息的需求，对传感器功能和性能提出了更高要求，在行业规范及统一管理方面急需加强。

目前我国的传感器技术相对落后，在被检测量类型和精度、稳定性可靠性、低成本、低功耗等方面，整体上还没有达到世界级规模化应用水平，这是物联网发展的瓶颈之一，有待在材料、工艺、原理上继续研究，提高技术成熟度，面向行业应用的高灵敏度、低成本、方便可用的传感器是未来的发展方向。另外，传感器需要进一步数字化，并与无线通信技术进行结合，以实现物联网的全网标识和感知。

2.识别与环境感知技术

识别技术涵盖物体识别、位置识别和地理识别，对物理世界的识别是实现全面感知的基础。环境感知是在识别的基础上，对环境有充分的理解。

物体识别技术以RFID技术（还有条码、二维码等标识技术）为代表。RFID集成了无线通信、芯片设计与制造、天线设计与制造、标签封装、系统集成、信息安全等技术，目前已成功步入成熟发展期，从封闭应用走向多种开放式领域应用，进入全球统一标识标准争夺的关键阶段。目前RFID应用以低频和高频标签技术为主，超高频技术具有可远距离识别和低成本的优势，有望成为未来主流。我国在RFID的应用方面已经达到世界前列，但核心技术的知识产权还存在不足，随着物联网的进一步发展，有必要对RFID的基础性技术、生产及测试设备等进行突破。

位置识别技术相对比较成熟。GPS技术是应用较为广泛的全球定位技术，伽利略、北斗（我国的自主系统，近几年将获得飞速发展）及基于蜂窝网基站的定位技术也逐步成熟并步入商用阶段，是位置识别的重要手段。另外，小范围或室内、复杂环境定位技术也在近几年获得了较大的发展，典型代表是实时定位系统（RTLS），这些技术都将为物联网在不同环境条件下的位置识别提供支持。

地理识别技术以GIS（地理信息系统）为代表，以空间数据库为基础，运用系统工程和信息科学的理论，对空间数据进行科学管理和综合分析。GIS集合了测绘学、地理学、地图学、计算机科学、卫星遥感、管理信息系统、定位系统等学科和技术的发展。近年来计算机大容量存储介质、多媒体技术和可视化技术为GIS的发展提供了新的技术和方法。1.2.3 物联网网络层技术

物联网的网络层主要实现信息的传送和通信，又包括接入层和核心层。网络层作为物联网的中间层，借助于（下一代）互联网、无线宽带及电信骨干网，承载着感知数据的接入、传输与运营等重要工作，物联网的网络层可能构建于“多网融合”后的骨干网络之上，也可能是各类专网。

1.物联网节点及网关技术

移动通信网、下一代互联网、传感器网络等都是物联网的重要组成部分，这些网络通过物联网的节点、网关等核心设备协同工作，并承载着各种物联网服务的网络互连，这些设备是物联网的硬件支撑，通过集成各种计算与处理算法，完成异种异构网络的互连互通互操作。物联网网关是连接感知层和网络层的关键设备，也是不同网络进行融合的主要平台。

当前，物联网的网络层一般基于IP化的互联网和电信网络，采用IPv6/IPv4协议，而感知层节点利用短距离无线通信技术相互连接（如ISO/IEC 8802.15.4（GB/T 15629.15）协议）。物联网感知层在地址协议、报文大小、移动性管理、远程维护与管理、安全协议等方面都与互联网（IPv6/IPv4）不同，这些需要物联网网关进行有效转换而实现互连。物联网的节点与网关设备在不同的应用场景下有着不同的产品形态和差异化的性能指标，主要包括硬件技术和软件技术。

在硬件技术方面，主要包括面向物联网应用的各种通用及专用核心芯片（包括传感器、处理、通信、安全等功能）及系统设备，以完成传感、处理与通信等工作，由于实现工艺的差异，主要包括嵌入式系统、片上系统（SOC）及微机电技术（MEMS）等，这些芯片和设备充分体现了各种核心知识产权，是物联网发展的产业必争地。在软件技术方面，主要包括了面向不同行业应用的操作系统、行业中间件、各种控制软件等，这些系统软件可以有效地完成多网融合，是物联网重要组成部分。

2.物联网通信与频管技术

无线通信网络是物联网信息传输和服务支撑的重要基础设施之一。物联网的无线通信技术涵盖传统的接入网、核心网和业务网等多个层面的内容。接入网直接面对用户提供业务的接入和汇聚，分为有线（双绞线、光纤、同轴电缆等）接入和无线（2G、3G、4G、卫星通信及WiMAX、Wi-Fi/WAPI、UWB、ZigBee、蓝牙、RFID等）接入两大类型。核心网提供用户和网络控制、交换和路由、骨干网传输功能，包括核心网鉴权、计费、网络管理、移动IP等用户和网络控制技术，软交换、MPLS、TCP/IP系列等交换和路由技术，以及SDH、微波、下一代承载网等骨干网传输技术。业务网面向应用提供业务基础支撑功能，技术包括业务引擎、服务发现、专家系统、中间件、IMS、SIP等，高效率的无线通信技术是物联网数据传输的重要载体，也是物联网的重要技术之一。

物联网需要综合各种有线及无线网络。由于无线网络具有空间上的共存性，为物联网随时随地地服务提供了便利，但这同时也为物联网的通信及频谱管理提出了挑战。为了提升频谱资源的利用率，让更多物联网业务能够实现空间并存，切实提高物联网规模化应用的频谱保障能力，有必要对各种应用背景下频谱监测的组织运用、能力需求、工作流程、信息交互需求等进行系统的研究，并研制出低成本、小型化、方便可靠的频管设备，以指导和提升频谱监测传感器网络的设计和运用，保证异种物联网的共存，并实现其互连互通互操作。

同时，由于物联网终端很多都使用ISM频段进行通信（如2.45GHz频段），频段内将包括大量的物联网设备及现有的Wi-Fi/WAPI、UWB、ZigBee、蓝牙等设备，频谱空间将极其拥挤，这将制约物联网的实际大规模应用。基于认知无线电的传感器网络（Cognitive Radio Sensor Networks，CRSN或Cognitive Radio Wireless Sensor Networks，CR-WSN）技术采用动态频谱接入机制，将为物联网的大规模实际应用奠定坚实的基础。

3.物联网接入与组网技术

物联网连接的感知信息系统具有很强的异构性，即不同的系统可以采用不同的信息定义结构、不同的操作系统和不同的信息传输机制。为了实现异构信息网络之间的互连、互通与互操作，物联网需要以一个开放的、分层的、可扩展的网络体系结构为框架，实现异种异构网络与骨干网络的无缝连接，并提供相应的服务质量保证，这就是物联网网络接入的目标。

物联网的演进技术包括适应未来的网络体系架构、业务架构、安全、QoS等诸多方面，重点技术涵盖多网融合、虚拟化、自治计算、高可信、移动泛在、高效节能和高可扩展等关键技术，这给现有的接入技术及网络技术提出了新的课题。以传感器网络为代表的末梢网络在规模化应用后同样面临与骨干网络的接入问题，并且其网络技术需要与骨干网络进行充分协同，并且在实时性、安全性、准确性及智能化方面都有明确的要求，这些都将面临着新的挑战。1.2.4 物联网应用层技术

物联网的应用层，包括应用中间件层和应用服务层，实现网络层与物联网应用服务间的接口和功能调用，也实现物联网的各类公共应用或行业领域的应用。

1.物联网软件与算法

物联网海量信息处理相关的关键软件系统和智能算法是物联网计算环境的“心脏”和“神经”，是物联网生态系统的重要组成部分，是确保物联网在多应用领域安全可靠运行的神经中枢和运行中心。没有这些关键软件系统和智能算法的支撑，物联网计算就没有灵魂，物联网应用、产业发展和全球化运营就缺乏保障，所以，急需大力发展物联网处理和计算中所涉及的重大关键软件系统与智能算法，着重解决一批关键技术及核心算法，这是物联网规模化发展的必要环节。在这方面急需面向物联网应用的多领域、多学科的大型综合性的平台化、一体化、构件化、语义智能化及高灵活性和高集成性的核心软件系统。具体来说，物联网软件和算法包括三方面的内容。（1）面向物联网海量信息处理的软件系统共性关键技术研发。面向国家物联网重大示范应用工程，以构建大型综合性物联网软件平台以为主攻方向，寻求在软件平台体系、一体化软件过程管理、可重构性技术、海量信息融合、语义智能化等方面的共性关键技术上取得重大突破。（2）面向物联网海量信息处理的软件系统关键支撑技术研发。以综合性物联网软件平台所必需的基础软件子系统开发为战略重点，在中间件系统、语义中间件系统、集成服务代理总线、构件库系统、基于云计算的公共服务平台等关键支撑技术上取得重大进展。（3）面向物联网海量信息处理的核心算法与优化技术研发。以物联网计算所首要解决的海量感知信息获取、识别、处理、存储、传递、检索、分析和利用为突破口，力争在核心算法研发上取得一系列重大突破，并在海量数据挖掘和知识发现的基础上，对系统语义优化、系统实时优化、系统集成与调度等优化问题进行研究，取得重大进展。

2.物联网交互与控制

相对于移动通信网、互联网，物联网的显著差异在于对物理世界的实时感知，并通过庞大的末梢网络和骨干网络实现界面友好的面向服务的人机交互系统。这需要解决海量的信息处理和用户定制的个性化界面之间的矛盾。在大规模智能信息处理和专家系统的基础上，通过种类繁多的面向不同应用的执行器及控制设备，可以实现异地远程的实时控制，最终提供富有特色的各种个性化服务。

物联网不仅是信息网，传统的互联网已经完全可以完成对信息的整理和服务。物联网可以完成与物理世界的实时交互，并按照用户需求进行实时控制服务（如工业控制、智能家居等应用），这也是物联网的重要技术特色。海量的感知信息通过复杂的传输通路，最终实现在物联网云计算平台上的存储、处理与融合，并按照用户的需求，提供个性化的服务，这一系列操作必须赋予实时性才可以满足用户的交互与控制需求，而超大规模的用户的需求又存在着较大的差异，而且很多用户还存在着很多个性化需求，这都将是物联网交互与控制应用中需要解决的问题。

3.物联网计算与服务

海量感知信息的计算与处理是物联网的核心支撑。云计算技术实现互联网存储资源和计算能力的分布式共享，涵盖了海量数据存储和共享、海量信息智能处理等方面。研究面向服务且支持节能和安全的智能化存储体系、支持云存储等存储服务的架构、动态数据对象管理和资源共享、存储服务QoS等，为物联网提供核心计算环境。海量信息智能处理技术研究面向网络海量内容的云计算技术，符合人类感知的可视媒体交互、多源图像高可信度融合与呈现方法，为海量信息的高效利用提供支撑。

面向服务的体系架构（SOA）是一种粗粒度、松耦合服务架构，符合物联网规模化应用的需求。物联网上的各项服务之间通过简单、精确定义接口进行通信，可以不涉及底层编程接口和通信模型，让用户不触及复杂的物联网本身，就能够真正实现随时、随地与任何人、任何物进行有效的感知、互连与协同控制。由于云计算及SOA更多地从信息系统的角度出发，未能足够体现出物联网作为联结物理世界的窗口，最新研究引入了物联网的海计算模式，被认为是物联网的特征性关键技术。1.3物联网的两种计算模式

物联网涉及计算机技术、网络技术、软件技术、传感技术、通信技术等信息领域的所有技术，也包括自动化技术、电子技术、微电子技术、材料技术等相关技术，显得纷繁复杂、包罗万象。而计算机技术是物联网的重要支撑技术，也是其灵魂所在。具体来说，物联网计算模式包括了云计算模式和海计算模式。云计算模式通过海量信息的汇聚和智能处理，完成物联网感知环境的信息充分共享与全局优化，是网络化的智能服务；而海计算通过具有一定感知、计算、智能控制能力的融入物理世界的海量设备，实现海量的前端智能，海计算模式是一种崭新的计算模式。1.3.1 物联网云计算模式

物联网是海量感知信息资源的大汇集，而海量感知信息的计算与处理是物联网的核心内容。“云计算”是一种有效的资源利用模式，它能以简便的途径和以按需分配的方式通过网络访问可配置的计算资源（计算、信息、网络、服务器、存储、应用、服务等），这些资源可以快速部署，并能以最小的管理代价实现资源发布，这正好符合了物联网的发展要求。

云计算模式是物联网的重要模式。如图1-1所示，通过云计算平台实现感知信息资源、存储资源和计算资源，甚至硬件资源、软件资源、平台资源及服务资源等的全方位共享与服务。云计算环境涵盖了海量信息采集、传输、存储和共享、智能处理、信息服务等方方面面。云计算环境仍然是对环境信息的“集中式”处理，而物联网的很多应用都更高效地将物理世界信息进行加工，并提供给用户进行服务，这就要求逐步下放计算与服务功能，让各种设备终端具备计算服务的功能，这从某种程度上突破了图1-1所示的体系架构，这就引入了海计算模式。1.3.2 物联网海计算模式

如前所述，基于云计算模式强调了物联网应用层信息的综合计算与服务，是物联网的重要计算模式；物联网与泛在网络强调对物理世界的感知，并把感知的信息传输出去，方便人类对物理世界的感知与控制，云计算是其后端处理与应用平台；下一代网络强调对现在的互联网的变革，甚至可能颠覆现有的IP协议基础，但云计算模式摆脱不了信息的综合与全局性的优化处理。

云计算模式的物联网虽然强调了对物质世界的感知，但物联网更要将感知的物理世界信息传输出去，并提供综合信息服务，感知端的计算与控制能力均比较薄弱，不能完全满足物联网的应用需求。物联网关注的层次比较多，目前没有统一的定位，因此，物联网的研究还需要在各个层次进行细化和创新，如感知、传输、处理、应用及服务模式等。由于物理世界的海量性、多变性及复杂性，单一的对物理世界的感知模式已经不能满足物联网的发展需求。因此，面对海量的物理世界，有必要对感知端进行重新思考和设计，这就是海计算概念提出的背景。

云计算模式通过对海量信息的汇聚和智能处理，完成物联网感知环境的信息充分共享与全局优化。然而，在实际系统的部署中，更多的感知信息还是通过目标区域内自组织自反馈系统，实现局部范围的智能控制与决策，通过海量的、分布式的局部小系统，在最大程度上分担了云计算平台中的信息存储、传输与计算的压力，大大提高了决策速度和效率，提高了信息及控制的实时性。另外，系统还可以通过与全局的云计算系统的交互，达到局部和全局的协同优化。这就是海计算模式，也是物联网的特征模式。

海计算模式是基于物联网的各种实际应用场景的真实需求提出的，相对于云计算模式来说，更多地强调海量感知端的自计算能力，通过具有一定智能感知、智能计算、智能控制能力的融入式处理，利用融入物理世界的海量设备，获取物理世界信息并进行计算、控制、传输和服务，如图1-3所示。海计算框架主要包括信息层、汇聚层和智能层，通过信息的快速采集和实时汇聚，并配合前置的智能决策，完成区域的快速优化。海计算模式主要包含以下三层含义。（1）融入式特征。感知端是以融入式（Embodiment）的方式存在于物质世界中，与物理世界结为一体，而不仅是以标签的形式进行标识并以一系列相对独立的个体特征而存在的，且其规模是海量的，可以安全、方便、迅速地获取海量的物理世界信息。（2）自反馈特征。物理世界的个体具有自组织、自计算、自反馈功能，可以在局部小系统内完成信息的聚合，这一切无须借助后台独立的信息系统，从而实现自我决策或服务。（3）前端智能化。局部系统可以通过广域的网络与云计算平台实现信息交互，完成更大范围的信息服务。但小系统本身也具备智能化服务的能力，能够在小范围内实现智能控制和信息传输，实现物物互连、能够独立提供区分化服务。▶ 图1-3 物联网海计算模式

这种融入式系统是海量的、分布在物理世界中的，并且可以相对简单地进行信息发布，也可以具有相对复杂的功能；同时，这些设备也是物联网的组成部分，前端智能化的融入式系统与物理世界的结合是海计算和云计算的显著差异。同样，海计算是对物联网的进一步细化和深入的结果，在层次上与云计算相呼应，一个在感知层进行海计算，一个在应用层提供新模式的信息服务；二者又能够相互配合，共同构成物联网色彩纷呈的应用及服务，共同构成未来物联网的新型计算及服务模式。1.4物联网技术展望

随着物联网和传感器网技术的蓬勃发展，我国物联网产业的发展也正式提上议事日程，已形成初步的自主的物联网标准体系和研究框架，并且在智能电网、智能工业、智能物流、智能农业、智能环保、城市公共安全、城市智能交通、周界防入侵、智能家居和智能医护等方面启动了较大规模的物联网示范应用工程。同时，物联网结合传统产业的发展与应用，也对其计算与处理、关键软件系统、关键核心芯片与设备及核心智能算法等提出了越来越高的要求。

我国在传感器技术、传感器网络技术、射频识别技术、下一代无线通信技术、下一代互联网技术等方面经过了多年的发展，已经取得了长足的进步，对于物联网所涉及的单元技术具有了一定的技术储备。但是，在整个物联网的生态环境中，我们在核心的知识产权，特别是关键性的芯片、设备及软件算法等方面，仍需要进一步提高。目前，物联网已经获得产业和研究界的普遍关注，并获得了行政部门的大力支持，应瞄准世界领先的水准，抢占这一未来信息技术的制高点。物联网可以提供随时随地服务、安全、规模化、低成本、高可靠、高性能的服务。通过云计算模式，可以完成广域范围的物联网应用服务；通过海计算模式，可以完成物联网局部区域的独立应用服务。

云海结合的计算模式是物联网的典型特征，主要研究如何利用海量节点的前端智能，通过节点间的协同自组织和自反馈，达到智能感知及精确控制的目的。因此，和云计算模式相比，海计算模式面临更多新的挑战，也将成为物联网技术未来发展的方向。“云海计算”的模式在学术界提出不久，其理论体系和内容还需要不断丰富和完善，本书未能展开详细讨论，未来发展方向包括以下几个方面。（1）海计算模式的复杂小系统建模。在复杂的环境中，首先需要针对不同的应用背景，对物联网的服务系统进行系统建模，其中包括：感知模型的建立、计算模型的建立、状态模型的建立等，并组建相应的服务模式。（2）海量数据表示及其智能化处理。海计算所面临的感知数据具有多层次、高维数、异质、异步性等特点，因此会面临着这些海量异构信息的适应性建模、统一表示、异步信息的融合处理、海量数据的关联、存储计算、管理维护及服务提供等方面的挑战。（3）高效分布式处理与轻量级实现。由于感知节点通常散布稠密，每个节点都集成了相关的传感器，可以得到局部信息，但需要通过节点间的协同，利用分布式处理的方式，根据这种局部的信息获得有意义的全局信息。由于能量、通信、传感、计算、存储等资源的限制，算法需要考虑轻量级的实现，要能根据不同的系统要求和资源限制，按照服务需求，实现分级的信息处理，输出多尺度的结果。（4）云海结合的性能指标综合优化。在进行信息处理的时候，信息处理的效果不再是唯一的主要指标，需要综合考虑如能量、精度、时间、空间、复杂度等多因素的优化。要有效地利用有限资源（包括能源、计算、通信、存储等）满足多用户的多任务需求，就需要将各单元作为一个整体系统地研究，因此各项技术都不是孤立的，而是相互联系、相互促进的。例如，对传感器网络结构体系的研究，关系到系统的通信协议和路由方式的设计，而对于这样一种以数据为中心的系统，其体系结构、通信方式又要服务于对信息流的操作；反过来，对信息利用的程度、利用的方式、具体的算法等也要考虑系统的体系结构、通信方式等因素。1.5小结

综上所述，物联网所涉及的关键技术众多，既有物联网不同层次中的各类专用技术，又有作为探讨的特征性“云海计算”的核心技术，在不同的计算和存储能力下，需要不同的技术。本书后文结合物联网三个层次，精选十二大关键技术进行较深入的探讨，其中感知层分别就射频识别和智能感知各选取三项，网络和应用层各三项，分篇分章进行展开。物联网技术种类繁多，涉及几乎所有信息学科和方向，知识体系庞大，本书不期望包罗万象，但求见微知著。参考文献

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[11]宁焕生，张瑜，刘芳丽等.中国物联网信息服务系统研究.电子学报，34（12A）：2514-2517.第一篇射频识别技术

射频识别技术（Radio Frequency Identifier，RFID）是物联网感知层重要的基础技术，本篇选取其电子标签、读写器及中间件分别展开讨论。电子标签部分侧重工艺、射频前端；读写器侧重协议实现及规模化读取；中间件部分则从应用及服务角度阐述关键技术。RFID相关的具体实现、应用方案、产业政策等不是本书的主要内容，详见丛书其他部分。第2章RFID电子标签技术

内容提要

RFID（Radio Frequency Identifier，射频识别技术）是物联网感知层的重要技术之一，也是目前使用最为普遍的感知层技术，RFID技术集成了无线通信、芯片设计与制造、天线设计与制造、标签封装、系统集成、信息安全等技术。典型的RFID系统一般包括电子标签、读写器、中间件及应用系统等若干组成部分，本书将分别进行介绍。RFID电子标签也称应答器（tag，transponder，responder），根据工作方式可分为主动式（有源）和被动式（无源）两大类，由于被动式RFID系统是目前研究的重点，因此本章出现的RFID标签均指被动式RFID标签及系统。本章将详细介绍RFID电子标签的基本原理、组成模块及功能性测试方法。2.1 RFID标签的组成、分类及面临的挑战

RFID标签由标签芯片和标签天线或线圈组成，利用电感耦合或电磁反向散射耦合原理实现与读写器之间的通信。RFID标签中存储一个唯一编码，通常为64位、96位甚至更高，其地址空间大大高于条码所能提供的空间，因此可以实现单品级的物品编码。2.1.1 RFID标签基本组成

电子标签是物品信息的数据载体，标签的设计对于RFID系统十分重要。电子标签主要由标签天线（或线圈）、存储器与控制系统的低电集成电路组成，通常把存储器和控制系统的低电集成电路用芯片实现，如图2-1所示。▶ 图2-1 电子标签结构示意图

图2-1中所示的标签天线以简单的电偶极子和磁偶极子天线表示。标签天线通过芯片上的两个触点与芯片相连。标签芯片包括微处理器、存储器、整流电路（AC/DC）、编解码电路等部分。

通常，在频率较低时，如HF及以下，采用的是磁偶极子天线，天线只在近区场（感应场）工作，并且场强随读写器距离标签的距离增加将急剧减小。电场强度与距离的3次方成反比，磁偶极子近区场各场分量具体表达式如下：

电偶极子近区场和远区场各场分量具体表达式如下：

式（2-1）中，p为偶极距；式（2-2）中，I为电流，dl为电流元长度，且。

标签天线的设计原则就是在已知芯片两触点输出阻抗的情况下，获得与芯片的最佳匹配，从而可以获得读写器与标签之间的最大识别距离。2.1.2 RFID标签的分类

根据不同的应用需求，电子标签有很多种不同的表现形式。本小节对电子标签的种类加以说明。根据不同的参数和特征，电子标签共包括五种分类形式。（1）依据频率的不同，可分为低频电子标签、高频电子标签、超高频电子标签和微波电子标签。（2）依据封装形式的不同，可分为信用卡标签、线形标签、纸状标签、玻璃管标签、圆形标签及特殊用途的异形标签等。（3）根据标签的供电形式不同，可分为有源系统和无源系统。RFID电子标签可分为有源和无源两种。有源射频标签使用标签内电池的能量，识别距离较长，可达几十米甚至上百米。但由于有电池，使得它的寿命有限且成本也比较高，并且标签的体积比较大，无法制作成薄卡（如信用卡标签）。无源标签不含电池，利用耦合的读写器发射的电磁能量作为自己的能量，质量轻、体积小，寿命可以非常长，很便宜，可以制成各种各样的薄卡或挂扣卡；但它的发射距离受到限制，一般从几十厘米到几十米，并且需要比较大的读写器发射功率。（4）根据标签的数据调制方式不同，可分为主动式、被动式和半主动式。一般来讲，无源系统为被动式，有源系统为主动式或半主动式。主动式的射频系统用自身的射频能量主动发送数据给读写器，调制方式可为调幅、调频或调相。被动式的射频系统使用调制散射的方式发射数据，它必须利用读写器的载波来调制自己的信号，在门禁或交通的应用中适宜，因为读写器可以确保只激活一定范围内的射频系统。在有障碍物的情况下，采用调制散射方式，读写器的能量必须来去穿过障碍物两次。而主动方式的射频标签发射的信号仅穿过障碍物一次，因此主动方式工作的射频标签主要用于有障碍物的射频识别中，距离更远。

在实际应用中，必须给标签提供能量它才能工作。主动式标签内部自带电池进行供电，它的电能充足，工作可靠性高，信号传送距离远。主动式标签的缺点主要是标签的使用寿命受到限制，而且随着标签内部电力的消耗，数据传输的距离会越来越短，从而影响系统的正常工作。也就是说，主动式标签的工作性能相对于时间段是稳定的。

被动式标签内部不带电池，要靠外界提供能量才能正常工作。被动式标签产生电能的典型装置是天线和线圈。当标签进入系统的工作区域时，天线接收到特定的电磁波，线圈就会产生感应电流，在经过整流电路（AC/DC）时，激活电路上的微型开关，给标签供电。被动式标签具有长久的使用期，常常用于在标签信息需要每天读写或频繁读写多次的地方，而且被动式标签支持长时间的数据传输和永久性的数据存储。被动式标签的特点主要是数据传输距离要比主动式标签短，因为被动式标签依靠外部的电磁感应供电，它的电能比较弱，数据传输的距离和信号的强度就受到限制，需要敏感性比较高的信号读写器才能识别。

主动标签和被动标签的比较如表2-1所示。

半主动的RFID标签系统也称为电池支援式反向散射调制系统。半主动标签本身也带有电池，但只起到对标签内部数字电路供电的作用，标签并不通过自身的能量主动发送数据，只有被读写器的能量“激活”时，才能通过反向散射调制方式传送自身的数据。表2-1 主动标签和被动标签的比较（5）根据标签的可读写性又可更具体地分为五种子类型，如表2-2所示。

① 只读（Read Only）标签。这是最简单的一种类型的标签，通常它内部只有只读存储器（Read Only Memory，ROM）用来存储标识信息（ID），并且EPC由制造商在制造过程中写入，此后不可更新。这种类型的标签也被用来做成一种称为EAS（Electronic Article Surveillance）的标签，这些标签没有ID号，其作用仅是通过读写器的时候，能够发现它们的存在。

② 一次写入只读（Write Once Readonly，WORM）标签。这种标签内部只有只读存储器（Read Only Memory，ROM）和随机存储器（Random Access Memory，RAM）。ROM用于储存发射器操作系统程序和安全性要求较高的数据，它与内部的处理器或逻辑处理单元完成内部的操作控制功能。只读标签ROM中还存储了标签的标识信息（ID），这些信息在标签制造过程中由制造商写入，也可以由用户自己写入，但是一旦写入之后就不能修改。

③ 读写（Read and Write）标签。这是一种非常灵活的标签，用户可以通过访问标签的存储器对这种标签进行读写操作，它的内部含

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