物聯網架構和智能信息處理理論與關鍵技術

王曉雪

【摘要】本文主要從物聯網概述、物聯網體系架構、智能信息處理理論與關鍵技術以及智能信息處理方法等方面進行了全面的闡述。

【關鍵詞】物聯網；物聯網架構；智能信息處理；

一、 前言

隨著我國科技的不斷進步與發展，物聯網的相關研究越來越受到研究人員的重視，本文就物聯網架構和只能信息處理部分內容進行了探討。

二、物聯網概述

“物聯網”（Internet of Things）， 指的是將各種信息傳感設備， 如射頻識別（RFID）裝置、紅外感應器、全球定位系統、激光掃描器等種種裝置與互聯網結合起來而形成的一個巨大網絡。其目的是讓所有的物品都與網絡連接在一起， 系統可以自動的、實時的對物體進行識別、定位、追蹤、監控并觸發相應事件。”物聯網”是繼計算機、互聯網與移動通信網之后的世界信息產業第三次浪潮。”物聯網”概念的問世，打破了之前的傳統思維。過去的思路一直是將物理基礎設施和 IT 基礎設施分開：一方面是機場、公路、建筑物， 而另一方面是數據中心， 個人電腦、寬帶等。而在”物聯網”時代， 鋼筋混凝土、電纜將與芯片、寬帶整合為統一的基礎設施，在此意義上，基礎設施更像是一塊新的地球工地，世界的運轉就在它上面進行，其中包括經濟管理、生產運行、社會管理乃至個人生活。

“物聯網”的概念是在 1999 年提出的，它的定義很簡單：把所有物品通過射頻識別等信息傳感設備與互聯網連接起來，實現智能化識別和管理。也就是說， 物聯網是指各類傳感器和現有的互聯網相互銜接的一個新技術。2009年8月7日溫家寶總理到無錫微納傳感網工程技術研發中心視察并就、發表了重要講話。8月24 日，中國移動總裁王建宙赴臺首次發表公開演講， 提出了”物聯網”理念。王建宙指出，通過裝置在各類物體上的電子標簽（RFID），傳感器、二維碼等經過接口與無線網絡相連，從而給物體賦予智能，可以實現人與物體的溝通和對話，也可以實現物體與物體互相間的溝通和對話。這種將物體聯接起來的網絡被稱為”物聯網”。王建宙同時指出，要真正建立一個有效的”物聯網”，有兩個重要因素。一是規模性，只有具備了規模，才能使物品的智能發揮作用；二是流動性，物品通常都不是靜止的，而是處于運動的狀態，必須保持物品在運動狀態，甚至高速運動狀態下都能隨時實現對話。

三、物聯網體系架構

為了達到了解物聯網技術的目的，首先應該了解物聯網的網絡體系架構，然后又整體到部分，具體了解物聯網用到的關鍵技術。智能信息處理是物聯網技術的核心內容之一，物聯網所處理的是海量的異構數據，采用傳統的方法進行處理會耗費大量的資源，智能信息處理能夠很好的解決這個問題，而物聯網的知識表達與情景感知等相關技術是物聯網智能信息處理的核心內容。

物聯網使用開放性的協議工作，所以他是一個開放型的架構，除了支持互聯網所能使用的各種技術之外，物聯網還具有很強的擴展能力，可以通過安全、語義表示等中間鍵最終實現海量數據與互聯網的融合。通過具體實踐經驗以及總結物聯網在各方面的應用，總結出物聯網體系架構主要可分為以下五層體系結構，感知控制層、網絡互聯層、資源管理層、信息處理層、應用層。

感知控制層：它是物聯網使用和擴展的基礎所在，所用到的具體設備包括2RP1 讀寫器、智能傳感節點和接入網關等。各個設備通過自己獲得的信息，利用網絡傳遞匯總到網關，在有互聯網提交到后臺進行信息處理。

網絡互聯層：該層的主要工作是實現各個接入設備以及不同類型網絡的融合，另外還負責路由、格式、地址轉換的相關功能。

資源管理層：將資源進行初始化工作，監測資源在運行過程中的狀況，協同負責多個資源的穩定快速工作，實現跨域資源間的交互。

信息處理層：實現感知數據，并對數據進行分析理解，以及提供數據的查詢處理等具體操作。云計算的知識應用是不可缺少的技術，云計算為物聯網提供了良好的應用平臺，是信息處理層必須應用到的技術。

應用層：物聯網應用層主要完成的工作是為用戶提供不同類型的服務，它通過對數據進行分析處理，對數據進行感知控制，最終完成工作。物聯網的應用主要分為一下幾種類型：監控型（物流監控、污染監控），控制型（智能交通、智能家居），掃描型（手機錢包、高速公路不停車收費）等。

四、智能信息處理理論與關鍵技術

物聯網是利用多種接入技術實現了大量的電子器件和海量數據的大規模虛擬網絡。通過上述對物聯網基本結構的分析，了解物聯網應用到的關鍵技術實則包括識別技術、傳感技術、網絡技術、信息處理技術等。在以物聯網的知識表達與情景感知等相關技術為核心的物聯網智能信息處理，是體現人工智能信息處理的一個分支，不僅在情報學的范圍內，也是計算機領域的前沿范疇。通過連接中的多種類型的設備，檢測事物發生的時間，根據獲取物體發生事件的類型，對其數據進行合適的處理，使得處理后的數據能夠判斷出事件的類型，然后再將這種轉化為能被計算機是別的數據存儲在計算機中。

物聯網智能信息處理的目標是將RFRD、傳感器和執行器信息收集起來，通過數據挖掘等手段從原始信息中提取有用的信息，為用戶提供創新性服務技術的支持。從信息流程來著，物聯網智能信息處理分為信息獲取、表達、量化、提取和推理等階段。智能信息處理本質是將從各種設備上獲取過來的海量信息進行自動化處理，通過數據挖掘的手段提取出有用的信息，并對這些信息進行多方面的處理，按照用戶設定的需求得出用戶能夠理解的問題。所以用戶可以通過智能處理技術，將存儲在計算機中的數據以及所包含的所有的信息一一呈現出來，使得用戶了解所發生的事件，這樣用戶就能與事件相交流，并及時的做出與事件相關聯的反應，完成物聯網所要求的終極任務。物聯網可以使智能信息處理后收集到的數據實現數據的價值。

五、智能信息處理方法

目前，智能信息處理的應用已經從單純軍事上的應用滲透到其他應用領域：醫學圖像處理與診斷系統、智能交通、智能建筑等。智能信息處理的應用范圍日益廣泛，在一些實際應用中也取得了相應的成效。隨著人工智能技術的發展，智能信息處理在朝著智能化、集成化的趨勢發展。信息處理的目的是將選擇出來的信息集作為輸入，通過各種信息處理方法以后，達到某事件的發生概率。當前智能信息處理的研究主要集中在動態貝葉斯網絡、擴展的卡爾曼濾波、證據理論和粗集理論。

基于動態貝葉斯網絡的智能信息處理是從貝葉斯網絡演變而來。貝葉斯網絡可以很好地處理各事件之間的概率關系，通過條件概率來建立各隱藏變量之間的關系。動態貝葉斯網絡在原有貝葉斯網絡的基礎上新增了時間軸，因此前一時刻的事件發生概率會直接影響下一時刻該事件的發生概率。根據應用準確生成貝葉斯網絡以及根據不斷豐富的訓練集實現網絡的自學習，是貝葉斯網絡高效工作的關鍵。動態貝葉斯網絡屬于一個稍微復雜的動態空間模型，與之相似但較為簡單的還有隱馬爾科夫鏈和卡曼濾波模型。智能信息處理需要自動完成整個網絡的創建和各變量之間的概率分布。

六、結束語

加強對物聯網架構和智能信息處理理論的研究，可以使物聯網研究更加完善，是非常具有現實意義的研究。

參考文獻：

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