南京建设网站公司,深圳国际红树林中心,哪个网络公司做网站好,网站提交自动秒收录物联网用智能传感器技术的发展重点包含边缘计算算法优化、身份认证算法优化和能量采集技术。 图1 物联网用智能传感器技术的发展重点
边缘计算算法优化
边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧#xff08;传感器侧#xff09;#xff0c;采用集检测、计算、存储、通信功能…物联网用智能传感器技术的发展重点包含边缘计算算法优化、身份认证算法优化和能量采集技术。 图1 物联网用智能传感器技术的发展重点
边缘计算算法优化
边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧传感器侧采用集检测、计算、存储、通信功能于一体的平台为终端用户提供实时、动态和智能的计算服务。
智能传感器能够在单点上准确感知物理量或化学量但在多维状态下相对困难。例如在进行环境测量时特征参数广泛分布且具有时空相关性仅靠一两个参数难以实现对目标特性的识别多参数智能传感器在数据处理中利用边缘计算数据融合技术对目标进行识别和判断对广域物联网的海量数据来说具有重要意义既减少了网络开销又提高了系统的实时性。因此需要重点提高边缘计算算法的实时性、识别率。
边缘计算是在传感器端进行智能计算而云计算是在云端进行计算两者的差异体现在多源异构数据处理、资源浪费、资源限制、安全和隐私保护等方面。边缘计算在具有低时延、高带宽、高可靠性、海量连接、异构汇聚和本地安全隐私保护等特点的应用场景如智能交通、智慧城市和智能家居等中存在突出优势。
边缘计算可以实时进行数据处理和分析使数据处理更靠近源头可以缩短延时使应用程序的运行更高效、快速边缘计算可以减少网络流量随着物联网传感器数量的增加数据生成速度成倍提高导致网络带宽受限成为数据传输瓶颈边缘计算可以保障数据安全保护用户隐私。物联网的原始数据涉及个人隐私传统的云计算模式需要将原始数据上传至云计算中心用户隐私泄露的风险较高。
身份认证算法优化
物联网多采用无线通信技术数据容易被其他系统接收必须通过特定的身份认证协议来确保数据传输的可靠性。身份认证需要密钥可以通过优化来确定密钥使其既简单又难以破解。
能量采集技术
大多数物联网应用无法为传感器提供能量通常由电池供电但在很多需要长期值守的场合难以实现。因此需要减少智能传感器的功耗并充分利用空间中的能量。
可以将环境中的能量如振动能、太阳能、热能、射频能等转化为电能供传感器使用实现传感器能量自给。
振动能采集将周围环境中的振动能转化为电能主要包括压电式、电磁式和静电式等。
太阳能采集将太阳能或光能转换为电能可以解决不可再生资源枯竭、能源紧缺、环境污染等问题。
热能来源广包括物体发出的热量、机械工作散发的热量和空气中的热量等。热能采集将环境温差转化为电势从而将热源中的废热转化为电能。
射频能采集通过天线接收周围环境中的射频能并将其转化为电源能量。
