面向物联网传感器信息的数据分配策略

物联网作为国内外新兴的热门技术,正在深刻地影响着人们的生产生活,它在带来诸多好处的同时也给信息存储领域带来挑战.物联网信息存储中心需要根据其数据特性结合分布式实时数据库信息存储管理的优点,设计与之相适应的数据存储方案,而数据分配策略作为数据存储方案的关键技术是研究的重点.根据物联网传感器信息的海量性、时空相关性、访问失衡性和连续变化性,需要一种基于时域的数据分配模型与之相适应,以此设计出基于自适应时域负载反馈的动态数据分配策略(adaptive time domain data allocation,ATDA).策略根据数据特征,将静态数据分配问题归约成简单线性规划问题,同时采用自适应时域对负载信息进行反馈,最后设置动态负载门限函数实现数据的动态分配.实验表明,该策略与同类Random、Bubba算法相比,在系统短时域负载均衡(LBST)、系统数据迁移量(DM)方面具有更好的性能.

基于大数据、云计算和物联网传感器技术的有效结合与应用

随着科学技术的发展,网络大数据被广泛应用,提高了网络数据存数和管理质量,减少了网络数据的处理时间。基于大数据、云计算和物联网传感器技术的有效结合与应用,笔者研究了大数据、云计算和物联网传感器技术在医疗、消费服务和生活方面的应用,并分析了仿真实验结果,表明大数据、云计算和物联网传感器技术的有效结合具有重要的现实意义。

基于大数据、云计算和物联网传感器技术的有效结合与应用

时代在进步中发展,大数据时代逐渐到来,大数据的广泛应用使得网络数据的质量有着较大的提高和更高的准确率,也为网络处理时间减少了麻烦。基于大数据、云计算和物联网传感技术的有效结合,在医疗、消费服务和生活应用进行大规模的调研,认真分析其调查研究结果,最终达到阐明大数据、云计算和物联网传感器技术的有效结合与应用对于现在社会的重大意义和现实意义。

物联网传感器技术在智能家居中的应用

在新的时代背景下,物联网传感器技术越来越成熟,而且已被广泛用于各个领域。文章主要围绕物联网传感器技术在智能家居中的应用展开探讨,首先概述物联网传感器技术的发展,其次分析物联网智能家居控制系统设计方案,最后介绍物联网传感器技术在智能家居中的具体应用,为促进新时期智能家居领域的长远发展提供参考及借鉴。

物联网传感器网络中次级用户在不完美信道下的带宽和功率分配

针对物联网(Io T)传感器网络无线资源的稀缺和信道不完美带来的误差问题,提出了一种在不完美信道状态信息(CSI)下为次级Io T设备(SID)用户分配带宽和功率的方法。首先,基于次级系统和主级系统的不同情况,分别建立了次级系统发送端与主级系统接收端、次级系统发送端与接收端之间的不完美信道模型。其次,提出了为次级Io T设备用户分配带宽和功率的机制,并考虑了当前带宽不够分配时应采取的措施和相应的惩罚机制,目的是在充分利用现有无线资源的情况下,最大化整个次级系统的能量效率(EE)。最后,使用粒子群优化(PSO)算法和加权切比雪夫法进行分步求解,在降低问题复杂度的同时得到最优的分配方案。仿真结果表明,与均等分配和随机分配方法相比,所提方法在最大化系统总发送速率和最小化次基站平均发送功率方面提升了约75%,能有效提升整个网络的能量效率。

物联网传感器数据最近邻-点拓扑目标融合

物联网传感器在执行任务时,由于节点数量巨大,产生大量冗余信息,造成通信带宽浪费等问题。基于此,提出物联网传感器数据最近邻-点拓扑目标融合方法。将置信距离测度当作融合度,通过置信距离矩阵与关系矩阵确定最佳融合数据;利用归一化方法对数据采样矩阵预处理,去除冗余数据;分析传感器数据融合基本原理,结合传感器噪声特点,构建融合模型,定义相对系数与关联系数,计算节点之间最大相似度;通过最近邻-点拓扑目标,选择最佳数据进行初始化处理,根据其它数据记录实现数据融合。仿真结果表明,所提方法数据融合的准确度较高,有效降低了能量消耗,有助于物联网传感器数据的融合。

物联网时代传感器技术在教育领域的应用与反思

随着物联网技术的不断兴起,传感器技术在教育领域的应用已经成时代发展的潮流,基于传感器技术在教育领域应用的背景,从在支持教学和改善教学管理方面分析了传感器技术在改变教学模式、丰富实践教学资源、优化教学环境的作用以及引领教学评价数字化革命、学生安全、校园安全等的作用,并针对传感器技术在教育领域的进行了反思。

基于融合深度学习的物联网传感器应用雾大数据分析

物联网传感器的应用数量急剧增长,产生了大量数据,需要非常有效的数据分析程序。然而,不同的物联网基础设施和物联网传感器设备在发送和接收消息方面存在协议限制,给智能物联网传感器应用的开发带来了障碍,使得现有物联网传感器无法适应其他物联网传感器应用。文中研究和分析了物联网传感器如何为大数据分析生成数据,并强调了智能解决方案的现有挑战。物联网传感器应用需要在雾计算环境中进行大数据分类和分析。提出的雾大数据分析模型和基于反向传播神经网络分析模型相结合的融合模型为潜在的机器通信实践带来了新的挑战。将提出的模型应用于智能城市数据集,取得了较好结果,并在不同的物联网应用环境中比较了不同的深度学习和机器学习算法的性能。

一种优化物联网传感器数据存储的安全方法

随着智能物联网的蓬勃发展,各种基于物联网的应用日益广泛。该文介绍了采用分层结构的压缩技术降低传至云端的物联网数据量的方法。处理物联网中各种联网设备和传感器产生的大量数据,需要大容量的存储空间,因此,数据压缩技术可通过压缩数据来降低数据输入的复杂性和对存储容量的需求。该研究提出一个安全的数据压缩系统,该系统通过降低误差范围和节约网络带宽来限制数据量。实验证明,该研究所提出的数据压缩系统经使用安全散列算法,获得了50%的数据压缩比,并成功上传到云端。解压后的数据与源数据的误差不超过1%。该研究进一步发现基于区块链的方法比现有广泛采用的物联网数据存储方法具有更好的适用性。该研究提出的压缩方法能够在数据首次被压缩后再使用Secured hash算法,即使用AES(SHA-256 Instance)得到加密后的256 B的数据,进一步压缩和安全存储,数据不易丢失,也可得出256 B的数据。此外,该研究分析了在每个分层级别上的各种物联网安全威胁,并提出了相应的区块链解决方案。

电力物联网传感器的在线监测技术应用

阐述电力物联网传感器技术、电力设备在线监测中的物联网传感器技术应用,包括液位传感器、速度传感器、湿度传感器、气敏传感器、红外线传感器、视觉传感器的应用。

基于标准化物联网智能传感器的变电站状态感知系统研究

随着电网快速发展,传统运检模式已无法适应电网企业新时代的战略目标。介绍基于"云-管-边-端"架构的标准化物联网智能传感器的变电站状态系统感知层、网络层、平台层、应用层技术方案。选取两座变电站作为试点进行应用验证,广泛部署微功耗和低功耗标准化物联网智能传感器,开展变电设备物联网关键技术研究,实现设备状态全息感知和立体巡检,推动运维模式向更智能、更高效、更安全转变。

国外研发用于物联网传感器的新型室内太阳能电池

近日,由乌普萨拉大学化学系助理教授Marina Freitag领导的研究小组开发了新的室内光伏电池,该电池可以将高达34%的可见光转化为电能,从而为物联网传感器供电。

物联网称重传感器生命周期及故障预警研究

作为电子汽车衡的核心元件,称重传感器的智能化与物联网化是当前衡器行业关注的发展方向。本文从对物联网汽车衡称重的数据联网出发,基于使用数据库中近两万台物联网汽车衡的历史数据,对物联网称重传感器生命周期及故障预警功能进行研究和总结分析,提出物联网技术背景下对称重传感器生命周期管理的新思路,并通过该研究对汽车衡系统中的传感器实时状态监测与故障诊断分析,做出物联网汽车衡传感器故障预警模型,可有效降低汽车衡的故障停用时间;利用物联网技术改善部分人为作弊(影响称重过程或改变称重结果)问题,增强了有效的数据服务管理保障。基于使用中的物联网称重产品的数据,可研究改善或优化衡器有关的产品性能,为用户提供增值服务,进而推动传统电子衡器向物联网化不断转型升级,为工业、商业向智能制造方向同步迈进。

智能传感器在物联网应用开发中的挑战分析和应对措施

物联网(IoT)旨在通过联网周围世界为消费者提供更便捷、更精彩的生活方式。但是如何实现物联网的这一承诺呢?在物联网的世界里,微机电系统(MEMS)传感器是搭建用户与其周边众多设备(如智能手机、可穿戴设备、机器人和无人机)之间的桥梁。然而,仅仅凭借设备的传感和连接根本不足以实现物联网的远大目标。只有以人为本,即解决现实生活中的日常挑战、使生活更便捷并提升易用性,物联网才能取得成功。此外。

NB-IoT水气热物联网传感器应用研究

本文主要对旁路对射超声波水汽测量技术创新的原理进行讨论,同时也阐述了流量计量相关标准的提升及规范程序的改革等内容,利用NB-Iot(窄带物联网)通信技术,结合其当前的发展情况,对于实现点对点的物联网水、气量的传感进行了更加深入的研究。

基于IoT传感器网络的实时钢轨检测系统

本文针对铁路部门对线路进行定期巡检和列车状态监测的实际需求,提出一种基于物联网(IoT)传感器网络的实时钢轨检测系统,包括ZigBee检测端、ZigBee传输端和云端服务器3部分,用于长距离实时采集钢轨振动信息,分析扣件松紧程度、列车载重及运行速度等状态参数。与传统检测系统相比,该系统将多种传感器融合,并利用分段通信方式将检测端数据上报至云端,具有功耗低、成本低、不占用轨道资源等优点,并可实现24 h实时监测,大大提高了铁路轨道检测的效率和质量。综合实验表明,利用本文系统能够有效区分钢轨扣件的正常和脱落2种状态,结合特定型号的列车参数还可计算出列车的车厢数量、运行速度和载重等。本系统可实现性强,能够融合多种复杂算法,未来有望在铁路部门的故障定位和实时监测任务中发挥更关键的作用。

基于物联网云计算技术的智慧界桩系统研究

针对界桩监管难度大、定位不准确等问题,基于物联网云计算技术对智慧界桩进行研究。采用北斗卫星与全球定位系统相结合的双模定位,为智慧界桩提供精确的经纬度定位信息;利用传感器对界桩的形态、温湿度等数据进行采集;使用窄带物联网对采集到的数据进行收集,并将定位信息和数据信息传输给云计算平台,可实现对界桩异常部分进行报警提醒和远程监控。通过试验验证了双模定位较单独使用全球定位系统有更高的精确度,且稳定性也更好;窄带物联网的通信效果在通信设备数量较多且传输的数据量较多的情况下,其传输功耗低于标准值,满足智慧界桩的通信需求,为界桩的监管提供了一份强有力支持。

传感器技术在智能化排水系统中的应用研究

介绍一种基于传感器技术的排水智能化管理系统,用以提高排水设施的日常养护和管理效率。该系统采用物联网和传感器技术进行在线监测和数据采集,并应用数据挖掘和地理信息等技术开发智能化业务应用平台,实现对排水设施的日常养护和精细化管理,为排水设施管理提供了有效的解决方案,产生良好的社会效益和经济效益。文章以厦门市同安区排水智能化管理系统建设为例,展示一种可行的智慧城市建设方式。

基于物联网的尾矿库安全监测系统建设新模式

提出了一种基于物联网的尾矿库安全监测系统建设新模式,它可以解决目前尾矿库安全监测系统建设研发成本高、业主投入高、维护成本高、重复建设、资源利用率低等缺点。新模式抛弃了传统的"传感器+数据采集基站+服务器"的建设模式,结合最新的云服务技术,提出了"物联网传感器+云服务+终端"的建设理念,并通过实例验证了可行性。

基于物联网的矿井瓦斯监测系统设计

介绍了一种针对瓦斯监测工作的需求,用物联网技术的煤矿井下瓦斯监测系统。该系统采用Zigbee无线传感器网络,该网络具有低成本、低功耗、易于维护和组网的特点。系统包括数据采集模块和Zigbee通讯模块。通过系统中的控制中心对整个煤矿井下的运行状况进行监控。