Communication Networking Schemes for Wide Area Electric Vehicle Energy Service Network

Electric vehicles (EVs) are an emerging type of mobile intelligent power consumption devices in Smart Grid as new green transport tools. In order to provide a powerful automation and intelligence support for wide area electric vehicles energy service network, we analyze the network infrastructure and communications demands of various terminals, devices and monitoring systems distributed in wide area electric vehicle energy service network. According to interactive user services scenarios and energy operations intelligent monitoring, we propose multimode communication integration architecture for wide area electric vehicle energy service network by means of the fusion of the Internet of Things (IoT) technology. Then, we design different networking schemes in access networks and backbone transmission networks meeting multi-scene and multi-operation interaction requirements. The networking schemes will provide efficient technical support to implement intelligent, cross-regional, interactive energy services for electric vehicle users.

基于边缘计算的智慧物联网农业病虫识别系统设计与实现

【目的】传统云计算存在实时性不够、带宽不足、能耗较大、不利于数据安全与隐私等问题,应用边缘计算能有效解决上述问题。【方法】通过基于边缘计算的智慧物联网农业病虫识别系统的开发与应用,测试目标应用的数字化、集成化、信息化、可视化和智能化,减少云计算的计算压力。【结果】智慧物联网农业病虫识别系统能实现节点或网关离线后自动重新登录的功能、系统数据采集与上报功能、服务器数据显示功能,从而减轻云计算中心的计算负担。【结论】研究结果将为使用边缘计算的系统提供有力的支撑,能保证整个系统的智能性、可靠性、安全性和经济性,并提高了计算能力和社会生产效率,为大规模推广边缘计算奠定了基础。

基于LPWAN和AQI指数预测的空气质量监测系统

针对传统空气质量监测系统耗电量大、抗干扰能力差、稳定性不高以及空气质量指数(air quality index,AQI)预测精度不足等问题,设计了一种集低功耗广域物联网LPWAN、One-NET云平台和循环神经网络(gated recurrent unit,GRU)于一体的空气质量监测系统。系统采用光伏为主、市电为辅的混合模式供电;利用远距离无线电LoRa技术采集环境参数,集合云平台技术、麻雀搜索算法-变分模态分解-循环神经网络(sparrow search algorithm-variational mode decomposition-GRU,SSA-VMD-GRU)耦合模型实现远程监控和预测AQI指数。通过通信测试,结果表明通信距离1000 m内,通信率在96%以上,丢包率不超过4%。将采集到的特征参数用传统的GRU模型、VMD-GRU模型和本文提出的SSA-VMD-GRU模型进行训练、测试仿真和对比,结果表明SSA-VMD-GRU模型相较于传统的GRU模型和VMD-GRU模型对AQI指数有更好的预测效果,均方根误差分别减小了22.434、0.833,平均绝对误差分别减小了16.849、0.623,预测误差率在3%以内。该系统能够实现对空气质量的实时监控和AQI指数的精准预测,为准确发布空气质量预警提供借鉴。

WF-IoT融合物联网技术在铁路隧道照明中的应用研究

WF-IoT融合物联网技术具有自主组网及无线节点多的优点,在物联系统中应用较多。传统铁路隧道照明系统结构复杂,灯具供电、控制需要分别架设电缆,远程监控也要布设通信网络,照明模式单一,电缆消耗量大、施工周期长。为了克服传统系统不足,以含有WF-IoT协议的LED光源作为隧道照明灯具,每个灯具独立控制,由灯具作为通信节点在隧道内部构成无中心的无线物联网,通过网关与铁路专网连接实现远程监控管理。该系统在隧道内部无需设置照明控制箱、控制线路和通信线缆,不仅能够满足巡检照明的需求,也可实现预设的照明模式。基于灯具节点构建的WF-IoT无线网络还可用于隧道内部其他设备的监控。该技术为铁路隧道照明提供了一种新方案。

低功耗广域网LoRa技术进展与研究挑战

物联网的快速发展催生了大量新型的应用模式和互联生态,推动了产业数字化和智能化发展.物联网通过连接传感器、可穿戴设备、智能表计等低数据率、低功耗终端,赋予大量普通设备计算和联网的能力.随着应用场景和系统规模的扩展,传统无线技术难以适应物联网大规模、低功耗、远距离的设备组网要求.如何降低设备接入门槛、实现设备低功耗远距离连接,是当前物联网面临的重要挑战.LoRa(Long Range)作为一种代表性的低功耗广域网技术,有效解决了低功耗设备远距离连接问题,已成为物联网的核心支撑技术.然而LoRa在规模化应用中仍面临以下三方面重要挑战:(1)大规模连接场景高并发传输导致信号冲突,设备并发接入困难;(2)远距离无线链路信号衰减剧烈,弱信号可靠传输困难;(3)物联网共享信道异构协议干扰问题突出,广域异构共存困难.本文概述了现阶段低功耗广域物联网技术研究进展,重点阐述现有技术在实际应用场景中面临的三方面研究挑战及对应的技术方案.针对高并发冲突问题,现有研究提出冲突避免和并发解码方法;针对弱信号问题,现有研究在弱信号增强传输和接收端解码优化两个方面展开探索;针对异构协议竞争问题,现有研究设计了多种设计跨协议通信机制.本文综述了LoRa低功耗广域网最新相关研究,分析现有工作的创新点和局限性,并指出了低功耗广域网未来研究和发展的方向.

5G广域物联网信息传输影响因素与应对措施

随着科技的飞速发展,5G广域物联网已经成为当今社会的重要发展趋势。物联网作为连接万物的网络,其信息传输的稳定性和效率至关重要。5G网络的引入为物联网的发展注入了新的活力,但也带来了新的挑战。文章将深入探讨5G广域物联网信息传输的影响因素,并提出相应的优化措施,为相关领域的研究和实践提供参考。

LoRaWAN技术在远程监控系统中的研究与应用

本研究旨在探索LoRa广域网(LoRa Wide Area Network,LoRaWAN)技术在远程监控系统中的应用,设计并实现了一种基于该技术的远程监控系统。通过充分利用LoRa技术的长距离传输和低功耗特性,成功构建了一个稳定可靠的监控系统。系统架构包括网络/应用服务器、LoRaWAN网关以及LoRaWAN节点。节点负责环境数据的采集,并通过LoRaWAN协议传输到网关,网关再将数据转发至服务器进行处理和分析。通过在实际环境中的验证,证明了该系统的有效性和可行性,为远程监控领域的应用提供了新的解决方案。

LoRa物理层同步及解调性能研究

针对现有基于FFT的同步算法误差较大的问题,提出了一种优化的LoRa物理层前导码同步方法。首先,根据Chirp信号的时频转换特性,分别采用差分算法和插值算法对前导信号的归一化的小数频偏和小数时延进行估计,在此基础上采用基于FFT同步的联合估计算法对整数频偏和整数时延进行估计;之后,从理论上分析残余的同步误差对LoRa信号解调性能的影响。仿真结果表明,所提出的同步方案可以在相应信噪比极限下满足解调性能要求。

基于广域物联网多智能楼宇能耗动态监测系统设计

由于楼宇能耗系统中的节点部署未能优化,导致系统抗干扰能力差以及CPU利用率低。为此,提出基于广域物联网多智能楼宇能耗动态监测系统设计方法。基于广域物联网理论提出系统设计基本要求,完成对能耗动态监测的整体框架设计。具体分析系统功能模块中的监测、管理、模型生成以及报警等模块。利用蚁群算法对系统的节点进行优化部署,从而实现智能楼宇能耗动态监测。实验结果表明,运用所设计的系统可以在噪声干扰下有效检测阶跃响应曲线,且能耗数据检测效果好、CPU利用率高。

智能终端融合技术分析

该文通过分析低压配电网的现状,指出在能源互联网的发展趋势下,当前的低压配电网中的终端不能满足智能化、精细化的管理要求,主要是因为其可扩展性和灵活性差的特点不能满足需求的爆发式增长。智能融合终端硬件模块化、软件容器化的设计思想符合国家智慧物联体系“云”“管”“边”“端”发展趋势,符合能源互联网的建设要求。该文着重阐述新一代配电物联网下的智能融合终端的优势及其硬件架构和软件架构,对认识数字化低压台区具有重要意义。

非坚持型载波监听多路访问机制对LoRa网络扩展性的影响

LoRaWAN是低功耗广域网(LPWAN)中的一种无线通信标准,为物联网的发展提供了支撑。然而,受限于扩频因子(SF)间不完全正交性的特点和LoRaWAN不具备先听后发(LBT)机制的事实,基于ALOHA的传输调度方式会引发严重的信道冲突,极大降低了LoRa(Long Range Radio)网络的扩展性。为提高LoRa网络的扩展性,提出用非坚持型载波监听多路访问(NP-CSMA)机制替代LoRaWAN中ALOHA的介质访问控制机制,通过LBT协调LoRa网络中SF相同的各个节点接入信道的时间。不同SF之间的传输则采用多种SF信号并行传输,以减少共信道中同SF干扰和避免SF间干扰。为了分析NP-CSMA对LoRa网络扩展性的影响,通过理论分析和NS3仿真对LoRaWAN与NP-CSMA构建的LoRa网络进行比较。实验结果表明,在相同的条件下,与LoRaWAN相比,NP-CSMA在网络通信负载率为1的情况下,它的理论数据包交付率(PDR)性能比LoRaWAN高58.09%。在信道利用率方面,与LoRaWAN相比,NP-CSMA的饱和信道利用率提高了214.9%,容纳的节点数量也增加了60.0%。另外,NP-CSMA的平均时延在网络通信负载率小于1.7时也低于确认型LoRaWAN,而且在扩频因子为7和10时,它用于维持信道活动检测(CAD)模式所造成的额外能耗也比LoRaWAN用于接收来自网关确认消息所需的额外能耗低1.0~1.3 mJ和2.5~5.1 mJ;充分反映了NP-CSMA可以有效提高LoRa网络的可扩展性。

基于物联网的广域网数据管理系统的研究

物联网作为一种新兴技术,在广域网环境下,物联网设备生成的海量数据对数据管理系统提出了新的挑战和需求。基于物联网的广域网数据管理系统的研究旨在有效地收集、存储、处理及管理上述数据,并保障数据的实时性、可靠性及安全性。文章将探讨该研究领域的关键问题、技术挑战及解决方案。

基于LoRa的封闭水域船舶自动识别系统设计

考虑封闭水域船舶的运动特征和水上交通监管要求,运用广域物联网技术设计新型船舶识别系统,提出基于封闭水域船舶通航密度和船舶航速的数据管理方法,通过分析通信信道传输能力制定数据传输协议与频率。采用基于长距离无线广域网(LoRaWAN)协议的网关布局方法,并根据系统的网络规模和网关传输能力建立数据上下行机制。仿真与实验表明,该系统布设方便,数据传输可靠,能够满足封闭水域船舶自动识别的需求,可广泛应用于封闭水域的船舶辅助导航与安全监管。

基于LoRa的物联网低功耗广域系统设计

在传统物联网的基础上,提出低功耗广域LoRa的解决方案。设计一套由采集层、终端层和应用层组成的物联网架构并设计系统原型,介绍架构的硬件设计和软件设计,实现了物联网低功耗广域接入技术。最后通过其实例应用,展示LoRa的应用前景。该系统充分发挥了LoRa技术在高性能、远距离、低功耗,支持大规模组网、测距和定位等方面突出的优点,对未来物联网系统的设计、开发、部署和运营具有一定意义。

基于低功耗广域物联网的装配式建筑施工过程信息化解决方案

针对目前装配式建筑施工过程中信息交流不及时、信息化程度低等问题,提出了一种采用LoRa无线通信的低功耗广域物联网技术作为装配式建筑施工过程信息化解决方案。对施工过程的现状和存在的问题进行了分析,介绍了LoRa的技术特性,阐述了方案过程、关键设备以及方案效益。通过使用物联网使装配式建筑施工达到实时定位与无线通信。使用大数据平台对工地进行数字化管理,为装配式建筑的进一步信息化以及未来与物联网技术的应用结合奠定了基础。

IMU/TOA融合人体运动追踪性能评估方法

随着物联网和体域网的飞速发展,人体运动追踪技术在医疗、安防等领域得到了广泛应用.针对传统惯性人体运动追踪系统存在累积误差和漂移的问题,本文提出了一种基于IMU/TOA融合的人体运动追踪方法.通过对融合系统克拉美罗界(Cramer-Rao Lower Bound,CRLB)的推导,从理论上证明了IMU/TOA融合方法的有效性.实验结果可以看出,本文提出的基于IMU/TOA融合的人体运动追踪方法,在空间性能和时间性能两个方面都有较大的提升.

浅析中国联通物联网发展策略

随着人网通信逐渐饱和,国内外传统通信运营商纷纷在寻求新的业务增长点,物联网具有海量的市场空间,这为运营商战略转型提供了一个良好的发展机遇。目前大部分运营商均将物联网列为重点业务领域,并制定了IoT发展战略;中国联通也发布了聚焦战略,物联网成为最重要的聚焦业务之一。文章介绍物联网的技术演进及产业发展情况,指出中国联通物联网的总体目标,并从业务平台、网络和终端方面给出联通物联网发展策略。

提升LoRa网络性能的终端参数动态选择方法研究

针对当前大部分LoRa网络因终端采用静态参数配置而导致的网络灵活性和通信效率不高等问题,提出了一种基于正交遗传算法改善LoRa网络性能的动态参数选择方法。分析了不同参数配置对网络通信性能的影响,针对LoRa网络建立信道冲突和链路预算模型,通过引入基于多目标遗传算法的动态参数选择方法求解该模型,最终获得具有最小冲突概率的参数集。通过对超过10000台设备的单网关LoRa网络的运行结果表明,所提出的动态参数选择算法可将网络的分组交付率(Packet Delivery Rate,PDR)提高30%,显著提高了网络在不同应用场景下的适应性和扩展能力。

窄带物联网部署策略

基于蜂窝的物联网连接由于设备功耗大、部署成本高等劣势,目前在移动网络上承载的物联网连接只占到总数的6%。以NB-IoT(Narrow-Band Internet of Things)为代表的低功耗广域网(Low Power Wide Area,LPWA)具有低成本、广覆盖的特点,在未来低速率物联网业务中扮演着重要角色。文章从标准化进展、频率部署方式等方面对NB-loT技术进行分析,给出中国联通窄带物联网的网络架构和部署方案,为中国联通NB-IoT的内外场测试及商用部署提供参考。

基于LPWAN物联网的PM_(2.5)监测系统

针对传统空气质量监测系统稳定性差、预测精度不足等问题,提出了一种基于麻雀搜索算法优化BP神经网络(SSA-BP)的预测方法,构建了基于低功耗广域物联网LPWAN和云平台技术于一体的PM_(2.5)智能监测系统。系统以物联网云平台为主体框架,LoRa通信传输环境参数,在云端部署服务,使用SSABP网络模型,达到提高系统整体稳定性和预测精度的目的。通过将采集的特征参数用SSA-BP神经网络和BP神经网络进行训练、仿真测试和对比,结果表明SSA-BP模型相较于传统BP网络模型有着更好的预测精度,预测误差率在4%以内,系统实现了对PM_(2.5)的精准监测。