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物联网网络技术范文1
关键词：物联网；无线传感器网络；安全；密钥管理
中图分类号：TP212.9 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2012）12-0020-03
Wireless sensor network security technology in Internet of Things
LIU Ming-jun1，2
（1.School of Electronic Engineering， Xidian University， Xi’an 710071， China； 2. Unit 95844 of PLA， Jiuquan 735018， China）
Abstract： The Internet of Things is known as the third wave of the information revolution， and its development has huge social and economic benefits. With the successful application of the Internet of Things in various fields， the security problem has become increasingly apparent. Wireless sensor networks， which play an important role in linking traditional network in Internet of Things， have prominent security problems. Through the analysis of the structure， characteristics of the wireless sensor network， the paper analyzes the security challenges IOT facing， and studies key security technologies.
Keywords： Internet of Things； wireless sensor networks； security； key management
0 引 言
最近几年，物联网之所以能成为研究的热点，究其原因：一是物联网是新一代信息技术的重要组成部分，将对社会的发展起到推动作用；二是物联网的应用将产生巨大的经济效益，据有关专家估算，物联网的产值将达到万亿级别。
伴随着物联网在各个领域的成功应用，物联网的安全问题也变得越来越重要，由于无线传感器网络（WSN）在物联网体系中担当着链接传统网络的重任，因此其安全问题尤其突出。可以说，不解决安全问题，物联网是没有明天的。
1 WSN的结构特点
1.1 WSN的结构
WSN以感知为目的，通过各种方式将节点部署在被感知对象的内部或附近，获取物理世界的各种信息。被部署的节点通过自组织方式构成的网络，其节点中集成有传感器、数据处理单元和通信单元。WSN借助于节点中的传感器来测量周围环境，可以探测温度、湿度、噪声、速度、光强度、电磁波等各种环境参数。
WSN在物联网中的作用就像一个虚拟的皮肤，它能感受到一切物理世界的信息，并与观察者分享这些信息。
一个典型的WSN体系结构如图1所示。
图1 无线传感器网体系结构图
该体系包括分布式传感器节点、目标节点（sink）、Internet和用户端。sink也就是数据中心，它的处理能力、存储能力和通信能力相对较强，可连通传感器网络与外部网络，从而实现协议栈之间的通信转换。每个散布在网络中的节点通过多跳路由的方式将感知数据传送到sink，用户可以通过Internet或者卫星与sink进行通讯。
1.2 WSN的网络特征
为了使WSN成为物联网的一个内在组成部分，通常需要考虑各种挑战，包括从适应现有的互联网标准到互操作的协议创造和发展以及支持机制等。其中的挑战之一就是安全性，主要是因为WSN不能够直接适用于现有以Internet为中心的安全机制。无线传感器网络有其固有特性。
（1） 资源更有限。由于受价格、体积和功耗的限制，其计算能力比普通的计算机功能要弱很多。
（2） 网络规模更大，覆盖更广。为了获得精确的信息，通常会在被监测区域部署大量的传感器节点，传感器节点的数量数以万计，节点的分布更加密集。
（3） 网络自组。网络的布设和展开不依赖于预设的网络设施，节点通过分层协议和分布式算法协调各自的行为，自动组成一个独立的网络。
（4） 能量更有限。由于受到硬件条件的影响，无线传感器节点一般采用电池供电，电源能量更加有限，因此，无线传感网络节点的通信距离更短，通常只有几十米。
（5） 干扰更强。相对于传统网络，无线传感器网络的工作环境更加恶劣，再加上传感器节点分布更加密集，其环境噪声干扰和节点之间的干扰更强。
（6） 多跳路由。网络中节点的通信距离有限，节点只能与它的邻节点直接通信。如果希望与其传输覆盖范围之外的节点进行通信，就需要通过多跳路由进行通信。多跳路由是由普通网络节点完成的，没有专门的路由设备。因此，网络中的每个节点，既是终端又是路由器。
（7） 动态拓扑。无线传感器网络拓扑结构会随着时间的推移发生改变，主要是因为节点可能会因故障失效。由于监测区域的变化，新节点会添加到现有的网络中，因此，无线传感器网络具有动态拓扑重构功能。
（8） 无线传感器网络是一个以数据为中心的网络。它不像传统的网络那样以连接为中心，而是以数据为中心的网络，因此，需要节点进行数据聚合、融合、缓存和压缩等处理。
2 WSN各层主要面临的安全挑战
WSN的协议栈包括物理层、数据链路层、网络层、传输层和应用层，与互联网协议栈的五层协议相对应。WSN面临的安全问题也就是协议栈中各层面临的问题。
2.1 物理层
物理层主要负责载波频率的产生、信号的调制和解调等工作。物理层中的安全问题主要是干扰攻击和节点俘获。干扰攻击是指干扰WSN中节点所使用的无线电频率。节点俘获是指攻击者捕获节点，知道节点上所保存的任何信息，从而代替这个节点进行通信。
2.2 数据链路层
数据链路层主要负责媒体访问和错误控制。在介质访问控制协议中，节点通过监测邻近节点是否发送数据来确定自身是否能访问通信信道，这种载波监听的方式容易遭到拒绝服务攻击（DoS）。DoS是指当存在网络流量冲击或者外界恶意攻击时，可能产生“雪崩”效应，此时网络性能急剧下降，甚至会由于网络拥塞导致停止服务。
2.3 网络层
网络层主要负责路由的发现和维护，是无线传感器网络的重要因素。针对路由的攻击可能导致整个网络的瘫痪。针对网络层的攻击方式有伪造路由信息、选择性转发、黑洞攻击和Sybil攻击。
2.4 传输层
传输层主要负责将无线传感器网络采集的数据提供给外部网络。泛洪攻击和异步攻击是针对这个层次的主要攻击手段。
2.5 应用层
应用层主要负责实现特定应用所需的功能，如将采集的数据进行融合处理及其他应用任务。应对这个层的攻击一般可根据具体任务而定。
3 WSN中的安全技术
面对WSN中出现的种种安全问题，主要可采用以下几种技术予以解决：
（1） 入侵检测技术。入侵检测可对网内的节点行为进行监测，及时发现可疑节点行为。入侵检测系统基于一个合理假设：恶意节点的行为与网内其它节点存在明显的不同，以至于入侵检测系统可以根据预先设定规则将其识别出来。
（2） 干扰控制。干扰控制用于对付无线电干扰攻击。由于敌人无法进行长期持续的全频攻击，所以，通信节点可以采取跳频传输和扩频传输的方法来解决信号干扰攻击。
（3） 安全路由。根据不同应用的特点，制定合适的安全路由协议，以保证数据安全地到达目标节点，同时尽可能少地消耗节点资源。安全路由技术中广泛采用SPINS安全框架协议，包括SNEP协议和?TESLA协议，其中SNEP协议用以实现通信的机密性、完整性、新鲜性和点到点的认证，?TESLA协议用以实现点到多点的广播认证。
（4） 密钥管理。密钥管理是无线传感器网络关键安全技术的核心，主要有四种密钥分布协议：简单密钥分布协议、密钥预分布协议、动态密钥管理协议、分层密钥管理协议。简单密钥分布协议网内所有节点都保存同一个密钥用于数据的加解密，其内存需求是所有密钥管理协议中最低的，但是它的安全性也最低。密钥预分布协议中的节点在被部署到监控区域前，将被预先载入一些密钥。当节点被部署好后，传感器节点通过执行共享密钥发现过程来为安全链路的形成建立共享密钥。动态密钥管理协议可以根据用户要求周期性地改变节点的管理密钥，使用动态密钥管理协议可以改善网络面临攻击时的生存性。分层密钥管理协议采用LEAP协议，是一种典型的确定性密钥管理技术，使用的是多种密钥机制。LEAP在每个节点上维护四个密钥：分别是基站单独共享的身份密钥（预分布）、网内节点共享的组密钥（预分布）、邻居节点共享的邻居密钥以及簇头共享的簇头密钥。
（5） 密钥算法。密钥算法主要包括对称密钥算法与非对称密钥算法，非对称密钥算法主要有Rabin’s cheme、NtuEncrypt、RAS和椭圆曲线算反ECC，对称算法主要有Skipjack和RC5。相比较而言，对称密钥算法与非对称密钥算法相比具有计算量小、代码短和能耗低的特点，因此，对称密钥算法在WSN应用较广。
（6） 数据融合。数据融合是节省能量、增强所收集数据的准确性以及提高数据收集效率的重要手段。数据融合主要有两种方式：一种是在发送节点和汇聚节点之间使用端到端的加密方式，汇聚节点先对收到的数据进行解密，然后再进行数据融和；另一种方法是对密文数据直接进行数据融合，这要求加密时采用特定的数据转换方法。
WSN协议栈中各层所面临的安全问题一般不是采用单一安全措施就可以解决的，往往需要多种措施并用。协议栈中各层采取的安全技术如图2所示。
4 结 语
WSN虽然出现得较早，但对它的研究也是随着物联网概念的兴起才成为热点。事实上，WSN网络还不成熟，安全漏洞很多。研究者应该为它们制定相应的安全协议，并尽可能地减小安全技术所引入的副作用，促进WSN健康发展。
图2 无线传感器网中安全技术与网络层次关系图
参 考 文 献
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物联网网络技术范文2
关键词：无线传感器网络；物联网；传感器节点
中图分类号：TP391.44文献标识码：A文章编号：1006-8937（2012）08-0025-02
2009年在无锡成立“感知中国”中心，并且，目前针对物联网的《国家物联网“十二五”发展规划》也正在制定过程中，进一步确定了物联网技术在新兴科技领域中的重要位置。而无线传感器网络作为物联网中的核心产业，也需要更多的关注与研究，以促进物联网的发展，使得物联网成为新的全球经济增长点。
1无线传感器网络和物联网的简介
1.1无线传感器网络
无线传感器网络（WSN, wireless sensor networks）是由部署在监测区域内的大量廉价微型传感器节点组成，是采用无线通信的方式形成的一个多跳自组织网络系统，能够通过集成化的微型传感器，协同地实时监测、感知、采集和处理网络覆盖区域中各种感知对象的信息，并对信息资料进行处理，再通过无线通信方式发送，并以自组多跳网络方式传送给信息用户，以此实现数据收集、目标跟踪以及报警监控等各种功能。
目前，传感器信息获取技术逐渐向集成化、微型化和网络化方向发展，其智能化的发展将会带来一场信息革命。无线传感器网络技术综合了传感器技术、嵌入式计算技术、现代网络及无线通信技术、分布式信息处理技术等先进技术，该技术具备的感知能力、计算能力、通信能力，给更多WSN的应用空间和应用价值提供了可能性，是物联网当前研究开发的热点之一。
1.2物联网
物联网（IOT, internet of things）顾名思义就是物物相连。目前较为认可的物联网定义为：物联网是通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。
另外，物联网可以理解为通过“泛在网络”实现“泛在服务”，基于个人和社会的各种需求，通过融合前沿智能技术，实现人与人、人与物、物与物之间所需要的信息采集、传递、存储、加工处理、决策使用等综合服务，是一种更加广泛深远的未来网络应用形态。
物联网最为明显的特征是物物相连，信息可以自动化处理，无需人为操作，所以效率极高，降低了人为因素引发的不稳定性。因此，物联网在各个行业中的应用潜力非常巨大，应用领域也非常广泛，发挥了极大的价值作用，而且物联网将与互联网有效地整合起来，实现人类社会与物理系统的整合。
2无线传感器网络在物联网领域中的应用
物联网是由感知层、网络层和应用层构成的层次体系。感知层主要涉及到RFID、传感器、二维码等机器设备，然后通过电信网和互联网的融合网络层，及时准确地传递物体基本信息，在应用平台上，利用各种先进智能技术对信息资料进行分析处理，以便对物体进行智能控制。如图1所示，传感器在基础感知层，负责对物体信息的采集和抓取，这一功能对于物联网技术的发展和应用，起着至关重要的支撑作用。
2.1无线传感器网络在军事领域中的应用
无线传感器网络的可快速随机部署、可自组织、隐蔽性强、高容错性等特点，使得传感器节点在恶劣的战场环境中发挥极大的作用。
在军事领域应用方面，结合无线传感器技术思想，将大量廉价传感器节点，通过飞机或火炮等发射装置，按照一定的密度投放到待监测区域内，对节点周边环境的各种参数，如温度、湿度、声音、磁场等信息进行采集，然后由传感器自组织网络，通过网关、互联网、卫星等通讯方式，传回信息中心，实时监控敌军兵力与装备，实时监视冲突区，进行目标定位，战场评估，并实现各种攻击的监测和搜索等功能，有效地提高军队的作战决策能力。
2.2无线传感器网络在工业领域中的应用
无线传感器网络在工业领域中的应用比较广泛，比如工业安全、先进制造、交通控制管理、安防系统、仓储物流管理等领域，其中工业安全领域的应用研究已日趋壮大。在计算机技术、无线通信技术、微电子技术和网络技术发展的推动下，工业通信技术正朝着智能化和网络化的方向不断发展。目前，随着测控系统规模的不断扩大，煤矿、石化、核电等行业对工作人员安全及易燃、易爆、有毒物质的监测成本非常昂贵。其中，煤炭行业对先进的井下安全生产保障系统的需求日渐巨大。因此，降低投资和使用成本成为工业通信技术发展新阶段的迫切要求。而无线传感器网络的成本低廉、方便简捷、泛在感知等特点可以满足工业通信领域的多个要求。对传感器节点经防爆处理和技术优化后，用于危险的工作环境，实时全面地监控员工安全及工业全流程，及时获取险恶工作环境下工作现场的员工基本情况、工作环境状况以及其它无法在线监测的重要工业过程参数，并在此基础上，优化控制工业流程，提高产品质量，降低工业生产过程中的各种安全事故，达到国家指定的安全生产目标。目前，作者所在的山东省科学院省计算中心部门无线传感器网络团队开展了煤矿井下定位系统的研究，取得了重要的研究成果。
2.3无线传感器网络在农业领域中的应用
农业作为中国发展经济的一大基础，促进其优质高产将产生重大的意义。无线传感器网络的通信简便、部署简捷、可密集分布等优势，可以充分地发挥在农业生产领域中，用以监测土壤环境状况、农作物灌溉及生长情况、牲畜和家禽的环境状况以及大面积的地表特征检测。再结合目前成熟的互联网技术、GPS技术，可以构建能动态实时管理的系统平台。例如英特尔公司在俄勒冈建立的世界上第一个无线葡萄园，通过无线传感器监测葡萄生长环境中得各种因素，并分析葡萄质量与各种影响因素之间的关系，是典型的精准农业、智能耕种的实例。在国内，在“九五”计划中，“工厂高效农业工程”把智能传感器和传感器网络化的研制列为国家重点项目，可以看出无线传感器网络在农业领域中的重要作用和意义。
2.4无线传感器网络在医疗护理领域中的应用
目前，随着国家人口老龄化日趋明显，在医疗护理方面的问题也愈加增多起来，对于病患者的病情实时关注成为亟待解决的问题。无线传感器网络在此方面发挥了重要作用，在患者身上可以安放各种传感器，用以检测采集各种生理信息，比如体温、呼吸、血压等生理数据，一方面可以随时关注患者的病情发展情况，另一方面，可以将收集的生理数据作为研制新药品的参考资料。另外，也可以在患者居住的环境里安放多个传感器节点，有效监测病人的活动状况，进行远程的人体行为监测。现在，美国已经开展了一个无线传感器网络系统项目，可以实现家庭护理，方便老年人独居时给予及时的帮助。
2.5无线传感器网络在智能家居领域中的应用
目前，智能家居是物联网发展的一个重要方向。从一定意义上讲智能家居就是高科技的家庭自动化系统，融合了计算机网络系统、自动化控制系统、综合布线技术及网络通讯技术，自动化控制、远程控制家庭中的各种产品设备，实现拟人化的要求，提升家居安全性、便捷性、舒适性，并实现环保节能。而自动化、远程控制所需的各种信息，均是由无线传感器节点进行传达的，比如环境检测信息、安放系统的有效实施，都需要无线传感器节点提供家庭煤气含量、温度、湿度等环境信息。所以，在智能家居系统中，每一个家居设备或终端，都会设置对应的传感器节点，通过无线传感器网络节点间的自组织互连，实现家庭设备互连与信息控制，从而实现家居生活的智能化。
3传感器技术在物联网中的必要性
据分析机构预测，未来物联网的发展将经历四个阶段，2010年之前广泛应用于物流、零售和制药领域，2010～2015年物体互联，2015～2020年物体进入半智能化，2020年之后物件全智能化。经初步估计，中国物联网产业链的发展和应用将有可能创造1000亿元左右的产值。而且，已有部分省市的关于十二五期间物联网发展规划，已加快形成物联网产业基本框架等一系列的“智慧”行动，表明了大力发展物联网的决心。而传感器作为物联网关键物件之一，在物联网的发展与应用过程中，传感器网络技术的提高与发展势必会产生巨大的推动作用。
物联网包含感知层、网络层和应用层三个层面，叶云认为，目前中国最缺乏的是感知层的产品和技术，是信息的抓取和聚合。在感知层中，由于传感器技术的技术成熟度和成本问题，阻碍了无线传感器网络及物联网的大规模发展及应用。余建美指出，四个方面的因素将最终将决定物联网的普及程度，一是无线传感器的进一步低功耗化，二是发展无线供电或采电技术，三是能源的超微型化，四就是无线传感器自身的微型化。除此之外，传感器的集成制造技术、信号检测的智能化发展，也是无线传感器需要考虑改善的重要方面。
因此，目前的传感器技术的主要研究工作就要注重以上四个方面的因素，突破这些研究热点，物联网的发展水平势必会突飞猛进，应用也将会广泛普及，市场规模进一步扩大，物联网就可以真正实现物物相联，成为会“说话”、会“思考”、会“行动”的物物信息交流网络。
4结语
物联网时代的到来带来了千载难逢的机遇，而无线传感器技术作为物联网或不可缺的应用技术，它的突破性研究，必将促进物联网的发展，推动各行业的广泛应用，促进世界信息化的发展与建设。
参考文献：
[1] N.Gross.21 ideas for the 21st century[J].Business Week,
1999,(8).
物联网网络技术范文3
【关键词】物网 智能传感网络 模糊数据分析
1 基于物联网智能传感网络的迷糊数据分析构建思想
物联网技术近年来发展十分迅速，在网络技术的支持环境下，模糊数据分析理论也逐渐完善。其构建思想是在数据信息模糊的情况下，发出更精准的指令，这样传感器在网络环境下也可以更高效的进行数据库信息完善，并根据所接收到的指令来开展下一阶段的功能转换。在构建过程中，对信息的审核与分析同样是基于模糊理论基础上来进行的，在整体控制系统中，能够实现物与物之间的连接，在使用范围内以整体的形式共同进行控制，实现数据资源方面的共享利用，并帮助继续深入解决可能会出现的问题，为管理计划开展落实打下稳定基础。基层信息中可能会出现的相关问题都在模糊数据分析控制系统的预防范围内，与传统的控制理念相比较，这种控制方法更合理，并且容易帮助提升基层工作任务的完成效率，物联网智能传感网络也可以进行更高效的系统运行使用，并对数据库中的信息进行安全防护，即使网络运行环境中存在隐患问题，也能够帮助提升系统的使用安全性，避免数据系统中的重要信息丢失。
2 模糊数据分析应用的体系框架
体系框架是在设计阶段构建的，需要完善的构建思想为基础，分析在现场可能会发生的相关问题，并采取有效的解决处理措施。体系构建还需要结合正确的程序汇编语言来进行程序编写，将系统运行过程中需要的功能一并引入到其中，经过一段时间的系统控制，数据库中会保存一部分重要信息，一旦在网络运行环境下受到病毒的入侵，这部分信息会自动恢复，确保其他功能不会因此受到影响。体系框架构建并投入到使用中，需要考虑在网络运行环境下存在的威胁，这样才能够更好的解决常见问题，并帮助提升系统的最终使用效率。逻辑语言也是构建系统的重要部分，通过逻辑语言的确定，能够提升系统运行使用的稳定性，智能传感器也能够实现自动化控制，这也是物联网技术发展中所提倡的，关系到系统程序在发展中是否能够达到市场的需求标准。
3 物联网智能传感网络模糊数据分析功能实现程序
3.1 数据源的构建
数据源是数据分析任务开展所参照的依据标准，关系到是否能够将各个系统之间的管理资源进行整合，实现功能方面的强化，同时对于系统中可能会出现的相关问题，在数据源构建期间也会充分的考虑是否需要继续深入强化系统的运行稳定性。数据源支撑着数据库的搜索功能，数据库系统在搜索过程中会启动数据源，对其中的信息做出筛选审核，通过这种方法可以避免将不准确的信息应用到系统控制中。智能传感网络会根据所处的运行状态做出自动调节，更符合系统的使用规律，这样的构建环境中，所对资源利用也达到了最优化的形式，因此数据源是设计首先要完成的任务，在此基础上才可以进行后续的设计完善。
3.2 数据处理层
对数据所进行的分析处理，目的在于得到更准确的指令功能。处理层需要将控制程序嵌入到其中，实现智能感应控制，一旦检测出系统中的矛盾冲突，通过加强各范围内的功能控制，也可以更高效的解决常见技术性问题，帮助深入提升系统的运行安全以及稳定性。处理器使用一段时间后，内部的垃圾堆积过多会影响到反应速度，此时智能控制系统检测到这一现象后，会自动采取调节控制措施，帮助提升使用安全性，并为实现现场工作任务打下稳定的基础条件。处理层与信号接收感应层是相互配合运行的，这样在最终的功能实现上也会更加的稳定。
3.3 数据存储层
这也是模糊数据分析功能实现的最后步骤，将所检测分析得到的数据信息存储在数据库中，需要使用时也能够及时的调动，通过这种方法可以更好的满足物联网传感器使用需求。这对这一层系统所开展的设计功能，当发现现场存在不合理的现象时，可以采取局部优化措施，在整体系统投入使用前更好的解决问题，帮助物联网智能传感网络加快运行速率，数据分析与功能指令运行也会更高效的开展。数据库是基于实际使用需求来不断更新的，在其中发现任何问题都能通过系统之间的相互配合来得到更好的解决，并更深入的解决常见技术性问题，为系统功能进一步完善打下稳定基础环境。
4 结语
本文基于物联网环境下大数据时代背景，给出了物联网空间模糊数据系统的体系结构，并进一步从识别与传感技术、关系数据管理技术与非关系数据管理技术的融合、数据智能挖掘与可视化、异构网络与接口互联四个方面探讨了物联网空间模糊数据系统的关键技术问题。
参考文献
[1]顾菊芬，陈敏锋，杨国华.基于Android的物联网移动数据网关的设计与应用[J].测控技术，2014（06）.
[2]李聪聪，高立艾，李云亮.基于物联网技术和模糊控制的智能节水灌溉系统[J].节水灌溉，2013（12）.
作者简介
范瑛（1975-），湖南省长沙市人。现为长沙商贸旅游职业技术学院副教授。研究方向为数据库技术、软件开发、网络技术方向。
物联网网络技术范文4
关键词：互联网技术；网络医疗服务；经济效益；云技术；城域网
中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章编号：1007—9599 （2012） 14—0000—02
现在是信息时代，随着计算机技术以及网络技术的飞速发展，网络被逐渐应用于各行各业。它依靠自己组网的灵活性和可扩容性被一些复杂的组网环境所使用，尤其是在网络医疗服务中发挥了巨大的作用，带给医疗行业很高的经济效益。随着互联网技术的进一步发展和完善，医疗行业将完全有能力利用更高的科技成果，实现最先进和及时的医疗服务，让医疗行业进入一个更高的台阶。
一、云技术在医疗行业的应用
云技术在医疗行业的应用，即是在技术上使用硬件的虚拟化，融合运营系统，做到信息共享，实现整体数据的采集和分析。它关注基础设施的服务以及平台建设[1]。
（一）云计算在医疗行业的应用
1.云计算的概念
云计算是整合所有的信息资源，然后协同工作，使得与系统相连接的有关用户可以实现信息共享。它是以用户为中心，具有强大的功能，并且经济、实惠、安全，并且逐步被应用在医疗行业[2]。
2.云计算在医疗行业的应用
（1）云计算推进了医疗信息资源的建设，有效的利用信息资源共享，从整体上提升了医疗水平，同时也降低了医疗信息系统的建设成本。医院把医疗业务作为数字化建设的核心，然后在各个科室共享病人信息，深层次的挖掘数据，进行分析利用。整合医院的管理信息，建立管理体系，提升医院服务水平等，都是通过云计算服务来完成的。云计算利用其超强的计算能力，收集整理各种数据，然后把分析结果放在固定的数据库，这样医疗机构就可以花少量的钱租来云服务，实现自己的工作目的【3】。
（2）基层的医疗机构可以利用云计算实现信息共享和软件服务。这样基层的医疗机构可以利用互联网学习先进的医疗技术，提升医疗水平。
（3）患者可以利用互联网查看相关的医疗机构的信息资源，进而得到一些在线服务，同时通过云的组织反馈一些与之匹配的医疗信息，既节约了患者的时间，也提高了患者看病的效率[4]。另外，云计算系统还可以实现新型的医疗服务重组，大型云端医疗机构为单个的医疗机构提供个性化的服务和需求，最终实现医疗机构的交互服务和能力展示。
（4）云计算技术可以让患者时刻清晰医生的信息并且随时做出评价，并且保存在“云海”中，然后云计算利用自己的计算能力，结合所有相关的因素，对医生做出一个绩效评判，这样一方面激励了医生，另一方面也时刻监督着医生，让医生能够真正的做到“医者仁心”，关心患者的健康。
（二）“视频云平台”在医疗行业的应用
1.远程看护
利用“视频云平台”，用户可以通过E世界手机客户端以及WAP页面，提供视频监控服务；对于重症患者，家属可以通过远程视频进行探亲访友，同时还可以语音对话；而且还可以通过相关的平台进行远程看护[5]。
2.流媒体控制器功能以及存储服务器功能
（1）利用流媒体服务器可以把设备上的一路连接分发给不同的用户，减少设备短的压力；当设备和客户端的频域不同时，客户端就没有权利访问设备，这个时候可以利用流媒体控制器实现中转作用，满足客户端需要。
（2）存储服务器可以对监控录像的数据进行统一保存，同时，还可以通过VOD服务器，实现远程点播；另外，利用设置录像的计划，进行视频录像，并且集中存储。
3.电视墙服务
控制中心的命令由电视墙接收，然后利用解码卡实现码流或者数据流上墙。另外电视墙服务器可以通过视频图像显示解码信息。
4.视频采集
利用摄像机、硬盘录像机以及云台等相关的附件进行前端视频采集，利用光电转换实现视频信号的采集，云台可以实时对监控点进行查看。编码器把模拟信号转换成数字信号，并进行传输[6]。
二、以城域网为基础，利用云技术来布局医疗网络带给医疗行业的变革
（一）随着无线局域网络技术的发展，可以利用云技术来布局医疗网络，可以结合PDA，移动手推车以及平板无线电脑等随时随地的进行医疗服务，发挥医疗信息系统的效力，给医疗行业带来巨大的变革。
1.查房系统
（1）医生在病区之间移动查房；还可以依照病情变化立即开出相应的检验、治疗以及其他的医嘱。
（2）医生可以直接调阅病人的相关资料和信息，快捷、方便。
2.护理系统
护理人员可以实时查看病人的所有信息，同时也可以进行信息的采集和录入，一方面提升了护理人员的工作效率和质量，另一方面增加了护患之间的交流和接触，减低了出错率，提升了医疗质量。
3.呼叫系统
无线呼叫系统，即是把病床边的呼叫设备和护理人员的电脑以及便携设备相连接，突破了线缆的限制，随时随地的接收病人的呼叫，可以及时的处理突发事件，有效避免医疗纠纷。
4.输液系统
物联网网络技术范文5
关 键 词 : 物联网,物联网灰色神经网络,预测
中图分类号：TN711 文献标识码：A 文章编号：
1引言
物联网技术是指通过无线射频识别、无线红外感应器、无线全球定位系统以及无线激光扫描器等信息传感设备.运用多层网关协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别视频跟踪与监控和管理的一种新一代计算机网络技术.
2物联网灰色神经网络应用物联网关键技术研究
2.1 物联网灰色GM(1,1)模型的建模
物联网灰色物联网预测方法建立GM(1,1)模型的实质是对原始数据作一次累加生成,使生成数列呈现一定规律,通过建立微分方程模型,求得拟和曲线,用以对系统进行物联网关键技术预测.设有时间序列作一阶累加生成物联网预测算法：
（1）
构造一阶线性微分方程后,可得该方程的白化微分方程为：
（2）
利用最小二乘法求解a,u有
(3)
式中
的物联网灰色预测模型为
（4）
的物联网灰色预测模型为
（5）
2.2 基于输入输出GM(1,1)模型残差和相对残差研究
设原始离散非负数列X(0)：
X(0)={x(0)(1),x(0)(2),x(0)(3),…,x(0)(n)}
数列为GM(1,1) 模型求解后的拟合数列：
=；
残差数列：
== {x(0)(1)-} (6)
相对残差数列Δ：
Δ=={Δk} =, k=1,2,…,n (7)
2.3 基于物联网灰色神经网络组合模型研究
利用多个数列分别建立物联网灰色GM(1,1)模型.假设有m个相互关联的数列,每个数列有n个数据,物联网灰色神经网络的物联网预测模型如下：
(1)用m个数列分别建立m个物联网灰色GM(1,1)模型;
(2)分别用这m个模型物联网预测各数列的第2到第n个数据,得到m个长度为n-1 的数据序列P;
(3)取原始数列第2到第n个数据,得到m个长度为n-1的数据序列T;
(4)将数据序列P作为神经网络的输入向量,T作为神经网络的输出向量,进行网络结构与初始权值,阈值的设定;
(5)训练BP网络,得到网络中对应于每一个节点的一系列权值和阈值;
(6)再次用第一步建立的物联网灰色GM(1,1)模型来物联网预测未来时刻的值,即为物联网灰色神经网络物联网预测模型的结果.
3基于物联网灰色神经网络仿真描述
3.1 输入输出层设计
本课题将与研究指标物联网输出量相关的输入变量分别进行GM(1,1)模型进行物联网预测,得到的几个物联网预测值作为BP神经网络的输入,采用一个隐含层,传递函数为(0,1)S型函数,输出为研究指标为物联网输出量的实际值.
3.2 隐含层神经元数的确定
网络训练精度的提高,一般对于三层前向网络隐含层节点数有如下经验公式:
(8)
式中:输出节点数目；：输入层节点数目；：为1～10的常数；
3.3 网络样本数据的处理
随着标准化后的数据范围从0到1,在反馈灰色神经网络算法输出的数据范围也正好从0到1,所以这种标准化方法在反传神经网络算法中,被用来标度目标值.有时为了允许预报值在一定范围内超界,训练样本集目标的范围标度转化为0.2～0.10,即：
归一化公式如下式：
(9)
神经网络计算结束后,再做反归一化处理,便得到实际的输出值即预报值.
反归一化公式如下：
(10)
公式（9）和（10）中,表示经标准化后的第i样本第j变量的数据；表示原始空间量；分别表示样本集中变量j的最大和最小数据.
3.4训练样本归一化处理和网络结构设置
⑴ 训练样本数据是从某物联网即2012年8月1日到10月31日的实际生产记录,根据要求从中选取了控制效果较好的48组数据.
⑵为了便于物联网灰色神经网络学习,将实际数据进行了归一化处理,将实际物理量分别划为[0,1]区间的数值.
⑶采用Matlab程序设计语言编写了物联网预测程序,物联网预测精度为0.01,最大训练次数为10000次,学习率=0.7, 输入层到隐含层的传递函数为Sigmoid函数,隐含层到输出层为线性传递函数Purelin,物联网出量的神经网络结构为7×20×1.
3.5.物联网应用实例
以某物联网2012年7月到2012年9月的教育教学数据,并检验物联网预测效果.取训练样本数为48,网络结构：6-17-1,即：输入节点为6个,隐含层节点17个,输出节点1个.
表1 物联网预测结果与真实值比较表
基于两种模型的物联网预测结果及比较,说明了物联网灰色神经网络建模优于单一的物联网灰色GM(1,1),充分显示了物联网灰色神经网络的优越性.
4 结束语
在物联网出量预测过程中,应用物联网灰色GM(1,1)和BP网络相结合建立的物联网输出量预报模型,是一种新型实用且精度比较高的时间序列物联网预测方法,值得推广和进一步研究.
参考文献
[1]神经网络系统理论 焦李成 西安：西安电子科技大学出版社,1990
物联网网络技术范文6
关键词：物联网 传感网 以太网 物联网网关
1 引言
物联网是通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按协议与通信网络相连接，进行数据信息交换和共享，以实现远程数据采集和测量、智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络[1]。实现自动智能处理物品的信息状态，并进行管理和控制，实现信息获取和物品管理的互联互通。F代社会科学技术、通信设备的不断开发和应用，物联网以“全面感知、无缝互联、高度智能”的特性被视为第三次信息化浪潮[2]。随着人们的生活水平不断提高，居住条件不断改善，生活品质不断提升，物联网智能家居应运而生，作为家居智能的核心部分，物联网智能家居网关系统的研究、开发和建设必将是国家经济发展的新趋势。
物联网智能家居是采用计算机网络技术、无线数据传输技术、网络布线技术、计算机接口技术将与家居生活有关的各个子系统如灯光、窗帘、煤气、温湿度、安防控制、信息家电、场景联动等功能有机地融合在一起，应用各种通讯网络实现互联互通，利用必要的安全机制，达到网络化综合智能控制和管理。
现有的通信网络主要用于人与人之间的信息传递，感知网则实现了人与物、物与物之间的无线通信[4]。但不足的是，各种感知网络技术和通信协议都没有形成相对统一的标准，并且传感网的数据信息不能进行远距离的传输，导致传感网与以太网之间无法进行直接通信。为了解决这一矛盾，一种新型的网元设备――物联网网关应运而生。
2 物联网网关简介
在物联网智能控制系统中，通信网络和传感网络是通过物联网网关实现连接和设备管理的。物联网网关屏蔽了感知网内部的异构性，并对感知网络和终端节点进行管理。转换和标准是物联网网关的关键技术，屏蔽感知网异构性必须进行协议的转换，建立统一的指令及标准是实现网关管理功能的必要条件[5]。物联网网关是物联网智能家居的核心，主要进行数据信息协议转换、运行状态控制、数据信息汇聚以及寻址认证等，这也是物联网智能家居的数据信息汇聚中心和控制中心[6]。
3 物联网网关基本功能
（1）数据转发能力。物联网网关作为互联网与传感网络之间的通信桥梁，必须支持传感器网络内部数据的协同与汇聚，并以多种方式桥接传感器网络与互联网。数据转发是其最基础的功能，能同时在传感网终端、互联网终端发送和接收数据。
（2）协议转换能力。传感器网络数据信息常规多采用IEEE 802.15.4等通信协议，以太网多采用TCP/IP协议通信，网关必须进行协议转换。物联网网关向下将下层不同标准格式的数据统一封装，确保不同的感知网络的协议变成统一的数据和信令，向上将上层下发的数据包信息转换成感知层协议能够识别的数据信令和控制指令[7]。
（3）管理控制能力。对于任何网络来说，管理控制功能是不可缺失的。对网关进行管理，如注册、权限、状态监管等管理；对传感器节点的管理，如器件标识、运行状态、网络属性等管理；对智能家居的控制，如远程监测、机械控制、系统诊断、智能维护等。物联网网关接收应用数据和信令，进行识别后下达给传感器节点，实现物联网网关对下层传感器节点的管理与控制。但由于协议和技术标准不同，所以网关的管理能力也不尽相同。
4 物联网网关系统设计
中国通信标准化协会（China Communications Standards Association，CCSA）将物联网主要分为三层：第一层为感知层，第二层是传送层，物联网网关位于本层，第三层是应用层。
（1）感知层。感知层的关键技术主要有检测技术、近距离通信技术，它是物联网发展和应用的基础[8]。感知层主要是由传感网和采集数据信息设备搭建而成。数据采集通常利用各类传感器、RFID、GPS、视频摄像头等设备来完成。传感网络是由多种数据采集设备和许多传感器及其节点组建的。
（2）传输层。传输层的关键技术主要有远程通信技术和网络技术，以现有以太网为基础，载入感知层获取的数据信息进行远程传输，实现感知网与以太网的结合。
（3）应用层。物联网应用层是以数据为中心的物联网的核心技术，利用经过处理的数据信息，为用户提供远程或近郊的控制和服务。各类信息通过各种设备在这一层进行处理和控制，各层之间通过可控的信息分析和运算为用户提供各类服务。
4.1 物联网网关系统的硬件设计
物联网网关由嵌入式ARM9架构的32位RISC微处理芯片、GPRS/Zigbee通信模块、FLASH模块、ARM模块、接口电路、电源等几部分组成。感知层主要由MCS80C51处理器和CC2420无线射频收发器通信模块搭建而成，该模块同时还搭载了嵌Zigbee通信模块，实现网络子节点间的数据传输[6]。物联网网关硬件实物图如图1所示：
4.2 物联网网关软件系统设计
物联网网关位于传输层，主要负责管理平台与感知节点间的数据信息交互[9]。感知节点属于系统中的感知层，其上嵌入了数据处理模块，其主要作用是解析命令和上报数据，收集传感数据信息，并上报给网关，同时接收网关下发的信令。传感网内部的工作（如数据收集和时间同步等）则是通过数据传输协议和基础服务模块共同协作完成。物联网网关软件结构如图2所示：
感知节点和管理平台之间的通信是通过网关来完成的，网关在接收到节点数据信息的同时，也向管理平台接收和报送数据信息。管理平台的信令是通过GPRS模块和以太网模块来接收和发送的。命令映射模块进行信令解译，并将信息传输给节点或网关。协议转换模块实现了传感网数据包解析，并进行统一封装[10]。日志管理和配置管理是网关的主要管理方式，用于记载重要事件和网关的配置信息，并进行数据上传。数据信息发送和传感网信令分发是由数据上报和命令模块中sink节点来实现的。
综上所述，系统的应用管理层是通过管理平台来控制和管理网关与传感网络的，管理平台在数据库中自动保存数据信息和维护子系统，并进行数据分析、数据统计和数据存储，实现了服务端和客户端与网关之间的数据信息传输，同时为用户提供便捷的操作界面[8]。
5 物联网网关设计系统实验测试
5.1 物联网网关的数据信息丢包实验测试
（1）传感网节点之间数据信息传输过程中丢包。在物联网网关硬件设计过程中，由于传感器件的不稳定性造成传感网的不稳定性，使得丢包现象时有发生，本网关的丢包实验未对其进行测试。
（2）网关从串口读取sink节点数据信息时丢包。从串口读取sink节点数据信息丢包现象测试相较为简单，为每一个数据包信息设置序列号，将发送的数据包与接收的数据包序列号进行比较。若相同，则说明没有发生丢包现象，不相同则有丢包现象。
（3）网关与以太网等进行数据信息传输时丢包。测试此种丢包现象是在物联网网关管理平台程序设计过程中添加一段测试程序，使其能自动记录发送的数据信息与未发送的数据信息，并记载与管理日志，在统计中发现此丢包情况较为少见。
本次实验测试中，设置了10个不同的传感器节点，发送数据信息周期为6 s。管理平台每收集到2000个数据包信息作为一次丢包记载测试实验，进行实验十次的测试结果如图3所示：
在图3中，横坐标的标值表示实验次数，纵坐标的标值代表丢包数。可以看出，管理平台在收集到1～2000个、2001～4000个、6001～8000个、12001～14000个、14001～16000个、16001～18000个数据包信息时，测试实验丢包数为1个，管理平台在收集到4001～6000个、8001～10000个、10001～12000个、18001～20000个数据包信息时，测试实验丢包数为2个。10次实验测试结果的平均丢包率为0.6‰，低于CCSA限定的最大丢包率1‰，通过测试实验可知此设计符合标准要求。
5.2 物联网网关的数据信息时延实验测试
物联网网关的数据信息时延也是测试网关性能的一项关键指标。网关的数据信息时延是指读到一条完整的数据信息到完成发送这条数据信息之间的时间间隔[2]。本次实验测试中，也设置了10个不同的传感器节点，数据信息发送周期为6 s。网关每接收并发送1000个数据包信息作为一次数据包信息的平均时延实验，进行10次实验的测试结果如图4所示。
在图4中，横坐标的标值表示实验次数，纵坐标的标值代表平均时延，单位为ms。可以看出，10次中管理平台每接收并发送1000个数据包信息，数据包平均转发时延依次为：8.728060822 ms、9.101037166 ms、8.798108656 ms、9.040832460 ms、8.709430585 ms、9.078904791 ms、8.729397024 ms、8.902405368 ms、8.789098456 ms。远低于CCSA规定的平均时延的上限（IPTD）100 ms。
6 结束语
物联网网关是物联网智能家居的关键技术部分。本文设计了一种基于物联网智能家居网关系统，利用现代信息技术与网络技术，通过不同类型感知网之间的协议转换和建立统一的指令与标准，实现传感网与以太网间的数据信息接收和发送以及对感知网络的管理与控制。为感知网络和以太网之间数据信息传输建立了空中隧道。此系统经过实验测试，具有良好的稳定性和可控性。相信经过不断的改进和创新研究，物联网网关将被广泛地应用于智慧城市、智能电网、远程监控、环境监测等领域。
参考文献：
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