<noframes id="fnbtv">

    <address id="fnbtv"><address id="fnbtv"></address></address>

    <sub id="fnbtv"><address id="fnbtv"><menuitem id="fnbtv"></menuitem></address></sub>

    <address id="fnbtv"></address>
    <listing id="fnbtv"><listing id="fnbtv"><menuitem id="fnbtv"></menuitem></listing></listing>

    <noframes id="fnbtv"><listing id="fnbtv"><menuitem id="fnbtv"></menuitem></listing>

    應用

    技術

    物聯網世界 >> 物聯網新聞 >> 物聯網熱點新聞
    企業注冊個人注冊登錄

    新興的物聯網設備連接解決方案

    2022-10-20 13:49 千家網

    導讀:在物聯網之前,大多數設備都是在本地提供的程序上運行,如果不設置一個特殊的系統,就無法與其他設備通信。物聯網使設備與其他設備無縫連接成為可能,并使它們能夠自我感知周圍的環境。

    隨著互聯網在世界上幾乎任何地方變得容易訪問,使用互聯網的設備或“物體”的數量急劇增加,從而產生了物聯網(IoT)的概念。在物聯網之前,大多數設備都是在本地提供的程序上運行,如果不設置一個特殊的系統,就無法與其他設備通信。物聯網使設備與其他設備無縫連接成為可能,并使它們能夠自我感知周圍的環境。

    任何此類的物聯網系統的主干都是互聯網連接。沒有互聯網連接,就會像一個沒有“智能”術語的普通設備一樣運行。根據物聯網應用的類型,市場上有相當多的連接解決方案,但幾乎所有的解決方案都有其限制,特別是在可同時連接的設備數量方面。為了解決這些問題,本文進一步討論了一些新興的物聯網連接技術。

    回顧現有的物聯網無線技術

    目前,有很多無線技術具有從短到長的覆蓋范圍。其中包括Wi-Fi和LTE等技術,幾乎每個人在日常生活中都在使用這些技術。藍牙是最早的無線技術之一,最初是諾基亞的一個內部項目,后來流行于極短距離(小于100米)的便攜式連接。然而,藍牙在運行時消耗大量的能量,從而導致BLE(藍牙低功耗)的發展。BLE在智能手表和其他可穿戴設備等便攜式設備中非常流行。

    隨后便有Wi-Fi,其在短距離網絡連接中很常見。Wi-Fi是在IEEE 802.11標準下標準化,支持比藍牙高得多的數據速率(高達600mbps)。ZigBee是另一種廣泛應用于工業和家庭自動化物聯網應用的流行技術。與BLE相比,其可以在較大的網絡流量負載下高效工作。然而,就數據速率和功耗而言,BLE將是一個更好的選擇,且使用BLE可以預期更長的電池壽命。

    最后,在遠程連接下,便有了蜂窩通信技術,最新的是第五代(5G)。目前,LTE(長期演進)是4G(第四代)的標準化部分,在全球范圍內部署,提供比3G更高的數據速率,但仍遠遠落后于真正的4G連接。如今,隨著5G即將到來,數據速率預計將提高約100倍,延遲降低10倍,并支持更多連接的設備。

    大規模連接的頂級技術

    現有的無線技術可為大多數物聯網應用提供連接,但仍存在一些不足,特別是在處理大量物聯網設備時。未來,聯網物聯網的數量預計將達到250億左右。為了解決如此大量設備的連接問題,許多新技術正在研究,以解決現有技術的問題,同時保留其良好的特性。

    基于CS物聯網連接

    這種類型的連接是基于壓縮感知(CS)的概念,其中信號檢測是通過利用少數設備活動來執行的。與LTE和NB-IoT不同,基于CS的連接使用免授權隨機訪問。這使得物聯網設備可以直接上傳有效載荷數據并傳輸序言。然而,CS算法的高復雜性是其挑戰之一,在處理大量設備時可能會產生額外的問題。隨著連接設備數量的增加,其還需要擴展帶寬。為了解決這些問題,已經開發了像NOMA和mMIMO等先進技術。

    基于NOMA物聯網連接

    NOMA(非正交多路訪問)是最有效的無授權大規模訪問之一,其依賴于允許相同時頻信號之間重疊的關鍵原則。這是通過部署功率域多路復用(PDM),或碼域多路復用(CDM)以及連續干擾消除(SIC)來實現的,以對每個設備執行單獨的解碼。其主要優點是允許同時訪問多個設備,而無需擴展帶寬。然而,在實施NOMA時仍然存在一些挑戰。這些挑戰包括抑制SIC階段的錯誤傳播和優化的因子圖。

    簡化的NOMA連接

    機器學習輔助物聯網連接

    最后,機器學習輔助連接,其可以處理流量控制、資源分配和無線鏈路適應方面的問題。人工智能和機器學習是目前技術領域中蓬勃發展的兩個領域,對于每種類型的問題都有豐富的解決方案。使用機器學習,可以通過建模和提供資源分配的最佳方式來解決動態無線環境中存在的問題。這里唯一的主要挑戰是,機器學習模型的更高準確度與獲得如此高的準確度所需的計算和功率之間的權衡。

    基于MMIMO物聯網連接

    mMIMO(大規模多輸入多輸出)是另一種新興技術,可通過處理大量增長的數據流量為5G服務。與NOMA相反,mMIMO處理空間領域的無線資源,因此允許大量的機器類型通信(MTC)設備。在MTC中,mMIMO可以有效地解決訪問沖突、減少訪問延遲、提高隨機訪問能力。到目前為止,對分布式MIMO的真正潛力進行測試的研究很少。有必要設計一個同時具有低互相關性的大通透空間。

    mMIMO系統示意圖

    大規模物聯網的未來標準

    所有討論的新興技術看起來都非常有前途,因為都不僅可以提供大規模連接,還可以確保物聯網設備之間的可靠和低延遲通信。然而,要創造一個“完美的解決方案”是非常困難的,這些新興技術在應用時也有其自身的局限性和問題。還有一些技術,如衛星物聯網,可以提供大規模遠程連接,且正在研究中。


    晚上看到父母做剧烈运动
    <noframes id="fnbtv">

      <address id="fnbtv"><address id="fnbtv"></address></address>

      <sub id="fnbtv"><address id="fnbtv"><menuitem id="fnbtv"></menuitem></address></sub>

      <address id="fnbtv"></address>
      <listing id="fnbtv"><listing id="fnbtv"><menuitem id="fnbtv"></menuitem></listing></listing>

      <noframes id="fnbtv"><listing id="fnbtv"><menuitem id="fnbtv"></menuitem></listing>