一書讀懂物聯(lián)網(wǎng)：基礎知識+運行機制+工程實現(xiàn)

第 1部分 認知物聯(lián)網(wǎng)
第 1章　物聯(lián)網(wǎng)基礎　3
1.1 物聯(lián)網(wǎng)的起源與發(fā)展　4
1.1.1 國際組織對物聯(lián)網(wǎng)的關注　4
1.1.2 國際社會對物聯(lián)網(wǎng)的關注　5
1.1.3 我國對物聯(lián)網(wǎng)的關注　6
1.2 物聯(lián)網(wǎng)解決哪些問題　8
1.3 物聯(lián)網(wǎng)的領域界定—六域模型　9
1.4 物聯(lián)網(wǎng)的相關辨析　11
1.4.1 物聯(lián)網(wǎng)與CPS　11
1.4.2 物聯(lián)網(wǎng)與傳感網(wǎng)　11
1.4.3 物聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)　12
1.4.4 物聯(lián)網(wǎng)與泛在網(wǎng)絡　13
1.5 技術發(fā)展對物聯(lián)網(wǎng)的影響　14
1.5.1 半導體技術的發(fā)展　14
1.5.2 傳感器技術的發(fā)展　15
1.5.3 近距離通信技術　15
1.5.4 互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展　16
1.5.5 云計算的發(fā)展　17
1.6 小結　18
第２章　物聯(lián)網(wǎng)的體系結構　19
2.1 物聯(lián)網(wǎng)的概念模型　19
2.2 物聯(lián)網(wǎng)中的組成節(jié)點　20
2.3 物聯(lián)網(wǎng)的分層體系結構　22
2.3.1 感知層特征　22
2.3.2 網(wǎng)絡層特征　23
2.3.3 應用層特征　23
2.4 物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)鏈　26
2.5 物聯(lián)網(wǎng)的價值網(wǎng)　27
2.6 物聯(lián)網(wǎng)的生態(tài)系統(tǒng)　29
2.7 小結　31
第３章　物聯(lián)網(wǎng)的應用　32
3.1 智能助手　33
3.2 智能家居　34
3.3 智能建筑　35
3.4 智慧園區(qū)　36
3.5 智能工廠　38
3.6 智能交通　40
3.7 智慧城市　41
3.8 智慧地球　45
3.9 小結　46
第 2部分 數(shù)據(jù)的感知與采集
第４章　數(shù)據(jù)的感知　49
4.1 物體的數(shù)據(jù)表達　49
4.1.1 物體屬性　50
4.1.2 物體狀態(tài)　50
4.1.3 物體動作　51
4.1.4 物體能力　51
4.1.5 物體特征的元數(shù)據(jù)描述　51
4.2 傳感器　52
4.2.1 傳感器的分類　52
4.2.2 傳感器的特性　53
4.2.3 傳感器的工作原理　54
4.2.4 傳感器的發(fā)展方向　55
4.3 傳感器在電子產(chǎn)品中的應用示例　55
4.3.1 iPhone一代與多點觸控屏幕　56
4.3.2 iPhone 2、iPhone 3中3G技術的應用與定位導航技術　58
4.3.3 iPhone 4的前置攝像頭、雙麥克風和陀螺儀　59
4.3.4 iPhone 5S的生物識別　59
4.3.5 iPhone 6/6 Plus和iPhone 6S/6S Plus　60
4.4 傳感器的選型原則　61
4.4.1 性能指標　62
4.4.2 硬件接口和信號輸出形式　64
4.4.3 成本分析　64
4.4.4 工作環(huán)境　65
4.4.5 關注故障分析　65
4.5 傳感器在物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的應用示例：橋梁監(jiān)測　65
4.5.1 橋梁監(jiān)測的指標體系　65
4.5.2 數(shù)據(jù)采集　67
4.5.3 橋梁監(jiān)測點管理　68
4.6 小結　69
第５章　物體的辨識　70
5.1 物聯(lián)網(wǎng)標識　71
5.1.1 對象標識　72
5.1.2 通信標識　72
5.1.3 應用標識　72
5.1.4 物聯(lián)網(wǎng)標識的發(fā)現(xiàn)服務　72
5.2 EPC系統(tǒng)　73
5.2.1 EPC 編碼標準　74
5.2.2 EPC編碼的解析技術進展　74
5.3 條碼和二維碼　75
5.4 磁卡與IC卡　76
5.4.1 磁卡　76
5.4.2 IC卡　77
5.5 電子標簽　78
5.5.1 什么是RFID　78
5.5.2 RFID的工作原理和技術特點　78
5.5.3 RFID 的產(chǎn)品分類　79
5.6 生物特征識別技術　80
5.6.1 人臉識別　80
5.6.2 語音識別　80
5.6.3 指紋識別　81
5.6.4 虹膜識別　81
5.6.5 皮膚識別　81
5.6.6 體形識別　81
5.6.7 簽字識別　82
5.7 小結　82
第６章　嵌入式系統(tǒng)　83
6.1 嵌入式系統(tǒng)基礎　83
6.1.1 嵌入式微處理器　84
6.1.2 嵌入式系統(tǒng)中的相關存儲　84
6.1.3 嵌入式系統(tǒng)的相關接口　85
6.1.4 嵌入式系統(tǒng)的初始化　85
6.1.5 嵌入式操作系統(tǒng)　85
6.2 嵌入式系統(tǒng)的設備類型　86
6.2.1 智能塵?！?6
6.2.2 一般計算能力的嵌入式設備　86
6.2.3 可穿戴設備　87
6.2.4 智能設備　88
6.3 物聯(lián)網(wǎng)終端的操作系統(tǒng)　89
6.4 嵌入式系統(tǒng)的應用框架　91
6.4.1 應用框架　91
6.4.2 手機上的應用框架　92
6.4.3 M2M的應用框架　93
6.4.4 面向JavaScript的嵌入式應用框架　95
6.5 嵌入式系統(tǒng)的更新升級—OTA　95
6.5.1 OTA方案的特點　96
6.5.2 OTA系統(tǒng)的參考架構　97
6.5.3 OTA的服務流程　98
6.5.4 OTA中的交互協(xié)議　99
6.6 小結　100
第3部分 數(shù)據(jù)的傳輸與網(wǎng)絡
第７章　局域連接性　103
7.1 嵌入式系統(tǒng)的內(nèi)部連接性　103
7.1.1 常見總線　104
7.1.2 常見接口　104
7.2 紅外通信　105
7.3 藍牙　106
7.3.1 藍牙設備的組網(wǎng)　107
7.3.2 經(jīng)典藍牙的通信過程　107
7.3.3 低功耗藍牙的通信過程　108
7.4 Zigbee　108
7.4.1 Zigbee協(xié)議與網(wǎng)絡　109
7.4.2 Zigbee的通信機制　110
7.5 Wi-Fi與WLAN　110
7.5.1 Wi-Fi及其組網(wǎng)模式　111
7.5.2 WLAN　113
7.5.3 6LoWPAN　114
7.6 其他近距離無線通信技術　116
7.6.1 各種反向散射技術　116
7.6.2 反向散射通信技術在物聯(lián)網(wǎng)中的潛在應用　117
7.7 邊緣網(wǎng)絡　118
7.7.1 各種局域連接性技術的對比　118
7.7.2 從邊緣網(wǎng)絡到邊緣智能　119
7.8 小結　120
第８章　廣域傳輸與網(wǎng)絡　121
8.1 移動蜂窩通信技術　121
8.1.1 第三代移動通信—3G　122
8.1.2 第四代移動通信—4G　122
8.1.3 第五代移動通信—5G　123
8.2 低功耗廣域網(wǎng)　124
8.2.1 LoRa　124
8.2.2 Sigfox　125
8.2.3 窄帶物聯(lián)網(wǎng)　126
8.3 互聯(lián)網(wǎng)　128
8.3.1 IPv6的地址分配　128
8.3.2 物聯(lián)網(wǎng)與互聯(lián)網(wǎng)相融合的路由體系　129
8.4 軟件定義的廣域網(wǎng)（SD-WAN）　130
8.4.1 軟件定義網(wǎng)絡　131
8.4.2 SD-WAN的技術優(yōu)勢　132
8.5 小結　133
第９章　物聯(lián)網(wǎng)的通信協(xié)議　134
9.1 連接性協(xié)議　135
9.1.1 802.11系列協(xié)議　135
9.1.2 連接性協(xié)議的對比分析　136
9.2 網(wǎng)絡協(xié)議　138
9.2.1 物理層、數(shù)據(jù)鏈路層和網(wǎng)絡層　138
9.2.2 傳輸層　139
9.3 應用協(xié)議　139
9.3.1 互聯(lián)網(wǎng)應用層協(xié)議在物聯(lián)網(wǎng)的應用　139
9.3.2 物聯(lián)網(wǎng)的應用層協(xié)議　140
9.3.3 應用層協(xié)議的對比　142
9.4 物聯(lián)網(wǎng)的通信協(xié)議選擇　144
9.4.1 協(xié)議棧的選擇與供應商的關系　145
9.4.2 協(xié)議選擇中的關鍵特性　145
9.4.3 協(xié)議實施時的其他考量　147
9.5 小結　148
第4部分 數(shù)據(jù)的存儲與處理
第 1０章　數(shù)據(jù)存儲　152
10.1 物聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)的存儲位置　152
10.1.1 從設備存儲到邊緣存儲　153
10.1.2 從數(shù)據(jù)中心到云存儲　154
10.2 數(shù)據(jù)存儲的服務—數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)　155
10.2.1 關系數(shù)據(jù)庫　155
10.2.2 實時數(shù)據(jù)庫　156
10.2.3 時序數(shù)據(jù)庫　156
10.3 NoSQL與大數(shù)據(jù)　157
10.3.1 鍵值型NoSQL　157
10.3.2 文檔存儲型NoSQL　158
10.3.3 列存儲型NoSQL　158
10.3.4 圖存儲型NoSQL　159
10.4 分布式存儲技術　159
10.5 物聯(lián)網(wǎng)中基于數(shù)據(jù)存儲的實體搜索　160
10.6 小結　164
第 1１章　數(shù)據(jù)分析與處理　165
11.1 物聯(lián)網(wǎng)的計算模型　165
11.1.1 面向物聯(lián)網(wǎng)的云計算　166
11.1.2 面向物聯(lián)網(wǎng)的霧計算　166
11.1.3 面向物聯(lián)網(wǎng)的邊緣計算　168
11.2 物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)處理架構　169
11.2.1 批處理架構　170
11.2.2 流處理架構　171
11.2.3 Lambda 架構　172
11.3 物聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)分析　173
11.3.1 卡爾曼濾波器　174
11.3.2 貝葉斯分類與多貝葉斯估計　174
11.3.3 規(guī)則引擎　175
11.3.4 模糊邏輯與人工神經(jīng)網(wǎng)絡　175
11.3.5 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析與處理示例　175
11.4 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的價值挖掘　177
11.5 物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)可視化　178
11.5.1 數(shù)據(jù)可視化的概念　179
11.5.2 文本可視化　180
11.5.3 網(wǎng)絡可視化　181
11.5.4 時空數(shù)據(jù)可視化　181
11.5.5 多維數(shù)據(jù)可視化　182
11.5.6 支持可視化分析的人機交互技術　182
11.6 物聯(lián)網(wǎng)中的網(wǎng)絡控制系統(tǒng)　183
11.6.1 控制模型　183
11.6.2 物聯(lián)網(wǎng)控制系統(tǒng)架構　184
11.6.3 物聯(lián)網(wǎng)中的控制器　185
11.7 小結　186
第5部分 設計與工程實現(xiàn)
第 1２章　物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設計與工程實現(xiàn)　189
12.1 物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的業(yè)務特性　189
12.2 商業(yè)化流程　190
12.2.1 需求分析及非功能屬性的設計　191
12.2.2 外觀設計　192
12.2.3 結構設計　193
12.2.4 電子設計　193
12.2.5 軟件開發(fā)　193
12.2.6 電路驗證　194
12.2.7 結構開模與電子備料　194
12.2.8 整機驗證　194
12.2.9 包材設計與生產(chǎn)　195
12.2.10 小批量試產(chǎn)　195
12.2.11 工廠量產(chǎn)　195
12.2.12 銷售和售后　196
12.3 一個物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關的設計與實現(xiàn)　196
12.3.1 物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關的功能　196
12.3.2 物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關的設計　197
12.3.3 物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關的架構　199
12.4 從物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設計到綠色物聯(lián)網(wǎng)　201
12.4.1 物聯(lián)網(wǎng)中的能耗分布　201
12.4.2 物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的低功耗設計　204
12.4.3 綠色物聯(lián)網(wǎng)　208
12.5 小結　208
第 1３章　物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)設計與工程實現(xiàn)　209
13.1 物聯(lián)網(wǎng)云服務系統(tǒng)設計　210
13.1.1 云服務的連接方式　210
13.1.2 產(chǎn)品級代理：云服務連接性的黑箱方法　211
13.1.3 SDK：云服務連接性的白箱方法　211
13.1.4 便攜式代理：云服務連接的灰箱方法　212
13.2 設計與工程實現(xiàn)中的要點和技術選型　213
13.2.1 流量控制　213
13.2.2 緩存系統(tǒng)　214
13.2.3 服務支撐　214
13.2.4 運維體系　217
13.2.5 開放平臺　219
13.3 物聯(lián)網(wǎng)中的中間件服務　220
13.4 物聯(lián)網(wǎng)軟件系統(tǒng)設計與實現(xiàn)流程　221
13.4.1 瀑布模型開發(fā)方法　221
13.4.2 敏捷開發(fā)　223
13.4.3 物聯(lián)網(wǎng)軟件系統(tǒng)的相關依賴：供應鏈管理的敏捷性影響　224
13.5 物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的工程實現(xiàn)　225
13.6 物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)設計案例：智能電網(wǎng)　226
13.6.1 用戶側智能電網(wǎng)的傳感層建設　226
13.6.2 用戶側智能電網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡層建設　227
13.6.3 用戶側智能電網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)的管理層/決策層建設　227
13.7 小結　228
第6部分 物聯(lián)網(wǎng)的熱門話題
第 14章　物聯(lián)網(wǎng)的標準化　231
14.1 標準的定義　231
14.2 物聯(lián)網(wǎng)的標準體系　232
14.2.1 物聯(lián)網(wǎng)感知層中的物理層標準　233
14.2.2 物聯(lián)網(wǎng)感知層中的MAC層標準　233
14.2.3 物聯(lián)網(wǎng)感知層中的網(wǎng)絡層標準　234
14.2.4 物聯(lián)網(wǎng)感知層中的主干網(wǎng)接入層標準　234
14.2.5 物聯(lián)網(wǎng)感知層中的服務質量評估　234
14.3 物聯(lián)網(wǎng)標準化組織　235
14.4 ITU-T物聯(lián)網(wǎng)標準的發(fā)展　237
14.5 物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟　238
14.6 物聯(lián)網(wǎng)的開源社區(qū)　239
14.7 物聯(lián)網(wǎng)應用領域的標準化示例：智能照明　240
14.7.1 智能照明系統(tǒng)的網(wǎng)絡架構　241
14.7.2 智能照明系統(tǒng)的通信模式　242
14.8 小結　242
第 1５章　物聯(lián)網(wǎng)的安全性　243
15.1 信息系統(tǒng)的安全性　243
15.2 物聯(lián)網(wǎng)安全的特點　244
15.3 物聯(lián)網(wǎng)的安全問題與相關技術　245
15.3.1 傳感器中的安全問題　245
15.3.2 輕量級加密算法　246
15.3.3 物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)的安全技術　246
15.3.4 邊緣網(wǎng)絡的安全技術　247
15.3.5 核心網(wǎng)絡的安全問題　248
15.3.6 物聯(lián)網(wǎng)中的隱私保護　248
15.4 可信網(wǎng)絡　250
15.4.1 可信終端　252
15.4.2 可信傳輸　253
15.4.3 可信用戶　254
15.5 區(qū)塊鏈與物聯(lián)網(wǎng)安全　256
15.5.1 區(qū)塊鏈的相關概念　256
15.5.2 基于區(qū)塊鏈的可信網(wǎng)絡　257
15.5.3 基于區(qū)塊鏈的邊緣網(wǎng)絡安全保障　258
15.5.4 區(qū)塊鏈隱私保護　259
15.5.5 面向物聯(lián)網(wǎng)的區(qū)塊鏈　260
15.6 小結　262
第 1６章　物聯(lián)網(wǎng)與人工智能　263
16.1 理解人工智能　263
16.1.1 從圖靈測試看人工智能　264
16.1.2 從計算機體系結構看人工智能　264
16.2 機器學習與人工智能　266
16.2.1 機器學習的類型　266
16.2.2 機器學習的常見算法　267
16.2.3 機器學習在物聯(lián)網(wǎng)中的應用示例　270
16.3 人工智能技術在物聯(lián)網(wǎng)中的應用　270
16.3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡在嵌入式系統(tǒng)中的應用　272
16.3.2 面向深度學習的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)設計　273
16.3.3 語義融合在物聯(lián)網(wǎng)中的應用　274
16.4 物聯(lián)網(wǎng)中的人工智能操作系統(tǒng)　275
16.5 人工智能與物聯(lián)網(wǎng)融合的典型案例：智能音箱　276
16.6 小結　278