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物联网是继计算机、互联网与移动通信网之后的世界信息产业第三次浪潮。物联网概念的问世，打破了之前的传统思维。过去的思路一直是将物理基础设施和IT基础设施分开：一方面是机场、公路、建筑物，而另一方面是数据中心、个人计算机、宽带等。在物联网时代，钢筋混凝土、电缆将与芯片、宽带整合为统一的基础设施，在此意义上，基础设施更像是一块新的地球工地，世界的运转就在它上面进行，其中包括经济管理、生产运行、社会管理乃至个人生活。
3.6.1.1 物联网定义
1999年，美国麻省理工学院Auto-ID中心最早提出物联网概念，将其定义为：把所有的物品通过射频识别（RFID）和条码等信息传感设备与互联网连接起来，实现智能化识别和管理功能的网络。实质上，等于RFID技术和互联网的结合应用。
2005年，国际电信联盟（ITU）发布了《ITU互联网报告2005：物联网》，正式提出了物联网内涵：通过RFID、传感器、全球定位系统和激光扫描器等信息传感设备，使得“物”具备自动标识、智能感知能力，实现物理世界与虚拟的数字世界的互联；通过“物”的智能接口实现了信息网络的无缝结合，进行信息交换与通信，从而达到智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的目的；最终实现任何时刻、任何地点、任何物体之间的互联，成为无所不在的网络并进行无所不在的计算。
欧盟关于物联网的定义：物联网是未来互联网的一部分，是基于标准和交互通信协议，具有自配置能力的动态全球网络设施；在物联网内，物理和虚拟的“物件”具有身份、物理属性、拟人化、使用智能接口，并且可以无缝地综合到信息网络中。
在2010年我国的政府工作报告所附的注释中，对物联网有如下的说明：是指通过信息传感设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。
3.6.1.2 物联网关键技术
2005年，国际电信联盟（ITU）发表了一份关于物联网的报告
，报告中对于物联网提出了四大关键技术：标识事物的RFID、感知事物的传感网络技术（Sensor Technologies）、思考事物的智能技术（Smart Technologies）、微缩事物的纳米技术（Nanotechnology）。
（1）射频识别技术
RFID（Radio Frequency Identification，射频识别）是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别过程无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签，操作快捷方便。RFID技术与互联网、通信等技术相结合，可实现全球范围内物品跟踪与信息共享。
RFID主要由电子标签、阅读器和天线三大部分组成。电子标签进入磁场后，接收阅读器发出的射频信号，凭借感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的产品信息，或者主动发送某一频率的信号，阅读器读取信息并解码后，送至中央信息系统进行有关数据处理。
目前，RFID的技术标准主要由ISO和IEC制定。可供射频卡使用的几种射频技术标准有ISO/IEC10536、ISO/IEC14443、ISO/IEC15693和ISO/IEC18000，应用最多的是ISO/IEC14443和ISO/IEC15693。
（2）传感网络技术
A传感器与传感器网络
传感器是机器感知物质世界的“感觉器官”，可以感知热、力、光、电、声、位移等信号，为网络系统的传输、分析、处理和反馈提供最原始的信息。随着科学技术的不断发展，传统传感器正逐步实现微型化、智能化、信息化、网络化，正经历着一个从传统传感器（Dumb Sensor）到智能传感器（Smart Sensor），再到嵌入式Web传感器（Embedded Web Sensor）的内涵不断丰富的发展过程。
传感器网络是由大量部署在作用区域内、具有无线通信与计算能力的微小传感器节点，通过自组织方式构成的能根据环境自主完成指定任务的分布式智能化网络系统。传感网络的节点间距离很短，一般采用多跳（Multi-hop）的无线通信方式进行通信。传感器网络可以在独立的环境下运行，也可以通过网关连接到Internet，使用户可以远程访问。传感器网络体系结构如图3-10所示。
图3-10 传感器网络体系结构
在传感器网络中，节点通过各种方式大量部署在被感知对象内部或者附近。这些节点通过自组织方式构成无线网络，以协作的方式感知、采集和处理网络覆盖区域中特定的信息，可以实现对任意地点信息在任意时间的采集，处理和分析。
B传感器网络与物联网
通过感知识别技术，让物品“开口说话、发布信息”，是融合物理世界和信息世界的重要一环，是物联网区别于其他网络的最独特的部分。物联网的“触手”是位于感知识别层的大量信息生成设备，包括RFID、传感器网络、定位系统等。传感器网络所感知的数据是物联网海量信息的重要来源之一。
（3）智能技术
智能技术是为了有效地达到某种预期的目的，利用知识而所采用的各种方法和手段。通过在物体中植入智能系统，可以使得物体具备一定的智能性，能够主动或被动地实现与用户的沟通，这是物联网的关键技术之一。智能技术主要包括人工智能技术、先进的人机交互技术与系统、智能控制技术与系统和智能信号处理。
目前，物联网还没有一个广泛认同的体系结构，最具代表性的物联网架构是欧美支持的EPCglobal物联网体系架构和日本的Ubiquitous ID（UID）物联网系统。EPCglobal
和UID中心（Ubiquitous ID Center
）都是为推进RFID标准化而建立的国际标准化组织。我国也积极参与了上述物联网体系，并正在积极制定符合我国发展情况的物联网标准和架构。下面介绍EPCglobal物联网体系架构。
EPCglobal是由美国统一代码协会（UCC）和国际物品编码协会（EAN）于2003年9月共同成立的非营利性组织，其前身是1999年10月1日在美国麻省理工学院成立的非营利性组织Auto-ID中心。Auto-ID中心以创建物联网（Internet of Things）为使命，与众多成员企业
共同制订一个统一的开放技术标准。
3.6.2.1 EPC物联网架构
①EPC系统结构：EPC系统是一个非常先进的、综合性的复杂系统，其最终目标是为每一单品建立全球的、开放的标识标准。它由全球产品电子代码（EPC）的编码体系、射频识别系统及信息网络系统三个部分组成。EPC系统构成如表3-1所示。
表3-1 EPC系统构成
②EPC编码体系：EPC编码体系是新一代的与GTIN兼容的编码标准，它是全球统一标识系统的延伸和拓展，是全球统一标识系统的重要组成部分，是EPC系统的核心与关键。EPC代码是由标头、厂商识别代码、对象分类代码、序列号等数据字段组成的一组数字。EPC编码结构如表3-2所示。
表3-2 EPC编码结构
③EPC射频识别系统：EPC射频识别系统是实现EPC代码自动采集的功能模块，主要由射频标签和射频读写器组成。射频标签是产品电子代码（EPC）的物理载体，附着于可跟踪的物品上，可全球流通并对其进行识别和读写。射频读写器与信息系统相连，是读取标签中的EPC代码并将其输入网络信息系统的设备。EPC系统射频标签与射频读写器之间利用无线感应方式进行信息交换，具有非接触识别、可以识别快速移动物品、可同时识别多个物品等特点。EPC射频识别系统为数据采集最大限度地降低了人工干预，实现了完全自动化，是物联网形成的重要组成部分。
④EPC信息网络系统：EPC信息网络系统由本地网络和全球互联网组成，是实现信息管理、信息流通的功能模块。EPC信息网络系统是在全球互联网的基础上，通过EPC中间件、对象名称解析服务（ONS）和EPC信息服务（EPC IS）来实现全球“实物互联”。
3.6.2.2 UID物联网系统架构
日本在电子标签方面的发展，始于20世纪80年代中期的实时嵌入式系统TRON，T-Engine是其中核心的体系架构。在T-Engine论坛领导下，UID中心设立在东京大学，于2003年3月成立，并得到日本政府经产省和总务省以及大企业的支持，目前包括微软、索尼、三菱、日立、日电、东芝、夏普、富士通、NTT、DoCoMo、KDDI、J-Phone、伊藤忠、大日本印刷、凸版印刷、理光等重量级企业。UID中心建立的目的是建立和普及自动识别“物品”所需的基础技术，最终实现“计算无处不在”的理想环境。
（1）UID物联网体系建立的目的
普适计算（Pervasive Computing或Ubiquitous Computing，也称泛在计算）是一种支持更好的生活方式的技术，该技术为生活空间中的不同实体（例如，墙壁、家具、地板，以及家用电子电器）提供计算能力，并且能够在这些实体上装备自动控制，从而使它们能够相互交换信息和协同操作。普适计算室内环境如图3-11所示。
图3-11 普适计算室内环境
此外，这项技术提供的计算能力支持更好的生活方式不仅在室内，而且还有室外对象，包括电线杆和招牌等设施，这些设施安装上自动控制器，能够进行相互信息交换和协同操作。普适计算室外环境如图3-12所示。
图3-12 普适计算室外环境
为了实现这种无处不在的计算环境，重要的是要识别现实世界的环境，这就是所谓的环境认知。为了实现环境认知，必须识别现实世界中的各种对象、地点和概念，但是事前不可能列举所有在现实世界中的环境。
因此，由固定长度的整数作为唯一标识符，用来确定现实世界中的对象、空间和概念。同时提供一个框架，该框架能够将现实世界和它的环境映射成为一种可接收的数字化信息，这些信息展示了这些用唯一标识符确定的对象、空间和概念之间的联系。被标识的对象称为实体，标识实体的唯一标识符称为UCODE（泛在编码）。总之，UCODE模型是一种将现实世界环境表示为数字化信息的描述性模型。该模型将UCODE分配给单独的实体，并且使用UCODE之间的关系将现实世界和它的环境映射成为一种可以接收的数字化信息。UID架构是一个为了实现UCODE模型而存在的系统体系结构。
UID架构是一个通用的平台，该平台可以获得一个设备的状态并且控制设备，并通过使用UCODE标识提供信息和服务，这些标识作为触发器来确定现实世界中的实体。UID是一种连接用实体表示的现实世界和用网络设备、信息服务表示的虚拟世界之间的基础设施。
（2）UID体系架构的基本原则
①标识一个实体。用UCODE标识现实世界中一个单独的实体，并且唯一标识。
②假定网络环境。只将UCODE标识分配给不同的实体，已经分配UCODE标识的实体之间的信息通常存储在网络中的服务器上。通过分离来自信息管理中的实体标识，可以实现特定对象最新信息和相关对象信息的获取。
③提供一种安全机制。一个安全的广域分布式系统，能够确实考虑用户隐私的保护，它可以通过eTRON架构作为安全基础设施来建立。
④提供一个开放的平台。公开发布UID架构规范，使更多的企业可以应用此规范来构建无处不在的计算。
（3）UID体系的基础技术
①UCODE标签：存储泛在识别码的媒介。
②Ubiquitous Communicator（泛在通信器，简称UC）：泛在通信器是用户终端设备，能够读取UCODE标签，向用户提供基于UCODE标签的各种服务。
③UCODE相关数据库（UCODE Relation Database）：该数据库管理着UCODE标签所标识的实体对象的相关信息，数据库可以工作在分布式环境中。
④UCODE信息服务（UCODE Information Server）：UCODE信息服务管理着UC显示的信息以及提供给UC的所有数据服务。
基于UID架构的信息存取机制如图3-13所示。
图3-13 基于UID架构的信息存取机制
3.6.3.1 情景感知定义
情景（Context）是被用来标识一个实体状态的所有信息。实体可以是一个人、一个地点或者用户与应用之间相关的对象，包括用户和应用本身（DEY，2000年）。情景的概念，强调了以计算机为中心的计算模式正在向以用户为中心转变，应以人为本，以人为中心。对情景进行划分，可以划分为计算情景（Computing Context）、用户情景（User Context）、物理情景（Physical Context）、时间情景（Time Context）、社会情景（Social Context）。情景感知定义为：无论是用桌面计算机还是移动设备，普适计算环境中使用情景的所有应用。情景感知是获取情景信息并对其进行信息处理的操作。情景感知可以分为直接的显式感知和内部的蕴含感知，前者有位置信息、时间信息和设备环境信息等，后者有用户的特点、知识层次、行为习惯和喜好等。
例如，在旅游方面，应用了情景感知技术的导游助手可以根据游客的位置进行景点推荐、路线导游；在购物方面，可以根据顾客的位置进行商品推荐等。随着传感器技术的不断发展，传感器的种类不断丰富，获得的情景信息也随之丰富起来，情景感知处理的信息不再局限于用户的位置。
3.6.3.2 情景感知系统结构
在现有研究中，有两种常见的情景感知系统结构：直接访问传感器和基于中间件技术。对于物联网来说，随着规模的扩大及应用的增多，采用直接访问传感器的结构会造成感知系统的复杂化，限制了系统的灵活性及可扩展性。由于物联网使用的传感器数量巨大且种类繁多，同时传感器自身故障及网络传输问题导致信息空缺及噪声数据，多传感器协同感知不可避免会出现大量冗余和不确定信息，而基于中间件技术的情景感知系统结构，不能完全处理信息冗余和不确定性的问题。将以上两种架构结合起来，提出如图3-14所示的适合物联网环境的情景感知系统结构。
图3-14 适合物联网环境的情景感知系统结构
采集模块，用来驱动底层传感器进行信息采集，同时实现对底层传感器的管理；整合模块，对采集模块获得的情景信息进行预处理，包括去冗余和冲突处理等；推理模块，由采集模块得到的数据集挖掘出隐藏的知识，推理出应用可理解的高层情景信息，识别当前情景，并由此决定提供什么服务；学习模块，根据用户反馈，优化推理模块和整合模块；接入控制模块，用于传感器、应用及用户等的接入控制；此外，还应该包括存储情景信息和注册信息的数据库，物联网中情景信息的瞬时性、关联性特征等使得情景信息存储管理有其固有的特点，如情景信息的时效性；隐私控制模块，必须给予使用者定义隐私策略的机会，根据定义的规则控制数据是否发送以及发送到哪里，做到合理的隐私保护。
3.6.3.3 情景感知处理流程
情景感知是利用环境中的情景信息辅助决策优化的一种计算模式，需要解决的问题主要是信息采集、信息建模和信息处理。
（1）情景信息的采集
情景信息的获取可以分为用户主动输入和通过传感器采集等方式。情景感知的目标是通过普适的计算资源在用户较少参与或者根本不需要用户参与的情况下实现对用户的服务推荐。因此，情景感知系统需要用户个性化信息，如生活习惯、日程表等，来辅助系统做出正确的决策。此外，系统还需要通过部署在环境中的传感器和其他设备自动获取其他情景信息。
（2）情景信息建模
物联网的特性之一是海量设备，不同的传感器采集到的信息不同，如位置、时间或者光强等，表示方式也千差万别。为了达到语义互操作的目的，需要对这些多源异构信息进行有效的表示、传输和存储。因此，需要为这些数据进行统一形式的描述，或者称为定义标准的数据格式及协议，以方便计算机处理情景信息。
（3）情景信息处理技术
物联网环境下信息采集为多传感器协同感知，需要解决的主要问题是信息的预处理。信息预处理面临的问题是数据关联，即建立某一传感器测量数据与其他传感器测量数据的关系，以确定它们是否是关于同一个目标的测量的处理过程。选择的结果不仅可以减少信息处理的计算量，还可以提高信息处理的精确度。因此，得到传感器的底层信息还需要将其转化为应用可理解的高层信息。发现隐藏的知识涉及数据挖掘技术，即通过存储预处理后的传感器数据得到有关物联网环境信息的海量数据，从中可以挖掘出有用的知识，能够处理不确定信息。