物联网中无线传感器节点和RFID数据融合的方法

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物联网课后答案(高等教育)

物联网课后答案(高等教育)

物联网三层:感知层,网络层,应用层。

云计算的特征:虚拟化,按需服务,基于网络,资源配置优化名词解释:RFID 、EPC 、ZIGBEE 。

RFID (Radio Frequency Identification)即射频识别,俗称电子标签,一种自动识别技术,可以快速读写、长期跟踪管理,通过无线射频方式进行非接触双向数据通信对目标加以识别。

EPC (Electronic Product Code),即产品电子代码,为每一件单品建立全球的、开放的标识标准,实现全球范围内对单件产品的跟踪与追溯。

ZigBee 技术是一种近距离、低复杂度、低功耗、低速率、低成本的双向无线通讯技术。

主要用于距离短、功耗低且传输速率不高的各种电子设备之间进行数据传输以及典型的有周期性数据、间歇性数据和低反应时间数据传输的应用。

简述物联网的定义 internet of Things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,按约定的协议,把任何物体与互联网相连接,进行信息交换和通信,以实现对物体的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

简要说明三角测量法的基本原理。

答:已知A ,B ,C 三个节点的坐标 ,节点D 相对于节点A ,B ,C 的角度分别为:∠ADB ,∠ADC ,∠BDC ,假设节点D 的坐标为 (x ,y )。

对于节点A ,C 和角∠ADC ,如果弧段AC 在△ABC 内,那么能够惟一确定一个圆,设圆为O1(XO1,yO2) ,半径为r1,那么 α=∠AO1C=2π-2∠ADC 并存在下列公式:2211122121222211()()()()()()22cos O a O a O b O b a c a c x x y y r x x y y r x x y y r r α⎧-+-=⎪⎪-+-=⎨⎪-+-=-⎪⎩由式能够确定圆心 点的坐标和半径 。

同理对A ,B ,∠ADB 和B ,C ,∠BDC 分别确定相应的圆心 、半径 、圆心 和半径 。

物联网环境中的节点定位与跟踪技术

物联网环境中的节点定位与跟踪技术

物联网环境中的节点定位与跟踪技术随着物联网(Internet of Things,简称IoT)应用的不断扩大,节点定位与跟踪技术变得越来越重要。

物联网环境中的节点定位与跟踪技术是指通过各种传感器和通讯设备,对物联网中的节点进行定位和跟踪,以便实现节点的管理、控制和数据收集等功能。

节点定位与跟踪技术在物联网环境中具有广泛的应用。

首先,节点定位技术可以用于实现室内外位置服务。

在室内环境中,通过基于无线射频识别(RFID)技术或者超宽带(UWB)技术,可以实现对人员和物品的实时定位。

人们可以根据定位信息,精确找到自己要找的物品,也可以实时监控人员的位置,以提高安全性。

在室外环境中,通过利用全球定位系统(GPS)、北斗导航系统、伽利略导航系统等卫星导航技术,可以实现对人员和车辆的全球定位,广泛应用于车辆调度、物流管理、导航导向等领域。

其次,节点定位与跟踪技术可以应用于智能家居和智能城市等领域。

通过在家居环境中部署传感器和通信设备,可以实时监测家庭成员的位置和活动,提供个性化的家庭管理服务。

例如,当家中的老人摔倒时,系统可以自动触发报警,以便及时援助。

在智能城市中,通过在城市各个角落部署传感器网络,可以实现对城市设施的监测和管理。

例如,通过定位和跟踪技术,可以及时发现并处理城市中的交通拥堵、垃圾满溢等问题,提高城市管理的效率和质量。

节点定位与跟踪技术涉及多种技术和方法。

其中,无线射频识别(RFID)技术是一种常用的节点定位技术。

该技术利用无线电波来对物体进行标识和跟踪,具有成本低、易于部署等优势。

通过将RFID标签贴在物体上,可以实现对物体的定位和跟踪。

另外,超宽带(UWB)技术也是一种常见的节点定位技术。

它利用超短的电磁脉冲信号来进行定位,具有高精度和防干扰等特点,广泛应用于室内环境中的人员和物品定位。

此外,基于传感器网络的节点定位与跟踪技术也得到了广泛研究和应用。

通过在环境中部署大量的传感器节点,可以通过节点之间的通信和协作,实现对环境中物体的定位和跟踪。

RFID与传感器网络集成方法研究

RFID与传感器网络集成方法研究
R FD 和 无 线 传 感 器 网 络 . 述 两 种 技 术 融 合 的 研 究 意 义 , 出 RFD 与 传 感 器 网 络 集 成 方 I 论 提 I
法 的 研 究方 案 。
关键 词 :RFD ;无 线 传 感 器 网络 监 测 和 采 集 网络 分 布 区 域 内 的各 种 检 测 对 象 的信 息 . 将 这 些 信 息 发 送 到 网关 节 点 , 实 现 复 杂 的指 定 并 以 范 围 内 目标 检 测 与 跟 踪 , 有 快 速 展 开 、 毁 性 强 等 特 具 抗 点 . 着 广 阔 的应 用 前 景 有 .
结 构 融 合 RF D技 术 , 据 处 理 能 力 会 大 为增 强 。 I 数 采 用 无 线 通 信 技 术 与 低 功 耗 微 处 理 器 构 建 基 于 Zg ib 。协 议 的无 线 监 测 、 位 网 络 , 结 合 低 功 耗 系列 定 并
单 片 机 与 无 线 射 频 模 块 . 通 过 数 据 融 合 算 法 , 以建 并 可
器 网 络 将 能 扩 展 人 们 与 现 实 世 界 进 行 远 程 交 互 的 能
立 更 加 节 能 的信 息 监 测 系统
无 线 传 感 器 网络 和 RF D技 术 都 是 当 今 的研 究 热 I
力 无 线 传 感 器 网 络 是 一 种 全 新 的信 息 获取 平 台 , 够 能
RI F D利 用 感 应 、 线 电 波 或 微 波 能 量 进 行 非 接 触 无 双 向通 信 .实 现 以识 别 和交 换 数 据 为 目的 的 自动 识 别 技 术 电 子标 签 是 完 成 射 频 识 别 功 能 的 主要 部 件 . 据 根 实现方式不 同 . I RF D可 分 为 有 源 RF D和 无 源 R I I F D。 传 感 器 网 络 是 近 年 来 周 内 外 兴 起 的 一 个 多 学 科 研 究热点 . 目前 国外 已 出现 了 多种 原 型 系 统 。 管有 些 技 尽

无线传感器网络在物联网领域中的应用

无线传感器网络在物联网领域中的应用

无线传感器网络在物联网领域中的应用发表时间:2019-07-23T12:13:32.233Z 来源:《知识-力量》2019年9月34期作者:陈俊霖[导读] 现阶段,在人们的日常生活当中,互联网已变为非常重要的一个构成部分,进一步发展得到的物联网也在一定程度上影响着人们的实际生活。

在实际的网络当中,无线传感器有着极其广泛的运用。

在本文中,简单分析了物联网以及无线传感器的基本内涵,描述了面向物联网的无线传感器当中的一些关键性的技术应用,并提出目前在无线传感网技术方面的研究重点,并分析指出无线传感网技术所面临的瓶颈。

(佛山市安捷信通讯设备有限公司,广东佛山 528100)摘要:现阶段,在人们的日常生活当中,互联网已变为非常重要的一个构成部分,进一步发展得到的物联网也在一定程度上影响着人们的实际生活。

在实际的网络当中,无线传感器有着极其广泛的运用。

在本文中,简单分析了物联网以及无线传感器的基本内涵,描述了面向物联网的无线传感器当中的一些关键性的技术应用,并提出目前在无线传感网技术方面的研究重点,并分析指出无线传感网技术所面临的瓶颈。

关键词:物联网;无线传感器;应用随着社会的快速发展,无线网络已变为生活中非常关键的部分,为人们的日常生活以及工作有效提供了便利。

时代的不断发展,快速推动了物联网的发展。

而无线传感器网络属于物联网当中的一个运用技术,有着非常巨大的作用,无线传感器网络技术的发展与应用会为我国经济创造非常大的效益。

一、理论概述1.1无线传感器网络无线传感器网络(WSN)主要包含在监测地区内的众多价格较低的微型传感器节点,当前使用无线通信形式产生的多跳自组织网络体系,可以利用集成化的微型传感器,配合完成全面监管、感知、筹集与处置网络覆盖地区内众多感知主体的详细情况,且对信息内容进行处置,之后利用无线通信模式传送,且以自组多跳网络形式传播给使用者,进而完成数据筹集、目标追踪和报警监控等众多目标。

当前,传感器信息获得科技开始向集成化、微型化以及网络化趋势进发,其科技化水平的提高会促进信息革命的出现。

无线传感器网络在物联网中的应用

无线传感器网络在物联网中的应用
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无线传感器网络需要设计高效 的通信协议和路由协议,以保 证节点间的通信质量和网络的 稳定性。
无线传感器网络会产生大量的 数据,需要进行有效的数据处 理和融合,提取出有价值的信 息,用于决策和控制。
由于无线传感器网络的节点通 常由电池供电,因此能量管理 是一个关键问题,涉及到节点 的功耗管理和能量均衡等技术 。
特点
无线传感器网络具有自组织性、分布式性、灵活性、低功耗 等特点,能够广泛应用于环境监测、智能交通、智能家居、 农业生产等领域。
无线传感器网络的发展历程
起源
无线传感器网络的研究始于20世 纪90年代,最早是由美国国防部 资助的一些研究项目,目的是为 了监测军事目标的移动和位置信
息。
初步发展
随着微电子技术和无线通信技术 的进步,无线传感器网络逐渐发 展成为一种实用的技术,开始应 用于环境监测、智能交通等领域
和个性化的家居生活。
案例四:智能城市应用实践
要点一
总结词
要点二
详细描述
无线传感器网络在智能城市建设中发挥了重要作用,提高 了城市管理和服务水平。
在智能城市建设中,无线传感器网络主要用于监测交通流 量、公共设施运行状态、环境质量等参数。通过实时数据 采集和分析,城市管理者可以更好地了解城市运行状况, 优化资源配置和服务质量,提高城市管理和服务水平。
详细描述
除了上述应用场景外,无线传感器网络还可在航空航 天、医疗健康、能源管理等领域中发挥重要作用。例 如,在航空航天领域中,无线传感器网络可用于飞行 器的健康监测和故障诊断;在医疗健康领域中,无线 传感器网络可用于实时监测病人的生理参数和健康状 况;在能源管理领域中,无线传感器网络可用于智能 电网和分布式能源系统的监测和控制。

物联网中无线传感器节点和RFID数据融合的方法

物联网中无线传感器节点和RFID数据融合的方法

t n miso in f a t . h o r cn s n f cie e so r p s d meh d a e p o e y Ex e i n e u t. r s si n sg i c n l T e c re t e sa d ef t n s fp o o e t o r r v d b p rme tr s l a i y e v s
基 本 信 息 , 要 获 取 食 品所 处 的 环 境 参 数 , 温 度 、 度 等 。 还 如 湿
位 系 统 、 光 扫 描 器 等 信 息 传 感 设 备 , 约 定 的协 议 . 任 何 激 按 把
物 品 与 互 联 网 连 接 起 来 , 行 信 息 交 换 和 通 讯 以 实 现 智 能 进
Re e r h m e ho n d t nt g a i n o r l s e s r n de a d RFI i OT s a e t d o a a i e r to fwie e ss n o o n D n I
L i IJe
( iq a rh h C iaMo i ru h i o a yL mi d L n u n 2 6 0 , hn ) Ln u n B a e , hn bl G o p An u mp n i t , iq a 3 取 食 品所 处 环 境 温 度 、湿 度 等参 3 wS
Ke r s OT(nen tO hn s ;w rls e s rn d ywo d :I I tre fT ig ) i essn o o e;RFD;d t ner t n;EP e I aaitgai o C
物 联 网 是 指 通 过 射 频 识 别 ( F D) 红 外 感 应 器 、 球 定 R I 、 全

无线传感器网络的数据聚合算法研究

无线传感器网络的数据聚合算法研究

无线传感器网络的数据聚合算法研究无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)是一种由大量分布在监测区域内的传感器节点组成的网络系统,用于实时收集和传输环境中的信息。

随着无线传感器网络的发展和应用范围的扩大,数据聚合算法作为无线传感器网络中的关键技术之一,也受到了广泛关注。

本文将重点研究无线传感器网络的数据聚合算法,探讨其原理、应用和未来发展方向。

一、数据聚合算法的概述数据聚合是指将无线传感器网络中多个节点收集的分散数据进行合并、编码和汇总,以减少网络中的数据冗余,降低能耗和通信负载。

数据聚合算法在无线传感器网络中起到了至关重要的作用,它能够在保证数据准确性的前提下,提高网络的整体效率和性能。

二、数据聚合算法的原理数据聚合算法的原理主要包括数据收集、数据融合和数据汇总三个阶段。

1. 数据收集阶段数据收集阶段是指无线传感器网络中的节点根据预先设定的采样间隔主动收集和感知环境中的各种数据。

在数据收集过程中,每个节点都会根据自身的传感器类型和采样任务,以一定的频率进行数据采集,并将采集到的数据存储在本地缓存中。

2. 数据融合阶段数据融合阶段是指无线传感器网络中的节点将其存储在本地缓存中的数据进行编码和融合。

在数据融合过程中,节点可以通过时空相关性检测、数据压缩和数据过滤等方式,对采集到的数据进行处理和优化,以降低数据冗余。

3. 数据汇总阶段数据汇总阶段是指无线传感器网络中的节点将经过编码和融合的数据通过无线通信方式传输到网络中的汇聚节点。

在数据汇总过程中,汇聚节点可以通过抽样、加权和剪枝等方式对接收到的数据进行进一步处理和筛选,以提高数据的准确性和可靠性。

三、数据聚合算法的应用数据聚合算法在无线传感器网络中有着广泛的应用。

以下是几个常见的应用场景:1. 环境监测无线传感器网络经常被应用于环境监测领域,例如气象监测、水质监测等。

数据聚合算法可以将多个节点采集到的同类型数据进行融合和汇总,从而得到更准确、可靠的环境监测结果。

物联网中数据处理技术综述

物联网中数据处理技术综述

物联网中数据处理技术综述物联网是指通过物理设备、传感器、网络连接、云计算等技术手段将现实世界的物体与互联网进行连接的网络系统。

在物联网中,大量的设备和传感器收集到的数据需要进行处理和分析,以便提取有价值的信息。

数据处理技术在物联网中起着至关重要的作用,本文将对物联网中常用的数据处理技术进行综述。

一、数据采集与传输技术数据采集是物联网中的第一步,通过各类传感器和设备对环境、物体状态等进行数据的采集。

常用的数据采集技术包括RFID技术、无线传感网技术、区块链技术等。

RFID技术可以通过射频识别来实现对物体的数据采集,无线传感网技术利用传感器节点构建网络实现数据的采集和传输,而区块链技术则可以确保数据的可信性和安全性。

数据传输是将采集到的数据从传感器和设备传输到云端进行分析的过程。

传输技术包括有线和无线两种方式。

有线传输技术包括以太网和现场总线等,无线传输技术包括蓝牙、Wi-Fi、ZigBee等。

不同的传输技术适用于不同的场景和要求,用户可以根据实际需求选择合适的传输方式。

二、数据存储与管理技术物联网中的数据量庞大,因此需要合适的存储和管理技术来处理这些数据。

目前常用的数据存储技术包括关系型数据库、分布式文件系统和NoSQL数据库等。

关系型数据库是传统的数据存储方式,采用表格的形式存储数据,并通过SQL 语言进行查询和操作。

这种方式适用于结构化数据存储,具有数据一致性和完整性的优点。

但是,关系型数据库在面对海量数据时性能不佳,难以满足物联网中高速增长的数据需求。

分布式文件系统是一种以文件系统为基础的分散存储方式,可以实现数据的高可用性和可伸缩性。

分布式文件系统通过将数据划分为多个分块,并存储在不同的服务器上,以实现数据的冗余备份和分布式存储。

这种方式适用于非结构化数据存储,如图像、视频等数据。

NoSQL数据库是一种非关系型数据库,适用于海量数据的存储和查询。

NoSQL数据库采用键值对、文档模型、列式存储等方式来存储和查询数据,具有高性能、高可扩展性和高可用性的特点。

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物联网中无线传感器节点和RFID数据融合的方法
物联网是指通过射频识别(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,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

近年来,全球主要发达国家和地区纷纷抛出与物联网相关的信息化战略。

2002年4月,韩国提出“e-Korea”战略;2004年,日本提出“U-Japan”计划;2006年6月,新加坡公布了“智慧国2015”大蓝图;2008年底IBM向美国政府提出的“智慧地球”战略,2009年6月欧盟启动“物联网行动计划”等,都是利用各种信息技术来突破互联网的物理限制,以实现无处不在的物联网络。

目前世界各国正处于技术研发阶段,美国、欧盟等都在投入巨资深入探索研究物联网。

我国在物联网领域的布局较早,中科院10年前就启动了传感网研究,目前国内多家科研单位正加紧研发物联网技术,2009年8月,中国提出了“感知中国”。

物联网的应用领域非常广泛,如智能交通、智能电网、智能监控、远程医疗、环境保护、公共安全和物品管理等等,涉及到生活的方方面面。

超市仓储管理系统是物品管理中的典型实例,在这个系统中经常需要同时获得物品的基本信息和环境参数,对于食品存储要求更严格,不但要获取食品的生产商、生产日期等基本信息,还要获取食品所处的环境参数,如温度、湿度等。

这些信息都要由物联网的感知层获取,在感知层中主要有2种网络:RFID网络和WSN,RFID网络获取食品的生产商、生产日期等基本信息:WSN获取食品所处环境温度、湿度等参数。

存在的问题是如何将两种数据很好地融合,保证两种数据融合正确性的同时要尽可能地减少数据量,这样更能适应WSN要求低能耗特性。

通过分析,两者是有共同点的,即都是将物理世界的信息转换成信息世界的数据,无线传感器节点(WSNd)和RFID最终将融合为一体。

文献提出了融合方法,但是也存在以下不足:1)不支持被动式标签,较高的产品生产成本;2)传输的数据量较大,增加了传感器节点的负担。

从物联网感知层的角度出发,本文提出的融合方法将很好地解决这些问题。

1 物联网架构物联网具有3个特性:1)全面感知,即利用RFID、传感器等随时随地获取物品的信息;2)可靠传递,是通过各种电信网络和互联网融合,将物品的信息实时准确地传递出去;3)智能处理,利用云计算、模糊识别等各种计算方式对海量数据和信息进行分析处理,对物品实施智能化控制。

这就构成了物联网的三层模式:感知层、网络层和应用层,。

其中,感知层包括RFID、传感器等数据采集设备,包括数据接入到网关之前的传感器网络,对于目前关注较多的RHD网络来讲,用来感知RFID信息的感应器、扫描仪和贴在物品上的RFID标签属于物联网感知层的一种网络。

这种检测信息是RFID标签的内容,如高速公路不停车收费系统、超市仓储管理系统都是基于这类结构的物联网。

用于环境信息收集的WSN 由无线传感节点和接入网关组成,无线节点感知信息(如温度、湿度等),并自行组网传递到上层网关接入点,由网关将收集到的信息通过网络层提交到后台处理。

环境监控、污染监控都是这类结构的感知层网络的应用。

网络层是建立在现有的移动通讯网和互联网基础上,对感知数据进行处理和管理。

应用层利用经过分析处理的感知数据为用户提供丰富的特定服务,物联网的应用可分为监控型、查询型、控制型和扫描型等。

2 无线传感器节点(WSNd)和RFID 数据融合本节以无线温度传感器节点和RFID作为研究对象进行分析,提出将两种数据结构融合的方法(该方法同样适用于湿度传感器或光照传感器),并和已提出的方法进行对比分析。

2.1 WSNd的数据结构 WSN是由大量传感器节点组成,通过无线通信技术形成的自组织网络系统。

因为WSN由无线传感器节点组成,这也形成了自身的限制和特点,如传感器节点携带能量少、通信能力有限、计算和存储能力有限等问题。

以无线温度传感器节点为研究对象,其数据结构。

温度传感器节点数据包有20个字节,但其中15个暂时未被使用。

第1个字节存放节点ID;第2个字节存放不同应用程序的类型;第3个字节标记从某个节点发出包的次序号;第4~5字节存放环境的温度;第6~20个暂时未被使用。

2.2 RFID的数据结构 RFID是一种非接触的自动识别技术,其基本原理是利用射频信号和空间耦合(电感或电磁耦合)传输特性,实现对被识别物品的自动识别。

RFID系统一般由电子标签(tag)和阅读器(reader)2个部分组成。

基于RHD系统能够识别物体这一特性,RHD在物联网的研究中得到了足够的重视,在物联网的应用中,电子标签由生产商生产产品时附着在被识别产品的表面或者嵌入到产品内部,电子标签内的识别信息通过某种编码结构编码成电子产品编码(EPC)。

目前最常见的EPC有64位、96位2种,表1列出了编码方式,当带有电子标签的被识别物品处于阅读器可识别范围内时,阅读器自动以无接触的方式将电子标签中的EPC读取出来,从而实现自动识别物品的功能。

表1为EPC-64和EPC-96两种编码结构列表,表中分别列出了两种编码结构将EPC编码分成四段的名称、所占位数和取值范围。

2.3 WSNd和RFID数据结构融合方法将WSN和RHD技术融合的目的就是实现用户能同时准确地获取物品的基本信息和所处的环境状态的需求,显然,怎么建立物品所处的环境状态和EPC编码的映射关系成了关键,文献提出了紧密耦合方式和松散耦合方式,但是这两种方式都会增加WSN传输的数据量,增加WSN的传输负担,本文提出的融合方法实现了融合之后减少传输的数据量。

将WSN和RHD技术融合,本文的思路是建立一种屏蔽底层差异的机制结构——数据融合器,,WSN负责采集RHD的EPC编码,然后将EPC编码写到WSNd数据包中进行融合。

传感器节点的逻辑结构,通过主控制器发出指令,将EPC-96编码写到WSNd数据包的第6~17个字节中,即将EPC-96编码写到WSNd第6~17这12个未使用的字节中,这样即达到了将两种数据融合的目的,又可以提高数据传输的有效率。

融合后的数据可以在WSN中通过节点传输,最终到达基站,就达到了同时获取物品的基本信息和环境参数。

3 性能评价和实例应用3.1 性能评价文献提出的将WSNd和RFID融合的方法,包括两种方式:紧密耦合方式和松散耦合方式,紧密耦合方式是针对价格较高的主动式标签,而且在融合之后也增加了传输的数据量;松散耦合方法是针对被动式标签,但该方式使数据的冗余量更大。

本文提出的WSNd和RFID融合的方法,以1个WSNd的数据包和1个EPC-96编码为例计算,表2列出了它们的比较。

在对食品的存储中要获取的最重要的数据是食品上标签的EPC编码和所处环境温度,因此,本文定义传输数据的有效率=(EPC编码的字节数+所处环境温度字节数)/融合后的总字节数,从上表可以明显地发现,本文提出的WSNd和RFID融合的方法在以下两点作出的改进:1)该方法减少了数据冗余量,融合后的字节数减少,使传输数据的有效率有了明显的提高,同时减少了数据存储量;2)该方法支持被动式标签,降低了产品的生产成本。

3.2 实例应用在感知层融合RFID网络和WSN采集数据的方法是使物品的EPC和所在环境参数建立映射,并将其应用于超市仓储管理系统。

因为本文重点研究物联网感知层数据融合,所以在设计仓储管理系统时主要关注数据融合的效果,对于物联网结构中的中间件、ONS和EPCIS不做重点讨论。

在实验中为每个物品贴上一张电子标签(本实验采用的是96位的无源ISO-18000-6B型标签),使每个物品获得一个独一无二的EPC,本实验的流程如下: 1)将EPC所对应物品的详细信息和属性存储在EPCISRepository中; 2)在物品的存储过程中,读写器获取多个无线传感器网络覆盖区域的环境状态和大量的EPC编码信息,通过融合
器处理之后将数据存储到EPCIS Repository中; 3)当用户要查询某个物品某个时刻的基本信息和环境状态时,就可以把物品的EPC或者名称作为关键字,经过EPCIS的映射便可在EPCIS Repository中找到相关记录和详细信息; 4)如果用户要求获取即时环境状态,也可以通过发出请求,由读写管理器发出命令,要求读写器读取最新环境状态,再进行一些融合处理,把数据存储到EPCIS Repository之后,转到3)。

图6画出了本实验的流程图。

本实验采用Microsoft Access2003作为存储融合EPC和物品所处环境温度的数据库,在体系结构中起EPCISRepository的作用。

当用户要获取物品所处的环境信息或者即时信息时,可以通过仓储管理系统查询,。

4 结论本文首先介绍物联网的发展背景和基本原理,再结合感知层的WSN和RFID网络与超市仓储管理系统的实际需要发现存在的问题。

本文提出的将无线传感器节点数据和RFID数据融合的方法将物品所处的环境参数和EPC建立映射关系,和已提出的融合方法相比明显地减少了传输的数据量,并且适用于被动式标签。

一方面更适应传感器节点携带能量少、通信能力有限、计算和存储能力有限等问题,另一方面也降低了产品的生产成本。

在超市仓储管理系统的应用中表明该方法是可行的。

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