物联网技术考试提纲

物联网概述1.你如何理解物联网的前世、今生、未来？以典型的实例说明物联网的应用。二维码，RFID，传感器，视频采集，卫星定位2.物联网中典型的感知技术及其对应的典型应用系统。包括二维码标签和识读器、RFID标签和读写器、摄像头、GPS、传感器、M2M终端、传感器网关等，感知层由基本的感应器件（例如RFID标签和读写器、各类传感器、摄像头、GPS、二维码标签和识读器等基本标识和传感器件组成）以及感应器组成的网络（例如RFID网络、传感器网络等）两大部分组成。该层的核心技术包括射频技术、新兴传感技术、无线网络组网技术、现场总线控制技术（FCS）等，涉及的核心产品包括传感器、电子标签、传感器节点、无线路由器、无线网关等。一些感知层常见的关键技术如下：l传感器：传感器是物联网中获得信息的主要设备，它利用各种机制把被测量转换为电信号，然后由相应信号处理装置进行处理，并产生响应动作。常见的传感器包括温度、湿度、压力、光电传感器等。2RFID：RFID的全称为RadioFrequencyIdentification，即射频识别，又称为电子标签。RFID是一种非接触式的自动识别技术，可以通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据。它主要用来为物联网中的各物品建立唯一的身份标示。3传感器网络：传感器网络是一种由传感器节点组成网络，其中每个传感器节点都具有传感器、微处理器、以及通信单元。节点间通过通信网络组成传感器网络，共同协作来感知和采集环境或物体的准确信息。而无线传感器网络（WirelessSensorNetwork，简称WSN），则是目前发展迅速，应用最广的传感器网络。对于目前关注和应用较多的RFID网络来说，附着在设备上的RFID标签和用来识别RFID信息的扫描仪、感应器都属于物联网的感知层。在这一类物联网中被检测的信息就是RFID标签的内容，现在的电子（不停车），收费系统（ElectronicTollCollection，ETC）、超市仓储管理系统、飞机场的行李自动分类系统等都属于这一类结构的物联网应用。2.物联网中利用的无线传输技术有哪些。RFID、NFC、WIFI、UWB、BlueTooth、ZigBee3.物联网的四层体系架构，各层的主要功能、主要技术、典型设备。应用服务层（以智能终端享受内容与服务）:利用下层提供的基本信息服务能力和丰富精准的信息内容，通过服务组合、适配、协同等完成物联网联动、泛在、无形的服务目标。主要技术：平台技术、事件流处理、物联网分析技术信息整合层（搭建智能信息处理系统）:对网络获取的不确定信息完成重组、清洗、融合等处理，整合为相对准确的结论。主要技术：云计算、数据挖掘、机器学习、深度学习数据传输层（搭建高效交换传输网络）:构建一个多种接入网络、多种技术共存的系统，实现从有线到无线、从网络到终端在内的无缝链接的信息传输能力。主要技术：NFC、RFID、ZigBee、蓝牙技术对象感控层（构建泛在感知环境）：通过RFID、传感器等方式获取物理对象（人、机、物）的各种行为和状态数据。主要技术：二维码、RFID/NFC、传感器、图像视频典型设备：ETC、身份识别、视频监控RFID技术1.电感耦合和反射散射RFID系统的工作原理，无源标签如何获得能量和通信。电感耦合。应用的是变压器模型，通过空间高频交变磁场实现耦合，依据的是电磁感应定律，如图1所示。电磁反向散射耦合。应用的是雷达原理模型，发射出去的电磁波，碰到目标后反射，同时携带回目标信息，依据的是电磁波的空间传播规律，如图2所示。通过电感耦合方式一般适合于中、低频工作的近距离射频识别系统。典型的工作频率有:125kHz、225kHz和13.56MHz。识别作用距离小于1m，典型作用距离为10一20cm。电磁反向散射耦合方式一般适合于高频、微波工作的远距离射频识别系统。典型的工作频率有:433MHz，915MHz，2.45GHz，5.5GHz。识别作用距离大于lm，典型作用距离为3~10m。2.LF、HF、UHF系统的工作频率、工作方式、工作距离、适用场景、协议标准。3.EPC编码标准中的字段，各字段描述的信息，可以编码多少物品4.UHFGen2标准中的命令集主要分哪几类，分别完成什么操作？5.EPCGlobal系统中ONS，EPCIS和ALE的功能，并说明Reader获得一个物品的EPC标签信息后，系统如何通过上述系统得到该物品的详细信息数据。6.NFC技术与RFID技术相比有哪些异同点？七、云计算1.什么是云计算？云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。云计算的精简定义：云计算是通过网络按需提供可动态伸缩的廉价计算服务2.云计算的典型特征是什么？超大规模、虚拟化、高可靠性、通用性、高可伸缩性、按需服务、极其廉价。资源池：计算资源汇聚在一起，通过多租户模式服务多个消费者。在物理上，资源以分布式的共享方式存在，但最终在逻辑上以单一整体的形式呈现给用户。按需、自助：用户可以根据自身实际需求，通过网络方便地进行计算能力的申请、配置和调用，服务商可以及时进行资源的分配和回收。快速弹性：服务商的计算能力能够快速而弹性地实现供应。服务商可以根据访问用户的多少，增减相应的IT资源（包括CPU、存储、带宽和软件应用等），使得IT资源的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模变化的需要。广泛的网络访问：使用者不需要部署相关的复杂软硬件基础设施和应用软件，直接通过互联网或企业内部网访问即可获取云中的计算资源。可度量的服务：云服务系统可以根据服务类型提供相应的计量方式，如根据用户使用云资源的时间长短和资源的多少进行服务收费。3.什么是IaaS、PaaS、SaaS？云计算按服务类型大致分为三类：IaaS（InfrastructureasaService）将基础设施作为服务，它将硬件设备等基础资源封装成服务供用户使用。如：AmazonEC2/S3PaaS（PlatformasaService）将平台作为服务，它对资源的抽象层次更进一步，提供用户应用程序运行环境如：GoogleAppEngineMicrosoftWindowsAzureSaaS（SoftwareasaService）将软件作为服务，它的针对性更强，将某些特定应用软件功能封装成服务。如：SalesforceonlineCRM。4.云计算核心算法Paxos算法、DHT算法、Gossip协议分别解决了什么问题？Gossip协议中消息传播有哪三种方式？请写出1-2个用到该协议的云平台名称。Paxos算法解决了分布式系统中信息一致性问题，DHT算法解决了分布式网络的应用层选路问题，Gossip协议解决了分布式环境下信息高效分发问题。1．感染-传染（Susceptible-Infective，SI）2．感染—传染—感染（SIS）3．感染—传染—恢复（SIR）AmazonS3，UsenetNNTP3.什么是虚拟化？虚拟化技术的核心思想；服务器虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化作用是什么？虚拟相对于真实，虚拟化就是将原本运行在真实环境上的计算机系统或组件运行在虚拟出来的环境中。核心思想：将不同层面——硬件、软件、数据、网络、存储——隔离开来，从而打破数据中心、服务器、存储、网络、数据和应用中的物理设备之间的划分，实现架构动态化，达到集中管理和动态使用物理资源及虚拟资源。服务器虚拟化作用：服务器虚拟化将系统虚拟化技术应用于服务器上，将一个服务器虚拟成若干个服务器使用，服务器虚拟化通过虚拟化软件向上提供对硬件设备的抽象和对虚拟服务器的管理。存储虚拟化的作用：为物理的存储设备提供一个抽象的逻辑视图，用户可以通过这个视图中的统一逻辑接口来访问被整合的存储资源。网络虚拟化作用：将网络的硬件和软件资源整合，向用户提供虚拟网络连接。如：虚拟局域网VirtualLAN虚拟专用网VPN4.请画图说明GoogleGFS的系统架构，并说明GFS集群系统中包含哪三类关键节点？不同类型节点的关键作用及GFS的实现机制是什么？GFS系统架构:三类关键节点包括：Client（客户端）、Master（主服务器）和ChunkServer（数据块服务器）。不同节点的关键作用和实现机制：Client是GFS提供给应用程序的访问接口，它是一组专用接口，不遵守POSIX规范，以库文件的形式提供。应用程序直接调用这些库函数，并与该库链接在一起。Master是GFS的管理节点，在逻辑上只有一个，它保存系统的元数据，负责整个文件系统的管理，是GFS文件系统中的“大脑”，ChunkServer负责具体的存储工作。客户端在访问GFS时，首先访问Master节点，获取与之进行交互的ChunkServer信息，然后直接访问这些ChunkServer，完成数据存取工作。5.OpenStack是什么？OpenStack的主要组件Nova、Swift、Glance及其功能是什么？请用图表示三者的关系。OpenStack是一个管理计算、存储和网络资源的数据中心云计算开放平台，通过一个仪表板，为管理员提供了所有的管理控制，同时通过Web界面为其用户提供资源。6.什么是Docker？什么是Docker镜像、容器、仓库？请简述Docker和传统虚拟机技术有什么区别？Docker是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上。Docker镜像（Image）类似于虚拟机镜像，可以理解为面向Docker引擎的只读模板。容器是从镜像创建的应用运行实例，可以将其启动、停止、重启、删除。仓库是Docker集中存放镜像文件的应用区别：六、物联网信息处理1.什么是多传感器数据融合？与单一传感器的感知数据相比，多传感器数据融合的特点。利用计算机技术对时序获得的多传感器信息进行合成，在一定准则下加以分析、综合、形成一种对外部环境或北侧对象某一特征的表达式，以完成所需决策和评估任务而进行的数据处理过程。特点：单一传感器只能获得环境或者被测对象的部分信息段，而多传感器信息经过融合后能够完善地、准确地反映环境的特征。多传感器数据融合技术是通过对这些传感器及其观测信息的合理支配和使用，把多个传感器在时间和空间上的冗余或互补信息依据某种准则进行组合，以获取被观测对象的一致性解释或描述。2.多传感器数据融合按照融合对象的不同层次可以划分为哪几种类型，每类数据融合技术的处理流程。第一种方法是按照融合对象的层次不同，将信息融合划分为低层（数据级或像素级）、中层（特征级）和高层（决策级）。3.数据清洗的概念、目标，主要研究问题和方法。数据清洗(datacleansing,datascrubbing)对数据进行重新审查和校验的过程，主要研究如何检测并消除数据中的错误和不一致，以提高数据质量。主要集中在几个方面：重复对象检测；缺失数据处理；异常数据检测；逻辑错误检测；不一致数据处理。重复对象检测主要的方法有：排序合并的方法、建索引的方法、机器学习的方法、根据上下文信息识别、基于特定领域知识的方法、根据数据特征的方法。缺失数据处理的主要方法有：单一填补法。多重填补法。异常数据检测：数据审计不一致数据处理：排序、融合和根据规则的方式4.聚集与非聚集索引、稠密索引与稀疏索引的概念。聚集索引：指索引项的排序方式和数据文件记录排序方式一致的索引，对数据更新影响较大。非聚集索引：索引带有指针指向数据的存储位置，非聚集索引检索效率比聚集索引低，但对数据更新影响较小。稠密索引：每个索引键值都对应有一索引项稀疏索引：只为某些搜索键值建立索引项5.在数据挖掘中关联分析和聚类分析的目标和方法。关联分析的目标是从给定的数据中发现频繁出现的模式，即关联规则。关联分析的方法：Apriori算法、FP-Growth算法聚类分析的目标是将数据对象划分为多个类或簇，在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别