窄带蜂窝物联网终端上行资源调度的分析与设计

窄带蜂窝物联网（NB-IoT）技术发展迅猛,与原有的无线通信协议相比,NB-IoT的频谱带宽仅有180 kHz,因此,如何更有效地使用资源或频谱（即资源分配和调度）成为NB-IoT技术的关键问题。针对该问题,对NB-IoT上行链路资源调度的相关因素,其中包括资源分配、功率控制以及上行传输间隙进行了分析,并提供不同选择方案以选择出最优的方案;另外,针对调制与编码方案和重复传输次数的选择进行了重点分析,提出基于不同的覆盖等级联合功率余量报告的贪婪-稳定选择调制与编码策略以初步选择调制与编码级别,在选择重复传输次数时引入了一个补偿因子以衡量重传次数的大小以及对调制与编码等级更新;最后,对所提出方案进行了仿真分析。仿真结果表明,所提方案与直接传输方法相比,平均可节省超过56%的活动时间和46％的资源消耗。     

基于窄带物联网的水务管网参数监测系统设计

近几年随着城市供水管道的日益复杂化,城市供水系统的监测变得难以管理。为了更好地监测城市供水系统的运行状态,借助窄带物联网(Narrow Band Internet of Things,NB-IoT)的低功耗优势,设计了一个基于NBIoT的水务管网参数监测系统。该系统以低功耗STM32L4芯片为控制核心,实现了供水管网实时数据的采集与NB-IoT数据的传输,水务管网的参数会被上传至服务器并通过浏览器显示。本文重点设计了现场数据采集设备的硬件电路,开发了NB-IoT的网络传输。测试表明,该监测系统实现了水务管网的数据远传和远程控制,具有一定的研究和开发价值。     

智能燃气系统中的通信加密方法

在信息技术快速发展的今天,物联网技术在各行各业中都得到了广泛的应用,其中对硬件设备信息的采集以及传输是其主要应用,但是数据传输过程中会出现严重的数据安全问题,因此本文提出了一种混合通信加密方法.本文首先从物联网设备角度出发,介绍物联网无线通信技术和CoAP传输协议以及加密方法,然后结合物联网设备资源受限制情况,采用NB-IoT技术,并在智能燃气系统中实现了上述加密方法,实验以及测试比较的结果表明,本方法具有可行性.     

基于窄带物联网数字燃气表的安全防护系统

基于窄带物联网数字燃气表的安全防护系统是一套针对基于窄带物联网传输的燃气表通讯系统的整体防护系统。由SOTP认证系统、物联网安全SDK组件两大核心系统构成。其最大特点是通过软件方式实现针对移动应用的安全增强,构筑移动安全基础架构。NB-IoT(窄带物联网)技术具有覆盖广、大连接、成本低、功耗少、架构优等特点,通过智慧燃气管理平台可实现在线监测、安全防范、统计报表、收费、远程管控、阶梯气价、用气预测、大数据分析等功能,实现了集远程抄表、燃气用量数据分析和燃气安全监控一体的"智慧燃气"。"互联网+智慧燃气"是智慧城市建设的重要部分。     

基于MLS的NB-IoT系统下行信道估计算法

窄带物联网(NB-IoT)是3GPP针对低功耗、广覆盖类业务定义的新一代蜂窝物联网技术,是实现万物互联的重要技术之一,而信道估计则是NB-IoT终端能否准确恢复发射信号的基础。通过对NB-IoT中基于导频的下行信道估计算法进行研究,提出基于移动最小二乘法(MLS)的信道插值估计算法。在发射端插入导频信号,根据接收端的信号计算导频点信道参数,并引入紧支的概念,利用附近子域对导频点的影响权重估计信道参数。仿真结果表明,与线性插值和二次插值算法相比,采用该算法进行信道估计系统误码率较低,并且算法的计算复杂度也未显著增加。     

基于LoRa自组网的电能采集系统设计与实现

为了实现用电设备运行状况的远程监测,需要对设备运行时的电能参数进行采集并上报至云平台。针对上述目的,本项目设计了一种基于LoRa自组网技术的电能采集系统,整个系统主要由数据采集节点和集中器组成。数据采集节点采用RN8209电能计量芯片实现负载电能数据的精确采集,并通过LoRa通信模块将数据发送至集中器。集中器采用了基于NB-IoT通信模块和LoRa通信模块的双模组设计,通过LoRa模块接收节点上报的数据,并通过NB-IoT模块转发至物联网云平台。本系统利用LoRa载波侦听技术设计了基于CSMA/CA的星型自组网络,实现了节点与集中器间的无线通信,适用于低成本、小规模的远程电能数据采集系统。通过实验验证,该方案的数据采集功能、LoRa自组网通信功能和NB-IoT通信功能均能够正常实现,达到了设计目标。     

基于放大转发和协作拥塞的窄带物联网物理层安全技术研究

基于蜂窝的窄带物联网NB-IoT(Narrow Band Internet of Things)技术发展迅猛,随着节点数目的急剧增加及窄带无线网络的开放性,其安全问题面临严重的挑战.针对NB-IoT的不可信或窃听节点会带来严重安全威胁的问题,利用其上下行信道状态可知和半双工的特性,提出利用中继节点地放大转发、协作拥塞及联合协作保障物理层安全.放大转发节点对源信号进行放大和转发,协作拥塞节点发射干扰信号,调整波束赋形因子和功率使干扰到达目的节点为零而到达窃听者非零.仿真表明,中继节点所带来的分集增益能显著改善接收节点的信号质量,提升5倍安全容量,在不需要加密算法的情况下,确保窃听者无法获取有用信息,保证信息传输的安全.安全容量是指合法接收端可以正确接收,而窃听者即无法获取信息的最大可达通信速率.     

公租房背景下NB-IoT安全智能锁系统解决方案

针对公租房市场中租赁客户身份复杂、变动频繁,难以安全有效管理、阻止租户转租难题,设计了一个基于NB-IoT（Narrow?Band?Internet?of?Things）的安全智能锁系统。它利用位置证明和时间戳加密机制,实现了对房屋安全门锁权限统一管理,并可防止远程开锁、重放攻击及中间人攻击。理论分析和测试结果表明,所提方案能够在安全高效管理公租房屋、阻止用户的转租的同时,具备较低的计算和通信开销。     

物联网环境下基于NFC的一次性口令认证方案

针对当前部分传统身份认证技术存在耗能高、计算量大、效率低等缺陷,提出一种基于近场通信（Near Field Communication, NFC）技术的一次性口令认证方案。该方案不仅具有一次性口令成本较低、实现简单的优点,适用于物联网环境;同时通信双方运用NFC技术进行交互,利用NFC设备初始化时进行的冲突检测有效地解决了一次性口令认证明文传输的安全性问题。通过对其进行分析,可知该方案在有效防止常见攻击的同时保证了较小的计算量和较高的效率,能够应用到物联网环境中。     

基于参数区间不确定性分析的无人机辅助物联网鲁棒优化

无人机辅助物联网技术被广泛应用于灾害应急通信中,但物联网设备的通信中存在多种不确定因素。针对位置参数区间存在不确定性的问题,提出了无人机辅助物联网通信的鲁棒优化方法。使用椭球不确定集对地面物联网设备位置参数区间不确定性进行描述,建立了包含不确定性的物联网设备通信鲁棒优化模型,并对模型进行了求解。为提高模型求解的准确性,提出一个有关位置参数区间不确定和椭球误差域之间的相关分析方法,分析了两类不确定因素对物联网设备通信模型的影响程度。以地面物联网设备最优部署和通信最小功率为目的,设计了仿真实验。结果表明,在不确定因素存在时,所提优化模型能有效实现地面物联网设备间的最优部署和通信功率最小化。     

基于实用拜占庭容错的物联网入侵检测方法

物联网入侵的检测率虽高，但面临节点能力消耗过大的问题，为此提出一种基于共识的实用拜占庭容错（PBFT）算法的入侵检测方法。首先，使用支持向量机（SVM）进行预训练得到入侵检测判定规则，并将训练规则应用于物联网中的每个节点；然后，选举出部分节点对网络中其他节点进行主动入侵检测，同时将自身的检测结果向其他节点公布；最后，每个节点依据PBFT算法判断其他节点的状态，使检测结果在系统内达到一致性。在NSL-KDD数据集上使用TinyOS进行仿真的实验结果表明，所提方法与集成入侵检测系统（ⅡDS）和双重降维双重检测（TDTC）方法相比，能量消耗平均降低12.2%和7.6%，能够有效地降低物联网的能量消耗。     

NB-IoT物联网技术在智慧消防中的应用

城市消防实践中面临着一些实际问题，包括故障报警处理不及时、消防设备管理维护难等问题，物联网技术的发展，以及NB-IoT商业化的日益成熟，为解决这些问题提供了新的思路和方法，可以实现对消防设备以及火灾隐患场所的实时感知。本文探讨了物联网技术在消防领域的技术选型，以及接入协议的选择，并在降低物联网设备运行功耗方面给出了一些实践方法。     

面向物联网的改进PBFT共识算法

随着物联网的发展,高效的共识算法是区块链技术应用于物联网的关键.针对实用拜占庭容错(practical Byzantine fault tolerance, PBFT)算法在物联网场景中通信次数多、未考虑共识功耗、共识时延高等问题,本文提出了一种基于二分K均值算法的改进PBFT共识算法(binary K-means practical Byzantine fault tolerance algorithm,BK-PBFT).首先,获取节点地理坐标并计算节点综合评价值,通过二分K均值算法将节点划分为一个双层多中心聚类集群.然后,先在下层集群再在上层集群对区块进行PBFT共识.最后,集群验证执行并存储区块,完成共识.此外,本文证明了当节点均匀分布在每个簇时算法通信次数可以达到最少,以及通信次数最少时的最优聚类数.分析与仿真结果表明,本文算法可以有效减少通信次数、降低共识功耗和共识时延.     

NB-IoT燃气表节能和气量告警方法设计

近年来,窄带物联网(NB-IoT)技术的出现推动了相关设备的发展,基于NB-IoT的新型智能燃气表将被逐步推广开来。然而现有的计费方式只是简单的利用表内计算模块,会出现意外断气的情况。为了很大程度上避免由于余额不足导致燃气表关阀从而造成的使用延迟,提升用户的使用体验,同时也满足对NB-IoT智能燃气计费表的低功耗要求,面向预付费模式设计了一种节能和气量告警处理方法。该方法通过减少NB-IoT智能燃气表的同步请求发起次数以及多阈值设置进行用户警报提醒。仿真结果表明,上述方法可以在合理的时间对用户作出余额的提醒从而切实保证用户的使用体验,同时达到进一步降低燃气表能耗的目标。     

腾讯物联网操作系统的AT通信模组框架设计

随着物联网的快速发展,嵌入式物联网终端联网需求越来越多,其中无线通信模组是物联网设备最主要的通信硬件。为了屏蔽网络接入方式的复杂操作,各个通信模组厂家都采用了AT指令的方案来封装通信模组的核心能力,方便终端厂家和用户调用。然而,随着AT通信模组厂家百花齐放的发展,各厂家的AT指令日益多样化,通信模组也从2G、WiFi发展到NBIoT、4G Cat1、5G、LoRa等,MCU与通信模组的交互逻辑也日趋复杂。针对这些问题,本文设计了基于腾讯物联网操作系统TencentOS Tiny的AT通信模组框架,可屏蔽MCU与通信模组的复杂交互逻辑、提供通用统一网络API,更换模组只需要基于通信模组生态库替换驱动即可,无需修改上层应用程序,有效降低了物联网终端应用开发的时间成本。     

NB-IoT环境下基于混合分辨率人脸监控视频压缩方法

在面向社区楼道或门栋监控中,人脸信息尤为重要。通过NB-IoT(窄带物联网)接入,可以满足低成本、广覆盖和多接入的需求,但是常规编码方法在窄带低码率下无法保障人脸质量。针对该问题,提出一种面向人脸业务的混合分辨率监控视频压缩方法。利用监控视频统计特性优化人脸检测速度,采用不同分辨率区别编码人脸和非人脸区域,在高倍率压缩下提高了人脸的可辨识性。实验表明,该方法相较于主流感兴趣区域编码,人脸区域PSNR提高了5.57 dB,编码速度提高了5.12倍,具备NB-IoT环境下的实用性。     

物联网中可信控制技术研究

在物物通信和物联网技术的基础上综述了国内外物联网的发展现状,提出了物联网中无线传感器网络(WSN)与lnternet的互联融合模型.结合此模型,研究了其可信控制关键技术,包括可信路由技术、信任控制技术,以促进物联网在中国的安全发展.     

一种物联网环境下的分布式异常流量检测方案

物联网终端设备数量的急剧增加带来了诸多安全隐患,如何高效地进行异常流量检测成为物联网安全研究中的一项重要任务。现有检测方法存在计算开销大的问题,且不能显式地捕捉流量数据中的关系和结构,难以应对新型网络攻击。考虑网络结构和节点设备之间的复杂通信模式,提出一种基于图神经网络的分布式异常流量检测方案。结合物联网环境对卷积神经网络进行改进,识别节点之间的复杂关系,同时在物联网设备、转发器和雾节点上设计并部署分布式检测单元,通过分布式检测架构实现本地化的异常流量检测,从而降低检测延迟和时间开销。在此基础上,引入注意力模块强化对关键特征的提取,增强模型的可解释性,进一步提高检测精度。在公开数据集CTU-13上的实验结果表明,该方案准确率和AUC值达到99.93%和0.99,只需9.26 s即可完成检测,且带宽消耗仅为845 kb/s。     

Blockchain with Explainable Artificial Intelligence Driven Intrusion Detection for Clustered IoT Driven Ubiquitous Computing System

In the Internet of Things (IoT) based system, the multi-level client’s requirements can be fulfilled by incorporating communication technologies with distributed homogeneous networks called ubiquitous computing systems (UCS). The UCS necessitates heterogeneity, management level, and data transmission for distributed users. Simultaneously, security remains a major issue in the IoT-driven UCS. Besides, energy-limited IoT devices need an effective clustering strategy for optimal energy utilization. The recent developments of explainable artificial intelligence (XAI) concepts can be employed to effectively design intrusion detection systems (IDS) for accomplishing security in UCS. In this view, this study designs a novel Blockchain with Explainable Artificial Intelligence Driven Intrusion Detection for IoT Driven Ubiquitous Computing System (BXAI-IDCUCS) model. The major intention of the BXAI-IDCUCS model is to accomplish energy efficacy and security in the IoT environment. The BXAI-IDCUCS model initially clusters the IoT nodes using an energy-aware duck swarm optimization (EADSO) algorithm to accomplish this. Besides, deep neural network (DNN) is employed for detecting and classifying intrusions in the IoT network. Lastly, blockchain technology is exploited for secure inter-cluster data transmission processes. To ensure the productive performance of the BXAI-IDCUCS model, a comprehensive experimentation study is applied, and the outcomes are assessed under different aspects. The comparison study emphasized the superiority of the BXAI-IDCUCS model over the current state-of-the-art approaches with a packet delivery ratio of 99.29%, a packet loss rate of 0.71%, a throughput of 92.95 Mbps, energy consumption of 0.0891 mJ, a lifetime of 3529 rounds, and accuracy of 99.38%.     

基于区块链技术的电力物联网终端安全认证系统应用研究

电网状态全感知的目标意味着物联网技术在电网的广泛应用,大量物联网终端通过传感技术、通信技术和计算机技术接入网络。电力物联网终端分布呈现数量大、地域广、采集数据复杂的特点,容易被攻击者突破和入侵,而且传统的中心化认证存在单点失败、性能瓶颈等问题。本文基于区块链技术,研发并应用了基于终端标识符的DID数字身份、区块链多源适配的DID解析器、基于终端凭证信息的零知识证明、基于机器学习算法的设备管理等技术,设计出了一种基于区块链的电力物联网终端安全认证系统。该系统在电网内成功应用,实现了物联网设备接入认证的去中心化,降低了设备接入的网络安全风险,减少了中心化基础设施建设和维护的成本,提高了运维人员的工作效率。