14、窄带物联网(NBIoT):万物互联的理想选择

窄带物联网(NBIoT):万物互联的理想选择

1. 引言

互联网已深度融入现代生活,物联网(IoT)更是成为数字生态系统的关键推动力量。物联网起源于20世纪90年代的传感器网络,无线传感器网络(WSNs)曾广泛应用,但传感器密度增加给中央控制带来挑战。为解决这一问题,人们提出将传感器连接到现有通信网络的方案,最终实现了无线和有线传感环境的融合,开启了万物互联的新时代。

由于传感器运行通常不需要大量能量和带宽,窄带物联网(NBIoT)应运而生。它可通过窄带微波频率和电池供电实现,分为蜂窝和非蜂窝两种形式,其中蜂窝形式更为常用。NBIoT被视为低功耗广域网(LPWAN)技术,能够以极少的功率和带宽连接大量设备,为万物互联(IoE)提供了强大支持。

2. 窄带物联网概述

2.1 特点与优势

NBIoT具有诸多优势,使其成为大规模物联网部署的理想选择:
- 资源高效利用 :运行所需资源极少,能节省大量电力和带宽。
- 成本效益高 :设备成本低,适合大规模部署。
- 广泛覆盖 :可在大面积区域提供服务,满足不同场景需求。
- 长电池寿命 :设备电池续航可达10年以上,减少维护成本。
- 兼容性强 :与现有蜂窝通信系统兼容,可融入5G网络。

2.2 部署标准

NBIoT的规范已纳入第三代合作伙伴计划(3GPP)长期演进(LTE)标准。Release 13规定终端设备

本研究基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,构建了一套用于航天器姿态与轨道协同控制的仿真系统。该系统采用参数化编程设计,具备清晰的逻辑结构和详细的代码注释,便于用户根据具体需求调整参数。所提供的案例数据可直接在MATLAB环境中运行,无需额外预处理步骤,适用于计算机科学、电子信息工程及数学等相关专业学生的课程设计、综合实践或毕业课题。 在航天工程实践中,精确的姿态与轨道控制是保障深空探测、卫星组网及空间设施建设等任务成功实施的基础。扩展卡尔曼滤波作为一种适用于非线性动态系统的状态估计算法,能够有效处理系统模型中的不确定性与测量噪声,因此在航天器耦合控制领域具有重要应用价值。本研究实现的系统通过模块化设计,支持用户针对不同航天器平台或任务场景进行灵活配置,例如卫星轨道维持、飞行器交会对接或地外天体定点着陆等控制问题。 为提升系统的易用性与教学适用性,代码中关键算法步骤均附有说明性注释,有助于用户理解滤波器的初始化、状态预测、观测更新等核心流程。同时,系统兼容多个MATLAB版本(包括2014a、2019b及2024b),可适应不同的软件环境。通过实际操作该仿真系统,学生不仅能够深化对航天动力学与控制理论的认识,还可培养工程编程能力与实际问题分析技能,为后续从事相关技术研究或工程开发奠定基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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