11、万物互联(IoE):数据、技术与安全的全面解析

万物互联(IoE):数据、技术与安全的全面解析

1. IoE 中的数据收集、识别与处理

万物互联(IoE)是一种先进的网络概念,它通过有线和无线网络连接不同网络中的多种自然设备,实现数据的收集与交换。物联网(IoT)具备接收和收集数据、识别数据或网络类型,并在中央服务器或设备中处理数据以进行各种决策的能力。

以基于智能物联网的健康监测场景为例,不同类型患者会产生各种数据流量,这些不同性质的数据被称为异构数据,因为每个部署的传感器节点需要不同的频率或数据速率将数据传输到指定点。例如:
| 传感器类型 | 数据速率 |
| — | — |
| 心跳传感器 | 1.99 kbps |
| 温度传感器 | 122 bps |
| ECG 传感器(12 导联) | 145 kbps |

IoE 意味着从多个来源的数十万个小型设备收集不同的传感数据,并将其转发到中央设备。收集到的数据是原始的,中央设备需要根据先前的知识(使用机器学习或深度学习技术)采取特定的行动来检测、处理和识别数据,以做出最优决策。

2. IoE 中的多样化技术

IoE 是一种应用于各种数据通信环境的新技术,大致可分为以下几类:
- 自组织网络万物互联(IoAVTs)
- 智能建筑万物互联(IoSMTs)
- 水下万物互联(IoUTs)

以下是对各类 IoE 的详细介绍:

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基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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