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物联感知方案

发布时间:2016-06-20 点击数:3455

n 应用背景

物联网应用随着通信技术和传感器技术的发展,日益改善和提高着人们生活的信息化程度,结合移动互联网的应用爆发,物物通信的物联网应用概念逐渐成为行业热点。

在物联网应用技术发展过程中,感知层物体感知技术由于具体的应用对不同距离范围的感知需求,分为近距离、短距离、中短距离、长距离、广覆盖等不同区间。发展较为成熟的类似NFC、蓝牙、WIFIRFIDZIGBEE等技术,满足了从近距离到中短距离(几十厘米~50米)的通信要求,蜂窝通信技术满足了广覆盖的要求,但是针对长距离(50米到几公里)的需求,一直缺失较为合适的技术方案,提供高性能覆盖、低功耗、低应用成本的专用网解决方案。

Lora技术随着芯片的逐渐成熟,主要是其长距离、低功耗的技术特征,成为针对这一需求的主流解决方案,国际Lora联盟的成立和推广催化和推动了对此技术的应用。

n 方案目的

泰比特研发推出的Lora物联感知解决方案,以解决行业物联感知需求为出发点,基于高性能、高稳定性、低功耗、广覆盖、低运营成本、专网应用的原则,为行业合作伙伴提供从终端到系统、从硬件到上层应用软件的全方位解决方案,实行一站式的需求满足。

泰比特所采用的Smetech芯片核心技术指标,保证了以上方案目的实现的可能性:


方案基于SemtechLora芯片包,整合行业应用中对底层传感器的状态量、模拟量等多类别感知需求,以及上层应用对资源配置、网络管理、性能监控、预警告警、权限管理等平台应用方面的需求,并具体构建每类应用的大数据模型,实现行业客户对其物联网管理的终极应用目的。

n   系统架构图

物联网的通用分层架构如下:

泰比特研制的方案,在感知层利用Lora终端和传感器的结合使用,提供信息感知的末端,并实现信息上报,Lora网关实现感知层的信息收集、以及网络层一定范围的通信,并可与无线或有线通信网配合,进行信息中继,在平台层、应用层实现数据统计、处理、分析、和输出呈现,完成应用管理的任务。

泰比特基于Lora的感知系统结构如下:

系统在专业应用领域的星型部署拓扑如下:

系统的部署,根据具体行业项目的不同覆盖要求和网络规划,可实现单一星形部署、成网状全覆盖部署等方式,然后纳入统一的后台管理系统。

n   实现的功能

泰比特Lora解决方案,首先实现对目标物体的ID身份识别,并确保及时性、准确性、百分百全识别的清点识别任务。

其次,物联网在行业应用中能够发挥真实价值,核心是需要与特定传感器结合,传递上来目标物的状态,例如温湿度、振动、定位、液位、开关量等需求,所以Lora终端集成对应传感器后,定期上报或及时触发的状态反馈成为必需功能。

第三,解决方案必须能够实现对Lora部署的网络管理功能,提供类似于蜂窝系统的电信级管理功能,便于及时进行网络扩容和调整优化,满足客户应用需求变化的及时满足。

第四,Lora终端满足低功耗、长待机要求,由于目标物体的部署数量众多和工程部署难度,所以Lora终端自身所带电池电量需充足、低功耗,以实现长周期、甚至几年的待机时间,并满足防水、防尘等环境等级要求。

泰比特解决方案,以实现上述这些核心功能需求、及客户具体行业应用的特定开发需求为系统研究目标。

n   商业模型

基于Lora技术的泰比特物联感知解决方案,由于重要面向长距离的物联感知目的,所以适用方向应主要包括以下行业方面:

远距离的物资管理(仓库管理、场站管理、码头管理、后勤物资可视化等);

防灾减灾管理(水利监控、边坡滑坡防治、森林防火、地震减灾等);

      城市市政管理(路灯智能管理、污水井盖管理);

      密集群体管理(园区人群管理、钻井平台人员管理、矿区管理、动物牧场管理等);

      跟踪防盗管理(摩电动车防盗、租赁自行车防盗);

因为以上面向特定应用的行业方向,客户均是具体的行业客户,具备单独建网的独立性,如果底层感知需求和覆盖范围切合Lora技术所满足的程度,此种情况下的商业模型非常简单,仅包括需求方的行业客户、和提供建网和产品支撑的Lora设备厂家,简单的两方模型非常利于应用项目的快速建成和使用。

n   效益分析

传统的基于蜂窝通信2G/3G模块的物联网应用,由于使用移动运营商网络资源,虽然无需投入网络部署建设的CAPEX费用,但是基于SIM卡数据流量的每月套餐OPEX费用的长期累积,成为行业客户使用其方案的最主要困难。基于Lora技术的专用物联感知解决方案,以其初期低成本的建网投入、公用频段的建网可能性、后期运营的无SIM卡费用等特点,提供更具优势的方案选择性。

行业客户选择Lora的物联感知方案,投入产出分析主要需要考虑其管理对象的规模、面积需求,在此基础上评估建网CAPEX成本,比较其与采用基于运营商蜂窝系统的方案OPEX长期使用累积后总成本之差,即可快速做出投资判断。

综合来看,基于Lora的方案,适合需要长期使用、大面积海量目标对象的行业需求。



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