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lpwan前沿信息_lpwan技术(2024年11月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-11-27

lpwan

𐟒᧽‘络工程毕设热门选题𐟔劰ŸŽ“ 网络工程专业的小伙伴们，毕业设计选题不再迷茫！来看看这些超热门的选题方向，让你的设计走在技术前沿： 1️⃣ 5G网络优化：挖掘5G潜能，提升网络性能。 2️⃣ 机器学习频谱管理：智能分配频谱，优化资源利用。 3️⃣ 物联网安全协议：守护设备通信，确保信息安全。 4️⃣ 智能天线系统：提升信号质量，增强网络效率。 5️⃣ 车联网通信：助力智能交通，畅享出行便捷。 6️⃣ 光纤通信技术：突破传输速率瓶颈，引领未来网络。 7️⃣ 区块链网络路由：实现安全分布式网络，创新应用场景。 8️⃣ LPWAN应用：连接智慧城市，打造万物互联新生态。 9️⃣ 卫星通信优化：提高链路稳定性，拓展通信范围。 𐟔Ÿ NFV在云中的实现：提升网络服务灵活性，降低运营成本。 𐟚€ 选择你感兴趣的选题，大胆创新，展现你的技术实力！记得在评论区分享你的选题理由和设计思路哦！𐟒쀀

孙戎瑶简析物联网（IoT）中的低功耗广域网（LPWAN）技术研究

自行车轻量化防盗神器推荐 𐟚𔢙‚️𐟔’ 在伦敦，每16分钟就有一辆自行车被盗，而且只有2%的自行车能被找回。虽然我们国家的情况可能没那么严重，但也绝对不容忽视。上锁虽然能防盗，但既影响美观，又增加重量，对于追求极致的车友来说，不上锁才是王道。今天我就来推荐几个轻量化的防盗方案，希望能帮到大家。 𐟥‡ 苹果AIRTAG 重量：11克价格：220元续航时间：1年使用网络：蓝牙优点：庞大的Apple网络支持有多种第三方支架可选，比如水壶架下、把立里、尾灯等价格便宜缺点：不支持安卓手机由于只支持蓝牙，所以依赖于苹果手机密度高的城市地区，郊区或更偏远地区不适合 𐟥ˆ TILE STICKER 重量：10克价格：580元续航时间：3年使用网络：蓝牙优点：同时支持Apple和Android 续航时间长达3年缺点：定位不够精准由于支持蓝牙，所以还是依赖于手机密度高的城市地区，郊区或更偏远地区不适合 𐟥‰ VODAFONE CURVE自行车灯重量：256克价格：560元（无货）使用网络：智能SIM卡续航时间：5天优点： SIM卡可实现更大范围定位隐蔽性好，与车灯一体化设计带警报器，如果自行车被移动，追踪器将发出107分贝的警报声并向您发送移动警报缺点：需要订阅续航短如果小偷比较专业，容易被处理掉 𐟔 SEE.SENSE KNOWHERE 重量：80克价格：640元使用网络：窄带物联网 (NB-IoT) / 低功耗广域网 (LPWAN) 续航时间：3个月优点：续航较长多网络支持缺点：有订阅费用（讨厌的收费模式） 𐟔’ ALTERLOCK 重量：46克价格：800元使用网络：SigiFox / 蓝牙续航时间：2个月优点：支持多种协议，使用蓝牙进行短距离连接，使用SigiFox进行长距离连接隐蔽性好，安装在水壶支架下，没有点文化的小偷一定不会发现缺点：覆盖范围可能会因位置而异 𐟔砓herlock GPS 把桶跟踪器重量：50克价格：1400元续航：7天优点：隐蔽性好精准定位，误差仅5米缺点：费用高，还有每月使用费用（3.5美元）续航短 𐟚𔢀♂️𐟔’ 总结这些轻量化防盗方案各有优缺点，大家可以根据自己的需求和预算选择最适合自己的产品。无论选择哪种方案，都要记得安全第一，保护好自己的爱车。

Silicon Labs (芯科科技) 将在 2024 年 11 月 20-21 日 (美中时间) 迎来面向全球物联网开发人员、完全免费并以在线形式举办的 “Works With 线上开发者大会”，提供为期两天、全面覆盖物联网最新应用、技术和趋势的七大技术专场培训。主题课程涵盖最新物联网趋势 (IoT Trends) 、人工智能/机器学习 (AI/ML) 、蓝牙 (Bluetooth)、计算 (Compute)、Matter、低功耗广域网 (LPWAN) 、Wi-Fi 以及合作伙伴与生态系统 (Partners＆ Ecosystems) 等七大系列专场。对于无法到场参加实体活动的专业人士，Works With 线上开发者大会将再次为您提供了解物联网和人工智能 (AI) 融合性创新的机会。立即报名！网页链接

无线智能火灾预警系统：城市消防的未来无线智能火灾预警系统是一种结合现代信息技术和物联网技术的创新型消防管理方式。它通过无线传感器网络和其他智能设备，实现对火灾的早期检测、快速响应和高效管理。以下是该系统的关键技术和特点： 𐟔 关键技术无线传感器网络：利用无线烟感探测器和温度探测器等设备收集现场数据。采用低功耗广域网络（LPWAN）技术，如LoRa、NB-IoT等，以确保信号覆盖范围和稳定性。物联网（IoT）平台：提供数据采集、存储和处理功能，实现设备远程监控和管理。人工智能（AI）和大数据分析：通过算法预测火灾风险，提高预警准确性。分析历史数据以优化系统性能。移动应用：为用户提供实时信息推送和远程控制功能，支持现场人员快速响应。 𐟌Ÿ 特点早期预警：能够在火灾初期迅速检测到异常情况并发出警报，减少误报率，提高报警准确性。远程监控：用户可以通过手机或电脑远程查看消防系统的状态，远程调整系统设置。智能联动：当触发火灾报警时，系统可以自动启动消防设备，如自动喷水灭火系统。同时可以与其他安全系统（如门禁、视频监控）联动，提高应急响应速度。易于安装和维护：无线设备不需要布线，减少了安装成本和复杂度。设备通常具备自诊断功能，简化了维护过程。数据驱动决策：基于数据分析的结果为消防管理人员提供决策支持。 𐟏⠥…𗤽“应用场景高层建筑：通过安装无线烟感探测器和温感探测器，提高高层建筑的火灾监测能力。大型商业综合体：利用智能系统监控多个区域的消防安全状况。学校、医院：保护敏感人群免受火灾威胁。仓储物流中心：防止易燃物品引发的大规模火灾事故。无线智能火灾预警系统不仅提高了火灾预警的准确性，还实现了对消防系统的远程监控和管理，为城市消防安全提供了强有力的保障。

「资讯」【丰田和Soracom将合作开发互联汽车云】据mobileeurope网10月24日报道，全球物联网公司Soracom选择本周在柏林举行的汽车边缘计算联盟（AECC）会议宣布与全球最大的汽车制造商丰田合作，展示互联汽车的下一代网络架构，以安全地连接其OEM云。 Soracom的互联汽车IoT OEM云提供了一个平台，使汽车制造商能够集成和管理各种车辆的IoT服务，而不管底层硬件或通信标准如何。它通过提供统一的系统来处理连接、数据传输和设备管理，简化了将汽车连接到云的过程。此外，该平台支持与不同电信运营商和硬件的灵活集成，使其能够适应各种国际市场和标准。在互联汽车标准的碎片化世界中，每个制造商或地区可能使用不同的系统来实现连接、导航或安全，因此这种技术至关重要。汽车制造商可以在不同地区使用相同的IoT平台，而无需为每个国家/地区或电信提供商重新设计其系统。同时，Soracom的平台支持多种连接选项（例如4G、5G、LPWAN），这一点也很重要，因为互联汽车标准和网络因地区而异。 Soracom与AECC丰田汽车公司合作，将对其联网汽车身份验证和安全网络解决方案进行分阶段测试。（编译：正宇）链接：网页链接

「资讯」【思科将退出用于物联网连接的LoRaWAN市场】据印度《经济时报》10月3日报道，思科（Cisco）将退出用于物联网（IoT）连接的 LoRaWAN 市场。这家总部位于美国加利福尼亚州的公司表示：“思科将退出 LoRaWAN 领域。目前没有针对思科 LoRaWAN 网关的迁移计划。” 该公司还补充说，在适用的情况下，客户可能能够使用思科技术迁移计划（TMP），用符合条件的产品以旧换新，并获得购买新思科设备的信用额度。根据其网站上的最新信息，客户可以在 2025 年 1 月 1 日之前订购任何受影响的产品，而思科将在 2029 年 12 月 31 日之前停止所有支持。受影响的产品包括思科的 800MHz 和 900MHz LoRaWAN 网关，以及相关产品，如全向天线、网关和接口模块的软件等。 LoRaWAN 是一种低功耗广域网规范，可以在相对较长的距离上连接传感器。该技术由 LoRa 联盟监管。研究公司 Omdia 在今年的一份报告中表示，低功耗广域网（LPWAN）物联网连接领域由 NB-IoT 和 LoRa 占据绝对主导地位，2023 年这两种技术累计占总连接数的 87%。（编译：晋阳）链接：网页链接

物联网技术在现代农业中的创新应用第一章绪论 1.1 研究背景及意义 𐟌𑊩š着全球人口的不断增长和气候变化对农业生产的影响，传统农业模式已无法满足现代社会的需求。物联网技术在农业领域的应用，为农业生产智能化提供了可能，实现了对农业环境的实时监测与精准管理。农业环境监测涉及土壤、气候、作物生长等多个复杂因素，传统监测方法效率低下且精度不足。物联网技术通过集成传感器网络、数据分析和远程控制，为解决这些技术挑战提供了新的解决方案。基于物联网的农业环境监测系统能够有效提升资源利用效率，减少化肥和农药的过量使用，对促进农业可持续发展具有重要意义。该系统能够为农业生产提供科学依据，推动农业向绿色、高效方向发展。物联网技术在收集农业环境数据方面具有显著优势，为农业大数据分析奠定了基础。通过深度学习和人工智能算法，可以实现对农业环境的智能预测和决策支持，为农业生产提供智能化解决方案，提升农业生产的整体效率。 1.2 国内外农业环境监测研究现状 𐟌 在国际范围内，农业环境监测技术已经取得了显著的进展。例如，美国利用卫星遥感技术结合地面传感器网络，实现了对大范围农田环境的实时监测，有效指导了精准农业的实施。同时，欧洲的研究团队开发出基于无人机的高分辨率图像分析系统，能够精确评估作物生长状况和病虫害发生情况。中国农业环境监测技术近年来也取得了突破性进展。如中国科学院研发的智能农业环境监测系统，通过物联网技术实现了对温度、湿度、土壤养分等关键参数的远程监控，并结合大数据分析优化农业生产过程。此外，国内企业如华为、阿里巴巴等也纷纷布局智能农业，推动农业环境监测向智能化、网络化发展。在农业环境监测领域，监测设备和传感器技术的提升是关键。当前，国内外研究者致力于开发更小型、更精确、更耐用的传感器，例如利用纳米材料提高传感器的灵敏度和稳定性。同时，低功耗广域网（LPWAN）技术的应用，大幅提升了农业环境监测数据传输的效率与范围。随着大数据和人工智能技术的发展，数据驱动的农业环境监测模型成为研究热点。这些模型通过收集历史和实时数据，运用机器学习算法预测作物生长趋势和环境变化，为农业生产提供科学决策支持。例如，一些研究机构正在开发基于深度学习的病虫害预测模型，以期在病虫害发生前进行有效预警。

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