浅析物联网的信息感知与交互技术

陈卉娥

摘 要如果说计算机和网络技术是改变我们生活的一场技术革命，那么物联网无疑将会是这场革命的生力军，因为它的“物物相联”这样一种技术将会给人们的生活提供更多的便利。物联网的基础是对信息的正确感知，而物联网应用得以实现的关键是信息交互的顺畅进行。鉴于此，本文将重点探讨物联网的信息感知与交互技术。

【关键词】物联网；信息感知；交互技术

1 物联网信息感知

信息感知是信息获取的首要环节，它实际上是有“感”而无“知”，这就需要借助某种载体（组织或器件），才能在某种事物的运动状态及其变化方式的刺激下产生相应的响应输出。刺激和响应必须要满足以下三个条件：

（1）具有一定的敏感域；

（2）具有一定的敏感度；

（3）具有一定的保真度。

如此才能保证信息的感知是正确可靠的。

然而，通过这种方式获取的信息往往具有不确定性和冗余性，具体体现在以下六个方面：

（1）信息的不统一性；

（2）信息的不准确性；

（3）信息的不一致性；

（4）信息的不完全性；

（5）信息的不连续性；

（6）信息的不全面性。

这一缺陷又会对物联网感知层信息的采集、传输层信息的传送和存储以及支撑层信息的处理与整合产生不良影响。为了从根本上消除这些不良影响，我们可以从信息采集、清洗、压缩以及融合这四个方面入手。

1.1 信息采集

在信息采集这个环节，主要任务是提高被采集到信息的准确性。目前大多采用多路由和数据的多次重复传输的方式来确保信息能够被正确采集并汇聚到节点，进而被相应的智能设施处理，从而进行信息交互。多路由数据传输一般采用端到端的数据传输方式，这种方式能够确保信息被精准的传输到目的地。

1.2 信息清洗

网络的不稳定性和环境因素的不确定性等都会导致我们采集到的数据出现错误或者异常。因此，我们就需要对采集到的信息进行清洗或离群值判断，从而把“脏数据”过滤掉；而假如一些感知信息缺失了，我们也需要经过估算来还原缺失的数据，进而获得正确有用的感知信息。物联网信息感知技术通常采用在感知节点或局部网络等部位应用概率统计、分类识别等方法来实现对感知信息的清洗。

1.3 信息压缩

物联网的感知网络系统一般都很庞大和复杂，感知到的信息量也很大，在有些汇聚点甚至存在着海量的信息传输。而节点的资源限制和数据的空间相关性，又导致了感知到的信息里面包含了大量的冗余数据，这就需要我们势必采取有效的数据压缩技术来减少感知信息量。以前，数据压缩多采用以下两种传统的数据压缩法：

（1）基于排序的数据压缩法；

（2）基于管道的数据压缩法。

但是这两种方法的数据压缩效率很低，不能有效的降低数据量。目前，一般采用分布式数据压缩法。这种数据压缩法师根据感知网络分布式特点和传统基于变换的数据压缩法，进一步研发出来的，该方法的主要原则是各个感知节点协同工作共同来进行数据压缩，数据的压缩效率非常高，特别适合像物联网这样庞大而复杂的感知网络系统。

1.4 信息融合

信息融合是物联网信息感知技术的核心。物联网信息融合主要通过对数据进行提纯，把一部分重要的数据汇聚到其相对应的感知节点处，从而大大降低了信息的吞吐量，有效缓解了信息的传输压力。物联网的信息融合主要集中在以下三层：

（1）数据层；

（2）特征层；

（3）决策层。

数据层的信息融合主要是根据时空相关的数据来分析具体的数据信息，去除错误信息或冗杂信息。概率论，如统计、回归分析和卡尔曼滤波等都是物联网数据层信息融合采用得比较多的一些方法。物联网信息融合的关键是特征层和决策层的信息融合，特征层负责提取原始数据的特征，并分析和处理这些特征信息；而决策层则是通过不同的传感器来监测同一个目标，从而对各传感器感知的信息进行处理、特征抽取、识别或判决，进而形成初步的结论，然后再进行决策层融合判决，以获取最终的推断结果。

2 物联网信息交互

物联网构件的多样化以及网络体系的异质性使得物联网信息交互起来非常复杂。物联网通过异质网络节点来感知事物获得感知信息，感知信息再通过传输、共享和交换来实现交互。网络、用户和内容是物联网信息交互所主要涉及的对象，它跟与传统的人机交互是不相同的，具体在以下3个方面：

（1）广泛的用户群；

（2）主动的信息获取方式；

（3）复杂的交过程。

2.1 网络-用户的交互

在物联网中用户可以利用汇聚节点、簇头节点、路由节点和一般节点等从网络上获取想要的信息，而网络则负责对信息进行感知、处理、存储和传输，从而实现用户和网络之间的的交互。

2.2 网络-内容的交互

物联网中的内容通过网络平台送达给用户的过程就是网络和内容之间的信息交互过程。物联网的数据存储以前多采用外部存储和局部存储这两种存储方式，各有利弊。目前，一般采用Hadoop分布式数据库来组织和存储物联网的信息。

2.3 用户-内容的交互

用户与内容之间的交互方式有主动和被动之分，具体体现如下：

（1）用户利用信息检索、模式匹配和数据挖掘的等方式来查询所需信息，从而建立起用户与内容之间的这种主动的交互模式；

（2）用户通过语音交流和表情互动等模式识别方式，筛选识别所呈现出的信息，进而利用大数据分析及模式识别，推送相关联的信息，从而建立起用户与内容之间的这种被动的交互模式。

3 结论

无论是物联网信息感知技术还是交互技术，都还有很多的难关需要攻克和深入研究，发掘出行之有效的解决措施，从而有效发挥出这两项技术的应用价值。

参考文献

[1]李超良.物联网隐私保护机制简介[J].福建电脑，2011（04）.

[2]于修和.王冲.基于移动通信网络物联网应用研究[J].通信管理技术，2010（03）.

[3]薛延峰.物联网信息感知与交互技术探讨[J].信息通信，2014，08（12）：129-129，130.

[4]刘海妹.物联网信息感知与交互技术探究[J].科技创新与应用，2015，19（27）：79-79.

作者单位

常州工程职业技术学院 江苏省常州市 213164