基于物联网的数字通信系统设计与实现

李秀丽，王 睿

（河南测绘职业学院，河南 郑州 450000）

0 引 言

数字通信技术的发展与物联网的融合为行业带来了新的机遇和挑战。物联网作为信息技术与运营技术的交叉领域，连接着数十亿各类终端，产生着海量异构数据。这些海量数据的交互推动着行业数字化转型的加速。然而，当前物联网环境下的数字通信系统在网络拓扑动态性、服务质量保证等方面面临较大难题。为此，设计一套面向物联网环境的数字通信系统迫在眉睫。文章着眼于物联网环境下数字通信的特殊需求和系统性挑战，探讨基于物联网技术的数字通信系统设计与实现，以期为行业提供参考。

1 物联网环境下数字通信系统的特殊需求与挑战

物联网环境下数字通信系统面临的特殊需求与挑战体现在多个方面[1]。一方面，海量异构终端接入使得系统面临大规模设备接入与管理的难题。预计到2025 年，将有超过500 亿物联网终端设备接入网络。这些海量设备类型复杂，包括射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）标签、传感器、全球定位系统（Global Positioning System，GPS）及智能电表等。大量异构终端的网络接入必然使得系统的拓扑管理、命名解析、信令交互等面临前所未有的挑战。另一方面，海量异构数据的交互与计算令系统面临性能瓶颈。到2025 年，全球每年数据流量预计达到4.2 ZB，面向不同行业场景的千万级海量数据需要在云端实现交互、计算与分析，对数字通信系统的柔性扩展与性能提出了挑战[1]。

2 基于物联网技术的数字通信系统设计

2.1 感知层设计

面向物联网环境的数字通信系统在感知层的设计须解决大规模异构终端的接入与管理问题。本设计采用混合网络结构，通过部署宏基站与微基站实现覆盖增强，用以应对射频（Radio Frequency，RF）技术的路径损耗与阴影衰落效应。宏基站按500 m 间距部署，发射功率为40 dBm；微基站间距为100 m，发射功率为20 dBm。网络构建混合多跳Mesh 拓扑，宏基站负责中继节点选择与路由建立，微基站负责感知层终端接入。感知层网络接入多种类别物联网终端，包括FRID 设备、红外热释传感器等。本系统构建统一的物联网设备对象模型，对异构终端的属性、行为等信息进行抽象与封装，以实现对海量异构终端的自动化识别与管理。在网络安全方面，本系统采用基于物理层特征的身份识别技术，提取信号的频偏、相位噪声等唯一特征，形成RF-DNA 指纹，可有效防止伪基站欺骗与子集攻击[2]。

2.2 网络层设计

本设计采用软件定义网络（Software Defined Network，SDN）架构以实现网络控制层与数据转发层的分离。控制层集中式地实现接入策略控制、路由计算及资源优化；数据转发层仅负责高效转发。控制层由SDN 控制器组成，维护全局网络拓扑视图，并利用机架顶部（Top of Rack，ToR）交换机与服务器交换机实现异构终端流量的逻辑隔离。ToR 交换机连接异构接入网络，服务器交换机连接云计算池。SDN控制器根据业务需求完成网络编程，下发流表给ToR交换机，实现按需调度与策略控制。数据转发层利用“瘦腰”模型降低转发延时，其中服务器交换机采用100 GE 线速，ToR 交换机采用25 GE 线速。另外，本设计还采用段路由技术改进网络层转发性能。在汇聚节点设置转发表，数据报文仅携带一段路由信息。汇聚节点根据本地汇聚节点选择出端节点转发，提高了路径利用效率[3]。假设转发路径含n跳，则报文传输时间可表示为

式中：L/C为单跳传输时延；tp为汇聚节点的处理时延。采用段路由后，转发效率明显提升。

2.3 平台层设计

面向物联网的数字通信系统在平台层的设计重点在于大数据的存储、处理、分析。本设计构建云边端协同的计算框架，在云端部署Spark Streaming 模块，实时处理海量数据；在边缘节点部署Kafka Server，负责数据缓存与订阅；终端设备以数据生产者身份接入Kafka 集群，体系结构如下。

终端设备采集各类物联网数据，包括工业现场的机床运行状态、智慧交通中的车辆运动轨迹、医疗系统中的健康监测数据等。数据采集节点将数据先发送至就近的Kafka Broker。Broker 利用Zookeeper 模块管理Kafka 集群成员，并将数据写入特定Topic 分区。同时，Broker 缓存数据，满足Spark Streaming 的消费速率。Spark Streaming 通过应用提交至YARN 集群后，以Direct 模型直接接入Kafka 集群，消费各Topic 并执行连续计算。计算结果输出至HBase、分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS） 等大数据存储系统，供决策分析模块使用[4]。假设物联网环境下有n个数据源，生成速率为λi，则Kafka Broker 的总入流量为

Kafka 需要确保数据输入速率小于Spark Streaming 消费速率Bout，即

通过调节Topic 分区数p可以动态扩展，不致成为系统瓶颈。上述设计充分利用云计算与大数据技术，有效解决了海量异构数据的存储、低延时计算及实时处理问题，可适应物联网环境的特点与需求。

2.4 应用层设计

面向物联网环境的数字通信系统在应用层主要面向工业、交通、医疗等领域，提供智能监控、运维优化、辅助决策等服务。本设计构建以面向服务架构（Service Oriented Architecture，SOA）为基础的开放式应用体系。平台层的海量异构数据经ETL tools 整合后，构成面向各行业场景的细粒度信息服务库。应用层按服务类型划分为数据服务子层、软件服务子层、软件即服务（Software as a Service，SaaS）子层[5]。

数据服务子层主要输出海量数据产品。系统构建工业数据交易中心、交通信息发布平台、健康大数据服务平台，开放详情数据产品查询与采购服务。数据产品的形态丰富多样，涵盖了从诸如视频流、RFID 原始数据采集样本等具有较大负载的大数据内容，到结构清晰的报表信息、深度统计分析得出的结果等多种类型的数据集合。系统支持按需订阅和弹性计费方式。

软件服务子层面向第三方开发者开放平台应用程序接口（Application Programming Interface，API），供开发者基于平台数据资源开发垂直领域的SaaS 工具。平台提供数据提取、预处理、加载等模块；开发者专注业务建模与算法优化。系统也开放机器学习、数据挖掘算法模块，以降低开发者门槛。

SaaS 服务子层构建多类模型产品，面向不同场景的管理决策需求。例如，针对工业领域，系统构建的机器对机器（Machine-To-Machine，M2M）平台；针对智慧交通，有交通流感知、车道管理SaaS 服务；针对医疗系统，有远程在线健康咨询、慢病管理软件服务等。假设面向m类应用场景开放n类服务质量（Service Quality，QoS）服务，单服务处理能力为PNi，用户请求流量为RNi，则需要确保

上述设计通过多层次的服务体系，满足多样、定制、开放的应用需求，可高效利用物联网的海量数据资源。

3 系统实现与实验验证

3.1 仿真平台搭建与实验设计

为验证设计的面向物联网环境的数字通信系统的性能，构建仿真平台进行测试验证。首先，利用Riverbed Modeler 搭建包含各层模块的系统仿真拓扑。其中，利用通用模块构建终端、有线链路、无线基站等；利用设备模板搭建SDN 控制器、流表、Kafka 代理等；利用高级模块添加时延、丢包率参数；并构建检测点连接数据统计模块。其次，设计多组测试场景，包括500 万终端异构接入场景，验证网络提供大规模设备自动化接入与管理的能力；软硬件故障场景，验证系统异常检测与快速重配置的弹性；高速移动轨迹场景，验证海量数据联合计算与多步数据融合的效果等。最后，在测试指标体系上，细分为以下维度：一是功能指标，如业务识别率、节点可用率、数据采集完整率等；二是性能指标，如流表配置速率、端到端时延、负载均衡程度等；三是经济指标，如集群单位存储成本、SDN 控制器平均管理成本等。各维度指标根据测试需求采用不同的计算方式。例如，准确率的指标计算为

式中：Ncorrect为正确识别的业务数；Ntotal为业务总数。通过测试各关键指标，可全面验证系统的功能、性能、运维成本等指标，为下一步的优化指明方向。

3.2 实验结果与讨论

通过仿真测试验证，设计的面向物联网环境的数字通信系统在功能、性能、扩展性等方面展现出较好的效果。在大规模异构终端识别与管理场景中，系统成功接入了包含不同类型传感器、执行器等在内的约500 万终端，自动识别率达到99.7%，单节点最大负载未超过45%，验证了系统支持大规模异构接入与管理的能力。在网络动态调整场景中，单节点故障检测时间小于50 ms，SDN 控制器完成流表重新配置的时间约为200 ms，重要业务中断时间均在1 s 以内，验证了系统的故障容错与网络自我调节能力。

在数据处理性能方面，实验模拟了包括高清视频流、工业传感数据、医疗监护信息等在内的约4 000 万数据源，单节点的计算性能约为每秒80 万条数据，通过动态调整Topic 分区数，海量数据实时生产与处理性能基本匹配，验证了系统的数据后端处理能力。部分实验数据如表1 所示。

表1 系统性能关键指标测试结果

由实验结果可知，系统在大连接、高吞吐、实时计算等方面具有良好性能，达到了设计目标，并满足典型物联网应用场景的需求。后续工作将在此基础上继续优化算法，提升易用性与运维效率等。

4 结 论

文章针对物联网环境下数字通信系统面临的大连接、异构网络、海量数据等挑战，设计了一套面向物联网的数字通信解决方案。系统在感知层实现大规模异构终端的自动化管理，安全机制提高了接入网络的可靠性；网络层采用SDN 架构并优化了路由转发机制，适应高动态的网络环境；平台层构建云边端协同计算框架，高效存储、计算、分析海量数据；应用层提供多样、定制及开放的服务体系。本设计有效应对物联网环境的挑战，较好地满足了数字通信的特殊需求，可为相关行业提供借鉴与参考。