物联网导论（第3版）/物联网工程专业系列教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

内容简介

　　物联网是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。它具有普通对象设备化、自治终端互联化和普适服务智能化三个重要特征。
　　《物联网导论（第3版）/物联网工程专业系列教材》从物联网的感知识别层、网络构建层、管理服务层和综合应用层这四层分别进行阐述，深入浅出地为读者拨开萦绕于物联网这个概念的重重迷雾，引领求知者渐渐步入物联网世界，帮助探索者把握第三次IT科技浪潮的方向。
　　《物联网导论（第3版）/物联网工程专业系列教材》适合高等院校物联网工程专业作为专业教材使用，也适合其他各专业作为选修课教材使用，还适合对物联网感兴趣的各类读者参考阅读。

作者简介

　　刘云浩，清华大学长江学者特聘教授、博士生导师，清华大学软件学院院长，ACM Fellow，IEEE Fellow，ACM中国理事会主席。
　　1995年在清华大学自动化系获得工学学士学位，1997年在北京外国语大学高级翻译学院获得文学硕士学位，2004年在美国密歇根州立大学计算机系获得工学硕士和博士学位。历任香港科技大学助理教授、副教授、计算机系研究生部主任。
　　担任IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems副主编，IEEE／ACM Transactions on Networking和ACM Transactions on Sensor Network编委。2010年获得教育部自然科学一等奖，2011年获得国家自然科学二等奖，2013年获得ACM主席奖，2016年获得物联网青年成就奖。

内页插图

目录

第一篇 概述
第1章 物联网概述
1．1 起源与发展
1．2 核心技术
1．3 主要特点
1．4 发展趋势
1．5 应用前景

第二篇 感知识别
第2章 自动识别技术与RFID
2．1 自动识别技术
2．1．1 光符号识别技术
2．1．2 语音识别技术
2．1．3 生物计量识别技术
2．1．4 IC卡技术
2．1．5 条形码技术
2．1．6 RFID技术
2．2 RFID的历史和现状
2．2．1 历史
2．2．2 现状
2．3 RFID技术分析
2．3．1 阅读器
2．3．2 天线
2．3．3 标签
2．3．4 频率
2．4 RFID和物联网
第3章 无线传感网
3．1 发展历史
3．2 硬件平台
3．2．1 传感器
3．2．2 微处理器
3．2．3 通信芯片
3．2．4 供能装置
3．3 操作系统
3．3．1 开发语言
3．3．2 任务调度
3．3．3 关键服务
3．3．4 其他传感器节点操作系统
3．4 组网技术
3．4．1 选路指标ETX
3．4．2 路由协议CTP
3．4．3 数据分发协议Drip
3．5 传感网发展前景
第4章 系统定位
4．1 基于位置的服务
4．2 定位系统
4．2．1 GPS卫星定位系统
4．2．2 蜂窝基站定位
4．2．3 室内精确定位
4．3 定位方法
4．3．1 基于距离的定位
4．3．2 基于距离差的定位
4．3．3 基于信号特征的定位
4．4 物联网环境下定位技术的新挑战和发展前景
著名科学家访谈录之一

第三篇 网络构建
第5章 互联网与移动互联网
5．1 瓦联网
5．1．1 互联网简介
5．1．2 互联网的发展历程
5．2 移动互联网
5．2．1 第一代移动通信
5．2．2 第二代移动通信
5．2．3 第三代移动通信
5．2．4 第四代移动通信
5．2．5 第五代移动通信
5．3 总结
第6章 无线接入
6．1 无线网络接入技术简介
6．1．1 基本组成元素
6．1．2 无线网络接入技术的特点
6．2 Wi-Fi：无线局域网
6．2．1 IEEE802．11协议简史
6．2．2 IEEE802．11架构
6．2．3 IEEE802．11介质访问控制协议
6．3 蓝牙
6．3．1 蓝牙的起源
6．3．2 蓝牙的发展
6．3．3 蓝牙4．0
6．4 ZigBee
6．4．1 ZigBee的起源
6．4．2 ZigBee的特点
6．4．3 ZigBee的协议栈
6．5 60GHz毫米波通信
6．5．1 60GHz通信的兴起
6．5．2 60GHz毫米波通信的优缺点
6．6 可见光通信
6．6．1 Li-Fi的产生背景
6．6．2 Li-Fi的优缺点
6．7 低功耗广域网
6．7．1 低功耗广域网技术的发展
6．7．2 LORa
6．7．3 NB-IoT
6．8 无线物联世界
著名科学家访谈录之二

第四篇 管理服务
第7章 物联网与大数据
7．1 大数据热潮
7．1．1 “大数据”横空出世
7．1．2 数据增长的历史
7．1．3 物联网与大数据
7．2 从网络化存储到数据中心
7．3 大数据处理
7．3．1 Google File System
7．3．2 MapReduce
7．3．3 BigTable
7．3．4 Hadoop
7．4 典型的数据中心
7．5 大数据的意义
7．5．1 数据以意想不到的方式在收集和利用
7．5．2 数据以极简的方式在分析处理
7．5．3 数据以真实又诡异的方式在讲故事
7．5．4 数据是一种重要的资源
第8章 云计算
8．1 云计算生态系统
8．2 服务器、操作系统和网络
8．3 虚拟化
8．4 云存储与云下载
8．5 “云物联”的展望
……
第五篇 综合应用
第六篇 物联网前沿专题
参考文献

前言/序言

　　与第2版相比，第3版增加、删除并合并了一些章节。具体来讲，增加了大数据、云计算、Li-Fi、NB-IoT、Wi-Fi雷达、工业互联网等新内容，压缩了传感网、移动通信网络、信息存储等内容，更新了物联网技术在智能建筑、智能交通、智能物流等领域的应用，更正了一些错误。在整个修订过程中，我要感谢杨铮收集建议并参与修订工作，感谢刘克彬、王继良、李振华、曹志超、吴陈沭、陈茜提供新的素材，感谢清华大学建筑学院林波荣教授提供物联网在智能建筑中的应用案例，感谢郑月、王常旭、钱堃的细致修订，感谢刘桐彤重新绘制了大量精美插图。他们的工作为本书增色不少！
　　不久之前，我参加过一次关于如何加大支持创新力度的研讨会，一位长期主管科技项目的大咖在茶歇的时候感叹了一句：“每三四年就出来一个新的热点概念。”我暗中点算了一下，长了不敢说，进入本世纪这十几年还真是：网格计算、P2P、传感网、云计算、物联网、大数据。随着2009年物联网的概念一夜之间变得家喻户晓，我们这本《物联网导论》（第1版）2011年一正式面世就受到了欢迎。
　　2011年，一批生力军加入学习物联网的大潮中，这就是物联网工程专业的学生。教育部2010年首次将物联网工程列入新增本科专业名单，北京理工大学、北京科技大学、哈尔滨工业大学等30多所高校成为首批获准开设物联网工程专业的学校，部分高校于2011年首次招生。2012年，教育部批准北京交通大学、西安电子科技大学、暨南大学等80多所高校开设物联网工程专业。2013年，又有100多所高校获批增设该专业，目前全国共有400多所学校开设了这一专业。
　　随着招生规模不断扩大，物联网专业也逐渐暴露出一些问题。物联网专业几乎处于一个从零起步的状态，设置时间短，学校也在实验阶段，对此教师和学生都有点懵。有学生反映“在上专业导论的时候，教授就告诉我们，课程可能会有点多、有点杂，叫我们做好心理准备，后来我们才发现，这课程不仅是有点杂，而且还是有点乱”。我在和物联网专业学生交流时，也会被他们提出的困惑给难住，有些困惑甚至经过长期思考后依然无从回答。如果能暂时搁置这些难题，那么我思考的结论是学物联网不能认死理。具体来说，我给物联网专业学生的建议是：学习物联网要强调具体技术、重视应用、破除专业藩篱、把握大趋势。
　　1.强调具体技术
　　物联网的浪潮一浪高过一浪，这让人想起了巴菲特有句名言“只有在退潮的时候，才能看出谁没有穿泳裤”。巴菲特的本意肯定与物联网无关，估计是指只有当经济大环境不好的时候，才能看出谁的投资策略更高明。那么问题来了，物联网浪潮退去之后，会露出什么？我相信会露出一些散落着分布的礁石，就像南海中的岛礁，涨潮时就不见了，退潮时才会出现。这些礁石是物联网概念下的各种具体的技术，比如传感网技术、定位技术、低功耗通信技术、自组织网络技术、RFID技术、嵌入式系统技术等，以及这些技术的综合应用，例如智能交通、智能物流、智能建筑、群智感知等。在物联网大潮到来之前，这些礁石就存在并生长着；等潮水退去之后，人们将站在这些屹立着的礁石上面，人类社会的信息化水平将更上一个台阶。
　　学习物联网，不能把学习精力和热情仅仅投入物联网这三个字上面，要深入具体的技术，要实践具体的应用。在这些具体的地方做出创新性的工作，才能推动物联网的进步，尽管可能仅仅是某一方面的一小步。凡是要在物联网这个层面上做创新的，而没有具体技术和应用做支撑的，要瞪大双眼小心被骗。说个玩笑话，按照演员范伟在小品里说的，如果“有人出脑筋急转弯，直接拨打110”。范伟也是在多次被“忽悠”中学精明了。学习物联网要具体、要言之有物，不要笼统、不要浮于概念，这是我对物联网专业学生的一条建议。
　　2.重视应用
　　如果把物联网放在理论和应用的天平上，物联网应该是偏向应用的。尽管物联网中也包含一些理论研究的成分，但应用才是主流。学习物联网也是如此，在课堂上要充分重视实验环节，课外踊跃参加各项技能比赛和项目实习。学习传感网，就要真正拿出几个传感器节点感知周围的环境；学习定位技术时，就要用自己的智能手机在室内和室外试试定位精度；学习RFID时，要尝试用阅读器读取标签中的信息；学习无线Mesh网络时，要搭建一个小型的自组织多跳网络。在我主讲的计算机网络课程上，我会特意挤出时间安排无线传感器实验，让学生体会嵌入式系统编程并了解低功耗的无线传输协议。本课程还邀请了部分学有余力的学生在校园内部署基于Mesh网络技术的无线视频监控系统，让学生在这个平台上学习并实验自己的路由算法、信道调度机制、功率控制算法、服务质量保障机制以及视频处理算法。另外，还可以通过参加课外科技竞赛来获得实践经验。针对物联网方向，清华大学承办了全国高校物联网应用创新大赛，第一届就吸引了全国参赛队超过1000支，第二届和第三届更是有2000多支队伍参赛。竞赛作品中涌现出一批颇有创新的高水平物联网技术和产品，在创意和应用潜力上征服了评审专家和现场听众，吸引了图灵奖获得者Ivan Sutherland和Michael Stonebreaker前来颁奖。对于学习物联网的人来说，怎么强调应用都不过分。

《智能感知与交互：构建万物互联的未来》 在这个信息爆炸的时代，连接不再是简单的沟通，而是正在重塑我们生活、工作乃至思考方式的强大力量。从智能家居的便捷舒适，到智慧城市的精细管理，再到工业生产的自动化升级，一个全新的智能感知与交互时代正以前所未有的速度到来。本书旨在深入探索这一变革的核心，揭示支撑这一宏大愿景的关键技术、理论框架与实践应用。 第一部分：感知世界的基石——传感器技术与数据采集 万物互联的起点，在于赋予物理世界“感知”的能力。本部分将系统梳理各类传感器技术，涵盖了从基础的温度、湿度、光照、压力传感器，到更为复杂的图像、声音、气体、生物信号传感器。我们将深入分析不同传感器的技术原理、性能指标（如精度、分辨率、响应时间、功耗等）、以及它们在特定应用场景下的选择与优化。 传感器的分类与原理： 详细介绍电阻式、电容式、压电式、半导体式、光学式、声学式等主流传感器的工作原理，并探讨 MEMS（微机电系统）技术在传感器微型化、集成化方面的关键作用。 数据采集与预处理： 阐述数据采集系统的设计，包括信号调理（放大、滤波）、模数转换（ADC）等关键环节。我们将讨论如何对采集到的原始数据进行降噪、去畸值、归一化等预处理操作，以提高数据的质量和可用性。 新兴感知技术： 探索非接触式感知技术，如雷达、激光雷达（LiDAR）、超声波传感器，以及它们在自主导航、环境监测等领域的应用。同时，也将触及生物识别、触觉反馈等前沿感知技术的发展趋势。 第二部分：连接的脉络——通信协议与网络架构 感知到的信息需要被有效、可靠地传输，连接是实现这一目标的核心。本部分将聚焦于构建高效、灵活的通信网络，支撑海量设备的数据交换。 有线与无线通信技术： 全面解析以太网、Wi-Fi、蓝牙、Zigbee、NB-IoT、LoRa等主流通信协议的特点、优势与适用场景。我们将深入探讨它们的物理层、数据链路层、网络层等细节，以及在功耗、带宽、覆盖范围等方面的权衡。 网络拓扑与架构： 介绍星型、总线型、环型、网状等网络拓扑结构，并深入分析分层网络架构、端到端通信模型等概念。我们将重点关注物联网（IoT）特有的网络架构，如设备层、接入层、网络层、服务层、应用层，以及它们之间的协同工作机制。 安全与可靠性： 讨论通信过程中的数据加密、身份认证、访问控制等安全机制，以及数据冗余、差错校验、重传机制等提高网络可靠性的方法。 第三部分：智能的大脑——数据处理、存储与分析 海量的数据是智能化的基础，如何有效地处理、存储和分析这些数据，是释放其价值的关键。本部分将深入探讨数据管理、计算模式以及智能分析技术。 分布式存储与云计算： 介绍分布式文件系统（如 HDFS）、分布式数据库（如 Cassandra）等技术，以及云计算平台（如 AWS, Azure, GCP）如何为物联网应用提供弹性的存储和计算资源。 边缘计算与雾计算： 探讨将计算能力部署到网络边缘，以降低延迟、减轻云端负荷的边缘计算和雾计算概念。我们将分析其架构、优势以及在实时处理、本地决策中的重要性。 大数据分析与机器学习： 深入讲解数据挖掘、机器学习（监督学习、无监督学习、强化学习）、深度学习等关键技术，以及如何利用它们从海量数据中发现模式、进行预测、实现自动化决策。我们将介绍常用的算法模型，如回归、分类、聚类、神经网络等。 第四部分：智慧的应用——场景构建与行业实践 理论与技术最终要服务于实际应用。本部分将通过丰富的案例研究，展示智能感知与交互技术在各个行业的落地应用，以及它们如何创造新的价值。 智能家居与智慧城市： 探索智能照明、智能温控、安防监控、能源管理等在家庭中的应用。在城市层面，我们将讨论智能交通、环境监测、公共安全、智能电网等智慧城市解决方案。 工业物联网（IIoT）与智能制造： 聚焦于工业设备状态监测、预测性维护、生产过程优化、自动化仓储物流等 IIoT 应用，以及它们如何推动制造业的智能化升级。 智慧农业与环境监测： 介绍利用传感器和数据分析实现精准灌溉、病虫害预警、土壤健康管理等智慧农业模式，以及在空气质量、水质、森林火灾监测等环境领域的应用。 健康医疗与可穿戴设备： 探讨智能可穿戴设备在健康监测、远程医疗、慢性病管理等方面的作用，以及医疗物联网在提高诊疗效率、优化患者体验方面的潜力。 第五部分：未来的展望——挑战与机遇 在快速发展的过程中，智能感知与交互技术也面临着诸多挑战，同时也孕育着巨大的机遇。本部分将对未来的发展趋势进行预测，并探讨技术、伦理、标准等方面的关键问题。 互操作性与标准化： 分析当前物联网标准不统一带来的互操作性难题，以及推动行业标准建立的重要性。 数据隐私与安全： 深入讨论海量敏感数据带来的隐私泄露风险，以及如何构建更加 robust 的安全防护体系。 人工智能的深度融合： 展望人工智能与物联网的深度融合，催生更具自主性、适应性的智能系统。 可持续发展与伦理考量： 探讨物联网技术在推动绿色发展、节能减排方面的潜力，以及在应用过程中需要关注的伦理和社会影响。 本书致力于为读者构建一个全面、深入的智能感知与交互知识体系，帮助大家理解这一颠覆性技术的原理、应用与未来发展方向，从而更好地把握时代脉搏，参与到构建智能互联的未来浪潮中。