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本文将带你了解物联网之通讯、定位、时序 相辅相成　工业物联网三要角就位，希望本文对大家学物联网有所帮助。

　　工业4.0时代来临，无线通信与定位技术成为智能制造体系发展关键，业者纷纷将wi-fi与蓝牙技术导入产品，提升装置实时通讯效能与定位精准度，以更强大的智能功能实现对iiot的愿景。
   
      　　工业4.0正为传统产业带来革命性的变革，透过实时通讯与近端运算技术的导入，将为整体供应链带来质变，以更大的灵活性与智能功能，实现生产线与商品制造的创新。
   
    　　在工业物联网(industrial internet of things, iiot)架构中，最核心的要务是布建一个网络，在此网络中的每台装置都具备独一无二的可辨识身分，让它们所产生与使用的信息串流到高度协作且分散的运算环境中。透过实时的数据流，操作人员与制造商可运用前所未有且更为精细的方法来控制资产、流程与供应链，进而优化整个生产系统。
   
      　　来自各个传感器装置的数据能在不同的位置进行整合，因此能为工业流程效率的提升带来更具智慧的决策制定能力。工业物联网在产业中的应用相当多元，如运用更正确的传感器数据，控制室能更清楚掌握每台机器的运作状态，亦能建置系统来监控商品的输送过程，以确保高效率的供需规划;而针对风力涡轮机的运转，传感器数据可预示潜在问题，在故障前提早进行维护;在物流领域，车队可实时回报位置与状态，并提供准确的货品配送状态。
   
      　　工业物联网的实现有赖于几项关键技术，近端运算能力当然是必要的，但为了使运算功能发挥效用，系统必须能精确且实时地传输状态、位置与运作数据，这也意谓着定位、时序与通讯将成为iiot发展的三大要素。
   
    　　工业物联网无线通信技术要角
   
    　　针对通讯技术，iiot整合业者面临极多的选项，特别是传感器节点在100公尺以内的短距离应用。其中，wi-fi和蓝牙无线技术是广泛应用在工业与消费性装置的两项技术。
   
      　　wi-fi一直是局域网络(lan)与高速数据传输的短距离应用重要技术，而目前市面上也有业者推出专用于工业市场的wi-fi模块，如u-blox的nina-w1系列模块，而部份物联网(iot)网关模块也有支持wi-fi与蓝牙功能。
   
    　　蓝牙核心规格中有两项主要技术，分别为适用于音讯与串流应用的蓝牙基础/强化数据传输率(br/edr)技术，以及能为电池供电传感器提供间歇性数据传输的低功耗蓝牙(bluetooth   low energy, ble)。市面上已有业者锁定工业应用，推出具备近距离无线通信(nfc)功能的ble模块。
   
    　　至于更长距离的应用，则须用到蜂巢式技术这类的广域网(wide area network, wan)。而lte   cat-m1和窄频物联网(nb-iot)等新蜂巢式标准的出现，为iiot整合业者提供更多样选项。cat-m1和nb-iot这类能深入到建筑物内部的低功耗广域网(lpwan)技术，更是iiot应用的理想选择。
   
    　　多样化的iiot定位技术
   
      　　全球导航卫星系统(gnss)等定位技术可为iiot装置提供位置信息，同时还能为数据到服务器(data-to-server)应用提供正确的时间戳(timestamp)，gnss可自动定位，对许多工业应用与固定位置的设备相当重要。透过小尺寸、低功耗模块，几乎不需要高科技知识或任何附加组件来手动编程，便可为装置提供定位技术，当节点装置失去踪影或未经授权被移动，网关与服务器都能立即发现问题。
   
      　　然而，当卫星发出的rf讯号微弱时容易受到干扰，且无法穿透墙面或货柜，因此也发展出许多gnss辅助技术，如celllocate即采混合式定位，利用来自蜂巢式基地台的讯号来确认位置。
   
      　　在工厂或仓库内部的蓝牙与wi-fi通讯也有助于提升定位准确度，在通讯模块处理器上执行的软件能分析蓝牙讯号的到达角(aoa)与出发角(aod)，有助于确定相对于其他节点或信标的位置。而利用wi-fi讯号，也能进行时差测距(time   of flight)分析与网络的讯号纹定位算法(fingerprinting)，来精准定位。
   
      　　另一种定位技术为惯性导航(dr)，是利用多个传感器输入并将其与gnss讯号数据结合，可在都会区、隧道或停车场等卫星讯号微弱的区域，提供另一种方法来确认道路车辆的位置。具备无联机惯性导航(untethered   dead reckoning)技术的模块，不需要链接到汽车，仅利用惯性传感器来处理运动数据，就能提供车辆的方位信息。
   
    　　迈入工业4.0时代，业者必须了解时序、位置与通讯的重要性，将相关技术充分运用至模块产品中，针对各种不同的应用情境与需求采用最适切的技术，协力推动iiot的发展。
     
     
     
     
         

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由于引用计数式垃圾收集算法在主流java虚拟机中均未涉及，所以我们暂不把它作为正文主要内容来讲解，本节介绍的所有算法均属于追踪式垃圾收集的范畴。

之所以说它是最基础的收集算法，是因为后续的收集算法大多都是以标记—清除算法为基础，对其缺点进行改进而得到的。它的主要缺点有两个：第一个是执行效率不稳定，如果java堆中包含大量对象，而且其中大部分是需要被回收的，这时必须进行大量标记和清除的动作，导致标记和清除两个过程的执行效率都随对象数量增长而降低；第二个是内存空间的碎片化问题，标记、清除之后会产生大量不连续的内存碎片，空间碎片太多可能会导致当以后在程序运行过程中需要分配较大对象时无法找到足够的连续内存而不得不提前触发另一次垃圾收集动作。

该算法并没有新的思想，只是根据对象存活周期的不同将内存划分为几块。一般把java堆分为新生代和老年代，这样就可以根据各年代的特点采用适当的收集算法，对于新生代中大批对象死去的特点，选择复制算法；针对老年代中对象存活率高的特点，使用“标记-清除”或“标记-整理”算法进行回收。

现在设计算法的思想是根据对象的存活周期，把内存分成多个区域，然后不同的区域使用不同的垃圾回收算法去回收对象。java把堆分成了新生代和老年代。下图前面探讨java内存结构的时候已经详细介绍过了。