近年来国内物流行业智能化正在快速发展,为解决物流运输过程中现有物流监测设备功能单一、可扩展性不高,货物状态实时监测困难等问题,利用低功耗广域网(LPWAN)、传感器融合、嵌入式以及智能控制等技术,研发了一种低功耗的物流环境状况实时监测系统。本文首先介绍和分析了国内外对物流运输发展的现状,以及国内外关于物联网和智能控制等技术在物流行业的应用。接着本文分析了物流运输实时监测系统的功能需求,设计了系统的整体方案。本系统分为边缘感知层、通信层、云服务层和管控应用层。边缘感知层负责感知物流车辆运输过程中的各种状态信息,而后通过边缘感知算法进行数据分析处理工作。边缘感知算法基于卡尔曼滤波算法进行设计,通过双模组合定位的方式实现车辆在复杂环境下的准确连续定位。通信层通过LPWAN技术将采集到的物流环境数据上传至应用层,考虑到在物流移动终端采集到的数据量随着时间增长迅速,设计一种改进的LZW数据压缩算法,对感知层采集数据进行压缩处理;在车辆高速运行的情况下,由于NB-Io T模组与基站之间有重传机制,通过二次交互和数据缓存措施,降低数据的丢包率,解决车辆在快速移动情况下的数据传输问题。云服务层用于收集边缘感知层的数据,并提供给管控应用层以图形化的方式进行显示。最后,本文对系统的关键技术进行了测试,并分析了测试结果。本文设计的基于LPWAN的物流环境状况实时监测系统,提高了物流状况实时监测的效率,实现了物流数据的远程传输,为管理人员实时掌握物流车辆运输时的状态提供了有效的解决方案。图 [45] 表 [12] 参 [83]