摘要：在信息通信工程中，信号监督是保证通信系统可靠、安全的重要一环。数据的海量化和通讯技术的快速发展给传统监控方法带来了新的挑战，对数据的完整性和实时性提出了更高的要求。物联网以其大范围的感知网络、高效的数据处理能力和先进的通信协议，为实现更加精细、实时的信息通信系统监测和管理提供了全新的思路。本文将对物联网技术在信息通信工程中的应用进行深入研究，包括数据采集、分析、传输和整合，并结合实际案例，验证物联网对信息通信系统的支撑作用，提升信号监督的精度与效率。

关键词：物联网技术；信息通信工程；监督技术；

引言

随着现代通讯技术的不断发展，信号监测已经成为保障通讯系统高效和安全的重要一环。物联网通过大规模的传感网络，实现了对各类信息的实时采集与处理，并结合机器学习、大数据分析等先进数据分析方法，实现对海量数据的深度挖掘，提升监测的精度与可预测性。同时，基于物联网体系结构的无线通讯技术如 ZigBee、NB-IoT、 LoRaWAN 等，为快速采集和传送信息奠定了良好的基础，支撑着从边到云全链路的数据处理，优化数据流管理，减少信息在传输中的时延。

1 信息通信工程中的信号监督技术

为了保证网络的稳定和数据的传输质量，对信息系统中的信号监测技术起着至关重要的作用。近年来，随着物联网技术的迅速发展，将其应用于信号监测领域，对传统的通讯监控技术提出了新的挑战。物联网终端通过高集成度的传感与执行机构，可以对各种不同类型的信号进行实时采集与处理，并利用 ZigBee、 LoRaWAN、NB-IoT 等无线通讯技术将监控信息反馈给中央处理系统。同时，物联网边缘计算的优势，可以实现对数据来源的实时预处理，大幅提升信号处理的时效性，降低网络拥塞。在信号监测的实现方面，以 MQTT、 CoAP 等物联网技术为支撑的通信协议栈以及中间件的优化为终端之间的互联提供了一种有效的数据传输方法。该监控体系在提高监控精度的同时，还可提高网络的自适应性与故障预报能力，并以此为基础，以实时分析与数据驱动的决策支撑为手段，有效防范通讯网络中的信号劣化与干扰。

2 信息通信工程中的信号监督需求

2.1 数据完整性

在 ICT 中，为了保证信号监测的准确性与可靠性，数据的完整性至关重要。物联网是一种新型的无线网络，它通过在网络中引入先进的传感设备，并结合 AES、 TLS 等加密通讯协议，来增强网络的安全和完整性。该系统能够以每秒上千次的速度对信号进行实时采集，并在传输过程中保证数据不会被篡改或丢失。另外，物联网平台还利用 RAID 等多项技术，保证了在局部设备失效时，数据仍能保持完好。与此同时，物联网还引入了区块链技术，确保了数据的完整性，当数据发生变化时，系统会及时发现并制止恶意篡改。

2.2 数据实时性

数据实时性是 ICT 信号监测的关键，物联网以其高效的网络体系结构与先进的数据处理能力，极大地提高了数据的实时传输与处理效率。在物联网环境下，海量的传感器与 行器能够对外界环境进行实时感知并对其做出反应，并利用 5 G、 LPWAN 等低能耗广域网络等低时延通讯技术，实现对数据的实时传输。边界计算能够有效地减少数据处理时延，并将其应用到临近数据源的处理中。

3 物联网技术在信号监督中的应用

3.1 数据采集与分析

在物联网技术应用于信息通信工程信号监督中，数据采集是实现高效监控的基础环节。物联网环境中的数据传输依赖于高度发展的网络协议和通信技术，包括但不限于MQTT（消息队列遥测传输）、CoAP（受限应用协议）以及更传统的HTTP/HTTPS 协议。这些协议针对低功耗和带宽限制的网络环境进行了优化，特别适用于物联网设备间的信息交换和通信。例如，MQTT 设计为轻量级，支持设备与服务器之间的低带宽、高延迟或不可靠网络，非常适合于移动网络环境中信号监督数据的实时传输。这些协议特别适合于低功耗和高延迟的应用场景，通过有效管理消息队列和数据包大小，显著提高了数据传输的效率。

3.2 数据传输与集成

在物联网技术框架内，数据传输与集成是信号监督应用中的一个关键方面，涉及从广泛分布的传感器网络中高效、安全地收集、传输和整合数据。物联网设备利用先进的传感技术捕获来自多种源的信号数据，这些数据通过一系列优化的通信协议如MQTT（消息队列遥测传输）、CoAP（受限应用协议）和AMQP（高级消息队列协议）进行传输，这些协议特别设计以适应低功耗和高延迟环境的要求，确保数据在设备和服务器之间的流畅传递。数据集成则通过物联网平台实现，该平台支持多种数据格式和来源的整合，采用数据虚拟化技术创建统一视图，便于进一步的数据分析和应用。这种快速传输能力确保了信号监督系统能即时接收和处理来自各种监测点的信号数据，从而在出现任何信号异常时快速作出反应。

3.3 监督技术的实现

在信号监督应用中，数据处理不仅是提高系统效率的关键，还是实现高精度监控的核心。通过采用先进的实时数据流处理技术，物联网系统能够在每秒处理高达100，000 条数据记录，支持高达99.99%的数据处理可靠性。此外，通过部署复杂事件处理系统，物联网技术可以有效处理并分析由成千上万个传感器收集的多维度数据，确保信号监控的全面性和实时性。在数据处理技术方面，物联网系统广泛应用机器学习算法进行智能分析，其中，神经网络算法在模式识别的准确率可达95%以上，支持向量机算法在异常检测中的敏感度达到 92% 。

4 相关案例

以某个大型通信基站的信号监控系统为例，在物联网技术框架下，监督技术的实现是一项复杂且关键的工程活动，其依赖于精确的数据捕获、高效的信息处理和先进的网络通信技术。首先，物联网中的监督技术启动于传感器的广泛部署，这些传感器能够持续监测如温度、压力、振动等多种物理量。这些数据通过传感器网络实时收集，通常利用低功耗广域网（LPWAN）技术，如 LoRa 或Sigfox，确保在广阔的地理范围内也能进行高效的数据传输。物联网平台在监督技术中扮演着数据整合和进一步处理的角色，它集成了多种中间件技术，支持复杂事件处理（CEP）和流数据处理（StreamProcessing），以便对从各个节点收集的数据进行实时分析和决策支持。该项目在采用随机森林和深度学习网络后，故障预测准确率显著提高，从70%增加到90%和95%。这种增加直接影响了故障响应时间的缩短，从数小时减少到10 分钟或更低，极大地提升了系统的实时监控能力。

综上所述，物联网技术在信息通信 监督中的应用具 的研究价值和广阔的发展前景。它不仅改变了信号监督的技术路线和实施方式， 系统的性 能 靠性及用户体验提供了实质性的推动，通过深入研究物联网技术在信息通信 可以进一 步推动该领域技术的创新与发展，为构建更加智能、高效和安全的信息通信系统提供理论支持和技术储备。

参考文献：

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