物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)全球億萬種物品之間的互連，將不同行業(yè)、不同地域、不同應(yīng)用、不同領(lǐng)域的物理實體按其內(nèi)在關(guān)系緊密地關(guān)聯(lián)在一起，對小到螺絲、鉛筆，大到飛機、輪船等巨量物體進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)與互動。物聯(lián)網(wǎng)能夠?qū)崿F(xiàn)社會活動和人們生活方式的變革，被預(yù)言為繼互聯(lián)網(wǎng)之后新的全球信息化產(chǎn)業(yè)浪潮，受到各國政府、企業(yè)和學(xué)術(shù)界的廣泛重視。

　　從信息技術(shù)角度看，物聯(lián)網(wǎng)是指具有感知和智能處理能力的可標(biāo)識的物體，基于標(biāo)準(zhǔn)的可互操作的通信協(xié)議，在寬帶移動通信、下一代網(wǎng)絡(luò)和云計算平臺等技術(shù)的支撐下，獲取和處理物體自身或周圍環(huán)境的狀態(tài)信息，對事件及其發(fā)展及時做出判斷，提供對物體進(jìn)行管理和控制的決策依據(jù)，從而形成信息獲取、物體管理和控制的全球性信息系統(tǒng)。物體能夠在人類直接干預(yù)或無需人工干預(yù)條件下感知事件、觸發(fā)動作和生成服務(wù)，通過協(xié)同的感知和互動來影響甚至控制事件向有利的方向發(fā)展。物聯(lián)網(wǎng)充分體現(xiàn)了物理世界和信息空間的深度融合，使人類可以融入到一體化的智能生態(tài)環(huán)境中，實現(xiàn)人、機、物的協(xié)同統(tǒng)一。

　　作為嶄新的綜合性信息系統(tǒng)，物聯(lián)網(wǎng)并不是單純的網(wǎng)絡(luò)概念，它包括信息的感知、傳輸、處理決策、服務(wù)等多個方面，呈現(xiàn)出自身顯著的特點。首先是對客觀物理世界的全面感知，它不僅表現(xiàn)在對單一的現(xiàn)象或目標(biāo)進(jìn)行多方面的觀察獲得綜合的感知數(shù)據(jù)，也表現(xiàn)在對現(xiàn)實世界各種物體現(xiàn)象的普遍感知；其次是物聯(lián)網(wǎng)實體間的泛在互聯(lián)，表現(xiàn)在各種物體經(jīng)由多種接入模式實現(xiàn)異構(gòu)互聯(lián)，也突出表現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)不僅包括互聯(lián)網(wǎng)、電信網(wǎng)等公共網(wǎng)絡(luò)，還包括電網(wǎng)和交通網(wǎng)等專用網(wǎng)絡(luò)，錯綜復(fù)雜，形成“網(wǎng)中網(wǎng)”的形態(tài)；第三是智慧的信息處理和決策，它體現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)中從感知到傳輸?shù)經(jīng)Q策應(yīng)用的信息流，并最終為控制提供支持，也廣泛體現(xiàn)出物聯(lián)網(wǎng)中大量的物體和物體之間的關(guān)聯(lián)和互動。物體互動經(jīng)過從物理空間到信息空間，再到物理空間的過程，形成感知、傳輸、決策、控制的開放式的循環(huán)。

　　物聯(lián)網(wǎng)不同于感知信息收集的傳感器網(wǎng)絡(luò)，也不同于信息傳輸?shù)幕ヂ?lián)網(wǎng)。它包含億萬種多樣的物體，承載和處理巨海量的感知信息，容納各種模式的接入和通信模式，實現(xiàn)從感知、處理到控制的循環(huán)過程。其系統(tǒng)架構(gòu)如何構(gòu)成，采用什么樣的體系結(jié)構(gòu)，現(xiàn)已成為物聯(lián)網(wǎng)研究的核心問題之一。

　　1 從云計算到海計算

　　1.1 云計算

　　云計算是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展帶來的一種新型計算和服務(wù)模式，它是通過分布式計算和虛擬化技術(shù)建設(shè)數(shù)據(jù)中心或超級計算機，以租賃或免費方式向技術(shù)開發(fā)者或企業(yè)客戶提供數(shù)據(jù)存儲、分析以及科學(xué)計算等服務(wù)。廣義上講，云計算是指廠商通過建立網(wǎng)絡(luò)服務(wù)集群，向多種客戶提供硬件租賃、數(shù)據(jù)存儲、計算分析和在線服務(wù)等不同類型的服務(wù)。云計算的主要服務(wù)形式有以亞馬遜公司為代表的基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)，以Saleforce為代表的平臺即服務(wù)，以及以微軟代表的軟件即服務(wù)等。

　　云計算的“云”就是存在于互聯(lián)網(wǎng)的服務(wù)器集群上的服務(wù)器資源，包括硬件資源（如服務(wù)器、存儲器和處理器等）和軟件資源（如應(yīng)用軟件、集成開發(fā)環(huán)境等）。本地終端只需要通過互聯(lián)網(wǎng)發(fā)送一條請求信息，“云端”就會有成千上萬的計算機為你提供需要的資源，并把結(jié)果反饋給發(fā)送請求的終端。每個提供云計算服務(wù)的公司，其服務(wù)器資源分布在相對集中的世界上少量幾個地方，對資源基本采用集中式的存放管理，而資源的分配調(diào)度采用分布式和虛擬化技術(shù)。云計算強調(diào)終端功能的弱化，通過功能強大的“云端”給需要各種服務(wù)的終端提供支持。如同用電用水一樣，我們可以隨時隨地獲取計算、存儲等信息服務(wù)。

　　1.2 物聯(lián)網(wǎng)

　　圖1所示是歐盟發(fā)展框架7的CASAGRAS［1］工作組給出的物聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)，包括感知層、傳輸層、處理層和應(yīng)用層4個層次。在感知層中，嵌入有感知器件和射頻標(biāo)簽（RFID）的物體形成局部網(wǎng)絡(luò)，協(xié)同感知周圍環(huán)境或自身狀態(tài)，并對獲取的感知信息進(jìn)行初步處理和判決，以及根據(jù)相應(yīng)規(guī)則積極進(jìn)行響應(yīng)，同時，通過各種接入網(wǎng)絡(luò)把中間或最終處理結(jié)果接入到傳輸層；傳輸層包括寬帶無線網(wǎng)絡(luò)、光纖網(wǎng)絡(luò)、蜂窩網(wǎng)絡(luò)和各種專用網(wǎng)絡(luò)，在傳輸大量感知信息的同時，對傳輸?shù)男畔⑦M(jìn)行融合等處理；在處理層提供存儲和處理功能，表現(xiàn)為各種各樣的數(shù)據(jù)中心以中間件的形式采用數(shù)據(jù)挖掘、模式識別和人工智能等技術(shù)，提供數(shù)據(jù)分析、局勢判斷和控制決策等處理功能。云計算的“云端”就在處理層，主要通過數(shù)據(jù)中心來提供服務(wù)；最上層的應(yīng)用層建立不同領(lǐng)域中的各種應(yīng)用。

　　互聯(lián)網(wǎng)也可以看成存在類似的架構(gòu)，底層是數(shù)據(jù)傳輸?shù)木W(wǎng)絡(luò)支撐層，中間是數(shù)據(jù)中心的處理層和上層是各種互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。從層次架構(gòu)來看，物聯(lián)網(wǎng)不同于互聯(lián)網(wǎng)的原因在于它的感知層。感知層獲取數(shù)據(jù)的特性決定了物聯(lián)網(wǎng)的上層相應(yīng)要發(fā)生一些變化。

　　1.3 海計算

　　物聯(lián)網(wǎng)具有顯著的異構(gòu)性、混雜性和超大規(guī)模等特點。異構(gòu)性表現(xiàn)在不同制造商、不同擁有者、不同類型、不同級別、不同范疇的對象網(wǎng)絡(luò)共存于物聯(lián)網(wǎng)中，網(wǎng)絡(luò)之間在通信協(xié)議、信息屬性、應(yīng)用特征等多個方面存在差異性，并形成混雜的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)或“網(wǎng)中網(wǎng)”形態(tài)；混雜性表現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)形態(tài)和組成的異構(gòu)混雜性，多信息源的并發(fā)混雜性，場景、服務(wù)和應(yīng)用的混雜性等多個方面；物聯(lián)網(wǎng)是物理世界與信息空間的深度融合系統(tǒng)，是涉及全球的人、機、物的綜合信息系統(tǒng)，其規(guī)模之大無所不包。

　　物聯(lián)網(wǎng)的上述特點決定了感知層數(shù)據(jù)的特性，即異構(gòu)的、混雜的、大規(guī)模的實時流感知數(shù)據(jù)。同時，感知數(shù)據(jù)還具有一個顯著特點就是時空特性，就是感知數(shù)據(jù)在特定時間和特定空間內(nèi)才有意義，如果不在這個地點或過了這個時間，數(shù)據(jù)的意義可能就不大了。如中關(guān)村大街的交通相關(guān)信息，這些交通信息通過很多節(jié)點實時采集，是大數(shù)據(jù)量的隨時間不斷采樣的實時流信息。這些信息誰需要？是在這個區(qū)域的人車才真正需要了解當(dāng)時的詳細(xì)擁塞或停車信息等，以便及時掌握交通動態(tài)，調(diào)整行車路線或停止地方。其他地方的人們可能不關(guān)心這個區(qū)域的交通信息，或僅僅只需要了解大概情況，實時性要求也不是很高，如了解中關(guān)村大街的歷史交通信息等。另外，物聯(lián)網(wǎng)的物體之間需要協(xié)同交互，對事件及時做出反應(yīng)，這就需要實時性采集、處理和控制，如在中關(guān)村大街上前后行駛的兩輛車需要實時交互，既要保持暢通行駛，又要通過保持一定的車距來保證安全性，這就需要在當(dāng)前場景下局部空間內(nèi)車輛之間實時通信和決策處理。

　　為此，我們針對物聯(lián)網(wǎng)這些數(shù)據(jù)的特性提出了啞鈴式的存儲和計算模式。大量的感知信息在采集和使用的本地進(jìn)行存儲，經(jīng)過處理后的中間或最后結(jié)果存儲在互聯(lián)網(wǎng)上（后端），放到云中的數(shù)據(jù)中心。感知信息的預(yù)處理、判斷和決策等信息處理主要在當(dāng)前場景下的前端完成，必要的需要大運算量的計算才通過“云端”的數(shù)據(jù)中心來處理。只有這樣，才能節(jié)省通信帶寬，否則網(wǎng)絡(luò)很難傳輸這么多的感知數(shù)據(jù)；才能節(jié)省存儲空間，數(shù)據(jù)中心再大也難存下實時流的原始感知數(shù)據(jù)，也沒有必要存儲原始感知數(shù)據(jù)；才能滿足實時性的交互處理，如果通過互聯(lián)網(wǎng)或云計算來做出處理和決定，就不能滿足很多實時性的應(yīng)用；更重要的是能夠滿足物聯(lián)網(wǎng)的大規(guī)模的擴展性。物聯(lián)網(wǎng)一定是分布式的系統(tǒng)，局部空間內(nèi)的高度動態(tài)自治管理才有利于擴展性。

　　中科院現(xiàn)在提出“海計算”［2］這個新的計算模式，實質(zhì)是把智能推向前端。智能化的前端具有存儲、計算和通信能力，能在局部場景空間內(nèi)前端之間協(xié)同感知和判斷決策，對感知事件及時做出響應(yīng)，具有高度的動態(tài)自治性。海計算的每個“海水滴”就是全球的每個物體，它們具有智能，能夠協(xié)助感知互動。億萬種物體組成物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，就如同海水滴形成大海一樣。

　　1.4 云海結(jié)合

　　物聯(lián)網(wǎng)涉及到全球的物體（包括人）規(guī)模，以及其應(yīng)用需求和感知層數(shù)據(jù)的特性，決定了物聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)需要“云”和“海”相結(jié)合。一方面，在局部應(yīng)用場景中，感知數(shù)據(jù)存儲在局部現(xiàn)場，智能前端在協(xié)同感知的基礎(chǔ)上，通過實時交互共同完成事件判斷、決策等處理，及時對事件做出反應(yīng)。另一方面，云計算的“云”的后端提供面向全球的存儲和處理服務(wù)。物聯(lián)網(wǎng)的各種前端把處理的中間或最后結(jié)果存儲到云的后端。前端在本地處理過程中，在必要時需要后端的存儲信息和處理能力的支持，及時發(fā)送服務(wù)請求獲得云的后端支持。這具有良好的擴展性，既滿足前端實時交互，又滿足全球物體的互聯(lián)互動。

　　2 物聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)

　　除了獲取、承載和處理超海量的感知信息這個顯著特征外，物聯(lián)網(wǎng)的另一個顯著特征就是具有決策和控制功能，能夠影響物體周圍的環(huán)境或控制事件的進(jìn)程；就是通過對物理世界的感知，對感知信息的傳輸和處理，到對事件的判斷和決策，再回到控制執(zhí)行器進(jìn)行執(zhí)行動作，從而對事件產(chǎn)生作用來影響事件的進(jìn)程，形成從物理世界到信息空間再到物理世界的循環(huán)過程。

　　2.1 開放式循環(huán)結(jié)構(gòu)

　　物聯(lián)網(wǎng)形成人機物的協(xié)調(diào)環(huán)境系統(tǒng)，包含從感知、傳輸、處理和控制的循環(huán)過程。物聯(lián)網(wǎng)由億萬種物體、設(shè)備和人參與形成或與物理環(huán)境共存，這些對象之間存在極其復(fù)雜的關(guān)系（或稱為關(guān)系鏈）。一個事件往往受到多種因素影響，這些因素本身也是動態(tài)變化的。如移動車輛在移動過程中所處局部環(huán)境具有高度動態(tài)性，因為車況、路況、周圍車輛、無線接入網(wǎng)絡(luò)等一直在變化。多種因素均會影響車輛間產(chǎn)生碰撞，造成交通事件，通過智能的感知、通信和控制人們可以避免車輛碰撞。這使得物聯(lián)網(wǎng)的信息循環(huán)不同于傳統(tǒng)的閉環(huán)控制，而是開放式的循環(huán)過程［3］。物聯(lián)網(wǎng)開放式循環(huán)結(jié)構(gòu)如圖2所示。傳感設(shè)備的感知信息包括物理環(huán)境的信息和物理環(huán)境對系統(tǒng)的反饋信息，執(zhí)行器改變物理實體狀態(tài)和實現(xiàn)系統(tǒng)對物理環(huán)境的反饋。系統(tǒng)會預(yù)先設(shè)定控制語義。計算設(shè)備對物理信息進(jìn)行計算和判斷，當(dāng)判斷值在控制語義下滿足一定的觸發(fā)條件時，控制設(shè)備會發(fā)送命令給執(zhí)行器。

　　由于物理環(huán)境、感知目標(biāo)存在混雜性，信息設(shè)備存在一定的誤差，以及其狀態(tài)、行為存在不確定性等，對于循環(huán)結(jié)構(gòu)而言，會帶來獲取的感知信息的不準(zhǔn)確性，以及物體控制的不可靠性。因此，如何全面準(zhǔn)確地獲取感知信息，以及如何保證控制過程和結(jié)果符合設(shè)計要求，是開放式循環(huán)結(jié)構(gòu)的兩個重要方面。

　　2.2 智能前端

　　隨著微電子、計算和通信等技術(shù)的發(fā)展，在物體中嵌入微型的感知、處理和通信等功能部件成為可能。越來越多的物體成為物聯(lián)網(wǎng)的智能前端，帶動物聯(lián)網(wǎng)逐步應(yīng)用和發(fā)展。智能前端兼有感知信息的獲取、決策操作的執(zhí)行，以及諸多的處理和交互功能，是局部自治環(huán)境中的終端實體，也是物聯(lián)網(wǎng)的基本單元。

　　下面結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)的典型應(yīng)用之一智能交通來說明前端的智能化。車輛安全系統(tǒng)能在人工干預(yù)或無需人工干預(yù)情況下，保證高速車輛的安全行駛，是智能交通的核心內(nèi)容。圖3所示是車輛安全協(xié)作系統(tǒng)架構(gòu)［4］示意圖。車輛通過傳感器、全球定位系統(tǒng)（GPS）等設(shè)備收集車輛自身與周圍環(huán)境的信息。計算模塊中的消息產(chǎn)生機制產(chǎn)生車輛狀態(tài)信息，并通過無線車載網(wǎng)絡(luò)將狀態(tài)消息廣播給周圍車輛。車輛通過專用短距離信道（DSRC）接收鄰居車輛的狀態(tài)信息，根據(jù)自身和多個鄰居車輛的狀態(tài)信息，預(yù)測車輛之間及車輛與周圍環(huán)境之間的位置關(guān)系，以及可能發(fā)生的碰撞，及時調(diào)整車輛操作參數(shù)來提高車輛行駛的效率和保障安全。

　　圖3所示的架構(gòu)僅僅把車輛狀態(tài)信息及時廣播出去，在車輛多的情況下，有可能產(chǎn)生信息傳輸延遲較大，甚至信息丟失。Fallah［5］等人考慮無線網(wǎng)絡(luò)的通信狀態(tài)，給車輛賦予更智能的功能，如圖4所示。與傳統(tǒng)的車輛安全協(xié)作系統(tǒng)架構(gòu)不同之處在于，傳輸控制單元根據(jù)無線車載網(wǎng)絡(luò)的信道情況和狀態(tài)信息，調(diào)整發(fā)送的頻率和消息長度，根據(jù)自身位置估計模型和實際位置決定是否發(fā)送自身位置信息，從而提高了系統(tǒng)的魯棒性和擴展性。

　　2.3 融合系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)

　　體系結(jié)構(gòu)是對系統(tǒng)的抽象描述。物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)既涉及規(guī)模龐大的智能電網(wǎng)，又包含智能醫(yī)療的醫(yī)療設(shè)備。目前世界各國都在結(jié)合具體行業(yè)推廣物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用，離形成全球的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)還需要非常長的時間。提出面向全球物聯(lián)網(wǎng)、適應(yīng)各種行業(yè)應(yīng)用的體系結(jié)構(gòu)，與下一代互聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)相比，具有更巨大的困難和挑戰(zhàn)?，F(xiàn)在研究人員通常只是從具體行業(yè)或小的系統(tǒng)去探索物聯(lián)網(wǎng)的體系結(jié)構(gòu)。

　　物聯(lián)網(wǎng)與物理信息融合系統(tǒng)（CPS）［6-9］密切相關(guān)，這兩個概念目前越來越趨向一致。Tan.Y［10］等人提出了一種CPS體系結(jié)構(gòu)的原型，如圖5所示。圖5表示了物理世界、信息空間和人的感知的互動關(guān)系，給出了感知事件流、控制信息流的流程。

　　CPS體系結(jié)構(gòu)原型的幾個組件描述如下：

　　（1）物理世界

　　物理世界包括物理實體（諸如醫(yī)療器械、車輛、飛機、發(fā)電站）和實體所處的物理環(huán)境。

　?。?）傳感器

　　傳感器作為測量物理環(huán)境的手段，直接和物理環(huán)境或現(xiàn)象相關(guān)。傳感器將相關(guān)的信息傳輸?shù)叫畔⑹澜纭?/p>

　?。?）執(zhí)行器

　　執(zhí)行器根據(jù)來自信息世界的命令，改變物理實體設(shè)備狀態(tài)。

　　（4）控制單元

　　基于事件驅(qū)動的控制單元接受來自傳感單元的事件和信息世界的信息，根據(jù)控制規(guī)則進(jìn)行處理。

　?。?）通信機制

　　事件/信息是通信機制的抽象元素。事件既可以是傳感器表示的“原始數(shù)據(jù)”，也可以是執(zhí)行器表示的“操作”。通過控制單元對事件的處理，信息可以抽象地表述物理世界。

　?。?）數(shù)據(jù)服務(wù)器

　　數(shù)據(jù)服務(wù)器為事件的產(chǎn)生提供分布式的記錄方式，事件可以通過傳輸網(wǎng)絡(luò)自動轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)服務(wù)器的記錄，以便于以后檢索。

　?。?）傳輸網(wǎng)絡(luò)

　　傳輸網(wǎng)絡(luò)包括傳感設(shè)備、控制設(shè)備、執(zhí)行設(shè)備、服務(wù)器，以及他們之間的無線或有線通信設(shè)備。

　　3 結(jié)束語

　　雖然人們提出物聯(lián)網(wǎng)這個詞已有一段時間，但物聯(lián)網(wǎng)的概念一直在不斷的發(fā)展和演變。從最早的傳感器網(wǎng)絡(luò)和基于RFID的物體不斷被跟蹤記錄，現(xiàn)已發(fā)展到物體的智能化，能夠協(xié)同感知和交互，以及全球物體之間的深度互聯(lián)和互動。目前，人們從不同行業(yè)探討物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用，進(jìn)行“豎井式”的研發(fā)和推廣應(yīng)用。但是，到跨行業(yè)、跨領(lǐng)域，直到全球物體之間的互聯(lián)互動，還有相當(dāng)長的艱苦道路要走，現(xiàn)在只是勾畫出人類信息發(fā)展的一個美好前景。

　　就像互聯(lián)網(wǎng)改變?nèi)藗兊慕涣鞣绞胶蜕虡I(yè)模式一樣，物聯(lián)網(wǎng)也會改變?nèi)?、信息空間和和物理世界的交互方式。它將人們所在物理世界和虛擬世界橋連起來，實現(xiàn)人與人、人與物、物與物的緊密耦合，形成一個智能、綠色、和諧的世界。物聯(lián)網(wǎng)需要我們長期研究和探索其中的理論和技術(shù)問題。

　　4 參考文獻(xiàn)

　?。?］ Coordination and Support Action for Global RFID-Related Activities and Standardization ［EB/OL］。 ［2008-01-01］。 http://www.eeca-ict.eu/successstories/s13.pdf.

　?。?］ 孫凝暉， 徐志偉， 李國杰。 海計算：物聯(lián)網(wǎng)的新型計算模型 ［J］。 中國計算機學(xué)會通訊， 2010（2）：39-43.

　?。?］ ASTROM K J， MURRAY R M. Feedback Systems： An Introduction for Scientists and Engineers ［M］。 Princeton， NJ， USA： Princeton University Press， 2008.

　?。?］ XU Q. Vehicle-to-Vehicle Safety Messaging in DSRC ［C］//Proceedings of the 1st ACM International Workshop on Vehicular Ad Hoc Networks （VANET‘04）， Oct 1，2004， Philadelphia， PA， USA. New York， NY， USA： ACM， 2004:19-28.

　　［5］ FALLAH Y P. HUANG C L， SENGUPTA R， et al. Design of Cooperative Vehicle Safety Systems based on Tight Coupling of Communication， Computing and Physical Vehicle Dynamics ［C］//Proceedings of the 1st ACM/IEEE International Conference on Cyber-physical Systems（ICCPS’10）， May 25-28，2010， Stockholm， Sweden. New York， NY， USA:ACM， 2010:159-167.

　　［6］ GROUP C S. Cyber-Physical Systems： Executive Summary ［R/OL］。 ［2008-03-06］ http://varma.ece.cmu.edu/Summit.

　?。?］ LEE E A. Cyber Physical Systems： Design Challenges ［C］//Proceedings of the 11th IEEE International Symposium on Object/Component/Service-Oriented Real-time Distributed Computing （ISORC‘08）， May 5-7，2008， Orlando， FL， USA 。 Piscataway， NJ， USA： IEEE， 2008:363-369.

　?。?］ LEE E A. Cyber-Physical Systems： Are Computing Foundations Adequate ［R/OL］。 ［2006-10-16-17］。 http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/downloa.

　　［9］ STANKOVIC J A. Opportunities and Obligations for Physical Computing Systems ［J］。 Computer， 2005，38（11）：23-31.

　?。?0］ YING T， VURAN M C， GODDARD S. Spatio-Temporal Event Model for Cyber-Physical Systems ［C］//Proceedings of the 29th International Conference on Distributed Computing Systems （ICDCS’09）， Jun 22-26，2009， Montreal， Canada. Piscataway， NJ，USA： IEEE， 2009:44-50.