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通過毫米波傳感器在邊緣進(jìn)行智能處理可以減少發(fā)送到中央服務(wù)器的數(shù)據(jù)量，增加傳感器本身的決策量。
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物聯(lián)網(wǎng)（IoT）推動建筑和家庭系統(tǒng)中更多設(shè)備和傳感器連接網(wǎng)絡(luò)：根據(jù)Gartner的估計，在2017年物聯(lián)網(wǎng)覆蓋的設(shè)備數(shù)量已達(dá)80億。
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但隨著連接到云的傳感器數(shù)量日益增加，對網(wǎng)絡(luò)帶寬、遠(yuǎn)程存儲和數(shù)據(jù)處理的系統(tǒng)要求也迅速提高。邊緣處的智能處理可以減少發(fā)送到中央服務(wù)器的數(shù)據(jù)量，增加傳感器本身的決策量。這可以在提升系統(tǒng)可靠性的同時，減少決策延遲和網(wǎng)絡(luò)成本；如果服務(wù)器關(guān)閉，您最不愿意看到的就是傳感器無法檢測物體和做出決策！
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邊緣智能和連接
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毫米波（mmWave）傳感器以兩種方式實現(xiàn)邊緣智能。首先，毫米波可提供距離、速度和角度等獨(dú)特的數(shù)據(jù)信息，同時具有反射不同目標(biāo)的能力，這使傳感器能夠檢測探測范圍內(nèi)不同物體的特定特征。例如，速度數(shù)據(jù)可使傳感器看到微多普勒效應(yīng) - 來自微小運(yùn)動的調(diào)制效應(yīng) - 其包含目標(biāo)對象的典型特征…
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