Внедрение

В России утвержден национальный стандарт для рынка интернета вещей

2 Февраля 2021
В России утвержден национальный стандарт для рынка интернета вещей

Росстандарт утвердил вторую серию национальных стандартов в области технологий интернета вещей, сенсорных сетей и промышленного интернета вещей, в частности -протоколов интернета вещей LoRaWan RU (Long Range Wide Area Networks). Об этом сообщили в Техническом комитете 194 «Кибер-физические системы». 

«Протокол LoRaWan может быть использован для управления коммунальным хозяйством и транспортной инфраструктурой, в сельском хозяйстве, добывающей и нефтехимической промышленности и других отраслях. Он характеризуется высокой энергоэффективностью, возможностью передачи данных на большие расстояния, способностью поддерживать двунаправленную связь, а также гибкой адаптацией полосы пропускания», - заявили в ТК 194.

Стандарт для протокола LoRaWan утвержден в форме предварительного национального стандарта «Информационные технологии. Интернет вещей. Протокол обмена для высокоемких сетей с большим радиусом действия и низким энергопотреблением». Он определяет сетевой протокол и системную архитектуру сети LoRaWan на национальном уровне для мобильных и стационарных устройств.

Признание данных стандартов позволит открыть доступ к наиболее совершенному и гибкому на сегодняшний день протоколу сетей интернета вещей класса LPWAN. Кроме того, это шаг к гармонизации мировых и отечественных стандартов, что обязательно упростит международный роуминг абонентских устройств IoT.

Также утверждены еще шесть нормативно-технических документов в области интернета вещей, сенсорных сетей и промышленного интернета вещей. Новые стандарты регулируют вопросы терминологии и референтных архитектур.

Перечень утвержденных стандартов:

- ПНСТ «Информационные технологии. Интернет вещей. Спецификация LoRaWan RU»;

- ПНСТ «Информационные технологии. Интернет вещей. Термины и определения»;

- ПНСТ «Информационные технологии. Подводная акустическая сенсорная сеть. Часть 1. Общие положения»;

- ПНСТ «Информационные технологии. Подводная акустическая сенсорная сеть. Часть 2. Типовая архитектура»;

- ПНСТ «Информационные технологии. Сети сенсорные. Часть 2 Термины и определения»;

- ПНСТ «Информационные технологии. Сети сенсорные. Часть 3 Типовая архитектура»;

- ПНСТ «Информационные технологии. Сети сенсорные. Интегрированная среда тестирования».


Подписывайтесь на журнал «Вестник ГЛОНАСС» и навигационный канал на TamTam

Короткая ссылка:  vestnik-glonass.ru/~w9dLR
02.10.2026
Космос, часто называемый последним рубежом, быстро становится центральным элементом ведения войн на планете. От связи и наведения оружия на крышку бутылки до постоянного наблюдения за противником — множество критически важных возможностей теперь постоянно находятся на орбите. С самых первых дней боевых действий война постоянно перемещалась вверх и теперь прочно обосновалась в космосе. Страны постоянно наращивают свои космические возможности.
30.09.2026
Управление правительственной отчётности США (GAO) опубликовало доклад «У Министерства обороны есть возможности улучшить использование коммерческих данных и связанных с ними услуг» , в котором рассматривается вопрос о закупках Министерством обороны коммерческих космических данных и связанных с ними услуг. Коммерческие космические данные и услуги, рассматриваемые GAO, включают информацию, собранную коммерческими спутниками, радарами и телескопами, а также аналитические продукты, созданные на основе этих данных.
29.09.2026
Освоение космоса связано с множеством трудностей. Некоторые проекты, такие как группировки спутников, были реализованы довольно быстро, в то время как другие, например космический туризм, столкнулись с проблемами и не достигли успеха.
22.09.2026
По оценкам холдинга Т1, к 2025 году объём российского рынка искусственного интеллекта (ИИ) достиг приблизительно 100 миллиардов рублей. Ожидается, что в 2026 году этот показатель вырастет ещё на 20%. Программное обеспечение на основе генеративного ИИ (GenAI) демонстрирует стремительный рост: среднегодовой темп прироста (CAGR) составляет около 55%. В действительности, этот рост может оказаться ещё более значительным из-за замещения традиционных решений машинного обучения (ML) новыми технологиями.

СТАТЬИ ГЛОНАСС