窄带物联网（NB-IoT）技术的出现为抄表应用中一直存在的抄表难、管理难等难题提出了一种行之有效的解决方案。然而,现有的NB-IoT远程抄表系统还存在着高功耗、应用范围单一、改装安装成本高昂和安全性能有限的问题,这大大限制了其应用的推广。而且,身份访问认证控制作为数据安全保障的重要环节,在NB-IoT大规模节点的应用场景下,现有的身份安全认证协议在认证的过程中会对网络造成巨大的通信压力,可能会导致通信堵塞的问题。因此,本文以NB-IoT远程抄表应用作为研究对象,从低功耗和安全两个角度出发进行研究。本文的主要工作内容为:（1）本文提出了一种基于NB-IoT和图像处理的普适远程抄表系统Meter Eye,并基于ARM9嵌入式开发进行了硬件实现。Meter Eye通过读取表盘图片避免了对原有仪表的改装,只传输包含读数信息的负差值抄表图像,并利用压缩感知技术对抄表图像进行大幅度的压缩来降低传输功耗。本文对指针式和字轮式仪表的抄表图像都进行了图像重建质量分析,并采用基于卷积神经网络（CNN）的数字识别系统的准确率作为衡量图像重建质量的标准。实验表明,当抄表图像的压缩率大于7%时,图像数字利用CNN数字识别的准确率高于94.09%,系统功耗的降低可达到15.99%。（2）本文提出了一种基于Schnorr聚合签名和中国剩余定理的群组身份安全认证协议。该协议使得服务器能够对节点群组进行一次性认证,同时将群组的认证请求固定为确定的大小,有效减少了认证请求的带宽消耗。该协议又采用了基于中国剩余定理的会话密钥信息分发机制,允许服务器使用固定大小的数据完成对群组中多个节点密钥的派发。除了对协议进行了非正式的安全分析,还使用形式化协议安全分析工具Scyther对协议进行了形式化的安全分析,仿真结果表明协议能够抵御重放攻击、中间人攻击等常见攻击手段。性能分析结果表明,随着节点数量的增加,该协议的传输开销和带宽消耗的增长大大小于其他现有的群组认证协议,说明该协议能够有效缓解NB-IoT网络中大规模认证时的通信堵塞问题。