微型无线传感器

微型无线传感器（精选九篇）

微型无线传感器 篇1

采用新型技术与工艺的微型传感器, 拓展了应用领域, 满足了更高的要求, 成为推动传感市场发展的动力。

据有关报告显示, 2008年全球传感器市场规模为506亿美元, 而到2010年预计全球传感器市场则可达600亿美元以上。近些年来, 与半导体工艺的融合成为推动传感器发展的一个重要动力, 这种融合使传感器的性能更加强大, 而体积却越来越小, 催生出微型传感器。微型传感器的出现使原本在很多不能应用传感器的领域得以应用传感器件, 从而为系统产品的智能化提供了条件。与此同时, 传感器应用领域的拓展带来了更多的市场需求。近些年来, 基于MEMS等技术的新兴微型传感器如加速度传感器、角速度传感器、无线传感器、生物传感器、光传感器等的普及不断给传感器市场带来新的增长点。比如最近兴起的传感网概念, 就与微型无线传感器息息相关, 也正是受益于传感网的发展, 无线传感器市场受到业界的关注并增长迅速, 据有关市场研究机构预测, 在2007～2010年该市场年复合增长率会超过25%。

无线传感器网络综述(网安). 篇2

陶滔

南华大学计算机科学与技术学院

湖南

421001 摘要:本文介绍了无线传感器网络的概念、特点、通信结构及其安全需求,并对其应用过程中可能遇到的攻击方式和相 应的抵御方法做了简单介绍。指出了无线传感器网络今后的研究方向及最新研究动态。

关键词:无线传感器网络;网络协议栈;传感器节点;多跳路由 0

引言

近年来随着传感器、计算机、无线通信及微机电等技术 的发展和相互融合,产生了无线传感器网络(WSN, wireless sensor networks。无线传感器网络技术与当今主流无线网络 技术使用同一个标准——802.15.14, 它是一种新型的信息获 取和处理技术。无线传感网络综合了嵌入式计算技术、传感 器技术、分布式信息处理技术以及通信技术,能够协作地实时 监测、感知和采集网络分布区域内的不同监测对象的信息。它的应用极其广泛, 当前主要应用于国防军事、智能建筑、国 家安全、环境监测、医疗卫生、家庭等方面。

无线传感器网络系统(WSNS, wireless sensor networks system通常由传感器节点、聚节点和管理节点组成。它的结 构图如图1。传感器节点负责将所监测的数据沿着其他传感器 节点逐跳地进行传输, 经过多跳路由, 然后到达汇聚节点, 最 后通过卫星或者互联网到达管理节点, 然后, 用户1通过管理 节点对传感器网络进行管理, 发布监测任务及收集监测数据。通过无线传感器网络可以实现数据采集、数据融合、任务的 协同控制等。

图

1无线传感网络系统结构图 1

无线传感器网络特点

目前常见的无线网络包括移动通信网、Ad Hoc 网络、无 线局域网、蓝牙网络等,与这些网络相比,无线传感器网络 具有以下特征:(1硬件资源有限

由于受到价格、硬件体积、功耗等的限制,WSN 节点的 信号处理能力、计算能力有限,在程序空间和内存空间上与 普通的计算机相比较,其功能更弱。

(2电源容量有限

由于受到硬件条件的限制,网络节点通常由电池供电, 电池能量有限。同时,无线传感网络节点通常被放置在恶劣 环境或者无人区域,使用过程中,不能及时给电池充电或更 换电池。

(3无中心

无线传感器网络中没有严格的中心节点,所有节点地位平等,是一个对等式网络。每一个节点仅知道自己邻近节点 的位置及相应标识,无线传感器网络利用相邻节点之间的相 互协作来进行信号处理和通信,它具有很强的协作性。

(4自组织

网络的布设和展开不需要依赖于任何预设的网络设备, 节点通过分层协议和分布式算法协调各自的监控行为,节点 开机后就可以快速、自动地组成一个独立的无线网络。

(5多跳路由

在无线传感器网络中,节点只能同它的邻居直接通信。如果想与其射频覆盖范围之外的节点进行数据通信,则需要 通过中间网络节点进行路由。无线传感器网络中的多跳路由 是由普通网络节点来完成的,没有专门的路由设备。

(6动态拓扑

无线传感器网络是一个动态的网络,节点能够随处移 动;一个节点可能会因为电池能量用完或其他故障原因,退 出网络运行;一个节点也可能由于某种需要而被添加到当前 网络中。这些都会使网络的拓扑结构发生变化,因此无线传

感器网络具有动态拓扑组织功能。(7节点数量多,分布密集

为了对一个区域执行监测,往往需要很多的传感器节点 被放置到该区域。传感器节点分布非常密集,通常利用节点 之间高度连接性来保证系统的抗毁性和容错性。

2无线传感器网络协议栈

无线传感器网络协议栈由以下五部分组成:物理层、数 据链路层、网络层、传输层、应用层,与互联网协议栈的五 层协议相对应,其结构如图

2。

作者简介:唐启涛(1982-,男,南华大学计算机科学与技术学院 2006级硕士研究生,研究方向:计算机网

络与信安全。陶滔(1969-,男,网络教研室主任、副教授,硕士生导师,研究方向:计算机网络安全。2008.2

网络安全技术与应用 图

2无线传感器网络协议栈 2.1物理层

物理层主要负责感知数据的收集,并对收集的数据进行 采样、信号的发送和接收、信号的调制解调等任务。在物理 层中的主要安全问题是建立有效的数据加密机制。由于对称 加密算法的局限性,它不能在 WSN 中很好的发挥作用,因而 如何使用高效的公钥算法是 W S N 有待解决的问题。

2.数据链路层

数据链路层主要负责媒体接入控制和建立网络节点之间 可靠通信链路,为邻居节点提供可靠的通信通道,主要由介 质访问控制层组成。介质访问控制层使用载波监听方式来与 邻节点协调使用信道,一旦发生信道冲突,节点使用相应的 算法来确定重新传输数据的时机。无线传感器网络的介质访 问控制协议通常采用基于预先规划的机制来保护节点的能量。

2.3网络层

网络层的主要任务是发现和维护路由。正常情况下,无 线传感器网络中的大量传感器节点分布在一个区域里,消息 可能需要经过多个节点才能到达目的地,且由于传感器网络 的动态性,使得每个节点都需要具有路由的功能。节点一般 采用多跳路由连接信源和信宿。

2.4传输层

由于无线传感器网络节点的硬件限制,节点无法维持端到 端连接的大量信息传输,而且节点发送应答消息也会消耗大量 能量,因而,目前还没有成熟的关于传感器节点上的传输层 协议的研究。汇聚节点只是传感器网络与外部网络的接口。

2.5应用层

应用层主要负责为无线传感器网络提供安全支持,即实 现密钥管理和安全组播。无线传感器网络的应用十分广泛, 其中一些重要的应用领域有:军事方面,无线传感器网络可 以布置在敌方的阵地上,用来收集敌方一些重要目标信息, 并跟踪敌方的军事动向:环境检测方面,无线传感器网络能 够用来检测空气的质量,并跟踪污染源;民用方面,无线传 感器网络也可用来构建智能家居和个人健康等系统。

3安全性需求

基于无线传感器网络的特殊性,形成了与其他网络系统不 同的网络安全特性, 并能直接应用到实际的无线传感网络中。归纳为以下几个方面: 3.1鲁棒性

传感器网络一般被放置在恶劣环境、无人区域或敌方阵 地中,环境条件、现实威胁和当前任务具有不确定性,它需 要设计具有抵抗节点故障的机制。一种常用方法是部署大量 节点。网络协议应该具有识别发生故障的相邻节点的能力, 并根据更新的拓扑进行相应的调节。

3.2扩展性

WSN 节点会随着环境条件的变化或恶意攻击或任务的变 化而发生变化,从而影响传感器网络的结构。同时,节点的 加入或失效也会导致网络的拓扑结构不断变化,路由组网协 议和 W S N S 必须适应 W S N 拓扑结构变化的特点。

3.3机密性

传感器网络在数据传输过程中,应该保证不泄露任何敏 感信息。应用中,通过密钥管理协议建立的秘密密钥和其他 的机密信息,必须保证只对授权用户公开。同时,也应将因 密钥泄露造成的影响尽可能控制在一个较小范围,不影响整 个网络的安全。解决数据机密性的常用方法是使用会话密钥 来加密待传递的消息。

3.4数据认证

由于敌方能够很容易侵入信息, 接收方从安全角度考虑, 有必要确定数据的正确来源。数据认证可以分为两种,即两 部分单一通信和广播通信。

3.5数据完整性

在网络通信中,数据的完整性用来确保数据在传输过程 中不被敌方所修改,可以检查接收数据是否被篡改。根据不 同的数据种类,数据完整性可分为三类:选域完整性、无连 接完整性和连接完整性业务。

3.6

数据更新

表示数据是最新的,是没有被敌手侵入过的旧信息。网络 中有弱更新和强更新两种类型的更新。弱更新用于提供局部 信息排序,它不支持延时消息;强更新要求提供完整的次序, 并且允许延时估计。

3.7

可用性

它要求 WSN 能够按预先设定的工作方式向合法的系统用 户提供信息访问服务,然而,攻击者可以通过信号干扰、伪 造或者复制等方式使传感器网络处于部分或全部瘫痪状态, 从而破坏系统的可用性。

3.8

访问控制

W S N 不能通过设置防火墙进行访问过滤;由于硬件受 限, 也不能采用非对称加密体制的数字签名和公钥证书机制。WSN 必须建立一套符合自身特点的、综合考虑性能、效率和 安全性的访问控制机制。

4攻击方式及采取的相应措施

无线传感网络可能遭遇多种攻击。攻击者可以直接从物

2008.2 82 网络安全技术与应用 理上将其破坏。另一方面,攻击者可以通过操纵数据或路由 协议报文,在更大范围内对无线传感网络进行破坏。具体的 攻击类别如下: 4.1欺骗、篡改或重发路由信息

攻击者通过向 WSN 中注入大量欺骗路由报文,或者截取 并篡改路由报文,把自己伪装成发送路由请求的基站节点, 使全网范围内的报文传输被吸引到某一区域内,致使各传感 器节点之间能效失衡。对于这种攻击方式的攻击,通常采用 数据加密技术抵御。

4.2选择转发攻击

攻击者在俘获传感器节点后,丢弃需要转发的报文。为 了避免识破攻击点,通常情况下,攻击者只选择丢弃一部分 应转发的报文,从而迷惑邻居传感节点。通常采用多路径路 由选择方法抵御选择性转发攻击。

4.3DoS拒绝服务攻击

攻击者通过以不同的身份连续向某一邻居节点发送路由 或数据请求报文,使该邻居节点不停的分配资源以维持一个 新的连接。对于这种攻击方式,可以采用验证广播和泛洪予 以抵御。

4.4污水池攻击

攻击点在基站和攻击点之间形成单跳路由或是比其他节 点更快到达基站的路由,以此吸引附近的传感器以其为父节 点向基站转发数据。污水池攻击“调度”了网络数据报文的 传输流向,破坏了网络负载平衡。可以采用基于地理位置的 路由选择协议抵御污水池攻击。

4.5告知收到欺骗攻击

当攻击点侦听到某个邻居节点处于将失效状态时,冒充 该邻居节点向源节点反馈一个信息报文, 告知数据已被接受。使发往该邻居节点的数据报文相当于进了“黑洞”。可以调控 全球知识以抵御告知收到欺骗。

4.6

女巫攻击

攻击点伪装成具有多个身份标识的节点。当通过该节点 的一条路由破坏时,网络会选择另一条完全不同的路由,由 于该节点的多重身份,该路由可能又通过了该攻击点。它降 低了多经选路的效果。针对这种攻击方式,可以采用鉴别技 术抵御。

5今后的研究方向

目前,有关传感器网络的研究还处于初步阶段,由于无 线传感网络的体系结构和模型没有形成最后的标准,无线传 感器网络安全研究方面还面临着许多不确定的因素,对于 W S N 而言,仍然存在着如下有待进一步研究的问题。

5.1安全的异常检测和节点废除

在传感器网络中,由于被盗用节点对网络非常有害,因 而希望能即时检测和废除被盗用节点。Chan 提出使用分布式

投票系统来解决这个问题。5.2

安全路由

安全的路由协议应允许在有不利活动的情况下,继续保 持网络的正常通信。传感器网络中的许多类型的攻击方式的 抵御可以通过提高路由的安全设计来实现。如何设计一种高 效、安全的路由有待进一步的研究。

5.有效的加密原语

Perrig 提出了 SPINS 协议族, 通过该协议, 使用有效的 块加密,对于不同块进行不同的加密操作。Karlof

设计了 TinySec,在效率与安全性之间折中。在密钥建立和数字签名 时,如何使用有效的非对称加密机制,是一个值得进一步研 究的方向。

5.4入侵检测问题

在数据认证和源认证之前,有必要设计相应的方案来确 认通信方是不是恶意节点。目前有些无线传感网络都是假设 网络节点具有全网惟一标识,这其实是不符合现实的。

5.5传感器安全方案和技术方案的有机结合

根据 W S N 的特点,其安全解决方案不能设计得过于复 杂,并尽可能的避免使用公钥算法。如何在不明显增加网络 开销的情况下,使性能和效率达到最佳,并设计出相应的协 议和算法有待于进一步的研究。

5.6

管理和维护节点的密钥数据库

在传感器网络中,每个节点需要维护和保持一个密钥数据 库。在网络节点存储能力有限的情况下, 如何保证密钥建立、撤 消和更新等阶段动态地维护和管理数据库需要进一步的研究。

6总结

无线传感器网络在军事和民用领域都有着广泛的潜在用 途,是当前技术研究的热点。本文从无线传感器网络的特点、无线传感网络的协议栈、安全需求、可能受到的安全攻击及 相应的防御方法及今后有待进一步研究的问题等方面对目前 国内外开展的研究进行了较为系统的总结,有助于了解当前无 线传感器网络研究进展及现状。

参考文献

[1]Prtra JC,PalR N.A functional link artificial neural network foradaptive c hannel e qualization[J].Signal P rocessing.1995.[2]PasqualeArpaia,Pasquale Daponte,DomcaicoGrmi ald,i et a.l ANN-Based Error Reduction for Expermi entally Modeled Sensors [J].IEEE Trans.on Instrumentation andMeasurement.2002.[3]徐丽娜.神经网络控制[M].哈尔滨:哈尔滨

微型无线传感器 篇3

随着微型能源采集技术的出现, 并逐步成熟和走向实用, 将其应用于WSN, 使其使用寿命无需再受到电源能量存储量限制, 这将会使WSN的使用成本大大降低, 也给WSN的设计和应用带来很大便利。

下面就对微型能源采集技术的概念及其在应用中的一些关键问题进行探讨。

1 微型能源采集技术的概念

从广义上讲, 现代的能源采集技术包括各种能量源源, 比如动能 (风、波、重力、振动等) 、电磁能 (光伏、电磁波等) 、热能 (太阳热能、地热、温度变化、燃烧等) 、原子能 (原子核能、放射性衰变等) 或生物能 (生物燃料、生物质能等) , 其主要目的是为了减少对煤、石油等资源的使用。大规模能源采集包括太阳能电厂和风力发电厂等。与大规模能源采集不同, 微型能源采集技术是从上述能量源中获取毫瓦级电能的微型采集技术, 主要目的侧重于使用电设备“永续”运行。目前, 人们对微型能源采集技术的应用环境一般倾向于该技术明确可替代电池的情况。要求远程节点自动运行数年的无线传感器网络成为首要的目标应用。根据其位置的不同, 这些传感器节点可从光、振动或其它来源采集能量。虽然能源采集技术短期内还不会完全替代所有应用领域的电池, 但其已显现出众多优势, 如传感器可无需更换电池或维护持续数年运行;低能耗、绿色环保, 并且能为最终用户带来长期的低成本效益。

2 微型能源采集技术在WSN中应用中的技术要点

2.1 能量的可获得性

研究的初始阶段, 必须估算能量的可获得性。表1中给出了四种环境微型收集来源可提供的每单元能量的大约数据, 进而评估可行系统所能收集的能量。例如采用大型太阳能电池板, 一般每100平方毫米光伏电池平均可产生大约1mW的电能。一般能源效率约为10%, 容量比 (平均所产生的电能对太阳持续照射时将产生电能的比率) 约为15%~20%。桥梁等建筑物以及众多工业与汽车结构可产生振动能。基本动能收集技术包括: (1) 一个弹簧上的物体; (2) 将线性运动转换为旋转运动的设备; (3) 压电电池。第 (1) 与第 (2) 项技术的优势是, 电压不取决于电源本身, 而取决于转换设计。静电转换可产生高达1, 000V或更高的电压。热电收集技术利用了赛贝克 (Seebeck) 效应, 即在两个金属或半导体之间存在温差的情况下而产生电压。热电发电机 (TEG) 由热并联与电串联的热电堆构成。最新型TEG在匹配负载下可产生0.7V输出电压, 工程师在设计超低功耗应用时通常采用该电压。所产生的电能取决于TEG的大小、环境温度以及 (当从人体收集热能时的) 新陈代谢活动水平。

上述几种主流微能量采集来源都有几个共同之处。他们都通常产生不稳定电压, 而并非目前电子电路仍广泛使用的3.3V稳定电压。此外, 这三种技术所提供的都是间断电源, 甚至有时根本就不能提供电源。因此, 设计工程师需要使用电源转换器与混合能源系统来解决这些问题。

2.2 电源管理

目前所讨论的大多数微型采集器能源技术所产生的输入电压均小于0.5V。这么小的输出电压很难启动电源转换器的电路。此外, 二次损耗会对转换效率产生影响。在大多数情况下 (但非所有情况下) , 不能采用我们熟悉的线性稳压器拓扑结构, 因为线性稳压器只能使电压降低, 因而更适合使用开关稳压器。通过切断输入信号, 开关稳压器可以控制其幅度和频率。同时, 开关拓扑结构也会消耗很少的电能。但从另一方面讲, 开关稳压器会使信号频谱发生改变, 并导致频率干扰。由于需要滤波对输出进行控制, 采用这种方案会导致成本的上升。对于工程设计人员来说, 能量采集技术实现的设计环境与以往有很大不同。在传统的电源管理应用中, 最节能的方法是采用高输入电压来启动, 以便在小电流和低电能消耗的条件下完成转换。然而, 能量采集应用中输入电压一般比较低, 因此设计工程师所面临的环境恰恰相反。在输入电压较低的情况下, 若目标输出电源能确定, 则要求电源管理电路在较大电流下运行。大电流导致电源转换器的尺寸增大, 从而更难提高系统效率。

3 结语

要将微型能源采集技术成功应用于WSN, 还需要在设计技术上进行深入研究, 但是鉴于这种应用的价值, 这种研究还是很有必要的。

摘要：由于部署要求的特殊性, 电池等传统的能源技术使无线传感器网络 (WSN) 的寿命受到极大限制。随着微型能源采集技术的逐渐成熟和实用, 将其应用于WSN将有非常重要的价值。本文简要介绍了微型能源采集技术的概念及其在WSN中的应用方法。

关键词：微型能源采集技术,无线传感器网络

参考文献

[1]崔莉, 鞠海玲, 苗勇, 等.无线传感器网络研究进展[J].计算机研究与发展, 2005, 42 (1) :163～174.

[2]Tilak S, Abu-Ghazaleh NB, Heinzelman W.A taxonomy of wireless micro-sensor network models[J].Mobile Com-puting and Communications Review, 2002, 1 (2) :1～8.

微型无线传感器 篇4

常清

摘 要：无线传感器网络是继因特网之后对人类生活产生重大影响的技术，它在逻辑上将虚

幻的信息和真实的物理世界联系起来。无线传感器网络是由大量无处不在的、具有通信与计 算能力的微小传感器节点密集地布设在无人值守的监控区域而构成的能够根据环境自主完 成指定任务的智能自治测控网络系统。它能为人类生活带来不可估量的好处，所以，传感器 网络的路由协议的设计也是对人类的一项挑战，需要利用节点有限的能量更好的为人类服 务。目前已有多种路由协议，但其分类方式不是很清晰，本文以节点的传播方式为出发点，对几种典型的路由协议给予重新分类，并对其进行分析，最后选出相对好的类别。

1.引言

随着微电子技术、计算技术和无线通信技术的进步，多功能传感器快速发展，进而使无 线传感器网络（wireless sensor network, WSN）成为目前研究热点。WSN 是由部署在检测区域内的大量廉价微型传感器节点组成，形成一个多跳的自组织网络系统，使其在小体积内集成信息采集、数据处理和无线通信等功能，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中感知对象的信息，并提供给终端用户。WSN 能够广泛应用于军事、环境检测和预报、健康护理、智能家居、建筑物状态监控、复杂机械监控、城市交通、空间探索、大型车间和仓库管理、以及机场、大型工业园区的安全检测和其他商业等领域，且将逐渐深入到人类生活的各个领域。本文首先简要说明衡量路由协议的四个标准，然后就WSN 中路由协议的几种路由协议提出新的分类方法并利用标准加以比较。

2.路由协议的衡量标准

无线传感器网络的路由协议不同于传统网络的协议，它具有能量优先、基于局部的拓扑 信息、以数据为中心和应用相关四个特点，因而，根据具体的应用设计路由机制时，从四个 方面衡量路由协议的优劣【1】：（1）能量高效

传统路由协议在选择最优路径时，很少考虑节点的能量问题。由于无线传感器网络 中节点的能量有限，传感器网络路由协议不仅要选择能量消耗小的消息传输路径，更要 能量均衡消耗，实现简单而且高效的传输，尽可能地延长整个网络的生存期。（2）可扩展性

无线传感器网络的应用决定了它的网络规模不是一成不变的，而且很容易造成拓扑 结构动态发生变化，因而要求路由协议有可扩展性，能够适应结构的变化。具体体现在 传感器的数量、网络覆盖区域、网络生命周期、网络时间延迟和网络感知精度等方面。（3）鲁棒性

无线传感器网络中，由于环境和节点的能量耗尽造成传感器的失效、通信质量的降 低使网络变得不可靠，所以在路由协议的设计过程中必须考虑软硬件的高容错性，保障 网络的健壮性。

4）快速收敛性

由于网络拓扑结构的动态变化，要求路由协议能够快速收敛，以适应拓扑的动态变 化，提高带宽和节点能量等有限资源的利用率和消息传输效率。

3.路由协议的分类

针对不同传感器网络的应用，研究人员提出了不同的路由协议，目前已有的分类方式主 要有两种：按网络结构可以分为平面路由协议、分级网络路由协议和基于位置路由协议；按 协议的应用特征可以分为基于多径路由协议、基于可靠路由协议、基于协商路由协议、基于 查询路由协议、基于位置路由协议和基于QoS 路由协议。但这种分类方式太过分散，没有 整体概念，本文就各个协议的不同侧重点提出一种新的分类方法，把现有的代表性路由协议 按节点的传播方式划分为广播式路由协议、坐标式路由协议和分簇式路由协议。下面进行详 细的介绍和分析。

4.广播式路由协议

4.1 扩散法（Flooding）

扩散法是一种传统的网络通信路由协议。它实现简单，不需要为保持网络拓扑信息和实 现复杂的路由算法消耗计算资源，适用于健壮性要求高的场合。但是，扩散发存在信息爆炸 问题，即能出现一个节点可能得到数据多个副本的情况，而且也会出现部分重叠的现象，此 外，扩散法没有考虑各节点的能量，无法作出相应的自适应路由选择，当一个节点能量耗尽，网络就死去。

具体实现：节点 A 希望发送数据给节点B，节点A 首先通过网络将数据的副本传给其 每一个邻居节点，每一个邻居节点又将其传给除A 外的其他的邻居节点，直到将数据传到B 为止或者为该数据设定的生命期限变为零为止或者所有节点拥有此副本为止。

4.2 定向路由扩散DD（Directed Diffusion）

C.Intanagonwiwat【2】等人为传感器网络提出一种新的数据采集模型，即定向路由扩散。它通过泛洪方式广播兴趣消息给所有的传感器节点，随着兴趣消息在整个网络中传播，协议 逐跳地在每个传感器节点上建立反向的从数据源节点到基站或者汇聚节点的传输梯度。该协 议通过将来自不同源节点的数据聚集再重新路由达到消除冗余和最大程度降低数据传输量 的目的，因而可以节约网络能量、延长系统生存期。然而，路径建立时的兴趣消息扩散要执 行一个泛洪广播操作，时间和能量开销大。

具体实现：首先是兴趣消息扩散，每个节点都在本地保存一个兴趣列表，其中专门存在 一个表项用来记录发送该兴趣消息的邻居节点、数据发送速率和时间戳等相关信息，之后建 立传输梯度。数据沿着建立好的梯度路径传输。

4.3 谣传路由（Rumor Routing）

D.Braginsky【3】等人提出的适用于数据传输量较小的无线传感器网络高效路由协议。其 基本思想是时间监测区域的感应节点产生代理消息，代理消息沿着随机路径向邻居节点扩散 传播。同时，基站或汇聚节点发送的查询消息也沿着随机路径在网络中传播。当查询消息和 代理消息的传播路径交叉在一起时就会形成一条基站或汇聚节点到时间监测区域的完整路 径。

具体实现：每个传感器节点维护一个邻居列表和一个事件列表，当传感器节点监测到一 个事件发生时，在事件列表中增加一个表项并根据概率产生一个代理消息，代理消息是一个 包含事件相关信息的分组，将事件传给经过的节点，收到代理消息的节点检查表项进行更新 和增加表项的操作。节点根据事件列表到达事件区域的路径，或者节点随机选择邻居转发查 询消息。

4.4 SPIN（Sensor Protocols for Information via Negotiation）

W.Heinzelman【4】等人提出的一种自适应的SPIN 路由协议。该协议假定网络中所有节 点都是Sink 节点，每一个节点都有用户需要的信息，而且相邻的节点拥有类似的数据，所 以只要发送其他节点没有的数据。SPIN 协议通过协商完成资源自适应算法，即在发送真正 数据之前，通过协商压缩重复的信息，避免了冗余数据的发送；此外，SPIN 协议有权访问

每个节点的当前能量水平，根据节点剩余能量水平调整协议，所以可以在一定程度上延长网 络的生存期。

具体实现：SPIN 采用了3 种数据包来通信：ADV 用于新数据的广播，当节点有数据 要发送时，利用该数据包向外广播；REQ 用于请求发送数据，当节点希望接收数据时，发 送该报文；DATA 包含带有Meta-data 头部数据的数据报文；

当一个传感器节点在发送一个 DATA 数据包之前，首先向其邻居节点广播式地发送ADV 数据包，如果一个邻居希望接收该DATA 数据包，则像该节点发送REQ 数据包，接着节点向其邻居节点发送DATA 数据包。

4.5 GEAR（Geographical and Energy Aware Routing）

Y.Yu 等人提出了GEAR 路由协议，即根据时间区域的地址位置，建立基站或者汇聚节 点到时间区域的优化路径。把GEAR 划分为广播式路由协议有点牵强，但是由于它是在利 用地理信息的基础上将数据发送到合适区域，而且又是基于DD 提出，这里仍然作为广播式 的一种。具体实现：首先向目标区域传递数据包，当节点收到数据包时，先检查是否有邻居比它更接近目标区域。如有就选择离目标区域最近的节点作数据传递的下一跳节点。如果数据包已经到达目标区域，利用递归的地理传递方式【3】和受限的扩散方式发布该数据。

5.坐标式路由协议

5.1 GEM（Graph Embedding）

J.Newsome 和D.Song 提出了建立一个虚拟极坐标系统（VPCS, Virtual Polar 的

Coordinate System）GEM 路由协议，用来代表实际的网络拓扑结构。整个网络节点形成一 个以基站或汇聚节点为根的带环树（Ringed Tree）。每个节点用距离树根的跳数距离和角度 范围两个参数表示。

具体实现：首先建立虚拟极坐标系统，主要有三个阶段：由跳数建立路由并扩展到整个 网络形成生成树型结构，再从叶节点开始反馈子树的大小，即树中包含的节点数目，最后确 定每个子节点的虚拟角度范围。建立好系统之后，利用虚拟极坐标算法发送消息，即节点收 到消息检查是否在自己的角度范围内，不在就向父节点传递，直到消息到达包含目的位置角 度的节点。另外，当实际网络拓扑结构发生变化时，需要及时更新，比如节点加入和节点失效

5.2 GRWLI（Geographic Routing Without Location Information）

A.Rao【3】等人提出了建立全局坐标系的路由协议，其前提是需要少数节点精确位置信 息。首先确定节点在坐标系中的位置，根据位置进行数据路由。关键是利用某些知道自己位 置信息的信标节点确定全局坐标系及其他节点在坐标系中的位置。

具体实现：A.Rao 等人提出了3 中策略确定信标节点。一是确定边界节点都为信标节 点，则非边界节点通过边界节点确定自己的位置信息。在平面情况下，节点通过邻居节点位 置的平均值计算。二是使用两个信标节点，则边界节点只知道自己处于网络边界不知道自己 的精确位置消息。引入两个信标节点，并通过边界节点交换信息建立全局坐标系。三是使用 一个信标节点，到信标节点最大的节点标记自己为边界节点。

6.分簇式路由协议

6.1 LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）

MIT 的Chandrakasan【5】等人为无线传感器设计的一种分簇路由算法，其基本思想是以 循环的方式随机选择簇首节点，平均分配整个网络的能量到每个传感器节点，从而可以降低 网络能源消耗，延长网络生存时间。簇首的产生是簇形成的基础，簇首的选取一般基于节点 的剩余能量、簇首到基站或汇聚节点的距离、簇首的位置和簇内的通信代价。簇首的产生算

法可以被分为分布式和集中式两种【6】，这里不予介绍。

具体实现：LEACH 不断地循环执行簇的重构过程，可以分为两个阶段：一是簇的建立，即包括簇首节点的选择、簇首节点的广播、簇首节点的建立和调度机制的生成。二是传输数 据的稳定阶段。每个节点随机选一个值，小于某阈值的节点就成为簇首节点，之后广播告知 整个网络，完成簇的建立。在稳定阶段中，节点将采集的数据送到簇首节点，簇首节点将信 息融合后送给汇聚点。一段时间后，重新建立簇，不断循环。

6.2 GAF（Geographic Adaptive Fidelity）

Y.Xu【3】等人提出的一种利用分簇进行通信的路由算法。它最初是为移动Ad Hoc 网络 应用设计的，也可以适用于无线传感器网络。其基本思想是网络区被分成固定区域，形成虚 拟网格，每个网格里选出一个簇首节点在某段时间内保持清醒，其他节点都进入睡眠状态，但是簇首节点并不做任何数据汇聚或融合工作。GAF 算法即关掉网络中不必要的节点节省 能量，同样可以达到延长网络生存期的目的。

具体实现：当划分好固定的虚拟网格之后，网络中每个节点利用 GPS 接受卡指示的位 置信息将节点本身与虚拟网格中某个点关联映射起来。网格上同一个点关联的节点对分组路 由的代价是等价的，因而可以使某个特定网格区域的一些节点睡眠，且随着网络节点数目的 增加可以极大地提高网络的寿命，在可扩展性上有很好的表现。

7.比较与分析

经过上面的简单介绍，每个协议在其设计的时候都有各自的侧重点和最优的方面，按照 衡量标准可以把以上协议做简略的比较并找出相对较好的一类协议。其中，如何提供有效的 节能，即能量有效性是无线传感器网络路由协议最首要注重的方面，可扩展性和鲁棒性是路 由协议应该满足的基本要求，而快速收敛性和网络存在的时间有紧密的联系。依据上述四个 标准，对本文所列举的路由协议的比较见表1。

由上表可见，广播式总是存在一种矛盾，当具有好的扩展性时势必以差的鲁棒性和能量 高效为代价，即以牺牲鲁棒性换取扩展性和高能量，这同时也严重影响了节点的快速收敛性。而坐标式弥补了广播式的不足，可以同时达到四个衡量标准。分簇式相对于前两种方式来说，具备了较好的性能，可以满足人们对传感器网络的一般要求。所以，以能量高效、可扩展性、鲁棒性和快速收敛性四个基本标准来衡量路由协议，分簇式是最佳的选择。

8.总结

本文首先确定了四个衡量路由协议的标准，并按一种新的方法把现有一些协议分成三 类，之后进行比较，最后得出分簇式是相对来讲最优的路由协议类。但是，分簇式只是相对 较好的协议类别，由于分簇式总是依附簇首节点的能量，即使簇首在不断的更替选出，仍有 最后某个簇首节点能量耗尽的情况，因此势必影响整体网络的生存时间。再者，由于衡量标 准的局限性，本文未能考虑安全性等方面的要求，因此得出的结论仅仅是一定的范围内比较 结果。由此，一种尽可能考虑多方面要求的路由协议仍是被期望的。参考文献

医用智能微型传感器的设计 篇5

日趋严重的人口老龄化问题已成为当今必须面对的事实, 人口老龄化的日益加剧, 给养老体制带来了巨大的挑战和新的研究课题。目前, 基于健康物联网的感知层研究, 结合医院、养老院的建设经验和发展趋势, 充分利用发展迅速的通信网络、智能呼叫、生命体征监测及互联网等科技手段, 本着呵护健康、尊重生命、重视人权以及促进老年人互动交流等核心思想, 建立了健康管理物联网系统平台, 以便更好地服务于现代化的数字化移动管理, 最终实现数字化、医疗信息化的目标[1,2,3]。

物联网感知层研究是对具有物体、生命智能感知能力的智能传感器的基础技术研究。本研究主要设计开发一种自动感知活动不便的老年人的生病体征数据、健康数据的智能传感器。在老年人不知不觉中自动地、智能地感知其心电、体温以及身体姿态变化规律, 并可以通过蓝牙无线通信方式将这些感知数据传输到手持智能数据采集终端中[4,5,6]。数据采集终端则可以通过互联网传输到医院HIS的数据库中或相关管理部门的健康云服务中心[7]。

智能传感器除针对身体活动异常的人外, 其对身体姿态的感知, 还能对肢体长时间处于一种状态而造成的肌肉、骨骼的退化以及褥疮侵害起到很好的提醒作用。

1 智能传感器的原理

智能传感器采用数据信息无线基站的方法, 通过人体生命特征信息感知层可以有效地收集体温、身体姿态、心电及血压等体征信息[8]。当老年人出现异常状况时, 可以通过一键呼叫或智能系统发出信息, 通过身份识别与定位, 使医护人员或家人能在最短时间内进行护理和救治, 其原理如图1所示[9,10]。其主要由微处理系统、电源部件、检测系统、指示部件、无线通信系统和电极部件组成。

智能传感器采用微型化设计, 其外观精巧;电源采用单压式开关充电方式, 通过LED进行间歇式点亮显示[11];通过Bluetooth (蓝牙) 进行通信, 通信距离为5 m, 速率为1 Mbps以上, 需在20 s之内建立连接, 最多可登录24台终端。本装置为Slave端, 如果在30 s之内未建立连接, 则进入Sleep (眨眼) 模式;具有心电检测、体温检测及姿态检测等功能;数据内存每10 ms进行采样;容量支持对所有数据进行36 h的记录, 并可回放[12]。传感器结构如图2所示。

2 智能传感器的功能

(1) 体温感知:采用的温度传感器精度高、灵敏度高, 其感知温度为-10~+65℃。

(2) 心电感知:采用高精度模拟心电传感器。

(3) 身体姿态感知:采用3轴加速度传感器。

(4) 数据数字化处理:采用具有模数转换、无线通信及数据处理等功能的高集成度系统级芯片。

(5) 数据本地存储:采用面积小、容量大的串行闪存芯片。

(6) 数据无线传输:采用针对个人网络、对人身体无害的蓝牙国际标准[13]。

(7) 系统功能扩展:未来匹配移动采集云终端, 实时上传医疗健康数据到云服务中心等的软件接口预留。

其功能如图3所示。

3 无线数据采集终端

无线数据采集终端是计算机或手机, 采用Android系统, 可实时数据显示, 以3G模式进行远程传输, 具备数据网关功能[14]。可检索各终端, 且与检索到的终端进行数据连接, 并可进行聆讯操作。当连接对象发生变化时进行操作, 登录新终端时在智能传感器一端同时进行操作[15]。采集终端可从多个智能传感器终端中指定特定的终端, 对每个指定的智能传感器终端进行数据显示和保存, 在各个智能传感器终端上可进行患者信息等数据输入, 并通过Bluetooth进行终端检索。

4 应用效果

医用智能传感器和安卓系统一起使用, 可以对使用者的心率、体温以及身体姿态进行实时监测, 并可以进行一定时间内的数据存储。针对患者或者年老体弱者还有警报系统, 应用软件会通过短信方式将跌倒信息发送给指定的手机号码, 并告知被监测对象的位置信息。信息可以通过安卓系统进行传输, 接到警报后手机发出声音警报, 迅速通知监护人员进行安全监护。实时监测可以很大程度保证患者的安全, 同时也可以减少人力, 为人们的生活提供安全保障。

5 结语

智能传感器在硬件、软件、结构设计等多个方面都属于国内领先的创新型设计, 其功能全面、完整, 可同时感知心电、体温以及身体姿态。超小型硬件设计:智能传感器设计尺寸为5 cm×5 cm×0.8 cm的超小型结构。其既能本地存储, 又可通过蓝牙无线传输给数据采集手持终端, 并且在超小型、高集成的基础上还做到了防水、防潮的结构设计。

基于多传感器的水下微型测试系统 篇6

1 测试系统的组成和原理

该测试系统主要由采集记录器和授时回放软件(数据处理软件)两部分组成。采集记录器收录数据存储、读取程序,在产品试验前,完成与授时回放软件的时间同步;在试验过程中,进行两路传感器信号的水下采集,并记录时间信息;在试验结束后,将存入闪存的数据写入U盘后上传至PC机中。授时回放软件将记录的数据综合,解算出记录的拉力、深度和时间参数,并以数据、图表形式直观地展现出来。

在本测试系统的设计中,采集记录器满足了各项指标并解决了控制器与外围芯片难匹配的问题,从结构设计、原理设计和电源设计等多个环节满足体积小、容量大、功耗低的设计要点。

1.1 采集记录器主要硬件设计

采集记录器硬件主要由信号测量、数据采集、数据存储和数据下载四部分组成,其电原理框图详见图1.电路设计选用单片2 GB大容量闪存作为存储单元,来满足连续24 h记录容量的需求。微控制单元(MCU)控制器选用3.3 V低电压PIC单片机,简化了与存储器的接口设计,配置双路ADC芯片,实时时钟、电压转换芯片、总线收发器和特种水密插座等,以实现产品入水采样控制、数据读取和记录过程时间的精确、同步等功能。

1.1.1 信号测量

采集绳索力信号选用柱式拉压力传感器,采用箔式应变片贴在合金钢弹性体上,具有精度高、长期运行稳定、密封性好等特点;也可选用变送器,它可直接产生0～5 V的标准输出信号,但其体积大、安装困难、可靠性低。本着小型化考虑,不选用变送器。线路板信号调理部分见图2.

采集水深信号选用不锈钢压阻式变送器,它体积小、结构紧密,精度为0.2%FS (满量程),且具有良好的稳定性,输入电压范围为8～28 V,输出0～5 V的标准信号,可直接供A/D进行采样。它采用标准的外螺纹,可直接安装到密封壳体上。

1.1.2 数据采集

这部分主要负责将小型传感器组输出的力和深度信息转换成数字信号。被测电压信号在进入记录器后,先转换成与ADC转换相匹配的电压信号,然后通过信号调理电路,将外部信号1:1放大,并输出至ADC芯片。另外,它还加入了电压钳位功能,以保证信号不会对采集记录器造成任何影响,如图2所示。

AD采集选用双通道12位串行AD转换器、MAX144芯片和8-pinμMAX封装。MAX144的最大采集频率为108 kHz,具有转换速率高、功耗低等优点。两个模拟输入通道CH0与CH1可连接到两个不同的信号源上,上电复位后,MAX144将自动对CH0通道的模拟信号进行A/D转换。转换完毕后,自动切换到CH1通道,并对CH1通道模拟信号进行A/D转换。之后,交替地在CH0和CH1通道之间进行切换和转换,输出数据中包含通道标志位CHID来确定该数据为哪一通道转换得到。MAX144特别适合本系统使用,它的电池供电对功耗和空间有相应的要求

1.1.3 中心控制逻辑单元

MCU控制器是中心控制逻辑单元的核心,它具有实现系统启动、初始化设置、功能设置、数据读取和电源控制等功能。在系统上电后,MCU控制器会检测和判别记录器工作状态。当处于待触发状态时,它会开始检测,并启动触发信号(入水采集)。一旦确认为启动记录.MCU控制器就发出采集允许指令,开始采集、记录数据、直到存储单元记满才会停止采集。当MCU接收到数据下载指令后,MCU数据传输到计算机,由计算机保存和处理。本系统选用Microchip公司生产的PIC16LF877APT单片机,采用44脚贴片封装,具有体积小、功耗低等特点。

要注意的是:AD转换器MAX144芯片模拟信号输入范围为0～VDD,而VDD范围为+2.7～+5.25V,因其采集信号为0～5V,所以采用+5 V供电,这样就与3.3V控制器MCU接口电平不一致。本设计采用2片具有方向控制功能的总线收发器,很好地解决了SPI信号流向和电平匹配的难题。ADC与控制器的接口设计见图3.

由于记录器记录时间长,系统时钟的精度会直接影响事后数据分析的结果,因此,在数据采集的过程中,引入实时时钟,使其在记录过程中与时钟精确同步。数据记录器在试验前通过计算机授时,即为PC机的时间(或GPS时间)。授时完毕后,记录器内部的高精度时钟芯片开始工作,实时时钟有内部备用电源,可以在记录器不上电的情况下工作。

电源控制由电池、电压转换芯片等组成。电池采用多节锂离子电池串并联而成,电池容量是由工作电流和工作时间决定。电源采用2节3.6V电池串联成电池组,同时再将3组电池组并联而成,预计电池容量为1.8A/h×2×3=10.8A/h,数据记录器按0.3A/h计算,记录时间为(10.8A/h)/(0.3 A/h)=36h,可见,它可以满足24 h的记录任务。

电源电路采用降额设计,并使用高精度电源电路,它可以保证供电系统的可靠性。当触发引线为低电平时,输出电压为0V;当触发引线为高电平触发后,电池组电压输出,系统上电过程详见图4.电压转换芯片实现将电池电压7.2 V转换为系统所需要的12 V、5 V和3.3 V:12 V为小型传感器组工作电压,5 V为模拟电路的工作电压,3.3 V为数字电路的工作电压。

1.1.4 数据存储

数据存储选用FLASH存储芯片K9F2G08U0M (2GB),它可以在300μs内完成2 112字节的页编程操作,还可以在2 ms内完成128 K字节的擦除操作,同时,数据区内的数据能以30 ns/byte的速度读出。从接口角度看,虽然K9F2G08U0M的容量和寻址范围远远超过常见单片机的容量和寻址范围,但由于芯片上的控制器能自动控制所有编程和擦除操作,提供必要的重复脉冲、内部确认和数据空间,而且其I/O口既可以作为地址的输入端,也可以作为数据的输出端,同时它还可以作为指令的输入端。这样不仅省去了地址线,而且还解决了单片机控制系统中引脚资源有限的问题。它除了满足大容量要求外,还可在断电的情况下保证采集的数据不会丢失,确保数据的安全。闪存由于工艺的原因,其容量越大工作电压便会越低,而单片机最低的工作电压为+3.3 V,这为简化接口设计选用+3.3 V工作电压的闪存进行数据的存储提供了有力的支持。

容量计算示例:4 (通道)×1 k/s×2 (字节)×60×60×48/1024/1024/1024≈2 GByte。如果数据量更大,可根据实际需要选择容量更大的闪存或将多片存储芯片扩展使用。

1.1.5 数据下载

该接口是个备用模块,在试验结束后,它负责把记录到大容量闪存中的数据下载到PC机(上位机)。选用USB118AD型U盘数传接口,它有标准USB2.0接口和高速SPI接口,适用于本系统的外挂式存储(U盘或USB接口的移动硬盘等)。SPI口文件传输最大速度为150kByte/s,记录形成FAT16/FAT32文件,便于处理操作。数据下载接口简单、拔插方便、操作性强,大大缩小了体积,提高了系统的可靠性。与MCU接口关系详见图5.

1.2 采集记录器主要软件设计

采集记录器的软件为数据存储读取汇编程序,包括ADC采样,闪存读、写和擦除,时钟读、写,写U盘等。限于篇幅关系,在此仅给出闪存页编程子模块程序以作示例,具体详见图6.

1.3 授时回放软件

授时回放软件,即将数据处理软件运行在PC机上,依照面向对象编写为集成控制软件,以菜单方式选择功能。它的主要功能有通信、时间同步、读取数据、数据解算、图表显示和存盘等。软件的结构见图7,在此不详细介绍其程序。

2 小型化设计

本系统在实现技术指标和满足性能要求的前提下,简化设计目标,尽可能地减少产品组成单元的数量和其相互间的关联,采用模块化设计,选用低功耗器件。为了使装置便于安装操作,选用贴片元器件和高可靠性小型插座,同时,省掉了对接水密插头(用于入水触发采样),采用引线方式、预留外挂U盘数传接口等来确保装置的小型化。

3 抗干扰设计

布线时,尽可能减短两路模拟信号的输入通路,避免平行,用地线对其进行屏蔽。在模拟输入前端,即在输入信号前串接470Ω的电阻、并接入0.01μF的旁路电容,以削弱开关电容滤波器所产生的时钟噪声。设计电源线时,根据印制线路板电流的大小尽量加粗电源线的宽度,使电源线地线中的供电方向与数据信号的传递方向相反,即从末级向前级推进供电,这样做有助于增强抗噪声能力等。

4 结束语

本文完整地介绍了多传感器的水下微型测试系统的设计和研制,硬件和软件均经过实践检验,并成功地将其应用在某测试装置中。从样机的运行结果来看,本文设计方案不仅可行,还保证了其在数据采样处理方面的诸多性能指标,而且系统的可靠性较高、实用性较强。它为水下测试系统小型化提供了一种新的思路。

参考文献

[1]徐泽善,胡爱民.传感器与压电器件[M].北京:国防工业出版社.1999.

[2]高光天.模数转换器应用技术[M].北京:科学出版社,2001.

微型逆变器的无线并联阻抗研究 篇7

为了实现逆变器并联“即插即用”, 基于下垂控制技术的无互联线并联结构成为逆变器并联首选。目前学术界对微型逆变器采取功率均分的并联技术研究相对较少, 因此本文对微逆的无线并联展开研究。首先给出微逆的拓扑结构, 然后通过状态空间平均法进行建模从而得到其输出阻抗, 进而对其输出阻抗进行设计, 从而减小由于线路阻抗和输出阻抗差异对功率均分造成的影响。

1 微逆的拓扑结构及其建模与分析

如图1 所示, 为系统拓扑结构,

由于Flyback电路中存在非线性器件变压器, 所以整个系统实际是一个很强的的非线性系统。为此, 在一个开关周期Ts内, 对微逆模型进行等效处理。

所以在整个开关周期Ts内有:

其中分别为副边端二极管平均电流和开关管两端平均电压。取图1中的变压器原边电感电流iL和电容C两端电压Uo为状态变量, 我们可以得到如方程:

在上式中施加扰动, 可以得到系统的直流平衡方程和小信号线性化方程分别为:

从而得出S域下状态方程如下:

2 电压电流双环调节及输出阻抗设计

引入虚拟阻抗后整个系统等效输出阻抗如下:

得出阻抗设计后的幅频特性如图3 所示。

由图3 可知, 经虚拟阻抗校正后的等效输出阻抗在工频出不但依然呈现阻性, 并且阻性有所加强, 这样更有利于减小由于线路阻抗和输出阻抗差异而引起的对逆变器功率精确分配的影响。

摘要：本文首先对微型逆变器进行数学建模, 利用状态空间平均法对其模型进行分析, 从而推导出其等效输出阻抗。并在此基础上通过引入虚拟阻抗的方法, 重新设计等效输出阻抗。然后介绍了在等效输出阻抗设计成纯阻性时的下垂控制方法, 并最终实现多机并联时功率均分。最后通过仿真与实验验证了上述理论分析的正确性与有效性。

关键词：微型逆变器,无线并联,阻抗研究

参考文献

[1]王成山, 武震, 李鹏.微电网关键技术研究[J].电工技术学报, 2014, 29 (02) :1-12.

[2]杨新法, 苏剑, 吕志鹏等.微电网技术综述[J].中国电机工程学报, 2014, 34 (01) :57-70.

[3]吕志鹏, 罗安.不同容量微源逆变器并联功率鲁棒控制[J].中国电机工程学报, 2013, 32 (12) :35-42.

[4]刘斌, 熊勇, 卢雄伟.不同容量的逆变器无线并联研究[J].电力系统自动化, 2014, 36 (06) :39-44.

微型无线传感器 篇8

通过对无线语音传输设备进行市场调研,目前市场中的无线语音传输设备一般为模拟设备,其采用模拟调频方式或模拟调幅方式进行信号的发射与传输,并采用现有的无线收听设备,如调频收音机等,对无线信号进行解调和语音恢复,其产品成本较低,但亦存在着诸多的固有缺陷。受限于其所采用的调制方式,其易受干扰可用性较差。同时,由于模拟器件的技术参数固定,当多个无线传输系统设备同时工作时,易造成互相干扰或串扰,导致收听的语音信号质量急剧下降。尽管目前厂家对模拟无线传输设备进行了数字化的改造,但其核心模块仍为模拟器件,在实际使用过程中灵活性较差。除此外,市场中还存在着几款数字微型无线语音传输系统,但其体积及功耗均较大。鉴于此,本文采用定制的差分二进制相移键控(DifferentialBinary Phase Shift Keying, DBPSK)语音芯片研发出了一款微型无线语音传输系统,其采用自定义帧格式进行数据传输,可对语音数据进行编码或预处理运算,保证了系统的可用性。

1 基于DBPSK的无线传输系统原理

假设系统MIC端口输入的语音信号为xt,则经A/D转换后的数字语音信号xm可表示为[1]:

设A/D转换器的字长为b,则xm可表示为:

对数字语音量化数据进行并串转换,即得到二进制语音码元数据,如式(3)所示:

利用式(4)对二进制语音码元数据进行DBPSK调制,其中二进制差分数据bn由式(5)所获得。

接收机接收到DBPSK调制信号后,将其载波频率搬移到中频,如式(6)所示:

本文采用差分解调方法实现DBPSK调制信号的解调,如式(7)所示[2,3]:

通过三码元积分恢复位同步脉冲pt,其过程如式(8)-(11)所示:

利用位同步脉冲pt和单码元积分恢复原始码元数据an,即实现语音数据接收,如下式所示:

限于篇幅,本节不对语音降噪算法进行讨论,读者可参看文献[4,5]。

2 基于DBPSK的微型无线语音传输系统的设计与实现

根据第1节所述内容,本文对基于DBPSK的微型无线语音传输系统进行了设计与开发,系统主要包括语音DBPSK调制发射机、接收机射频通道和接收机数据信号处理器,其功能模块组成框图如图1、图2和图3所示。为保证系统的可用性,本文对数据帧结构进行了定义,其格式如图4所示。

从第0节所述内容可知,微型无线语音传输系统的调制发射机应具有较小的体积和功耗。为此,本文利用中国电子科技集团公司第十三研究所现有产品线,专门定制了数模混合芯片实现语音DBPSK调制发射机,其原理框图如图1所示。完成封装的语音D B P S K调制芯片如图6 所示。从图中可以看出,DBPSK调制发射机的体积极小,实现了微型无线语音传输系统的微型化要求。

3 实验及结果分析

为对基于DBPSK的微型无线语音传输系统进行验证分析,本文研发出了系统原型机。原型机包括语音DBPSK调制发射机、接收机射频通道和接收机数据信号处理器。进行测试实验时,语音DBPSK调制发射机采集语音并发射无线信号,接收机接收无线信号并恢复语音数据。特别地,由于系统原型机主要用于系统的功能及性能的调度,所以语音DBPSK调制发射机PCB板尺寸较大。受限于语音信号的随机性,无法获得准确的实验参考数据用于功能及性能评估,所以本节将构建两组实验对系统进行验证分析。

实验一:不同频率正弦波语音信号的传输与接收在语音DBPSK调制发射机的MIC端口输入正弦波信号,利用DBPSK接收机对接收到的无线信号进行解调,并恢复出正弦波信号。本实验中,系统输入正弦波信号的频率分别为400Hz、800Hz、1600Hz和3200Hz,接收机恢复出的正弦波信号如图7所示。通过对恢复出的正弦波信号频率和幅度进行分析,其与输入的正弦波信号相同。特别地,图7(a)和(b)中正弦波波形跳变是由于帧头与帧尾占用了一部分波形数据所造成的,而不是传输过程中发生的错误。

(a)400Hz(b)800Hz

(c)1600Hz(d)3200Hz

图7恢复出的正弦波信号

实验二:语音信号采集与恢复

采用系统原型机中的自带MIC对语音信号进行采集并传输,利用DBPSK接收机对接收到的无线信号进行解调,并恢复出语音信号,如图8所示。经语音降噪算法处理后的语音信号如图9所示。对比图8和图9可看出,语音降噪处理后的语音信号具有更好的语音信号包络。

本文中,语音DBPSK调制发射机采用了定制芯片作为核心模块,其体积功耗均较小,在下一阶段将对微型的语音DBPSK调制发射机进行开发,以进一步满足其它领域对微型传输设备的需求。

4 结论

针对市场中无线语音传输设备存在的缺陷和用户对微型无线语音传输系统的可用性需求,本文基于DBPSK提出了一种微型无线语音传输系统,并研发出了系统原型机。本文采用原型机进行了两组验证实验,通过对实验数据进行分析表明系统方案的正确性和原型机的可用性,其可满足用户对系统可用性的要求。

参考文献

[1]Hector J D,Christian Sturm,Juan Pontes,“Modulation and Detection”,Radio System Engineering,2014,8(1):21-60.

[2]B.L.Liu,Minghai Yuan,Guorong Chen and Jun Peng,“Exploration of Modulation and Demodulation for Body Area Networks”,Applied Mechanics and Materials,2013,427(4):2558-2561.

[3]Li Li,Jijun Zhang,Degong Duan,Aihan Yin,“Analysis modulation formats of DQPSK in WDM-PON system”,International Journal for Light and Electron Optics,2012,123(22):2050-2055.

[4]Lin Wang,Gerkmann T,Doclo S,“Noise Power Spectral Density Estimation Using Max NSR Blocking”,IEEE/ACM Transactions on Audio,Speech,and Language Processing,2015,2(9):1493-1508.

薄膜微型电感器等效电路分析 篇9

随着微电子技术的不断发展,各种电路系统的集成度和工作频率越来越高,因此各种电子元器件的小型化和高频化成为必然的发展趋势。电感器作为三大无源器件之一,在众多领域有着广泛的应用,但是电感器的小型化速度相对于其它电子器件而言要滞后许多,成了进一步提高系统集成度的瓶颈。而薄膜电感器由于磁性薄膜的引入,可以有效的提高电感量,并使高频性能得到改善,它的出现为电感器的小型化、高频化开辟了有效的途径,显示出强大的生命力,将成为未来电感器的主流,因此薄膜电感器的研究成为当前的热点之一。

电感器是利用自感和互感效应制备出来的一种无源器件,在电路中存储磁能并且完成磁能与电能的转换,其磁能存储及转换能力用电感量来表示。薄膜微型电感器是平面电感器的一种,“微型”指的是电感器的体积小,是从物理尺寸角度的描述,“薄膜”指的是通过磁性薄膜的引入而提高电感器性能,是电感器结构上的优化。

对器件的分析总是建立在一定的模型基础之上,薄膜电感器的研究也不例外,薄膜电感器优化研究的有效性在很大程度上要依赖于其等效模型的准确性。准确的模型能够对电感器的性能变化提供准确的解释,并且会为性能的优化指明方向。本文在经典π等效电路模型的基础上,考虑了薄膜中涡流的影响以及薄膜磁化对互感的影响,提出了改进π等效电路模型,并且通过仿真讨论了模型的有效性,从而更加有效的指导薄膜电感器的设计。

2 经典π等效电路模型

2002年Y. Masahiro提出的双端口π等效电路模型是现在分析薄膜电感器时被普遍采用的经典模型,其等效电路模型结构如图1所示[1,2]。此后大多数关于薄膜电感器的等效电路模型都是建立在该模型的基础之上的,如C. Yang ,F. Liu等人在分析铁氧体薄膜电感器时所采用的等效模型[3,4]。

经典的π等效电路模型是双端口对称模型,由电感、电容、电阻组成的串并联支路构成,其中Ls和Rs分别表示在与磁性薄膜结合之前的空心电感器的串联电感和串联电阻;Cs表示空心电感器的寄生电容,主要来源于螺旋线圈之间的电容和电感器螺旋线圈与其内端子引线之间的电容,其中后者是主要的;R1和R2表示由于衬底中电流效应而产生的欧姆损耗;C21和C22表示螺旋线圈与衬底之间的电容;Lm和Rm分别表示由于磁性薄膜的引入而增加的串联电感及串联电阻,前者是由于薄膜磁化储能引起的,后者由薄膜产生的损耗而引起;Cm1和Cm2表示由于磁性薄膜的引入而产生的电容性寄生效应。

经典π等效电路模型结构简单,计算方便,虽然忽略了如邻近效应之类的高频效应,但是在很多薄膜电感器的分析中发挥了重要的作用,尤其是在频率不太高的情况下分析集成高电阻率磁性薄膜的电感器时取得了良好的效果,为电感器的设计起到了重要的指导作用。但是该模型将薄膜与电感的关系处理得过于简单,从电感量方面来看,在结合磁性薄膜以后模型中总的串联电感量,仅仅是在原来空心电感器的串联电感量Ls的基础上简单叠加了薄膜磁化贡献的等效电感Lm,而实际上,在增加了磁性薄膜以后,原来的Ls中的互感部分将发生变化,从而导致Ls也发生变化,也就是说,磁性薄膜在因磁化贡献Lm的同时,改变了电感器中的磁路,从而改变了其互感耦合状况,所以Ls和Lm不应该仅仅是简单的叠加,而应该考虑他们之间的相互影响。该模型的另外一个不足就是在考虑薄膜影响的时候只考虑了其磁化贡献和磁性损耗,而没有考虑薄膜的涡流损耗以及它所产生的磁性耦合效果,而实际上,对于如金属薄膜这类电阻率很低的磁性薄膜来说,在高频时会产生很大的涡流,一方面会严重的增加损耗,另一方面由涡流激发的磁场会使电感器中磁通量降低,而降低总的电感量,因此,考虑了上述不足之处以后,提出了如下的改进型π等效电路模型。

3 改进的π等效电路模型

在经典π等效电路模型的基础上,考虑了磁性薄膜对互感的影响以及薄膜中涡流的电效应和磁效应以后,提出了改进的π等效电路模型如图2所示。

图中的Lself和Lmut分别表示空心电感器串联电感Ls中的自感和互感部分,Rfilm表示由于薄膜中涡流的损耗而引起的电阻效应,其它参数与图1中的意义完全相同。同样忽略模型中的电容Cs,改进模型中其品质因数Q和共振频率fr表示如式(1)所示。

undefined

undefined

式中的第一项、第二项和第三项所表达的意义和经典π模型对应的表达式中的对应项相同,相应的电参数表示如式(2)所示。

undefined

式(2)中的undefined和undefined项,其前者表示由于涡流引起的磁效应,即对电感增加量的抑制,后者表示由于涡流效应而引起的电效应,即能量的损耗。它们都是由于涡流引起的,分别定义为有效电感因子和涡流损耗因子。有效电感因子的变化范围是0到1,它是由于薄膜中涡流激发的负的磁场所引起的,这相当于导致了薄膜的有效磁导率的降低[5,6]。涡流损耗因子是由涡流在薄膜中的欧姆效应导致的,薄膜电阻率越大,涡流损耗因子就越小。并且新模型中将互感Lmut作为一个单独的参数来考察,它的变化主要来源于电感器结构中磁场分布的变化,该变化是由于磁性薄膜的引入引起的。

4 涡流效应影响

为了模拟薄膜中的涡流效应Rfilm对薄膜电感器电感量L和品质因数Q的影响,仿真中采用了如图3所示的单圈平面薄膜电感器,单圈电感器的优势是在仿真中可以排除掉线圈之间的耦合效应,从而使得各个样品的差别仅由Rfilm的不同所引起,仿真中磁性薄膜的厚度为0.2μm,距离电感器螺旋线圈0.1μm,薄膜的磁导率和饱和磁化强度分别设为1000和1.5T,并且忽略了薄膜的介电损耗和磁性损耗,各个样品的唯一不同之处就是其薄膜电阻率ρ不同,如表1所示。

仿真结果如图4所示,图中(a)、(b)分别表示电感量和品质因数与频率的关系,其中在图4(a)中,加入了空心电感器的电感量L0作为参考,由于薄膜电感器的品质因数和空心电感器的品质因数相差悬殊,所以空心电感器的品质因数没有在图4(b)中给出。

从图中可以看出,无论是电感量还是品质因数,都随着磁性薄膜电阻率的降低而下降。在图4(a)中电感器L1的薄膜电阻率最大,因此它对应的电感量也是最高的,与空心电感器L0相比,在50 和500 是电感量的增强幅度分别是11%和26%。对于电感器样品L4来说,它的薄膜的电阻率最小,因此所获得的电感量也是薄膜电感器中最小的。从图4(b)中可以看出,薄膜电感器的品质因数随着磁性薄膜电阻率的下降而单调的递减,并且品质因数的峰值所对应的频率点也单调的下降,同时还要指出,所有薄膜电感器的品质因数的峰值及其对应的频率点都远小于空心电感器,这就意味着低电阻率磁性薄膜的引入使得损耗大大增加,并且电感器的共振频率也大为降低。

5 磁性薄膜对磁场分布的影响

在仿真研究磁性薄膜增加前后,电感器结构内部场分布的变化时,采用了如图5所示的三圈方形平面螺旋电感器。仿真中,在电感器中心垂直插入参考平面,用来观察该平面上的磁场的分布状况,仿真中薄膜的磁导率和饱和磁化强度分别设定为10和1 ,其仿真结果如图6所示。

从图6中可以看出,空心电感器(a),由于没有磁性薄膜的存在,各段导体所激发的磁场能够辐射到较远的地方与其他导体段耦合,从而产生比较强的互感Lmut,而薄膜电感器(b),磁性薄膜使得各个导体段产生的磁场都限制在自身周围,不能激发出来彼此耦合,因此不利于互感Lmut的提高。已经有实验结果表明,当电感器的导线被相同横截面形状的高磁导率材料包围的时候,其电感量的增加量,只与电感线圈的长度有关系,而与电感器的结构形状没有关系[7,8],其原因就是高磁导率磁性薄膜的引入使得线圈之间的互感消失所致,所有的电感量的增加都是来自于磁性薄膜的磁化贡献Lm。

6 结论

通过对薄膜电阻率的仿真研究,说明了低电阻率磁性薄膜中的涡流产生的影响是不可以忽略的,从而证明了新模型的合理性和有效性;对电感器引入磁性薄膜前后其内部磁场分布的仿真分析,可以很清晰的看出,在薄膜电感器的进一步设计中,更加优化的、能够提高线圈之间耦合而增加互感Lm的磁路设计,应该被作为一个重要的考虑因素。

摘要：提出了磁性薄膜电感器的改进型等效电路模型。基于改进型等效电路,通过有限元法对薄膜电感器进行仿真研究,分析电感器的各个结构参数以及材料的特性参数对电感器整体性能的影响,并讨论了涡流效应和磁性薄膜对薄膜电感器特性的影响。结果表明选用较高电阻率的磁性薄膜和优化磁路设计,是薄膜电感器设计中必须考虑的问题。

关键词：薄膜电感器,等效电路,涡流

参考文献

[1]M Yamaguchi.Ferromagnetic RF Integrated Inductor.Nippon Oyo Jiki Gakkai Kenkyukai Shiryo,2002,123:15-20.

[2]T Kuribara,M Yamaguchi,K I Arai.Equivalent CircuitAnalysis of an RF Integrated Ferromagnetic Inductor[J].IEEE Trans.Magn,2002,38(5):3159-3161.

[3]C Yang,T L Ren,F Liu,et al.On-chip Integrated Induc-tors with Ferrite Thin-films for RF IC[C].Electro De-vices Meeting,2006.

[4]C Yang,F Liu,T L Ren,et al.On-chip Integrated InductorsWith Ni-Zn-Cu-Fe and Y-Bi-Fe Ferrite Thin-films for RF IC[C].Solid-State Device Research Conference,2006.

[5]R I Rabinovici,B Z Kaplan.Effective Magnetization andForces Due to Eddy Currents[J].IEEE Trans.Magn,1992,28(3):1863-1869.

[6]T Tanaka,Y K Hong,S H Gee,et al.Analytical Calcula-tion for Estimation of Magnetic Film Properties for A 3-GHz Thin Film Inductor[J].IEEE Trans.Magn,2004,40(4):2005-2007.

[7]M Yamaguchi,M matsumoto,H Ohzeki,et al.Analysis ofThe Inductance and The Stray Capacitance of The Dry-etched Micro Inductors[J].IEEE Trans.Magn,1991,27(6):5274-5276.