基于多維感知技術的智能物聯網系統設計

關鍵詞：多維感知技術；物聯網；智能系統

中圖分類號：TN391.44；TN929.5 文獻標識碼：A

0 引言

5G時代，萬物互聯的概念迅速發展，相較于傳統的感知設備，物聯網技術能夠對數據進行遠程調用和回溯。通過物聯網感知設備感知有限的物理量，物聯網技術已被廣泛應用到各行各業中，如農業、礦山、隧道等。但是，在物聯網設備的發展中仍然存在諸多問題，如無法實現后續功能、智能化低等。本文設計了基于多維感知技術的智能物聯網系統，通過設置系統節點周圍的物理量，接收數據并且解算。利用外部觀測終端對系統數據進行調用，并且判斷系統信息，從而使系統性能和后續功能得到優化[1]。

1 智能物聯網系統方案

本文所設計智能物聯網系統的架構（圖1）主要包括以下方面。

（1）多維感知層。其主要包括傳感器和相關適配模塊，滿足多傳感器數據接口需求，實現傳感器輸出數據的轉變，兩者結合能夠感知多信息，實現周邊環境物理量的實時獲取。

（2）計算決策層。通過此層能夠接收數據解算層中的數據，還能夠對數據進行全面分析，以數據數值判斷是否存在問題。如果存在問題，能夠及時報警，讓用戶知曉。創建本地Web 服務器和服務器外部訪問端口以展現本地數據。

（3）數據解算層。此層能夠實現多維感知層模擬量、數字量等數據結算，減少數據干擾信號，使數據可用性提高。

（4）網絡通信層。使用Wi-Fi 或者有線網絡對Web 服務器進行訪問，并且讀取處理結果，進而得到系統中的感知數據[2]。

在設計智能物聯網多維感知網絡時，通過本地感知節點能夠解決計算任務量大的問題，實現數據存儲、處理的本地化，使數據中心運算量得到降低。利用邊緣計算降低數據的傳輸時延，使系統運算性能增強，提高多傳感器物聯網系統的穩定性[3]。

2 智能物聯網系統的硬件設計

2.1 射頻收發端

基于EPC Gen2 標準規范設計超高頻射頻識別（radio frequency identification，RFID），實現閱讀器與標簽之間進行非接觸式的數據通信，設置工作頻率為860 MHz ～ 960 MHz，其主要由天線、射頻收發端、主控制模塊等構成。射頻收發端包括信號放大電路、解調電路、濾波電路等，系統利用主控制器能夠實現主控制模塊功能，包括數據處理、防碰撞算法的運算等，還能夠實現上位機軟件通信[4]。

2.2 感知集成模塊

為了能夠全面感知周邊的物理量，要求集成多種類型的傳感器。本文采用ATmega328 微控制器設計多擴展、小體積的感知驅動電路，具有多個模擬輸入/ 輸出（input/output，I/O）口和數字I/O 口。表1 為驅動傳感器種類和參數。ATmega328 微控制器能夠利用軟件模擬多線程庫調用接口，進而對傳感器收集的數值信息進行邊緣計算。

2.3 AS3992射頻芯片

超高頻RFID 讀寫芯片實現讀寫器與接收系統中數字與模擬功能的集成，滿足了相應協議規定。相較于AS3991 射頻芯片，AS3992 射頻芯片接收的靈敏度比較高。AS3992 射頻芯片通過主機接口、數字模擬轉換器（digital to analog converter，DAC）和模擬數字轉換器（analog to digital converter，ADC）設計，在配置工作寄存器后，能夠提高芯片的工作效率。

通過系統芯片的不同電源狀態，能夠提高系統工作能力，降低功耗。在工作過程中，能夠對寄存器值進行計算，芯片掉電后接收主控制器的指令后待機，查詢讀寫范圍內是否存在標簽。如果有標簽，就能夠對其進行回應，讀寫器能夠以指令開展操作，工作正常。如果沒有回應，讀寫器就會出現掉電的情況。

2.4 射頻發射電路

設置AS3992 射頻芯片的差分輸出方式，在高功率模式中設置，連接扼流電感和阻抗匹配網絡，將BL3216 平衡轉換器轉變為單端輸出模式，實現調制信號的發送。利用ADS 仿真軟件創建匹配網絡的模型，在仿真過程中要充分考慮微帶連接線的長度，微帶線長度設置為4 mm。利用型號為TCD-13-4的定向耦合器設計隔離器，覆蓋頻帶的范圍設置為5 MHz ～ 1 000 MHz。

2.5 接口電路

設計系統的接口電路、上位機通信USB 接口電路和下拉電阻，利用此接口實現在線調試，另外設置射頻收發和數字接口電路。

2.6 身份證卡設計

在對數據感知采集過程中，可以通過身份證卡信息進行收集，其能夠收集人臉多角度信息，并且對金屬物品進行探測。利用專用遠距離射頻讀卡器和射頻天線讀寫多種角度的身份證卡信息。將金屬探測的專用線圈安裝到感知位置中，其能夠有效改進緩沖電路、濾波設計和整流電路，以避免在讀取過程中出現電磁干擾，有效解決天線讀取和探測過程中存在的問題，利用身份證卡和金屬探測同步收集信息。在收集人臉圖像過程中，利用紅外熱成像機能夠實時收集通行人員的體溫信息，從而解決攝像機的圖形圖像邏輯關系，使用手機天線收集同行人員信息。

2.7 無線網關節點

無線網關節點可以對GPRS 網絡和Zigbee 網絡的上下行數據進行解析、封裝，并傳輸協議，創建網絡節點后發送攝像頭控制命令，這對系統實時性具有較高的要求，所以對硬件的處理、運算、存儲等能力要求也較高。系統的控制核心可以使用S3C2440 微處理器，主要包括Zigbee 無線收發模塊。電源電壓穩定性能夠保證系統穩定地運行，在數據啟動、接收與發送的過程中，GPRS 模塊的瞬時電流較大，所以電流瞬時電流也大，這要求電壓穩定性良好。本文網關的負載性能良好，并且開關電壓調節器的輸出電流較高，網關控制核心能夠轉換不同的協議，利用串口交換GPRS 模塊數據，并且提供了不同的供電模式，接收器具有較高的靈敏度和較強的抗干擾性。網關利用無線遙控器對自身工作模式進行設置，能夠對報警信號進行接收和報警，或者能夠針對兒童、老人實現專門報警模式的設置，只需要按下系統按鍵就能夠發送報警信息。

3 智能物聯網系統的軟件設計

3.1 前端感知模塊

通過前端感知節點來檢測傳感器報警信號，并且將其發送到路由節點。前端感知節點的流程如圖2 所示。在初始化配置后使系統自動休眠，觸發前端傳感器能夠將CC2530 模塊喚醒，從而校驗其有效性。如果報警信息有效，就能夠將信息發送到路由節點中，之后休眠。

3.2 無線組網通信設計

利用PAN 協調器能夠有效管理網絡信號，圖3為系統無線組網通信的流程。協調器設置射頻信號后啟動無線網絡，將周圍環境信息添加到網絡中。利用射頻信道掃描后與協調器連接，判斷節點數量，如果節點大于1，說明已經成功組網。此過程實現節點回復，反復操作以上過程直到完成組網。

3.3 視頻監控模塊

視頻監控模塊能夠實現系統無線監控的錄像，處理視頻流數據，包括無線信息集成和視頻節點。該模塊在無線監控系統錄像后壓縮圖像，對視頻監控區域進行定位，或者將視頻壓縮，使系統的存儲空間減小。同時，通過離散余弦變換的算法計算視頻圖像，保證圖像的質量，降低了圖像存儲的大小。

3.4 系統數據通道

系統數據報告的通道主要包括兩條：①通過使用Socket 套接字，能夠利用物聯網網關將數據發送到管理平臺中，對網關內部標準數據格式進行讀取，然后發送到數據分析模塊中。在分析數據類型之后，對系統模塊信息進行處理。②在互聯網交互模塊中發送數據，利用IP 路由感知網絡。

將感知網絡管理模塊應用到平臺中，生成感知網絡命令代碼，在網關配置模塊中實現文件信息的寫入。利用Socket 客戶端模塊將處理的數據信息發送至服務器模塊中。如果對WSN 命令代碼進行接收，就可以使用WSN 端生成命令數據包，利用物聯網網關命令轉變內部標準數據格式，并且將其發送到內部路由模塊中。

通過系統數據通道還能夠對網關感知數據進行顯示，并且將指令發送給物聯網網關，如請求網關配置信息、日志信息、打開或關閉目標節點等，從而顯示網絡節點的拓撲表。

3 實驗分析

在某實驗室中開展測試，系統使用Simulink 線性狀態空間創建動態化集成環境，以分析本文系統的有效性。在MATLAB 軟件中輸入仿真模型，利用系統能夠有效控制大棚的溫度，并且通過控制矩陣將溫度的控制方案進行展示。將設備連續運行48 h，感知系統的實驗數據如表2 所示。測試結果顯示，系統能夠對周邊多物理量進行測試，并且運行過程穩定、可靠，能夠達到設計需求。

另外，針對系統開展時延測試，系統具有良好的實時性。相較于傳統數據云端處理物聯網設備，該系統的數據本地處理和邊緣計算能夠提供智能物聯網設備低時延的解決對策。

4 結語

本文設計的智能物聯網系統的可靠性良好，并且具有較高的集成度，使系統的功耗和復雜度得到降低。測試結果顯示，該系統性能良好，在實際工業中應用能夠提高結果可信度，并且控制效果良好。在RFID 技術不斷發展的過程中，物聯網也在持續發展，這對社會、經濟等方面影響深遠。