酒后驾驶监控系统车载终端电子标签的设计

为了对酒后驾驶做出有效的监管,提出基于RFID和GPRS的酒后驾驶监控系统。该系统利用车载终端的有源电子标签与周围部署的固定式或执勤交警手持的RFID阅读器进行通信,实现对酒驾车辆的智能识别和稽查范围内酒驾车辆拦截、追踪。但是有源电子标签寿命有限,因此系统仅在酒精检测模块检测到驾驶员酒精浓度超标时唤醒标签,有效降低了标签功耗,延长其使用寿命。     

基于MSP430单片机的主动式RFID标签的设计

本文介绍了基于MSP430F1111a单片机的一种低功耗主动式RFID标签的设计,对如何解决主动式RFID标签功耗高,使用时间短,性能不稳定的问题进行探讨,详细阐述了主动式RFID标签的低功耗的设计思想、硬件结构和软件的设计方法.     

基于MSP430单片机的主动式RFID标签的设计

本文介绍了基于MSP430F1111a单片机的一种低功耗主动式RFID标签的设计,对如何解决主动式RFID标签功耗高,使用时间短,性能不稳定的问题进行探讨,详细阐述了主动式RFID标签的低功耗的设计思想、硬件结构和软件的设计方法。     

基于低频唤醒的RFID有源电子标签设计

为了有效降低RFID有源电子标签应用过程中的功率损耗，提升使用寿命，设计了一种基于低频唤醒的RFID有源电子标签。将低频唤醒技术作为电子标签系统硬件的主要元素，采用LC并联谐振电路设计理念，通过低频唤醒接收、高频收发、电源、控制、其余外设5个板块组建有源电子标签硬件结构。计算电路的谐振频率与品质因子，运用AS3933低频唤醒芯片监听固定区域频率生成的唤醒信号；使用C语言和星型拓扑下的工作流模型搭建RFID有源电子标签软件部分，为避免电子标签碰撞利用哈希算法确定各电子标签对应某唯一值，给标签配发输送时隙，利用得到的时隙和阅读器实现通信，完成低功耗有源电子标签设计目标。仿真结果证明，所提方法低频唤醒距离长且唤醒稳定性高，休眠功耗较低，有效延长了有源电子标签使用年限，拥有极强实用性。     

基于能量和距离分簇的主动式RFID防碰撞算法

为解决主动式RFID系统的吞吐量低和识别速度慢等问题,提出一种基于能量和距离分簇(energy and distance clustering,EDC)的主动式RFID防碰撞机制。利用阅读器接收的主动式标签的传输功率大小,将标签依照其与阅读器的距离分为几个簇群,融合现有的主动式防碰撞算法逐一识别每个簇群内的标签。结合EDC机制和纯ALOHA、时隙ALOHA和非坚持CSMA这3种防碰撞算法进行仿真验证。仿真结果表明,该机制的防碰撞算法在吞吐量和平均传输时延方面都明显优于原算法,有效地提高了主动式RFID系统的识别能力。     

基于有源射频识别技术的资产出入监控系统研究

针对传统资产出入监控方式的效率低下及无源RFID技术在实际应用中存在的金属物干扰、人体吸收、识别数量有限等问题,提出一种基于有源2.4G RFID技术的资产出入监控方法.该方法利用125KHZ激励器唤醒2.4GHz RFID标签及标签定位的技术,比传统资产出入监控方式更加准确、便捷、高效;同时,有效地延长了有源RFID的使用寿命.采用低频触发器、读卡器和有源2.4G RFID标签等设备,搭建试验环境进行为期30天的测试;结果表明,基于低频触发的有源RFID资产出入监控系统具有较高的可靠性和实用性.     

应用Atmel低频唤醒收发芯片降低功耗的设计

采用Atmel超低功耗唤醒接收芯片ATA8253及发射天线驱动芯片ATA5276实现125kHz的低频唤醒功能。该功能可给有源RFID提供一条降低电池功耗、延长使用寿命的有效途径。介绍了这一系统的硬件电路设计及软件设计方法,并提供了实际测试的结果。     

基于nRF24L01的主动式电子标签的设计

本文提出一种2.4G主动式RFID标签结构,设计了硬件电路及相关软件,克服被动式RFID标签识别距离短,不稳定的缺点。在主动式标签的设计中,采用低功耗单片机和射频芯片,减小标签体积。实验表明:该型标签具有扩展方便、低功耗、可靠性高的特点。     

基于有源RFID技术的定位系统研究

针对传统出入口监控管理方式的效率低下及无源射频识别技术在实际应用中存在的金属物干扰、人体吸收、识别数量有限等问题,提出一种基于有源2.4 G射频识别技术的出入口监控管理方法。该方法利用125 kHz激励器唤醒2.4 GHz射频识别标签及标签定位的技术,比传统出入口监控管理方式更加准确、便捷、高效;同时,有效地延长了有源射频识别设备的使用寿命。采用低频触发器、读卡器和有源2.4 G射频识别标签等设备,搭建试验环境进行为期30天的测试;结果表明,基于低频触发的有源射频识别出入口监控管理系统具有较高的可靠性和实用性。     

一种用于RFID系统中的邻道干扰解决方法

提出了一种集装箱RFID监控系统中的邻道干扰的解决方法.分析了在射频通信中邻道干扰的产生原理,低频唤醒技术的实现方法.介绍了主动式RFID系统双频通信机制,并设计了高低频通信的硬件电路.最后对设计的结果进行了实验的分析,结果表明所设计的高低频无线通信的方式,可以自动地识别和判读集装箱的安全状态,同时有效地解决了集装箱电子标签阅读过程中的邻道干扰问题.     

远距离有源RFID系统

针对现有RFID系统中的不足,设计了一种基于ZigBee技术的有源RFID系统.阐述了有源RFID系统的硬件设计原理,分别给出了读写器和有源标签软件设计架构,并通过研究Z-Stack协议完成阅读器与有源标签之间的通信.采用TI公司的CC2591功率放大芯片,增大了读卡器与标签的通信距离.并通过增加休眠时间和减少通信流量...     

集成应变传感器的无源超高频标签电路设计

针对现有有线有源应变传感器不适用于固体火箭发动机壳体应变监测的问题,基于UHF RFID(超高频无线射频识别)技术,设计了一款无源超高频应变传感标签.标签通过电磁反向散射方式,收集超高频射频能量为电路供能,同时在标签电路中加入了大容值储能电容,储存经RFID芯片中的倍压整流电路转换成的直流能量.将标签电路分为UHF标签模块、控制模块和应变传感器模块3个部分进行了设计,并通过使用低功耗芯片以及控制测量电路的断开和闭合来减小功耗.标签将传统的电阻式应变测量技术与UHF RFID技术结合在一起,为实现固体火箭发动机壳体应变的无线监测提供了解决方案.     

一种新型唤醒机制的无线传感器网络节点设计

寿命过短一直困扰无线传感器网络(WSNs)与实际应用结合的难题。通过对WSNs工作效率低问题的研究,提出了一种新型射频唤醒机制的WSNs节点的设计方法,对降低节点的功耗和延长WSNs的寿命都有帮助。详细说明了节点设计的硬件结构和软件中的程序流程。可行性分析论证了节点的实用性和低功耗特性。     

LPC2142的低功耗有源RFID手持机设计

提出一种可以显著降低有源RFID手持机功耗的流程,并采用微处理器LPC2142为核心,结合MAX1551、LTC3530、LTC3525-5 V、CH452A、nRF24L01等外围器件,完成具有有源RFID标签读写功能的低功耗手持机的设计.该手持机在开阔场地的有效阅读距离可以达到80 m左右,其电池的待机时间为1O天...     

CC430F5135的无线低功耗RFID系统设计

针对目前RFID读卡器的功耗大、RFID管理系统不灵活等缺陷,设计了一种基于MSP430系列单片机CC430F5135为核心的无线低功耗RFID系统。该系统具有功耗低、无线采集每个RFID读卡器数据、方便控制等特点。介绍了CC430F5135特点及其内部集成的RF无线通信模块,分析了系统的结构原理,并详细分析了RFID读卡器模块、RF无线收发模块和管理系统模块。实验结果验证了采用CC430F5135设计RFID系统的可行性,系统运行稳定可靠。     

2.4GHz射频识别中标签电路设计与实现

提出一种新型2.4GHz有源RFID标签结构,并进行了硬件电路设计和软件编程。利用单片集成无线收发模块nRF24L01构成射频前端,使标签配置简单,性能稳定,抗干扰能力强。充分利用标签射频前端的不同工作模式,结合微控制器,实现有源标签的低功耗设计。与传统的微波频段RFID标签设计方法相比,减小了标签体积。在识别距离相当的前提下,功耗得到显著降低。     

基于后退式二进制搜索算法的有源RFID系统防碰撞算法

有源RFID技术在远距离、高传输速度、穿透能力强和高可靠性等应用方面比无源RFID技术有着无可比拟的优势。有源RFID技术应用中的一个核心和关键技术就是标签的防碰撞问题。在对比现阶段主要有源RFID防碰撞算法的基础上,本文提出了一种后退式二进制搜索防碰撞算法,算法有效的解决了有源RFID系统中的多标签防碰撞问题。在2.45G有源RFID硬件平台上对该算法进行测试和验证。测试结果表明,该算法算法具有识别速度高、速度快和准确率高的特点。解决了有源RFID系统的多标签防碰撞问题。     

有源电子标签低功耗防冲突协议设计

重点介绍基于低功耗单片机ATmega48和低功耗射频芯片RFM12S的有源电子标签的硬件设计、低功耗实现,以及防冲突算法的解决思路。该有源电子标签适用于岩土加固工程中的锚杆注浆现场数据的采集记录,也可用于车辆出入信息采集与控制,以及地下矿井人员定位等有远距离识别与控制需求的系统。     

基于无线唤醒方式的车间人员活动信息监测系统

针对现代化生产监管需求,为便于对车间工作人员活动信息的统计和管理,结合低频唤醒、有源射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)、WiFi无线网络及嵌入式系统,设计一种新型的人员活动信息监测系统。系统硬件由触发器、移动终端和无线网关组成,将人员活动信息经无线网络送云服务端,完成对人员信息数据的存储。通过PC机或手机终端的管理平台可以从服务器的数据库获取数据,对人员进行实时考勤及动态监测。系统采用无接触式低频唤醒及有源射频通信相结合的打卡方式,具备终端功耗低、监测稳定性高、自动化程度高的特点,能够有效地促进生产管理水平,提升企业整体形象。     

Hierarchical power management in disruption tolerant networks using traffic-aware optimization

Recent efforts in Disruption Tolerant Networks (DTNs) have shown that mobility can be a powerful means for delivering messages in highly-challenged environments. DTNs are wireless mobile networks that are particularly useful in sparse environments where the density of nodes is insufficient to support direct end-to-end communication. Unfortunately, many mobility scenarios depend on untethered devices with limited energy supplies. Without careful management, depleted energy supplies will degrade network connectivity and counteract the robustness gained by mobility. A primary concern is the energy consumed by wireless communication, and in particular the energy consumed in searching for other nodes to communicate with. In this paper we examine a hierarchical radio architecture in which nodes are equipped with two complementary radios: a long-range, high-power radio and a short-range, low-power radio. In this architecture energy can be conserved by using the low-power radio to discover communication opportunities with other nodes and waking the high-power radio to undertake data transmission. We develop a generalized power management framework for controlling the wake-up intervals of the two radios. In addition, we show how to incorporate knowledge of the traffic load, and we devise approximation algorithms to control the sleep/wake-up cycling to provide maximum energy conservation while discovering enough communication opportunities to handle that load. We evaluate our schemes through simulation under various mobility scenarios. Our results show that our generalized power management scheme can tune wake-up intervals of the two radios to balance energy efficiency and delivery performance. Also, when traffic load can be predicted, our approximation algorithms reduce energy consumption from 60% to 99% compared to no power management.