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第41卷第4期 电子科技大学学报 、，01．4lNo．4 2012年7月 Joumal ofElectronicScienceand ofChina
Jul．2012 ofUniversity Technology RSSI和距离区间映射的测距方法 王缓缓，胡爱娜 C黄河科技学院物联网传癌技术及其应用郑州市重点实验宣郑州450006 【摘要】无线传感嚣网络中传统的测距方法是建立接收信号能量 RssD和距离之问一对一的映射，没有很好地考虑RSSI
随机变化较大的问题，测距误差较大．谊文提出了建立RSSI和距离区间之间一时多的映射关系的测距方法．在离线阶段，建
立RssI和距离区间之间的映射关系数据库；在线测量阶段，用测得的若干个RSSI值查询数据库，将得到的若干个距离区间进
行加权求和得到一个新的距离区间，再取谣区间的质心进行测距．仿真结果表明，谊方法具有较高的测距精度． 关键词数据库；距离区间；误差：映射：洲距；RssI 中图分类号TN9II 文献标识码A
doi：lO．396蛳．issml001-．04．008 MethodBasedonthe Ranging Mapping BetweenRSSIandDistance Scope Ⅵ，ANGHuan-httanandHUAi-na 晖掣h岫哪啊yafs删t。Im∞lQ盯锄dapplicationofIOT,tttmghesci哪∞madTechnologyCollegeofChinaZhcngzl删450000 AbstractTraditionalmethodsarctocreateallone-to-onebetweenreceived signal ranging mapping str∞gth
distanceinwirelesssensor networks．Inthis methodbasedon 0tssr and paper,a ranging one-to-many betweenRSSIanddistanceis off-line database ofthe betweenRSSI
mapping scopeproposed．Atstage,a mapping
anddistanceis on-line RSSIvaluesto
the distance created；at scope stage,byusing querydatabase,somescopes
aleobtainedand
to anewdistance distancebetweenthetransmitterandthe weighted scope．Atlast,the generate
receivercanbeattained thecenter ofthedistance resultsshowthatthescheme through scope．Simulation provides
highrangingprecision． words database；distance Ke
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基于RFID温度标签的嵌入式温度监测系统
设计了一种动态功率匹配算法，能够使温度标签在最佳测温功率下工作，确保了温度标签测温数据的准确性。算法中加入计时器机制，并通过RSSI值判断起始功率，大大减
　　RFID技术是一种非接触式自动识别技术，它利用射频信号通过空间耦合实现无接触目标识别并能读写相关数据。由于RFID技术具有成本低、速度快、识别距离远、可多目标同时识别等优点，因此被广泛应用于物流管理、交通运输、医疗卫生、商品防伪等领域[1]。如果将传感器技术与RFID技术相结合，实现传感数据采集、数据传输、目标识别等多种功能，将极大地拓展RFID技术的应用前景。
　　温度测量是较为常见的测量需求，在许多无源超高频RFID的应用领域里都有着对温度信息的监控需求，例如需要监控存储物品的温度、动物或人体的体温、环境温度等[2]。如果将温度传感器嵌入无源超高频RFID标签中，不仅能够进行身份识别，而且能够自动实时监控周围环境的温度，将大大拓展其应用范围。相比于其他传统温度监测方法，基于RFID温度标签的温度监测具有能够身份识别、测温节点体积小、成本低和寿命长等优点[3]。
　　本文针对课题组研制的嵌入CMOS温度传感器的无源超高频RFID温度标签[4]，设计实现了一种无线温度监测系统。系统包括嵌入了CMOS温度传感器的无源超高频RFID温度标签、手持式读写器和温度监测软件。系统可实现无线温度测量和标签正常读写等功能。由于CMOS温度传感器的测温精度会受工作电压影响，而无源超高频标签内部工作电压是由标签接收到的功率大小所决定。因此，为了提高测温精度，确保标签进行温度测量时能够接收到近似最优的电磁波能量[5]，提出了一种动态功率匹配算法。通过实时调整手持机的发射功率来提高温度标签的测温精度，并通过计时器机制和最大功率点的RSSI值确定算法初始功率，加快温度测量所需时间。
　　1 硬件系统
　　温度监测系统的硬件由超高频RFID手持机和无源超高频RFID温度标签组成，其中手持机选用ZY-H2000 手持式读写器。该读写器集成了Impinj
Indy R2000 阅读器芯片，兼容EPC C1 G2国际标准[6]，最大输出功率为28 dBm。
　　无源超高频RFID温度标签由课题组自主研发，整个温度标签由标签芯片和片外天线组成，所实现的标签样式和芯片照片如图1所示，其中标签芯片主要由射频模拟前端、存储器、温度传感器和基带处理器四个部分组成。射频/模拟前端电路主要提供了芯片与外界信道的射频接口，并负责产生芯片内部其他模块所需的模拟信号。存储器主要用于在断电后存储标签的编号和其他相关的用户信息，并且在必要时可以对存入标签的信息进行修改，因此该存储器一般采用多次可编程的非易失性存储器[7]。温度传感器用于将温度信息转换为便于存储和处理的数字信号。基带处理器主要负责通信协议的处理，使芯片的操作流程符合协议的规范要求，同时它还负责控制存储器和传感器按照要求进行工作。
　　标签芯片中的CMOS温度传感器采用衬底PNP管作为核心温度感知元件，并使用开关电容电路实现的极低功耗二阶sigma-delta
ADC将模拟温度信号转换为数字信息[8]，使得CMOS温度传感器的功耗极低，最终使得无源标签芯片可以通过射频能量收集电路吸收电磁波，启动传感器进行温度测量。该标签与EPC
C1 G2国际标准完全兼容，可以使用通用的超高频商用阅读器进行数据交互。
　　最终实现的无源超高频RFID温度标签的测温范围是-30 ℃～50 ℃，测温误差为-1.0 ℃/1.2 ℃，测量分辨率为0.18 ℃。
　　2 温度监测软件
　　2.1 RFID手持机
　　本文中手持机选用ZY-H2000手持式读写器，该读写器支持EPC C1 G2标准，内置Windows CE
6.0操作系统。WINCE6.0是一个支持多线程、多任务的32位嵌入式操作系统，该系统具有较高的性能和良好的用户图形界面，继承了桌面版Windows丰富的功能和软件开发模式[9]。在手持机上实现的温度监测软件是基于C++语言开发实现。下面将详细介绍温度监测软件的开发流程。
　　2.2 动态功率匹配算法
　　无源超高频RFID标签中嵌入了CMOS温度传感器，由于CMOS温度传感器性能受内部工作电压影响，而标签通过吸收天线发射的电磁波作为其工作所需的能源，因此芯片内部CMOS温度传感器能否正常工作由天线发射功率决定。当天线发射功率过小时，温度标签芯片吸收的能量不足以开启内部温度传感器;当天线发射功率过大时，会降低标签可靠性，导致测温误差增大。因此在利用温度标签进行温度测量时，需要动态调整手持机天线的发射功率，为标签匹配最佳测温功率，确保温度数据的准确性。
　　动态功率匹配算法的主要思想是：手持机天线的发射功率从某一“初始功率”开始，每次增加1
dBm，在该功率点下进行多次测温测量。当某一功率点下能够测得多个温度数据，且多个测量值的最大最小值相差小于某一阈值，则可判断当前功率点为最佳测温功率，取该功率点下多个测量值的平均温度值为最终测得的温度。
　　在进行动态功率匹配时，当标签与手持机天线的距离较远时，如果“初始功率”设定为手持机的最小发射功率，则需要花费较长的时间来寻找最佳测温功率。为了提高系统的测温速度，将RSSI值作为手持机接收到标签的信号强度指标[9]，并以此确定“初始功率”。另一方面，当手持机天线发射功率小于最佳测温功率时，手持机可能无法扫描到温度标签，或是无法向温度标签写入控制字，此时写入控制字这一操作将会浪费较长时间，因此在算法中加入了计时器机制，当在该功率点下所用时间超过某一阈值，则停止该功率点的温度测量，继续执行下一功率点的相关操作，这样能减少标签在不合适的测温功率下所浪费的时间，提高了温度标签的测温效率。
　　2.3 温度监测软件的实现
　　温度监测软件主要实现了温度测量和标签读写的功能，结合上述动态功率匹配算法，温度监测软件的流程图如图2所示。
　　本文中无源超高频RFID温度标签符合EPC C1 G2
国际标准，其存储空间包括EPC区、TID区、保留内存区、用户数据区[10]四部分，温度监测软件实现了对温度标签存储空间的读写功能，可完成EPC码修改、用户数据区的数据读写操作等，其主要实现过程如图3所示。
　　3 实验验证
(责任编辑：幽灵学院)
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基于RSSI测距的参考加权安全定位算法
基于RSSI测距的参考加权安全定位算法
Reference Weighted Localization Algorithm Based on RSSI for Wireless Sensor Networks
发布时间：　　浏览量：485　　收藏数：0　　评论数：
太原理工大学信息工程学院；
传统RSSI算法受环境的影响程度非常大，距离越远测距误差越大。本文在计算未知节点与信标节点的距离时，将离未知节点最近的锚节点与其他节点间的距离和经过加权的RSSI值作为参考，在提高测量精度的同时也增强了算法在不同环境下的适应性，防止了一些常见的攻击，如局部提高周围信道噪声、增大发射功率、虫洞攻击、节点俘获攻击等。
无线传感器网络；RSSI；加权；安全定位；定位精度
Xiong Lian1,，
Zhao QingHua1,，
Wang HuaKui2,
1、Tai yuan University of Technology，College of Information Engineering ；&&&&&&
2、Tai yuan University of Technology，College of Information Engineering；
Abstract：
Traditional RSSI algorithm is affected by the environmental impact of a very large extent, The greater the distance the greater the ranging error. This article in the calculation of the unknown nodes and beacon nodes in the distance, it will be from the unknown node, the nearest anchor node and other nodes and after the distance between the weighted RSSI value as reference, in improving the measurement accuracy, while also enhanced the algorithm in different environments adaptability, to prevent some common attacks, such as the local increase around the channel noise, increasing the transmission power, wormhole attack, node capture attacks etc.
Keywords：
wireRSSI;positioning accuracy
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&&&&（299）
作者简介：
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【收录情况】
中国科技论文在线：熊炼，赵清华，王华奎.&基于RSSI测距的参考加权安全定位算法[EB/OL].北京：中国科技论文在线&
[].http://www./releasepaper/content/.
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