基于NFC的抗扰物联网监测系统研究与设计*

谢智勇，杨晨霞

（1.江西农业大学南昌商学院，南昌 330044；2.南昌师范高等专科学校，南昌 330103）

基于NFC的抗扰物联网监测系统研究与设计*

谢智勇1，杨晨霞2

（1.江西农业大学南昌商学院，南昌 330044；2.南昌师范高等专科学校，南昌 330103）

借助于抗扰物联网技术，科技产业能够实现精细化管理、高效化运作。借助现代科技，基于NFC实现抗扰物联网监测系统的研究与设计。虽然我国当前已经逐步构建抗扰物联网通信系统，但其存在着布线难、操作难、数据传输难等阻碍问题，而据分析近距离通信技术构成的两级农业监测信息物联通信方案能够有效解决当前阻碍。因而通过设计Zigbee自组织网络改善系统内的各个模块的数据无线传输；在系统中纳入NFC技术，达到整个系统整体同移动终端的近距离无线传输，针对数据传输在检测中出现的干扰性较强的问题，提出运用捕获算法（PMF-FFT）。该算法融合了部分匹配滤波器和FFT技术，能够实现通信干扰对消除并比传统系统更加节约能源消耗。最终对基于NFC的抗扰物联网监测系统通过实践操作进行了验证。

抗扰物联网，ZigBee，自组织网络，近距离无线通讯技术，捕获算法

0 引言

当前在科技生产上出现的参数采集技术大多数是借助于RS485、WIFI等类型的移动通信网络技术，这些技术能够实现监测和数据采集，实现精细化管理应用，能够起到宏观调控自然因素的作用［1］。但是，这些技术一般要求借助上位机等基础设施，对采集到的参数进行分析、储存、分析加工以及得出解决方案，而且这些技术缺乏总体性特征，在各个节点之间的连续性不强，需要另行增加网络管理调控能力。这无疑大大增加了抗扰物联网系统的经济成本和时间成本，并随之增加一些错误的风险。

另一方面抗扰物联网发挥作用的前提在于做好前期的布线、检测仪安装等基础设施的安装，受到这些因素的影响，导致抗扰物联网中的传感器发挥作用时操作复杂、发送数据混乱等。而采用由ZigBee自组织网络和近距离无线通讯技术（NFC）近距离通信方式能够连接监测信息物联通信系统，从而有效改善该问题。实现系统的设计首先要求Zigbee自组织网络对数据采集点和主机模块的有机连接实现传输，其次是NFC技术能够实现系统同移动终端器之间的数据传输，系统如此设计大大缩短了布线的长度和降低布线复杂度。最后是利用部分匹配滤波器与FFT结合的捕获算法（PMF-FFT）能够有效过滤掉干扰信息，节约不必要的能源资源，提高通信传输到准确度及时性。

1 抗扰物联网监测系统整体设计

抗扰物联网监测系统由1个主机模块和3个数据采集节点构成，3个数据采集节点能够实现参数信息的全面采集，同时能够对参数信息进行整理、打包并通过ZigBee网络发送至下一系统模块，即主机模块。之后由主机模块将接收到的数据信息并自身所掌握的时间节点一同通过NFC无线传输技术传至NFC移动终端。系统设计框图如图1所示。

图1 系统配置框图

子系统由央服务器和传感节点组成。传感节点用来进行数据参数的收集和发送，其主要构成元件为4大模块即电源管理模块、传感器模块、ZigBee模块、Rs 232模块和嵌入式处理器、信号处理电路。而网络服务中心用于接收、存储、分析、处理和应用数据参数，其构成元件简洁，主要为平台软件和ZigBee协调器。图2为传感器节点组合，其由末梢节点和基站节点构成。不同的两种节点发挥的作用不同。末梢节点同外部环境直接接触，将测量采集到温度、PH值等参数传送给汇聚节点，汇聚节点居于网络中心和末梢节点之间，起到互通作用，将网络中心的农业活动配置情况下发至末梢节点。

图2 星型网络

主机模块主要由单片机、时钟芯片、数据存储单元、LCD液晶、NFC模块和ZigBee透明传输模块构成。主机模块的单片机功能同数据采集节点上的单片机类似，作为整个模块的大脑用来判断、分析整个主机模块的运行状态并作出相应的决策确保整个系统的正常运行。时钟芯片主要用来对采集的数据块标注时间信息。这里需要说明的是，其实时钟芯片标注的其实是数据块传至主机模块时的时间，由于数据采集、打包和传输数据的时间相比采集周期可以忽略不计，因此，该时间可以认为是数据采集的时间。数据存储单元主要用来将采集节点发过来的数据块和对应时间信息进行存储，以便在NFC模块被要求传输数据的时候将事先存储的数据一并发送出去。NFC模块根据NFC移动终端传达的命令将存储芯片的存储数据发送至NFC移动终端使这些数据可以在NFC移动终端上存储和查看。ZigBee透明传输模块用来接收来自数据采集节点上的ZigBee模块传来的数据块主机模块架构图如图3所示。

图3 NFC线圈的仿真结果

2 基于PMF-FFT的捕获算法

2.1 匹配滤波原理

匹配滤波器设备的原理在于利用发送和接收到的信号频谱相同，实现信号同步捕获。与此同时匹配滤波器能够通过自身的算法计算得出相同的本地码相位，甄别出不匹配的信号信息。

任意滤波器中的输出信号y（t）和输入信号s（t）在滤波器中形成的冲激响应信号h（t）在单位时间内的积分表示为：

在无噪声影响下，BPSK调制后的扩频信号为：

在式（2）中，P表示功率，ω0和φ分别是载波信号的角频率和相位，Td表示传输时延，d（t）是数据，c（t）为扩频码。

匹配滤波器在接收信号后产生的冲击响应表示为：

式（3）中，cr（t）为长度c（t）下的逆时间序列，Δω表示匹配滤波器原有的频率和输入信号的频率差，即

匹配输出为：

当扩频码的码速率低于载频高时，上式后一项忽略不计。该式变为：

在时刻t=TB+Td，c（rt-）与 c（）是匹配的，因此，c（-Td）c（rTB+Td-）在积分区内等于1.

因此，设法消除接收信号的频偏，可使匹配滤波器输出获得最大值为：

匹配滤波器在抗扰物联网监测系统中能够同步信息的采集和传递，仅仅在几个扩频码周期中实现同步捕获。但同样也存在问题，即在于具有较强的噪声干扰。

2.2 基于PMF-FFT的捕获算法

基于数字部分匹配滤波器与FFT结合算法的捕获算法结构如图4所示。

图4 PMF-FFT结构框图

图4中PMF-FFT结构原理是通过中频输入的数字进入到ADC之中，通过本地NCO混频变频到基带，降速处理后，本地扩频伪码和中频数字一同进入到本地PN码中，若是两者相位相对齐，匹配滤波器将输出信号ej2πfdt，该信号为收发双方频差的复正弦值。其能够表示为固定频率表示为载波多普勒频率fd。最后载波多普勒频率呈现出的相关数值将导入FFT模块进行功率谱分析，实现对单频信号的周期图估计和监测。高斯白噪声同固定频率之间在频谱上的大小表现不同，如固定频率表现为固定单一频谱，高斯白噪声不同频率频谱宽不同。因此，要求实现对复正弦信号进行最大似然概率最优检测［27］，一旦监测两个频率之间的成分具有相似性，则说明该系统设备能够进行码捕获，并计算出多普勒频率；总而言之PMT-FFT结构正是复杂的、多维的频率搜索和捕获变成简单、便捷的一维过程，实现效率的提升。

因此，PMF-FFT的幅频响应为：式（8）中，M长度，反映每Xchip的相关部分，相关积分后原来Mchip的数据降为P点，，N表示对P点数据做N点FFT。多普勒频偏fd对在PMF-FFT结构中作用重大。当多普勒频偏与其中任一相关器的频率具有相似性，则，相关器的规模与FFT运算的点数成相反关系，同相关损失成正相关。因而可以通过X的大小来控制多普勒频偏的大小范围；如果要减小FFT的点数，节省硬件资源，就要增大X，这将使该结构无法运行下去。所以在实际应用中，选择相关器规模X和FFT运算点数N至关重要。

3 NFC线圈参数优化配置

在电感耦合中，NFC线圈参数大小表示为13.56 MHz。这个工作频率上的两个重要参数L和R分别介于 300 nH～3 μH 和 0.5 Ω～5 Ω（阻抗的虚部可以由Im=2πf0L得到）。

本文使用HFSS天线仿真软件优化配置NFC线圈参数。如图5为HFSS软件中的线圈仿真图，本文的所有线圈仿真实验都是基于HFSS天线中的2种变量关系的。

图5 Lw的反射系数仿真结果

3.1 NFC线圈电感参数设置

取AL=120 mm，Aw=46 mm，Lw起始为0.4 mm，3个数值之间各相差0.2 mm，观察线圈走线大小同线圈电感的关联性。

图6 反射系数仿真结果

由图6可知，Lw与线圈电感成反比关系，但两者之间的关联性不大。天线工作频率为13.56 MHz时，它们的电感分别为2.29 mH、1.94 mH和1.63 mH。

3.2 NFC线圈反射系数配置

取AL=120 mm，Aw=40 mm，Lw分别取0.4 mm、0.6 mm、0.8 m，通过电感系数仿真来观察线圈反射系数受到线圈走线的影响情况。

由图7可知，当Lw值无限增加时，天线线圈的频率系数将会远离设定值13.56 MHz，导致无法展开能量传递。反之，则天线线圈的设定值将会趋向13.56MHz。由此可知Lw的大小同天线线圈的频率具有较大关联性。其中，m1点的反射系数最小值的频率点最接近工作频率13.56MHz，其频率为13.1MHz。

图7 电感系数仿真结果

3.3 NFC线圈参数优化设置

经过多次的探索后发现，要获得参数为13.56 MHz，最佳的方案是设置为Lw=0.657 52 mm，Aw=46 mm，AL=120 mm。此时还要注意，L在300 nH～3 μH，R 在 0.5 Ω～5 Ω。结果如下图所示，其中图 8为反射系数图，图9为电感数图。从图中可以清晰地看到，L和R都满足取值范围且反射系数在13.6 MHz处到达最小值。

图8 信噪比为-25 dB时的时频分析

图9 信噪比为-25 dBT时的两维时频分析

4 实验研究

4.1 实物原型

数据采集节点和网络中心通信测试如图10和图11所示。

图10 采集数据节点

图11 网络中心通信测试

4.2 数据抗干扰实验

4.2.1 FFT并行相位搜索捕获

FFT并行相位搜索捕获干扰实验中要求，通常要将CIC滤波器抽取因子的数值设置为常数9，在捕获实验中，搜索频率为-100 kHz～+100 kHz，搜索间隔为1 kHz，搜索精度为码片的一半大小；时间为一个相关积分码周期，不同实验中数值大小不用累加而是从新设置；FFT并行相位搜索捕获得出的在时域、频域和时频二等维内仿真实验得出的捕获相关值，都能够准确的捕获到频率和码相位。

图12 信噪比是-20 dBT时的两维时频

图13 信噪比是-23 dBT时的两维时频

图14 信噪比是-23 dB时的时间域、频率域

从以上仿真可以看出，运用PMF-FFT捕获算法能够使二维搜索很快速，信号相关程度高。

4.2.2 FFT频偏估计

CIC滤波器抽取因子D为9，即以9为单位抽取一个数字。所以在FFT并行搜索实验中一个周期的抽取数值为2048点，频率估计精度为Fs/（2*9*2048）=1.5 kHz。由此可知，FFT频偏所要搜索的点数量较大且复杂，而导入频偏估计模块后能够减少频率点数搜索时间，为接下来的搜索计算提供较丰富的时间。同时本文还分别仿真了在不同信噪比和多次累加下频率估计性能，仿真实验中搜索到的频率为70.5 kHz，误差为0.5 kHz，在SNR为-25 dB的情况下相关累加20次已不能正确估计频率。

图15 信噪比是-20时的20次累加

图16 信噪比是-20时的30次累加

图17 信噪比是-23时的20次累加

图18 信噪比是-20时的30次累加

根据上述实验结果，基于FFT的频偏估计方法，同后续FFT捕获模块相结合能同时进行快速伪码捕获和快速载波捕获，并且大大缩短了捕获时间，为后续提高信噪比一系列累加措施提供了冗余时间。仿真结果表明，该方法能在较低信噪比下准确地估计出信号频率和码相位。

4.3 数据监测结果

通过系统软件的设计，匹配相应的硬件设备来掌握数据的监测结果，当前通过移动智能设备即查看各个采集点采集并实验处理后的数据，如下页图19为带NFC功能的移动终端器采集到的节点的传感数据。

5 结论

只有排除当前抗扰物联网出现的布线难、通讯传输难和干扰性强等问题，才能实现产业的精细化、智能化、机械化发展。本文提出的利用ZigBee自组织网络和近距离无线通讯技术（NFC）近距离通信技术构成的NFC监测信息物联通信方案。通过Zigbee自组织网络、NFC技术并基于部分匹配滤波器与FFT结合的捕获算法（PMF-FFT），能够在有限资源消耗下有效滤除临近传感器通信造成的干扰。提高抗扰物联网的积极作用，产业实现精细化，推动我国产业结构改革创新。

图19 移动数据监测

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Research and Design of Anti-disturbance Agricultural IOT Monitoring System

XIE Zhi-yong1，YANG Chen-xia2
（1.Jiangxi Agricultural University Business School，Nanchang 330044，China；2.Nanchang Teachers College，Nanchang 330103，China）

By means of agricultural IOT，agricultural production can achieve fine management and efficient operation.However，there are some problems such as difficulty in routing and operation of IOT in agriculture.In this paper，the communication scheme of the agricultural monitoring is proposed，which is composed of ZigBee self organizing network and close range wireless communication technology （NFC）.In this scheme，the design of ZigBee self organization network is realized from the data acquisition node to the host module.The NFC technology is used to realize the wireless transmission of the whole system and the NFC mobile terminal.Aiming at the problem of high interference in the process of agricultural monitoring data in wireless communication，a PMF-FFT algorithm based on partial matched filter （FFT） is proposed.Through a set of experiments，the proposed communication scheme is verified.

agricultural IOT，ZigBee，self organizing network，NFC，capture algorithm

TP393

A

10.3969/j.issn.1002-0640.2017.08.039

1002-0640（2017）08-0173-06

2016-06-05

2016-08-10

国家“863”计划基金资助项目（2013AA102303）

谢智勇（1967- ），男，湖南省湘潭人，硕士，高校讲师。研究方向：计算机及应用。