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        一種低信噪比下的RFID信號解調(diào)方法*

        2014-05-22 02:25:46焱,張芳,熊
        通信技術(shù) 2014年6期
        關(guān)鍵詞:讀寫器基帶信噪比

        張 焱,張 芳,熊 剛

        (中國電子科技集團(tuán)第三十研究所,四川成都610041)

        0 引言

        無線射頻識別技術(shù)(RFID,Radio Frequency Identification)是一種自動識別技術(shù),其基本原理是利用射頻信號和空間耦合傳輸特性,實現(xiàn)物體的自動識別。隨著無線通信、集成電路等產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,RFID技術(shù)在各領(lǐng)域迅速興起,形成巨大的產(chǎn)業(yè)鏈。目前超高頻段860~930 MHz的RFID產(chǎn)品已廣泛用于物流、交通、物品識別、生產(chǎn)等很多方面,近年越來越被業(yè)界人士所重視[1]。RFID產(chǎn)品大多采用幅移鍵控(ASK,Amplitude Shift Keying)調(diào)制作為標(biāo)簽反射信號的調(diào)制方式[2],讀寫器需要進(jìn)行正確的解調(diào)以得到傳輸信息[1]。然而,由于硬件等因素限制,導(dǎo)致讀寫器所能收到的反射調(diào)制信號微弱,而背景噪聲功率卻非常強。在讀寫器和標(biāo)簽數(shù)據(jù)通信時,信號需要經(jīng)過一段距離進(jìn)行傳輸,易遭到電磁干擾和噪聲的破壞,并且,隨著距離增加,信號環(huán)境更加惡劣,信噪比變低,因此需對信號進(jìn)行消除干擾和降噪,以此提高可靠性和數(shù)據(jù)傳輸?shù)臏?zhǔn)確性。文中利用改進(jìn)的RFID信號解調(diào)方法,可以在較低的信噪比條件下正確解調(diào)出信號,獲取標(biāo)簽信息。

        1 低信噪比下RFID信號分析

        電磁波從天線向周圍空間發(fā)射,會遇到不同目標(biāo),反射能量中的一部分最終將返回發(fā)射天線。在雷達(dá)技術(shù)中,用這種方式測量目標(biāo)的距離和方位;對RFID系統(tǒng)來說,也可采用反向散射的系統(tǒng),利用電磁波反射完成從電子標(biāo)簽到讀寫器的數(shù)據(jù)傳輸[3]。RFID讀寫器發(fā)出微波查詢(能量)信號,電子標(biāo)簽收到能量信號后,將其一部分整流為直流電源,供電子標(biāo)簽內(nèi)的電路工作使用,另一部分微波能量信號被電子標(biāo)簽內(nèi)保存的數(shù)據(jù)信息調(diào)制(ASK)后反射回讀寫器。讀寫器接收反射回的信號,提取出標(biāo)簽中保存的標(biāo)識性數(shù)據(jù)信息。如圖1所示。

        圖1 RFID工作原理Fig.1 Operation principle of RFID

        工作過程中,讀寫器發(fā)出的微波信號與接收發(fā)射回的標(biāo)簽信號是同時存在的,反射回去的信號強度較發(fā)射信號要弱得多,因此,技術(shù)難點在于同頻接收并解調(diào)。此時RFID信號為ASK信號與同頻單音能量信號的疊加。由于讀寫器到標(biāo)簽的能量信號功率較大,還將導(dǎo)致接收的反射信號調(diào)制指數(shù)很低,并且標(biāo)簽信號很微弱,也同時受到各種噪聲影響,所以需解調(diào)的信號一般處于低信噪比環(huán)境下[4],如圖2所示。

        圖2 低信噪比下的RFID波形Fig.2 RFID signal waveform at low SNR

        由于傳播過程中多徑效應(yīng)與接收機載波泄露、直流偏移等因素[4],RFID信號還表現(xiàn)出明顯的衰落現(xiàn)象,時域幅度變化較為劇烈。這些問題將會嚴(yán)重惡化接收信噪比,導(dǎo)致RFID讀寫器的接收距離下降和解調(diào)誤碼率增加,讀寫器性能急劇下降。進(jìn)一步放大包絡(luò)信號圖形可以觀察到局部波形起伏變化的特點,如圖3所示。

        圖3 信號的劇烈起伏變化Fig.3 Dramatic changes of the signal

        2 改進(jìn)的信號解調(diào)算法

        2.1 基于自適應(yīng)擬合的預(yù)處理

        為降低噪聲干擾,首先需要對接收信號進(jìn)行正交下變頻,再加入帶通濾波器處理。帶通濾波器可以實現(xiàn)頻譜匹配,達(dá)到最大信噪比輸出,這樣可以在一定程度上降低后續(xù)運算中非線性處理帶來的信噪比損失。從圖3可以看出,此時的標(biāo)簽信號調(diào)制波形是“懸浮”在直流分量與殘余載波信號的起伏包絡(luò)上。為了恢復(fù)信號的基帶調(diào)制波形,則需要進(jìn)行預(yù)處理,去除掉這些干擾并減小噪聲的影響,否則將無法正確解調(diào)出RFID信息。傳統(tǒng)的去噪方法大多數(shù)是通過傅里葉變換等得到信號的頻譜,濾波去除掉其它干擾和噪聲,然后再使用反變換重新獲得原始信號,這種方法只能適用于信號和干擾的頻帶沒有重疊的情況。但由于標(biāo)簽信號和讀寫器的能量信號處于同頻,在頻譜上有重疊,所以需要采用新的去干擾方法。

        下面采用了一種基于自適應(yīng)擬合的預(yù)處理思路,能有效地擬合出RFID信號的變化包絡(luò)曲線,然后進(jìn)行去擾,獲得基帶信號。自適應(yīng)算法通過自動跟蹤學(xué)習(xí),最終使輸出信號y(n)與主輸出信號達(dá)到同幅和同相。LMS算法是實現(xiàn)自適應(yīng)的常用算法,其原理是通過一系列運算調(diào)整參數(shù)使線性組合器的輸出信號與期望響應(yīng)之間的誤差均方值為最小。權(quán)系數(shù)更新算法采用LMS算法,公式表達(dá)式為

        式中,X(n)為現(xiàn)在時刻的輸入向量,W(n)代表現(xiàn)在時刻的權(quán)系數(shù)向量,W(n+1)代表下一時刻的權(quán)系數(shù)向量。期望響應(yīng)信號d(n)與實際輸出信號y(n)之間的誤差為e(n),μ為控制穩(wěn)定性和收斂速度的步長因子。LMS算法的一個缺點是收斂速度慢,不易滿足實時解調(diào)的要求。為了獲得較快的收斂速度,對自適應(yīng)算法進(jìn)行改進(jìn),新算法的基本思想是:當(dāng)權(quán)系數(shù)遠(yuǎn)離最佳系數(shù)即誤差較大時,使用較大的步長,加快收斂,反之則使用較小步長,從而使得穩(wěn)態(tài)失調(diào)較小,提高算法性能。這里采用洛倫特函數(shù)作為μ(n)的變步長自適應(yīng)算法[5],可實現(xiàn)對信號變化的跟蹤。其公式如下:

        式中,α是洛倫特函數(shù)范圍的參量,δ是洛倫特函數(shù)形狀的參量。設(shè)L為自適應(yīng)濾波器的長度,該算法以濾波器權(quán)系數(shù)誤差作為算法收斂和跟蹤性能的指標(biāo)。進(jìn)行降噪和消除干擾的處理后,再采用基帶解調(diào)算法就可以恢復(fù)出RFID標(biāo)簽信號攜帶的信息。

        2.2 基帶信號同步和解調(diào)

        常用的同步方法有鎖相環(huán)法和超前—延遲滯后門同步器等。基于鎖相環(huán)的方法基本思想是使用鎖相環(huán)路來提取信號的同步時鐘,假設(shè)接收機收到的信號為 y(t),即γ(t),其中,h(t)是信道沖激響應(yīng);bn是傳輸?shù)男畔⑿蛄?γ(t)表示接收機的輸出噪聲;1/Ts為符號速率;τ0代表定時相位。如果記s(t)為接收信號中的有效信號分量,則均值為0,其相關(guān)函數(shù)是周期性的,周期為Ts,且s2(t)的期望也是周期的,周期也為Ts,利用E[s2(t)]可以提取離散的時鐘分量,并以傅里葉級數(shù)的方式表示為:

        實際發(fā)送信號功率譜密度限于1/Ts頻率以內(nèi),因此E[s2(t)]含頻率為1/Ts的離散時鐘分量。將接收信號平方后,通過一個窄帶濾波器可將時鐘分量提取,濾波器一般用鎖相環(huán)路實現(xiàn)。這種同步方法可避免符號速率誤差影響,但處理速度很慢。超前—滯后同步算法利用信號波形的對稱性,即經(jīng)過匹配或相關(guān)處理后的輸出信號是對稱的或部分對稱的,對于矩形脈沖,若匹配濾波的輸出在t=T時達(dá)到最大,則只要樣值在峰值上,就一定能保證信號的同步。適當(dāng)?shù)牟蓸訒r刻是在t=T-Δ和t=T+Δ之間的中點。該方法的處理速度比基于鎖相環(huán)的思路更快。

        下面的方案采取綜合思路:一方面利用匹配濾波器實現(xiàn)超前—滯后型判決比較,提高同步的速度,同時結(jié)合相位反饋環(huán)路調(diào)整來解決符號速率不夠精準(zhǔn)的問題。改進(jìn)結(jié)構(gòu)如圖4所示。

        圖4 改進(jìn)的同步解調(diào)結(jié)構(gòu)Fig.4 Improved structure of synchronization and demodulation

        在圖3中,把RFID基帶信號的“0”編碼、“1”編碼和幀頭編碼對應(yīng)的信號分別使用了不同的波形進(jìn)行匹配。應(yīng)首先進(jìn)行幀頭匹配濾波處理,由于幀頭的波形長度較長,對其相關(guān)匹配時性能較優(yōu),同步的精度高。為了適應(yīng)信號有時發(fā)生突變的情況,還可以進(jìn)一步采取設(shè)置動態(tài)門限的方式。幀頭匹配之后再實現(xiàn)RFID數(shù)據(jù)信息的解調(diào)判決,利用幀頭濾波輸出與反饋信息的聯(lián)合,更加準(zhǔn)確的對采樣時刻進(jìn)行調(diào)整處理,對齊后分別進(jìn)行“1”、“0”編碼波形的匹配處理,然后在最佳采樣點位置對匹配輸出進(jìn)行判決便可以得到最終的解調(diào)結(jié)果。

        3 性能仿真和分析

        仿真分析1:對基于自適應(yīng)降噪的預(yù)處理方法進(jìn)行仿真。根據(jù)合理經(jīng)驗值設(shè)置初始參數(shù),算法將具有更好的擬合性能。以遵循AAR S-918標(biāo)準(zhǔn)的信號為仿真目標(biāo),采樣率設(shè)為800 kHz,選取α=1/16,δ=0.04,可得RFID信號包絡(luò)變化曲線估計值。

        圖5 RFID信號在自適應(yīng)降噪后的幅度波形對比Fig.5 Contrast for the RFID signal before and after adaptive denoising

        LMS算法的包絡(luò)擬合是對逐個樣點進(jìn)行的,當(dāng)曲線產(chǎn)生變化時,自適應(yīng)算法進(jìn)行權(quán)系數(shù)的遞推和修正,重新實現(xiàn)信號的跟蹤?;诼鍌愄睾瘮?shù)的LMS算法得的多項式具有很好的擬合效果,不需包絡(luò)形狀先驗知識,且可以濾除包絡(luò)局部不平滑成分,圖5(a)中,曲線①表示由自適應(yīng)擬合算法處理后,RFID信號中混雜的噪聲與直流偏移等的包絡(luò)。如圖5(b)所示,去除掉這些干擾包絡(luò)后,可以得到基帶信號波形。

        仿真分析2:對改進(jìn)的信號基帶解調(diào)方法進(jìn)行仿真,在S-918標(biāo)準(zhǔn)中,對信號幀格式和編碼方式做了規(guī)定,即基帶數(shù)據(jù)碼對應(yīng)關(guān)系:數(shù)據(jù)碼“1”表示成“10101100”,數(shù)據(jù)碼“0”表示成“11001010”,數(shù)據(jù)幀頭也即幀標(biāo)記表示成“1010101010101100”。仿真設(shè)置信號碼速率為80 kHz,將預(yù)處理后的信號分別采用基于鎖相環(huán)的方法和改進(jìn)后的方法進(jìn)行比較,得到圖6所示的解調(diào)性能曲線。

        圖6 不同信噪比下兩種方法解調(diào)性能曲線Fig.6 Performance curve of two demodulation methods for different SNR

        從圖6中可以看出,改進(jìn)的解調(diào)算法在信噪比為1.5 dB時,解調(diào)誤碼率已達(dá)到10-2量級,SNR=3 dB左右時能完全正確解調(diào)RFID信息。新方法比起傳統(tǒng)方法僅需更低的解調(diào)信噪比。

        4 結(jié)語

        文中提出了一種低信噪比下RFID信號解調(diào)方法,采用了自適應(yīng)降噪的預(yù)處理思路,并對傳統(tǒng)的同步算法進(jìn)行了改進(jìn)。該方法增強了對干擾噪聲的抑制能力,解調(diào)性能也有很大提高,在信噪比達(dá)到3 dB時可成功解調(diào)信號。該算法今后將進(jìn)一步優(yōu)化,為解決低信噪比下的RFID信號處理提供一種更有效的手段,也對遠(yuǎn)距離RFID接收技術(shù)發(fā)展發(fā)揮更重要作用。

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        [3]張愛民,梁書劍.RFID技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用綜述[J].通信技術(shù),2011,44(08):16 -19.ZHANG Ai-ming,LIANG Shu-jian.Summary of RFID Technique on Development and Application[J].Communications Technology,2011,44(08):16 -19.

        [4]WANT R.An Introduction to RFID Technology[J].IEEE Pervasive Computing,2006,5(01):25 -33.

        [5]WIDROW B,STEARNS S D.Adaptive Signal Processing[M].Englewood Cliffs,NJ:Prentice Hall,1985.

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