RFID货架期指示器低功耗及防碰撞技术的研究与实现

论文摘要

随着我国经济的高速发展，人民生活水平逐步提高，对食品质量也提出了较高的要求，不仅要求食品能够安全地食用,还要求食品的感官特性基本不变，但无论是植物性食品、动物性食品还是人造食品，其水分活度（AW）、总酸度(Total acidity)、营养物质、自然微生物群、酶和生化底物及防腐剂等因素，在从原材料的摘取、加工、物流、仓储、销售等环节中，都会受外界温度、湿度、光照及环境中微生物群与包装气体组成等的影响，不断地发生物理、化学、微生物上的变化，以一定的速度和方式丧失其原有品质。这就需要对食品在生产、运输、销售等环节进行监测，保证食品的质量不发生变化。传统的保质方法只是简单设定食品出厂的保质期和利用条形码技术对食品进行安全及流通管理，这些方法无法满足更深入细致与高效的食品安全管理要求。针对上述问题，本课题利用RFID技术研究设计了RFID货架期指示器。RFID货架期指示器由智能RFID读写器和智能RFID微粒构成，可以在不需要光学可视、非接触的条件下完成食品识别工作，能够采集、存储食品在整个流通过程中质量情况，可对食品进行远距离、高速运动状态下进行识别，提高了传统食品在分拣登记信息时候的处理速度，减少了由于人为原因产生的出错概率。使用智能RFID微粒对食品进行实时监测、评估与预测还面临许多要解决的问题，尤其是在冷藏运输过程中，智能RFID微粒运行与典型的行业环境下，面临以下几个问题：第一，智能RFID微粒需要克服低温、潮湿、机械振动、冲击和大范围金属干扰、电磁干扰等恶劣环境；第二，射频装置的识别距离远，能够达到多目标快速识别；第三，智能RFID微粒要具有低功耗、数据容量大、使用寿命长等特点。这都对RFID货架期指示器都提出了较高的要求，本文针对RFID货架期指示器的功耗和防碰撞问题进行了研究。论文针对RFID货架期指示器的功耗问题，首先分析了RFID货架期指示器的功耗特征，然后划分了RFID货架期指示器的运行模式，最后采用时间序列电源管理算法对智能RFID微粒进行动态管理，并通过与传统的超时策略算法进行功耗比较，实验结果表明时间序列电源管理算法具有节能性。通过对RFID货架期指示器的功耗分析，得出其在射频通信时能量浪费较多，同时由于多个移动智能RFID微粒的信息碰撞，会产生智能RFID微粒被漏读的问题，针对这两个问题，论文设计了智能自适应帧时隙ALOHA算法。论文在以上研究基础上，通过硬件与软件的设计，研制了低功耗的RFID货架期指示器，并对RFID货架期指示器进行了实验测试。首先，测试其通信距离，验证其是否满足远距离通信，以保证其能够被应用到冷链物流中；其次，测试多个移动智能RFID微粒是否产生漏读的问题；最后，测试智能RFID微粒采用时间序列算法和智能自适应帧时隙ALOHA算法后的功耗。实验结果表明：RFID货架期指示器的识别距离能够满足远距离通信的要求；多个移动智能RFID微粒能够被智能RFID读写器识别，没有产生漏读的问题；智能RFID微粒能够满足冷链物流过程中低功耗的要求。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章．绪论
• 1.1 研究背景及问题的提出
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 低功耗技术研究现状
• 1.2.2 射频识别技术研究现状
• 1.3 研究目标与内容
• 1.4 本论文的章节结构
• 第二章、RFID 货架期指示器的低功耗技术研究
• 2.1 低功耗的概述及功耗的物理来源
• 2.2 系统体系功耗分析
• 2.3 RFID 货架期指示器运行模式
• 2.4 能量管理算法设计
• 2.5 实验测试
• 2.5.1 测试装置
• 2.5.2 测试结果
• 2.6 本章小结
• 第三章、RFID 货架期指示器网络的防碰撞算法研究
• 3.1 RFID 货架期指示器通信存在的问题
• 3.2 算法设计思路
• 3.3 算法原理
• 3.4 智能自适应帧时隙 ALOHA 算法设计
• 3.5 本章小结
• 第四章、RFID 货架期指示器低功耗设计与实现
• 4.1 RFID 货架期指示器硬件设计
• 4.1.1 处理器和射频芯片的选择
• 4.1.2 RFID 货架期指示器射频电路的设计
• 4.1.3 智能 RFID 读写器的整体设计
• 4.1.4 智能 RFID 微粒的整体设计
• 4.2 RFID 货架期指示器软件设计
• 4.3 本章小结
• 第五章、验证测试及结果分析
• 5.1 RFID 货架期指示器通信距离测试
• 5.1.1 测试环境
• 5.1.2 室内测试
• 5.1.3 室外测试
• 5.2 移动识别测试
• 5.2.1 测试装置
• 5.2.2 试验结果
• 5.3 微粒功耗测试
• 5.4 本章小结
• 第六章、总结与展望
• 6.1 工作总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 附录 攻读硕士学位期间科研成果
• 致谢