摘要：通过分析现有RFID和WSN集成方式的优缺点，重点针对集成体系中的传感器能源瓶颈问题和网络节点任务分配需求,基于共存测控网络构建原则，设计了一种融合无源RFID和WSN的网络测控平台，并分别介绍平台中现场测控层、中间监控层和远程服务层三层结构的构成、功能与实现方式，为研究新一代测控网络技术提供指导依据。

关键词：测控平台；无源RFID；WSN

中图分类号：TP273.5   文献标识码：A

1.  引言

近年来物联网被视为全球经济复苏的技术引擎，世界上很多国家都在投入巨资建设物联网环境。将RFID(Radio Frequenccy Identification)与WSN(Wireless Sensor Network)进行有机结合，不仅可以将物理世界与信息世界进行良好的融合，而且打破了传统RFID系统设计模式，这为物联网技术的扩展提供了契机[1]。目前比较有代表性的RFID与WSN集成方式有三种，分别为融合RFID及WSN基站的异构网络体系架构、分布式智能节点(融合RFID阅读器和WSN节点)组成的网络体系架构和智能传感器标签(融合RFID标签和WSN节点)组成的微型节点网络体系架构，在任何一种WSID体系架构中，数据处理与能量供应都是主要考虑的问题。异构的网络体系架构采用WSN与RFID系统异构的方式，把传感数据和RFID数据最后汇聚到一个基站进行处理，需要完成大量复杂的工作，对基站处理要求非常高，而且两条数据流不能有效的融合[2]；分布式智能节点网络体系架构采用阅读器传感节点间通信形成自组织网络，可以有效融合RFID数据和传感数据，且阅读器传感节点可以对数据作预处理[3]；智能RFID传感器标签组成的网络体系架构选用了集成了传感器的RFID主动式标签来构建一个多跳的自组织网络，简化了设备数量和网络数据流，但不足之处在于需要采用外部电源为集成了传感器的RFID主动式标签供能[4]。在保证成本、网络性能的前提下，如何有效地实现一种数据处理简化、能量供应持久、网络节点布置宽松的RFID/WSN协作的测控网络模式将是一项非常有意义的研究工作。本文基于前期研究工作的基础上[5]，设计了一种基于无源RFID和WSN的网络测控平台。

2. 基于无源RFID和WSN的网络测控平台架构

为了使所设计网络测控平台能够充分发挥以WSN作为前端测控网路、以集成传感器RFID采集物品相关信息的优势，同时结合中间监控层和后端服务层的需要，必须对测控网络进行总体规划。通过前期实验研究，可以确定如下构建基于无源RFID和WSN的网络测控平台时应该遵循的一些原则：①采用合适的WSN网络协议，减低物理层和数据链路层的能量消耗；②构建传感器节点时，注意传感器供能的不连续性问题；③采用多跳的方法构建自组织网络进行数据传输，简化数据流；④整合传感器数据和RFID数据，采用固定标准格式传输，对后台数据管理的高效性有很大帮助；⑤根据不同网络节点间的数据吞吐率合理划分网段；⑥网络的骨干传输通道可以采用高速交换机以减少传输延时，满足部分节点、网段间传输时的高吞吐率需求。

基于上述的原则，设计一种基于无源RFID和WSN的网络测控平台，总体结构如图1所示。

图1 基于无源RFID传感器标签的网络测控平台

该平台分成现场测控层、中间监控层及远程服务层三层结构。现场测控层负责采集底层现场的数据并对数据进行预处理；中间监控层负责对现场测控层的设备进行测控策略调度以及测控数据的分析处理；远程服务层可通过不同的网络连接方式，在多种形式的远程终端实现现场测控数据监测和远程测控策略交互。考虑到工业生产过程对现场监控数据的实时性和可靠性需求，现场测控层采用Zigbee通信方式组建一个多跳的自组织WSN网络，网络中的节点集成了无源RFID标签和多传感器，分别负责采集物品信息和环境参量等。现场测控层与中间监控层通过网关进行连接，企业监控层采用以太网网络，系统服务器存放各种数据库等资源，并通过Web服务器与外界Internet相连。

3. 基于无源RFID和WSN的网络测控平台实现

3.1 现场测控层

现场测控层对测控数据的传递起着桥梁的作用，主要包括WSID节点、汇聚节点/网关、现场监控微机等，各组成单元在系统中承担了不同的测控任务。

图2  无源RFID传感标签

图3  WSID节点

WSID节点是系统中现场数据采集和接收测控策略的前端设备，是现场测控层最关键的部分。其主要由两大部分组成：第一部分为用于标签通信的阅读器模块，另一部分为用于进行Zigbee网络通信的Zigbee节点模块。图3展示了WSID节点内部的模块关系，阅读器模块由微处理器、阅读器、RFID天线、LCD显示模块、按键控制模块、电源模块等组成，阅读器与微处理器间采用RS232连接方式，利用按键控制模块可以现场控制阅读器的工作方式，同时LCD显示模块对经微处理器处理后的阅读器天线接收回来的信号进行显示任务。阅读器模块可以对其功率允许范围内的多个无源标签节点进行激活、供能和读取任务；Zigbee节点模块由微处理器、RF无线收发单元、RF天线组成，微处理器通过SPI接口与Zigbee网络节点中的RF无线收发单元相连，可以把感知数据和RFID识别信息上传到Zigbee网络中，实现远程传输的功能。Zigbee节点作为自组织多跳网络中WSID节点的关键模块，能够接受来自中间监控层的调度指令进行有规划的网段通信。

Zigbee网间传输的数据主要为测控现场物品识别信息和周围环境参量，该部分数据由无源RFID传感标签负责采集，并由WSID节点的阅读器模块激活标签通信汇总数据。图3展示了无源RFID传感标签的内部结构，标签包括多类型传感器、无源RFID标签芯片、微处理器、RAM、充电电路、电源管理电路等。标签工作的电能不是由电池供应的而是由阅读器模块发出的无线脉冲供应，来自阅读器模块的无线脉冲激活RFID标签的同时提供足够的能量给充电电路进行储能，进而通过电源管理电路分配给标签节点中的其他电路，实现传感器网络节点的无源持续供能要求，方便节点的管理。传感器单元由一个可编程计时器控制，在电源管理电路能量允许的时间范围内，传感器都会独立地对外部环境变量进行周期性的采集，系统采集到的原始数据经A/D转换后会预先被储存在多端口RAM中，在把感知数据和RFID识别信息发送回阅读器前，微处理器会先把从储存在多端口RAM中的数据进行处理后再通过标签发送回阅读器。在采用RFID无源标签的能量传输技术以满足传感器节点的供能问题的研究中，为了满足能量的持续供应和稳定，要求RFID阅读器及标签节点间保持相对稳定的物理位置。

现场测控网络中的传感和物品信息经过不同网段传输后，最终需要进行汇总分析。汇聚节点/网关负责接收来自Zigbee网络中的汇聚信息，转换网络协议后，通过RS232发送信息给现场监控微机，或者通过以太网把信息发送给企业级监控层的中间设备，实现了现场设备和企业级监控层的直接通信。现场监控微机上运行测控软件，为操作人员提供一个直观的图形化界面，通过RS232连接汇聚节点实现与各现场测控设备间的数据交换。对测控设备实现实时监测和现场直接控制，并提供测控参数的趋势曲线记录，为操作人员提供数据支持，同时通过监控系统向现场测控设备发送测控指令，协助各测控节点协同工作，保证系统的正常运行。

3.2 中间监控层

中间监控层位于现场测控层的上层，包括测控策略服器、系统服务器、工作站及Web 服务器等，负责现场层信息监控、现场测控策略设计调度。为实现上述功能，采用虚拟仪器技术进行中间监控层的逻辑设计，通过将测控模块组态化，采用高级图像语言实现测控策略的设计和更改[6]。

图4 中间监控层结构

中间监控层软件系统由策略编辑模块、实时内核模块、终端监控模块和后台数据库系统组成，如内部关系如图4所示。实时内核模块作为数据信息路由，负责将测控现场的策略数据、现场数据转发到各WSID节点、数据库和终端。策略编辑模块对现场每个测控设备进行唯一性模块组态，并采用高级图形语言生成和修改监控策略。终端监控模块通过实时核心模块取得现场测控数据和策略数据，实时进行可视化监控。

3.3 远程服务层

远程测控层构建在Internet框架上，在线提供现场测控参数的实时数据和历史数据，用户不管身处何处都可以方便地浏览测控现场的各种实时数据，了解现场的工作情况。远程测控层框架主要由网络服务器、网络浏览器和远程客户终端组成[7]。网络服务器采用JSP（Java Server Pages）技术搭建基于Client/Server模式的网络服务平台，提供HTTP网络连接服务，支持基于XML的数据交换文档，JSP服务器与后台数据库通过JDBC-ODBC接口进行连接。当远程用户访问服务器时，远程客户端既可以采用普通的网络浏览器，也可以是专用的终端软件实现其它个性化服务。用户通过浏览器可以访问现场的实时测控数据及其趋势图，同时根据用户的权限，可以更新或修改现场测控系统的测控策略，以满足远程测控的需求。

4. 结束语

RFID技术和无线传感器网络技术两者的融合将会极大地推动物联网的建设与发展，将是未来物联网建设中重要内容之一。本设计平台融合了RFID与WSN的优点，改善了RFID的传输距离限制问题，同时较好地解决了WSN网络中的节点供能问题。将RFID与WSN网络融合成WSID技术在物流、汽车检测、智能交通以及资产追踪等等行业将具有更加广泛的应用前景。

参考文献

[1]Tomás Sánchez López, Daeyoung Kimi, Gongzalo HuertaCanepa,KoudjoKoumadi.Integrating Wireless Sensors and RFID Tags into Energy-Efficient and Dynamic Context Networks[J].The Computer Journal,2009,52(2):240-267

[2]唐承佩,唐焯宜.一种基于RFID与WSN整合的异构网络识别平台[J].制造业自动化,2011,33(3):31-33

[3]L. Zhang and Z. Wang.Integration of RFID into wireless sensor networks:Architectures, opportunities and challenging problems[C]. Proceedings of the 5th International Conference on Grid and Cooperative Computing Workshops, 2006

[4] Xi Shi,Shijuan Su,QingyuXiong.The integration of Wireless Sensor Networks and RFID for pervasive computing[C].Proceedings of the 5th International Conference on Computer Sciences and Convergence Informantion Technology,2010

[5]LIU G X,HONG X B,XU J.Study on IP mode human-machine cooperated measurement controlling system of modern greenhouse[C].Proceedings of the first International Symposium on Test Automation & Instrumenation,2006:1246-1251

[6]刘桂雄，冯云庆，申柏华.现场总线与虚拟仪表技术相融合的发展新趋势[J].传感器技术，2002,7(21):59-61

[7]周钦河,刘桂雄,洪晓斌.应用决策集选播模式的SIP测控网络负载均衡策略[J].光学精密工程,2010,18(11):2482-2488