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基于无线射频和GPRS网络的林火监测数据采集电路设计

时间:02-03 来源:互联网 点击:

随着蓝牙技术的迅速发展,目前蓝牙芯片市场涌现出了许多优秀产品。CSR公司的BlueCore系列产品、Bmadcom的BCM系列产品和TI公司的CC2540系列产品都有广泛的应用。其中TI公司的CC2450和CSR公司的CSR1000芯片都非常适用于蓝牙4.0应用解决方案。

本文选用了TI公司的CC2450F128芯片作为蓝牙通信芯片,该芯片提供真正的单片低功耗蓝牙BLE解决方案,能够运行应用程序和BLE协议栈。CC2450F128芯片内部集成了高性能低功耗的8051微处理器核,片内提供来了128KB的Flash存储空间,对外支持UART和USB通信接口,所以非常适用于蓝牙4.0的应用解决方案。

1总体方案设计

该设计为基于蓝牙4.0的设备提供良好的通用方案,有助于研发特定应用的设备。系统总体架构如图1所示。在系统总体架构图中,主要包括两部分:支持蓝牙4.0的手持设备和蓝牙设备。其中支持蓝牙4.0的手持设备可以是诸如智能手机、平板电脑等;蓝牙设备则是本文提供的解决方案。支持蓝牙4.0的手持设备和蓝牙设备之间通过蓝牙4.0协议传输数据,可以为蓝牙耳机、手机防丢应用和无线拍照应用等提供数据方案。



图1 系统总体架构框图

从系统总体架构框图中不难看出,该设计方案支持一对多的通信连接,即每个支持蓝牙4.0的手持设备可以同时与多个蓝牙设备建立连接,对应用功能的扩展带了极大便利。

2详细设计与实现

该部分将对系统总体架构框图中的蓝牙设备给出解决方案。此处选用了TI公司的CC2450F128芯片作为蓝牙通信芯片,该芯片最大的特点是能够提供真正的单片低功耗蓝牙BLE解决方案,能够运行应用程序和BLE协议栈,使用起来简单高效。

2.1 CC2450F128外围电路设计

低功耗蓝牙芯片CC2450F128的外围电路原理图如图2所示。从图2中可以看出CC2450F128芯片一般需要两个时钟晶振,其最为核心的部分是天线的电路设计,需要根据实际的需要调整阻抗匹配。由于CC2450F128芯片使用的是8051微处理器核,所以其可以对外提供多个IO引脚以用于其他业务逻辑的实现。



图2 CC2450F128外围电路原理图

2.2通信协议扩展

该解决方案另一个重要的部分就是其通信协议的设计和扩展。通常需要按照蓝牙4.0的通信协议来扩展其配置,包括Setvice配置和Characteristic配置。

举例说明,可以先增加UUID为00001802-0000-1000-8000-00123456789b的Service,然后为该服务增加UUID为00002a06-0000-1000-8000-00123456789b的Characteristic.

通常需要根据应用的业务逻辑划分出多个功能大类,再对功能大类进行细分。每一个功能大类对应一个Service,每一个功能细分对应一个Characteristic.总体看来,每个应用可以包括多个Service,每个Service可以包括多个Characteristic.

3系统性能分析

本文提供的解决方案是为了解决基于蓝牙4.0的设备的通信问题,所以必须关注于影响其通信的几个关键因素:信号强度、设备发现时间、稳定性和误报率。

3. 1信号强度与距离的关系

信号强度是决定蓝牙4.0通信质量的最重要因素之一,为了明确实际的信号强度衰减情况,进行了深入的实际数据测量。信号强度与距离的关系的原始数据图如图3所示。在图3中,蓝色交叉点显示的是492组数据,从图3中可以看出信号强度总体走势较为明显,相同距离下的数据相对集中,部分数据有波动现象。



图3 信号强度与距离的关系的原始数据图

为了更好的分析图3中的数据,需要对数据进行处理。首先以距离为依据,对同一距离下的6项信号强度数据进行均值处理,然后对处理后的数据进行数据拟合,得到信号强度与距离的关系图。

信号强度与距离的关系图如图4所示。在图4中,红色交叉点表示对同一距离下的6项信号强度数据进行均值处理后的82组数据,蓝色线条表示对该82组数据进行拟合后的曲线。从图4中可以看出信号强度在1米以内迅速衰减,之后随着距离的增加逐渐缓慢衰减,并且衰减过程中呈现波动趋势。



图4 信号强度与距离的关系图

根据图4中信号强度与距离所呈现的规律,可以用于蓝牙测距方面的应用,在实现上需要考虑蓝牙信号强度本身的波动性因素,采用多次采样和历史数据校正等方式来合理处理数据,以获取可用的有效数据,提升系统本身的稳定性。

3.2设备发现时间与距离的关系

设备发现时间是评价蓝牙4.0通信质量的另一个最重要因素。在使用蓝牙设备时,通信之前的第一步工作就是扫描蓝牙设备,然而扫描过程中设备发现时间与距离存在极大的关联,为了明确该内在关系,进行了深入的实际数据测量。整理后的设备发现时间与距离的关系的统计数据如表1所示。



表1

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