无源物联网技术探讨

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物联网中,人与物、物与物能够进行“交流”,其实质是利用RFID技术。RFID系统就如同物联网的触角,使得自动识别物联网中的每一个物体成为可能,是构建物联网的基础。本文将探讨当前 RFID 技术在服务物联网需求时面临的挑战,并分析可能的解决方案。

一、无源物联概述

物联网技术是移动通信的重要组成部分,将物与物连接在一起组建网络,极大提升了生产与生活效率。现已商用的物联网技术包括窄带物联网(NB IoT)、增强机器类型通信(eMTC)、远距离无线电(LoRa)等,这些物联网技术具备低功耗广覆盖的特点,甚至可以达到10年的电池寿命。除此之外,还有一种无需电池供电的物联技术——射频识别技术(RFID),通过读写器向标签供电实现通信,其优点是标签成本极低,例如在物流场景中标签可以低至0.3 元人民币/个,但该技术当前由于一些技术挑战,尚难以大规模组网。

RF, 射频, 物联网

但面向实际部署场景,传统RFID技术面临如下挑战:

(1)通信距离受限、干扰大。传统超高频 RFID 读写器采用收发一体全双工架构,同时发射激励信号并接收反射信号,存在较强的系统自干扰和异系统互干扰,加上标签较低的接收灵敏度,以及 RFID 频段发射功率限制,导致传统 RFID 技术覆盖受限、通信距离不足 10 m,集成传感器之后,通信距离不足3 m。

(2)无法连续组网,部署与人工运维成本高昂。传统商用 RFID 读写器存在严重的自干扰和互相干扰,通信距离受限,只能依赖人工手持或卡口式部署盘点标签,难以组成具有自动化盘点功能的连续覆盖的局域网或广域网,导致部署、运行与维护的成本高、效率低。

(3)不支持定位。传统RFID 不支持定位,也不支持大规模组网,主要依赖手持读写器或卡口式部署盘点标签实现出人库管理,难以实现对标签的自动化位置追踪与定位。

二、无源物联网关键使能技术

针对传统 RFID 面临的上述挑战,通过蜂窝无源物联技术构建新型无源物联网,在不显著增加标签的成本、功耗、复杂度、体积的前提下,增加通信距离、降低读写器间干扰、实现低成本大规模组网、且支持对标签的定位。无源物联网需要攻克的关键技术包括 3点。

1.联合干扰抑制,提升通信距离

(a)站间联合干扰抑制。通过站间资源协同与联合调度优化,规避读写器间干扰:设计集中式收发与分布式激励,即载波供能节点分布式部署在靠近标签的位置,杆站上仅作上下行信令的收发,降低读写器激励信号对读写器接收机的自干扰

(b)空口技术增强。借鉴蜂窝通信的多天线波束赋形呵、正交载波、信道编码、射频干扰对消、数字干扰对消等技术,提升接收灵敏度,规避读写器之间的互干扰。

通过上述关键技术,实现无源物联网站点室外200 m、室内 20 m的覆盖,满足局域与广域组网对干扰与通信距离的要求。

2.极简协议栈与信令设计,降低功耗与成本

设计同时适用于无源与半无源标签的协议栈与控制信令,支持蜂窝网空口数据收发,实现无源标签1 uw级功耗,半无源标签 100 uw级功耗。其中无源标签无需挂载电容,支持分组、盘存与标签ID上报;半无源标签可以挂载电容和光能充电薄膜,可以为温湿度与加速度传感器供电,支持采集并上报传感数据因此在信令设计上,无源标签需要满足 1 uw 级超低功耗的需求,半无源标签可以支持 100 uw级功耗

空口协议栈与信令相比5G被极大精简。标签仅需支持应用层、NAS层(可选)、RRC 层、MAC 层、PHY层。NAS层的设计取决于网络架构中是否包含核心网。无核心网的无源物联网架构无需支持NAS 层,通过应用层实现简化的鉴权认证;有核心网的无源物联网架构需要支持 NAS层,通过核心网实现对标签的鉴权认证。为了降低标签复杂度、功耗与成本,传统 5G通信中的SDAP层、PDCP层和RLC层均可透传。信令方面,RRC 层支持寻呼,用于标签的分组与盘寻;MAC层支持随机接入、RFID 信令传输以及数据传输。PHY层支持上下行调制,如 ASK 或 BPSK 等,复用LTE/NR信号波形生成方式和物理层参数,保持无源物联网信号与 LTE/NR 信号的子载波正交,减小干扰,确保无源物联网与 LTE/NR共存。无源标签与半无源标签的功能与场景分析如表 1所示。

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3.支持米级精度粗定位

蜂窝物联网与基于蜂窝的 5G定位技术相结合,可以为行业提供米级精度、更低成本的室内外定位方案。不同于 NR蜂窝系统基于PRS 和SRS参考符号的定位,无源物联网受限于标签的解调能力和窄带频谱,无法支持复杂的大带宽参考符号解调。无源物联网可考虑通过多站密集组网,联合确定标签所处的位置。

以下提出了联合干扰抑制、极简空口协议栈设计、基于蜂窝网络的粗定位等无源物联网关键技术。

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基于蜂窝连接的无线无源物联网架构

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基于终端辅助的无线无源物联网架构

产业生态方面,新型无源物联技术要获得成功,需要考虑重用RFID的芯片和标签生态,技术设计上也需要充分考虑新技术引入对标签芯片的实现复杂度、超低功耗和超低成本的影响。

小结

工业、物流、医药、电力等多样化场景的数智化建设,对物联网的性能提出更高的要求。针对现有物联场景中RFID技术面临的干扰大、通信距离受限、不支持连续组网、不支持定位等技术痛点,提出了联合干扰抑制、极简空口协议栈设计、基于蜂窝网络的粗定位等无源物联网关键技术。面向未来商用部署,分析了无源物联网端到端的网络架构和无线网络部署的可行性与链路预算。

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