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基于ZigBee的无线传感器网络硬件设计
来源:本站整理  作者:佚名  2011-09-24 14:19:10



SoC芯片CC2430

  CC2430芯片延用了以往CC2420芯片的架构,在单个芯片上整合了ZigBee 射频前端、内存和微控制器。它使用1个8位8051 MCU,具有128 KB可编程闪存和8 KB的RAM,还包含模拟数字转换器(ADC)、几个定时器(Timer)、AES128协同处理器、看门狗定时器、32 kHz晶振的休眠模式定时器、上电复位电路、掉电检测电路,以及21个可编程I/O引脚。CC2430芯片采用0.18 μm CMOS工艺生产,工作时的电流损耗为27 mA;在接收和发射模式下,电流损耗分别低于27 mA或25 mA。CC2430的休眠模式和转换到主动模式的超短时间的特性,特别适合那些要求电池寿命非常长的应用。

  得益于CC2430的高集成度,其外围电路非常简单,只需要数量很少而且廉价的外围元件,即可完成无线传感器节点的数据传输和处理功能,因而大大降低了成本。

  传感器模块

  根据实际需要选择不同的传感器对监测区域内温度、湿度、振动、声音和光线等物理信号进行检测。可选用了光敏器件、数字格式传感器和驻极体话筒,对光强、温度、振动和声音等进行探测。

  光敏电阻5516是基于半导体光电效应工作的光导管,对光强感应灵敏度相当高,当受到一定波长范围的光照时,其阻值(亮电阻)急剧减小,电流迅速增加,通过参考电阻分压后进行模数变换即可获得光敏电阻的阻值,进而换算出光照强度。

  Maxim公司的DS18B20是一线式数字温度传感器,测量结果可选用9~12位串行数据输出,测量范围-55~125℃,在-10~85℃测量准确度为±0.5℃。

  驻极体话筒HX034P是电容式微麦克风。输入信号为声音信号,输出信号经MAX4466构成的前置放大电路后进行电压值A/D采样,处理器的A/D采样频率可达200KHz,可捕获到声音信号。

  ADI公司的ADXL202是双轴向加速度传感器,它采用先进的微型机电系统技术,在同一硅片中刻蚀了一个多晶硅编码微机械传感器,集成精确的信号处理电路,可测静态及动态加速度。该传感器可广泛应用于惯性导航、地震监测、车辆安全和电池供电设备的运动状态测试等领域。

  结合使用上述几种传感器和敏感器件的无线传感器网络节点,能够实现温度、加速度(震动)的准确测量与探测,光敏电阻有其自身的光谱特性和温度特性,因此在设计中不作精确标定;另外对声音信号的捕获和复现需要进行大量的数据处理,从能量利用和传感器节点功能的精简角度考虑,设计中对声光强弱的探测通过设定阈值来给出布尔型输出。

  电源模块

  实现节点设计的微型化,节点可采用输出电压3.6V可充电锂离子钮扣电池LIR2032供电。该类电池自放电率小于10%每月,但额定容量较小,限制了节点的生存期,若以两节5号电池供电,则可维持更长的工作时间,在以网络形式工作状态下通过合理的设置节点发射极的接收、发射以及待机状态,可有效地延长节点的使用寿命。针对节点供电单元不便于更换的无线传感器网络,新的能源解决方法研究及网络系统的低功耗设计也是当前值得关注的课题。

  阻抗匹配网络

  CC2430的射频信号采用差分方式,其最佳差分负载阻抗是115+j180Ω,阻抗匹配电路需要根据这一数值进行调整。本设计采用50欧姆单极子天线,由于CC2430的射频端口是差分形式具有两个端口,而天线是单端口,因此需要一个巴伦来完成两端口到单端口间的转换。巴伦电路由成本低廉的电感和电容构成,如图4所示,包括电感L1、L2、L3和电容C1和两段长的传输线。

 

  Sink节点的硬件设计

  无线传感器网络内的信息与外部网络或处理终端间的连接需要通过Sink节点来实现,Sink节点是无线传感器网络与有线设备连接中转站,负责发送上层命令(如查询、分配ID地址等),接收下层节点请求和数据,具有数据融合、请求仲裁和路由选择功能,是无线传感器网络中最重要的一部分。我们设计的Sink 节点带有USB数据口和RS232数据口,两种数据口可以通过开关进行切换,以方便Sink与外部网络或处理终端间的连接。

 

  图5是我们设计的Sink节点的结构框图,仍然采用Chipcon公司推出的高度整合的SoC芯片CC2430实现传感器节点的数据传输和处理功能。TTL与RS232电平转换单元选用MAX 3316芯片,该芯片在2.25~3.0V供电即可实现两通道双向电平转换,可直接操作CC2430芯片串行数据线和控制线。CC2430的外围电路设计与传感器节点相同。

  结语

  基于ZigBee的无线传感器网络具有低功耗、低成本、体积小的显著优点,可在特殊环境下实现监测区域内信号的采集传输与处理。伴随无线自组织网络技术的成熟和新的能量解决方案的提出,无线传感器网络的应用必将从军事、环境监测、医疗保健、空间探索和灾害预测普及到生活中的各个领域。

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