无源感知概念简介
无源感知
无源感知背景介绍
说起无源感知的背景,有一件在历史上真实发生的事就不得不提:
历史上真实的007
1946 年,二战结束不久,苏联政府送给当时的驻苏联美国大使埃夫里尔·哈里曼 (Averell Harriman) 一个按照美国国玺图章(如图 1 所示)设计的精美木雕(如图 2 所示)。美国人反复检查,没发现任何电源装置,于是放心地把这块木雕作为装饰品挂在莫斯科的美国大使馆里。直到 1952 年,美国人才发现这块木雕里面暗藏着窃听器。关于发现窃听器的过程有很多说法,美国大使说是在检查房屋装修的时候无意中发现的,而小道传闻就比较多了,有的说是一个英国广播员在一个开放无线电频道上听到了美国人的对话,还有的说是接任大使乔治·凯南 (George F. Kennan) 的夫人晚上散步时,在使馆几百米之外听到了大使在房间里清晰的笑声。这促使美国人派出了最高级别的特工。
这个装置并没那么神秘,就像从图 3 中看到的,整个设备既没有电池,也没有任何能够主动发射信号的收发器。这个设备的原理很简单,在它的内部有一个非常小的电容薄膜,能够感受由外部声音产生的振动,电容薄膜同一根天线相连。当有特定频率的电磁信号发射给天线时,因为电磁感应,电容薄膜和天线构成的回路产生交变的电流,交变的电流通过天线又产生新的电磁场,这种新的电磁场被称为反射链路 (Backscatter Link)。外部声音引发电容薄膜发生振动,改变天线的阻抗,从而将声音信号加载到天线的反射链路上,接收端再通过特殊的“解码器”就能够把声音信号恢复出来。
这是世界上首个能够利用外部能源传输音频信号的监听设备,算是无源感知最早的案例之一吧!
无源传感器
物联网(Internet of Things,IoT)是指物体通过射频识别、智能标签、传感器、卫星遥感等信息传感设备与互联网相互连接所形成的范在网络。虽然这种万物相连的物联网产业被业界一致看好,但是目前来看并没有出现爆发式的大规模的物联网应用。究其原因,物联网节点的能源问题是其中一个重要的瓶颈。
对于物联网中很大一部分的感知任务是由 传感器来实现的。对于一个负责感知当前环境中信息的传感器节点来说主要由以下几个部分组成:
- 模拟传感器
- 微控制器
- 存储器
- 无线射频通信模块
- 电池
对于一个传感器来说,其使用寿命主要是由节点中所携带的电池来决定的。因此目前传感器节点很多都被设计为用完就被丢弃,节点本身携带一块锂电池,就目前的锂电池技术来说可以支持节点有效运行一年多的时间,这块主要是根据节点所携带的电池大小来决定的。但是有一些特殊的应用场景需要传感器存活时间比较长,因此便需要延长传感器节点的电池使用寿命,可以从以下的几个方向来入手解决:
- 采用大容量电池
- 节点使用可充电电池,但需要定期更换节点
- 从环境中捕获能量
- 风能
- 热能
- 太阳能
- 机械能
- 电磁能
由于近些年电池行业的发展不算创新,因此人们将目光投向了“从环境中获取能量”这种方式。
这一点像最近比较流行的“众包”。能量众包的概念就是“我们不生产能量,我们只是能量的搬运工”。对于物联网设备而言,利用太阳能、机械能、风能、热能等能源可以为节点提供能量,为解决能量供应障碍问题带来了曙光。目前的研究表明,我们能够获取和利用广泛存在于环境中的能量,将其提供给物联网的节点。我们有理由设想,在未来物联网中,网络节点可以是无源的(battery free),即节点自身不配备或不主要依赖电池等电源设备,而是从环境中获取能量,支撑数据的感知、传输和分布式计算。
而无源感知便是在传统的感知技术的基础上替换电源供应部分而使用从环境中捕获到的能量来执行感知任务的一种感知方式。
无源感知网络
我们都知道在我们所生活的这个世界中存在着大量的不同类型的传感器,这些传感器分别对周围环境中的不同数据信息进行监测,最后不同的传感器将其收集到的数据发送给数据处理端,而在环境中进行数据获取的这些传感器并不是单独运行的,而是形成一个网络结构,以网络为单位执行任务,这便形成了 传感器网络。不同的传感器之间的通信是通过无线数据传输的方式进行的,这样不同的传感器组成的网络便称为 无线传感器网络(Wireless sensor network)。
无线传感器网络:是由许多在空间中分布的自动装置组成的一种无线通信计算机网络,这些装置使用传感器协作地监控不同位置的物理或环境状况。目前无线传感器网络的主要应用领域如下:
- 信息监测
- 军事战场监测
- 环境与生态监测
- 健康监护
- 家居自动化
- 交通控制
而我们所要介绍的 无源感知网络便是对于无线传感器网络中的传感器节点来说采用无源感知技术来工作。综上,我们给出目前对于无源感知网络的一个定义概念:
无源感知网络:是指由无源感知节点组成的网络,节点自身不配备或不是主要依赖自身的电源设备供电,而是通过从环境中获取能量支撑其计算、感知和通信与组网。