氨气是畜禽场景中的主要有害气体之一,针对有源传感器不适于电路有线连接受限的畜禽场景问题,该研究基于高频电磁仿真软件(high frequency structure simulator,HFSS)设计了无源传感器仿真模型,选择聚酰亚胺(polyimide,PI)作为基板材料...氨气是畜禽场景中的主要有害气体之一,针对有源传感器不适于电路有线连接受限的畜禽场景问题,该研究基于高频电磁仿真软件(high frequency structure simulator,HFSS)设计了无源传感器仿真模型,选择聚酰亚胺(polyimide,PI)作为基板材料,采用丝网印刷技术研制了基于射频识别(radio frequency identification,RFID)原理的无源氨气传感标签。通过对氨气无源检测原理的解析,选择了具有高表面积的碳纳米管作为氨气敏感材料,推导了通过测量射频接收功率变化实现无源检测的数学模型;考虑谐振频率的动态调整,无源RFID传感标签采用开口间隙可调的裂环谐振器结构,通过分析传输系数的变化对RFID传感标签的检测过程进行模拟;搭建了用于实验室和畜禽场景氨气检测的射频测试系统,围绕功率反射系数、谐振频率、传输系数开展测试分析。试验结果表明,该标签检测效率易受到到二氧化碳、温湿度因素的影响,由于人工切割、基板变形、环境干扰等因素,实物标签的谐振频率与2.4 GHz的仿真谐振频率之间存在0.05 GHz左右的偏差,传感标签的灵敏度约为15 MHz·L/mg,最大阅读距离为24 cm,相比于商用氨气传感器,该传感标签在使用寿命、响应时间方面有明显优势。研究结果为畜禽场景的氨气无源检测提供了有效的理论和实践依据。展开更多
穿墙目标检测在安防、智能家居和应急救援等方面具有重要的应用前景。目前,基于Wi-Fi的穿墙目标检测方法需在检测区域内安装额外设备,或需对硬件进行复杂改动。针对上述问题,提出一种新颖的基于Wi-Fi穿墙雷达的移动目标检测系统WiTWR,...穿墙目标检测在安防、智能家居和应急救援等方面具有重要的应用前景。目前,基于Wi-Fi的穿墙目标检测方法需在检测区域内安装额外设备,或需对硬件进行复杂改动。针对上述问题,提出一种新颖的基于Wi-Fi穿墙雷达的移动目标检测系统WiTWR,在检测区域内无附加设备并无需对硬件进行任何改动的情况下,实现墙后无源移动目标检测。对接收信道状态信息(channel state information,CSI)构建接收信号模型并对其相位进行修正;设计一种干扰抑制算法对墙面强反射信号进行抑制,并利用小波去噪对噪声干扰进行抑制;对子载波进行挑选并分别提取CSI在有无目标情况下的幅值和相位特征,在此基础上,利用支持向量机(support vector machine,SVM)构造目标有无检测分类器,从而实现穿墙目标检测。实验结果表明,提出的基于Wi-Fi穿墙雷达的目标检测方法准确率能达到85%以上。展开更多
文摘氨气是畜禽场景中的主要有害气体之一,针对有源传感器不适于电路有线连接受限的畜禽场景问题,该研究基于高频电磁仿真软件(high frequency structure simulator,HFSS)设计了无源传感器仿真模型,选择聚酰亚胺(polyimide,PI)作为基板材料,采用丝网印刷技术研制了基于射频识别(radio frequency identification,RFID)原理的无源氨气传感标签。通过对氨气无源检测原理的解析,选择了具有高表面积的碳纳米管作为氨气敏感材料,推导了通过测量射频接收功率变化实现无源检测的数学模型;考虑谐振频率的动态调整,无源RFID传感标签采用开口间隙可调的裂环谐振器结构,通过分析传输系数的变化对RFID传感标签的检测过程进行模拟;搭建了用于实验室和畜禽场景氨气检测的射频测试系统,围绕功率反射系数、谐振频率、传输系数开展测试分析。试验结果表明,该标签检测效率易受到到二氧化碳、温湿度因素的影响,由于人工切割、基板变形、环境干扰等因素,实物标签的谐振频率与2.4 GHz的仿真谐振频率之间存在0.05 GHz左右的偏差,传感标签的灵敏度约为15 MHz·L/mg,最大阅读距离为24 cm,相比于商用氨气传感器,该传感标签在使用寿命、响应时间方面有明显优势。研究结果为畜禽场景的氨气无源检测提供了有效的理论和实践依据。
文摘穿墙目标检测在安防、智能家居和应急救援等方面具有重要的应用前景。目前,基于Wi-Fi的穿墙目标检测方法需在检测区域内安装额外设备,或需对硬件进行复杂改动。针对上述问题,提出一种新颖的基于Wi-Fi穿墙雷达的移动目标检测系统WiTWR,在检测区域内无附加设备并无需对硬件进行任何改动的情况下,实现墙后无源移动目标检测。对接收信道状态信息(channel state information,CSI)构建接收信号模型并对其相位进行修正;设计一种干扰抑制算法对墙面强反射信号进行抑制,并利用小波去噪对噪声干扰进行抑制;对子载波进行挑选并分别提取CSI在有无目标情况下的幅值和相位特征,在此基础上,利用支持向量机(support vector machine,SVM)构造目标有无检测分类器,从而实现穿墙目标检测。实验结果表明,提出的基于Wi-Fi穿墙雷达的目标检测方法准确率能达到85%以上。
