1.Android阵营3D感测内外交困, 联发科, 联咏入局;
集微网消息, 去年苹果iPhone X搭载Face ID功能, 掀起了产业对3D感测的高度关注, 今年以来Android阵营厂商如华为, 小米等预期将跟进. 拓墣产业研究院预计, 至2020年全球智能手机3D感测模块产值将达108.5亿美元.
此前外媒报道, 目前3D感测关键VCSEL器件供应量仍不足, 最快要到2019年, 3D感测功能才有机会在Android智能手机上使用. 市场研究机构Yole Developpement的MEMS与成像技术研究主管Pierre Cambou表示, 因为苹果TrueDepth摄像头技术设立了高门坎, 他预测其他竞争对手可能需要一年以上的时间才能提供iPhone X媲美的3D感测技术. 因此, 现阶段Android阵营主要选择屏下指纹识别方案, 如已发布的Vivo X20 Plus UD, 以及将发布的小米7, 魅族16, 三星Note 9等.
尽管如此, 预期Android阵营仍会跟进搭载3D感测模块.
3D感测技术最关键也最具挑战的部分, 在于能够进行精确的距离量测, 而各家算法不同形成了专利壁垒, 也让每家3D感测模块零组件产生些微差异. 目前较常见的感测技术包括Stereo Vision, Structured Light及Time of Flight(ToF).
3D感测技术供应商阵营方面, 除了苹果阵营的Lumentum/II-VI外, 在Android阵营中, 解决方案较完整(有能力提供模块)的供应商实际上并不多, 目前已出货3D感测模块给手机厂商的是Google阵营, 由德国PMD设计IR CIS和英飞凌代工, 关键的VCSEL由Princeton Optronics提供. 另一个阵营是高通+Himax (奇景光电) 方案, 由高通提供解决方案和芯片设计, 奇景提供WLO和DOE等光学器件.
高通+Himax方案是当前较为成熟的Android 3D感测方案, Himax掌握方案核心算法和硬件设计制造能力, 提供完全整合的结构光模组 (SLiM, Structured Light Module) 3D感测整体解决方案. 据海通电子报告, Himax参与了大部分元器件的设计, 自制, 包括自制DOE和WLO, 设计ASIC, CIS, 激光发射器IC, 以及整个Tx模组的集成, 其中ASIC中嵌入了高通的3D深度图生成算法. 同时, Himax还自主设计了AA设备应用于Tx端组装. 预计18Q1末SLiM (结构光) 产能会达到2kk/月, 主要由大陆手机品牌消化. 除SLiM外, Himax当前为客户提供的3D感测组件/方案包括WLO (for Apple) , 高通+Himax SLiM(for安卓高端机) , 双目视觉方案 (for 安卓低端机) , WLO已经量产. 双目视觉方案主要是应用两个摄像头模拟3D视觉, 用编码光来增强图像深度信息. Himax的双目视觉3D感测方案主要目标客户是中低端安卓机, 定价不到10美金.
Himax是台湾地区显示驱动IC领域的领先厂商, 2006年在美国上市以来不断扩展新领域的研发, 包括CMOS图像传感器, LCOS微型显示器等, 随后与高通携手进入3D感测, 具有包括Rx端CIS尺寸仅仅是普通手机CIS模组的20%, 超过33000个投射光斑, 20~100cm范围内误差率低于1%等优点, 可以说是当前Android阵营中最高质量的3D感测 SLiM方案, 一举成为Android阵营的首选. 除此之外, Himax在去年下半年已经开始为苹果供应WLO产品, 后续SLiM的爆发以及整个行业的快速发展也将带动公司WLO产品迅速上量.
海通电子研报指出, Himax之所以有实力提供一整套解决方案, 并参与大部分核心器件设计或制造, 主要是基于其在NIR CMOS sensor领域的深厚积淀, WLO/DOE等器件领域的精密制造能力以及对激光发射器模块的组装和测试能力. Himax在3D感测领域积淀深厚, 无论是方案成熟度, 量产进度, 还是核心算法, 零组件, 方案的设计, 都位居Android阵营前列, 后续有望充分畅享行业爆发的盛宴.
VCSEL主要供应商由苹果把持, Android阵营退而求其次
由iPhone与高通+Himax两种方案的供应链比较可以看出, 3D感测的关键零组件VCSEL是目前ToF和Structured Light等技术常用的光源, 边缘发射激光器(Edge-Emitting Laser, EEL)是另一种方案, 不过VCSEL拥有更佳光束质量, 较低光束发散度, 能耗较低, 模块体积也更有优势. iPhone使用的是VCSEL, 高通+Himax使用的是EEL.
VCSEL利用半导体制程生产, Apple阵营采用6英寸砷化镓晶圆做切割, 但目前业界能达到6英寸量产的厂商并不多; 其他VCSEL供应商目前能量产的多数为4英寸, 少数为3英寸, 使市场整体供需情况紧绷, 也连带影响非苹阵营导入3D感测技术的速度.
此外, VCSEL主要供应商Lumentum与苹果间存在专利协议, 使得Android阵营若欲在短期内跟进只能舍VCSEL而择EEL, 然而EEL的光电转换效率较差, 且成本较高, 这将使Android阵营的3D感测方案在效率与成本上仍难与苹果匹敌. 相对普通前置摄像头, 搭载3D感测模组将使成本增加20美元~25美元, 华为, OPPO, vivo, 小米等手机厂商都将其规划在不追求量大高端机型上, 只有成本大幅下降后, 主流机型才有可能应用, 预计还需等到2019年.
据拓璞产业研究院指出, 保守估计2018年最多可能仅有两家Android厂商跟进, 包括华为及呼声亦高的小米, 但是生产数量都不会太多, 所以苹果仍将是手机3D感测的最大采用者. 预计2018年全球搭载3D感测模块的智能手机生产总量将达到1.97亿支, 其中iPhone就占了1.65亿支. 此外, 2018年的3D感测模块市场产值预估约为51.2亿美元, 其中由iPhone贡献比重高达84.5%.
产能, 良率, 成本三大挑战, 联发科, 联咏准备入局
在快速增长的市场需求面前, 高通+Himax方案一方面产能不能远远不能满足, 另一方面3D感测模组的调试也是一个问题. 年初据产业链透露, 有少数模组厂的3D摄像头模组向高通送样时隔一两个月仍未收到调试完成的信号, 模组厂商目前只好一边等待, 一边不停地提高良率. 由于高通的调试进度并不理想, 量产进度恐怕有所拖延.
目前Android阵营3D感测模组主芯片基本由高通提供, 在巨大的市场潜力面前, 联发科早已准备入局. 据悉, 联发科也打算以APU供应商的角色加入3D传感战场, 打算以卷积神经网络(CNN)──类似于苹果的神经引擎──来支持生物识别. 业内人士表示, 联发科将会与奥比中光设计的3D摄像头结合, 在未来替小米提供CNN加速器.
在今年的MWC上, 联发科就展出了手机3D传感摄像头, 而全新的P系列芯片平台将支持奥比中光3D传感摄像头. 2016年联发科就入股奥比中光, 其平台参考设计与后者的3D传感技术的完整适配. 在全年iPhone X发布两个月之后, 奥比中光便将模组送样至联发科及国内TOP 3的手机厂商, 由此, 奥比中光也成为我国第一个送样手机前置3D摄像头的厂商.
此外, 台湾地区另一大IC设计厂商联咏也从奇景光电挖了几名研发人员, 都是当初Google Glass开发项目的核心团队成员, 可见联咏在3D感测方面也有所动作.
高通+Himax, 联发科+奥比中光, 以及后入局的联咏, 是否能使Android阵营3D感测技术更进一步, 最终能否媲美iphone X? 产业都拭目以待.
2.传三款新iPhone人脸识别成标配;
集微网消息, 苹果今年发表三款新iPhone几乎成为定局, 最受关注的是首次在iPhone X出现的3D感测人脸识别功能, 可望在今年三款新机全数导入成为标准配备.
过去3D感测大多采用IR LED进行侦测, 但精度仍难以满足智能手机应用, 苹果采用精度更佳的VCSEL (垂直共振腔面射型雷射) 技术, 其感测组件由美商Lumentum, Finisar主导开发, 全新提供磊晶, 稳懋, 宏捷科则负责代工, 进而建构一条3D感测生态圈.
近期业界流传多张三款iPhone新机谍照, 屏幕不约而同都有「浏海」, 意味人脸识别系统有可能成为标配.
市场已传闻今年新iPhone皆会以全屏幕设计打造, 而且都有「浏海」造型与Face ID功能, 将有助于3D感测应用更加普及, 此举也有助于砷化镓市场需求也将翻倍成长.
iPhone X去年底上市后, 人脸识别应用已成为智能手机最具人气的新应用之一, 而实现此应用的关键零组件3D感测组件, 更被市场视为今年度最夯的产业.
3.稳定边缘节点通讯为首要任务 IIoT实现网络边缘智能化;
工业联网机器能感测种类众多的信息, 而这些信息可用来在工业物联网(IIoT)环境中制定关键决策. 位于边缘节点内的传感器可能远离任何数据汇集点(Data Aggregation Point), 在其过程中, 必须透过网关才能链接, 而这类网关主要负责向网络传送边缘数据.
传感器构成IIoT体系的前端, 我们藉由量测数据, 将所感测到的信息转成可量化的数据, 例如压力, 排水量或旋转次数. 而数据经过过滤之后, 则会挑选出最宝贵的信息, 之后从节点回送到后端系统进行处理. 低延迟的联机可让系统在一收到关键数据后便能立即进行关键决策.
边缘节点一般都必须透过有线或无线传感器节点(WSN)连接至网络. 在这段讯号链中, 数据完整性仍非常重要. 如果通讯不连续, 断线或质量下降, 优化感测与量测的数据就没有价值可言. 在设计系统架构时, 最先考虑到的就是稳健的通讯协议. 最佳选择取决于各项链接需求, 包括距离, 带宽, 功率, 互操作性, 安全性以及可靠性.
对于如EtherNet/IP, KNX, DALI, PROFINET, 以及ModbusTCP这类极度要求联机稳定性的技术而言, 有线工业通讯扮演着关键角色. 设置范围深入厂区各角落的传感器节点是使用无线网络和网关进行通讯, 而网关则依赖有线基础设施来链接到主系统.
传感器节点须具备联网能力
未来只有少数联网IoT节点会单独采用有线通讯, 大多数这类装置将会采用无线网络. 高效率的工业物联网链接策略, 必须让传感器能设置在任何能感测到宝贵信息的位置, 不能局限于目前已安装通讯与电源设备的区域.
传感器节点须具备一种和网络进行通讯的方法. 随着工业物联网框架对映到此类链接的更高阶通讯协议, 预期有线通讯部分仍会沿用以太网络. 以太网络的建置范围从10Mbps涵盖100Gbps以上的传输率. 而高阶速度部分通常瞄准的, 是因特网连接到云端服务器主机群之间的骨干线路.
诸如KNX这类速度较慢的工业网络, 其采用双绞铜线传送差动讯号, 使用30伏特电力, 总带宽为9600bps. 由于每个网段(Segment)能支持的地址有限(256个), 因此寻址机制最高可支持65,536个装置. 每个网段最大传输距离为1,000公尺, 用户可选择配置中继器, 每个中继器最多支持4个网段.
工业环境无线网络面临多重挑战
当IIoT无线网络系统设计者在考虑该采用何种通讯与网络技术时, 将发现自己正面临着许多挑战. 他们必须从更高的立场来考虑以下限制:
. 传输距离
. 间歇或持续式链接
. 带宽
. 功率
. 互操作性
. 安全性
. 可靠性
传输距离
这里所谓的距离, 所指的是联网IIoT装置数据传送数据经过的距离. 短距个人局域网络(PAN)的传输距离为公尺等级(图1), 如蓝牙低功耗(BLE)这类技术就适合用来对设备进行试营运. 而传输距离达数百公尺的局域网络(LAN)则可用来在同一栋建筑内安装各种自动化传感器. 至于传输距离达数公里的广域网(WAN), 其应用则包括了在占地广阔的农场内安装各种农业传感器.
图1 短距离无线链接
所挑选的网络协议应匹配工业物联网使用情境所需要的传输距离. 举例而言, 对于传输距离数十公尺的室内局域网络应用而言, 4G手机网络在复杂度与功率方面都不太合适. 当传送数据距离面临挑战时, 边缘运算就会是一种可行的替代方案. 我们可以在边缘节点直接进行数据分析, 而不必将数据回传到主系统进行处理.
传输无线电波的功率强度和传输距离平方成反比. 讯号功率强度和无线电波经过的距离平方成反比, 因此当传输距离加倍, 接收端收到无线电波的功率只有原始功率的四分之一. 传送输出讯号功率每增加6dBm时, 传送距离就会增加一倍.
在理想的无障碍传输空间当中, 平方反比定律是唯一影响传输距离的因素. 然而, 现实世界的传输距离会因传输途径上包括墙壁, 栅栏, 植物等物体的阻隔而衰减.
此外, 空气中的水气也会吸收射频能量. 金属物体则会反射无线电波, 造成二次讯号(Secondary Signals)在不同时间点抵达接收端, 另外额外的功率耗损也会形成破坏性的干扰.
无线电接收器灵敏度会决定最大传播路径损耗. 举例来说, 在2.4GHz工业/科学/医疗(ISM)频段, 最小接收器灵敏度为–85dBm. RF幅射能均匀朝各方向传播, 强度等高线会形成一个球状(A= 4πR2), 其中R是发送端到接收端之间的距离, 单位为公尺. 根据弗林斯(Friis)传输公式, 自由空间损耗(FSPL)和发送端与接收端之间的距离平方以及无线电讯号频率的平方成正比.
公式中的Pt=传输功率单位为瓦, S=在距离R处的功率.
公式中的Pr=接收功率, 单位为瓦.
λ(传输讯号波长, 单位为公尺)=c(光速)/频率f(Hz)=3×108(m/s2)/f(Hz)或300/f(MHz)
其中f=传输频率
若已知传输频率以及要传送的距离, 那么即可根据FPSL推算出传送与接收端的数据. 链路预算如公式1所示.
Received power(dBm)=Transmitted power(dBm)+gains(dB)–losses...... 公式1
带宽与链接
带宽是指单位时间内传送数据的速率. 带宽局限了IIoT传感器节点搜集数据以及传出数据的最大速率. 所考虑的因素如下:
. 每个装置在经过一定时间后产生的数据总量.
. 部署并汇集到某个网关的节点数量.
. 考虑持续或间歇性高峰的传输模式, 需要多少可用带宽才足以满足尖峰时段的需求.
网络协议的封包大小应配合传输数据的量. 传输封包若塞满空白数据, 这种协议的效率就不高. 但将较大块的封包细切成许多较小的数据封包分开传送, 也得付出耗费资源的代价. IIoT装置并不会随时连上网络, 而是只会每隔一段时间传送完数据后就脱机, 藉以节省电力或带宽资源.
功率与互操作性
如果使用电池的IIoT装置须要节省电力, 那么装置只要一闲置就必须马上切换至休眠模式. 我们可依据不同的网络负载状态, 着手调整装置的耗电模式, 如此将有助于让装置的供电与电池容量能够配合传送必要数据所需耗用的电力.
网络中可能出现各种不同节点之间的互操作性势必成为一大难题. 业界传统的作法是采用标准有线与无线通信协议, 藉以维持因特网内的互操作性. 新兴的IIoT产品由于必须配合新释出技术的快速步调, 而导致标准化的工作困难重重. IIoT产业体系是建立在各项最佳技术的基础之上, 而这些技术则关乎市面上可取得的解决方案. 如果技术被各界广泛采纳, 那么达成长期互操作性的机率就会更高.
安全
IIoT网络安全性在系统中扮演三方面的重要角色: 分别为机密性, 完整性, 以及真实性. 要维持机密性, 网络数据必须全程处在已知框架内, 不能泄露给外部装置或被外部装置截收.
而要维护数据完整性, 讯号内容则必须维持与发出时的状态完全一致, 不能被变更, 截短或添增信息. 至于要维持真实性, 接收数据则必须确定来自预期的来源, 排除其他来源的讯息. 和伪节点进行错误的通讯, 即是丧失真实性的例子.
即使是安全无虞的无线节点, 一旦介接(Interfacing)到非安全的网关时, 也会形成漏洞, 使得有心人士能得到一个入侵的破口. 数据时戳能协助辨识讯号是否经过跳频, 以及透过侧支频道(Side Channel)重新传输. 时戳还能用来正确重组乱序传输的关键数据, 让传输封包经过众多非协调运行的传感器之后还能还原出原始数据.
AES-128加密标准的安全支持, 可依循IEEE 802.15.4以及IEEE 802.11内的AES-128/256规范. 密钥管理, 译密质量的乱码生成(RNG), 以及网络接取控制列表(ACL), 这些都有助于提高通讯网络的安全屏障.
频段
有些IoT无线传感器会用到手机基础建设中的有照频段, 不过这类传感器通常属于高耗电的装置. 其中一个例子就是车载资通讯系统, 这类系统若想要将搜集到的行动信息透过短距无线通信技术传送出去, 实务上并不可行. 另一方面, 其他许多低功耗工业应用则是采用ISM频段中的免执照频段.
IEEE 802.15.4低功率无线通信标准是许多任务业物联网应用的理想技术, 其采用的频段包括2.4GHz, 915MHz, 以及868MHz部分的ISM频段, 总共有27个频道可供多射频频道跳频之用(表1).
全球各地可用的免执照频段, 其物理层方面的支持并不一致. 欧洲方面在868 MHz频率上提供600kHz宽的Channel 0频道, 而北美则在915MHz上提供10个2MHz宽的频段. 全球其他地区则在2.4 GHz频率上提供5MHz宽的Channel 11到Channel 26频道.
低功耗蓝牙提供功耗大幅降低的解决方案. 低功耗蓝牙并不适合用来传送档案, 比较适合传送小量数据. 低功耗蓝牙的一大优势是渗透率远高于其他对手, 目前已经广泛整合到各种行动装置. Bluetooth 4.2核心规格采用的是2.4GHz的ISM公用频段, 传输距离为50到150公尺, 使用高斯(Gaussian)频移调变机制可达到1Mbps的数据传输率.
为一个IIoT解决方案决定采用哪个最佳频率时, 应该考虑到2.4GHz ISM解决方案的优点与缺点:
优点
. 在绝大多数国家都不必取得执照.
. 相同解决方案可以在各地市场销售.
. 83.5MHz的带宽足够分成多个频道, 透过多个频道同步传输以达到高数据传输率.
. 工作周期(Duty Cycle)可达到100%.
. 天线尺寸比1GHz频段的天线来得还要小.
缺点
. 相同输出功率下, 传输距离比1GHz频段来得短.
. 高渗透率衍生出许多干扰讯号.
通讯协议
在通讯系统中会运用一整套规则与标准来规范数据如何构成, 以及如何控制数据的交换. 例如开放系统互连(OSI)模型就将通讯分成多个功能层, 让各界更容易建置可扩充的互通网络. OSI模型分成7层(图2), 包括实体(PHY), 数据链路, 网络, 传输, 交谈, 表达, 以及应用等分层.
图2 OSI与TCP/IP模型
IEEE 802.15.4与802.11(Wi-Fi)标准规范的是媒体访问控制(MAC)数据链结子层及物理层. 彼此靠近的802.11基地台可能各自使用其中一个非重迭频道, 以降低干扰效应(图3). 802.11g使用的调变机制为正交载波分频多任务(OFDM), 以下我们将介绍一种比IEEE 802.15.4还复杂的机制.
图3 全球通用IEEE 802.15.4物理层Channel 11至Channel 26以及IEEE 802.11g Channel 1至Channel 14频道
链结层提供将无线电波讯号转换成位数据, 以及从位数据转换成模拟讯号的机制. 这个分层还负责执行可靠通讯, 以及管理无线电频道的存取作业. 网络层负责控制数据在网络上传递的路径及寻址作业. 在这个分层中, 因特网协议(IP)负责提供IP网址, 以及将IP封包从某个节点传到另一个节点.
在网络的两端运行应用交谈(Session)时, 传输层会产生对应的通讯交谈程序. 这个设计让一个装置能同时运行多个应用, 而每个应用分别使用自己的通讯频道. 因特网上的连网装置大多数是使用传输控制协议(TCP)来作为默认的传输协议.
应用层负责数据的格式及控管工作, 让节点传感器的特定应用其传输数据流达到优化. TCP/IP堆栈内其中一个广受欢迎的应用层协议, 便是超文本传输通讯协议(HTTP), 此协议是开发来用于因特网上传递数据.
美国联邦通讯委员会FCC Part 15规则将ISM频段的有效传输功率限制在36dBm. 其中一项例外, 就是让使用2.4GHz频段的固定点对点链结能使用24dBi增益的天线, 以及24dBm传输功率, 让总有效等向射频功率(EIRP)达到48dBm. 传输功率应至少能达到1毫瓦. 想要使封包错误率小于1%, 那么接收器的灵敏度应能接收到2.4GHz频段的–85dBm讯号, 以及接收868MHz与915MHz频段上强度–9dBm的讯号.
旧地增建或新地设置
工业物联网必须有众多有线与无线标准鼎力支持才能上线运行, 但想运用现有网络系统建构IIoT则目前的选项数量并不多. 新开发的IIoT解决方案必须进行调整才能融入网络环境.
新地设置(Greenfield)是在全新环境中从头创建新系统, 不会有旧设备形成的限制与拘束. 例如兴建一处新工厂或仓库, 可考虑将IIoT解决方案装设在建筑物的钢骨内以达到最佳的效能.
旧设施增建(Brownfield)则是在现有基础设施内装设IIoT网络, 面临的挑战会更加严峻. 旧有网络可能不适合用来运行物联网, 但新的IIoT系统却必须和任何已安装的系统并存运行, 而这些旧系统往往是射频干扰讯号的来源. 开发者必须承接旧环境中留下包括硬件, 嵌入式软件, 以及先前设计决策所形成的限制. 于是开发流程变得极为繁琐, 须审慎仔细地分析, 设计及测试.
网络拓扑
IEEE 802.15.4协议提供两种装置类别. 全功能装置(FFD)可用在任何拓扑, 并能和任何其他装置通讯, 作为PAN协调器(Coordinator). 精简功能装置(RFD)则仅能装在星状拓扑, 且不能作为网络协调器. 在IEEE 802.15.4规范的简单建置环境中只需要一个网络协调器. 用户可根据应用形态挑选适合的网络模型, 包括对等式(Peer-to-peer), 星型, 网状以及多点跳跃(Multihop)(图4).
图4 对等式, 星型, 网状及多点跳跃拓扑
对等式拓扑网络将两个节点简单地链接, 但没有运用任何智能来扩大网络链接距离. 这种拓扑的组建速度快, 但一旦有节点故障时整个网络就会停摆, 完全没有冗余性可言.
星型拓扑则延展了幅射状网络的距离, 并拉大两个节点之间的传输长度, 如同使用FFD节点一般, 主控端能和多个RFD节点进行通讯, 但每个RFD节点仍然只能和路由器通讯. 只要不是FFD, 这种拓扑中即使有一个节点故障(Single Point of Failure), 整个网络还能继续运作.
网状网络拓扑让任何节点能跳过其他节点相互通讯, 藉此提供冗余的通讯路径以提高网络的强度. 智能网状拓扑网络能以最少跳跃的路径进行通讯, 藉以减少耗电与传输延迟. 这种具备自我组网(Self-Organization)机制的拓扑能因应环境变化进行调适, 允许节点自由加入网络或从网络抽离.
可靠性
IIoT用户最重视的就是可靠度与安全性. 组织通常会依赖大型复杂丛集来执行数据分析, 但这些系统往往在包括数据传输, 建立索引, 撷取数据, 转型, 以及负载处理等方面出现瓶颈. 想要在下游丛集避免出现瓶颈, 那么每个边缘节点须进行高效率的通讯就变得非常重要.
工业环境对于高效率射频电波传递而言是极为严苛的场所. 大型, 不规则形状, 高密度设置的金属材质厂房设备, 水泥墙, 隔间及金属货架, 都会产生多路径电波传递的状况.
电波朝各方向从发送端天线射出, 「多路径」则是指电波经过环境传播(Environmental Propagation)后在传抵接收器之前出现波形变化的状况. 接收器看到的入射波分成三类, 分别为反射, 绕射以及散射. 多路径传递的电波在振幅与相位方面可能出现变化, 导致目的地接收器会看到受到相长干扰或相消干扰的讯号.
CSMA-CA频道接取
载波侦测多路接取与碰撞避免(CSMA/CA)是一种数据链结层的通讯协议, 其中网络节点会采用载波侦测机制. 节点只有在侦测到传输频道闲置时才会一次传送整个封包数据. 无线网络中的隐藏节点并不在其他节点侦测范围内. 图5显示例子中, 远在传输边缘处的节点还能看到基地台「Y」, 但无法看到另一边的节点X或Z.
图5 隐藏节点X与Z无法直接通讯.
交握(Handshaking)程序运用RTS/CTS建置出虚拟载波感测机制, 只须发出短要求讯息即可传送与清空数据, 以这种流程来传递WLAN数据. 802.11主要依赖实体载波感测, 而IEEE802.15.4则是采用CSMA/CA机制. 为克服这些隐藏节点问题, 业界则混用RTS/CTS交握及CSMA/CA. 在情况允许下, 提高隐藏节点传输功率可拉长观测的距离.
为改善带宽, 各界研发出各种先进调变机制来调制讯号的相位, 振幅, 或频率. 正交相移键控(QPSK)这种调变机制采用四个相位, 将每个符元编码成两个位的数据.
运用调变机制有效改善带宽
正交调变采用混合架构(图6), 藉由相位移动来减少对讯号带宽的需求. 二元(Binary)数据切分成两个连续的位, 并以ωc载波, sinωct, 以及cosωct三角函式的正交相位进行调变.
图6 偏移QPSK调变架构
在2.4GHz ISM频段上运行的IEEE 802.15.4收发器采用一种QPSK衍生型物理层, 名为偏移QPSK, O-QPSK, 或交错QPSK. 在位传输流中加入一个单数据位(Tbit)偏移时间常数, 它将数据偏移符元周期一半的时间, 藉以避免同时传送节点X与节点Y的讯号波形, 防止波型重迭而产生干扰. 连续相位差(Step)永远不会超过正负90度(图7). O-QPSK其中一个缺点便是不允许差动式编码, 但其的确排除了同调检测(Coherent Detection)方面的难题.
图7 相位转变±90°(左)与I/Q O-QPSK选项(右)
IEEE 802.15.4采用的调变机制降低了传送与接收数据的符元率. O-QPSK调变机制同时传送两个编码位, 采用1比4的符元率: 比特率. 因此62.5ksymbols/sec的符元率可达到250kbps的数据传输率.
因应网络成长 寻址机制再扩充
并不是所有物联网节点都需要外部IP网址. 在专用通讯方面, 传感器节点应能支持独一无二的IP网址. IPv4支持32位寻址机制, 这种在数十年前制定的技术仅能支持43亿个装置, 如今已无法因应因特网成长的需求. IPv6将寻址机制提高到128位, 而能支持240乘以10的36次方个全局独一网址(GUA)装置.
要从在两个不同IPv6网域以及IEEE 802.15.4网络对映数据及管理网址, 将会对设计形成严峻的挑战. 6LoWPAN定义了封装与表头压缩机制, 让Ipv6封包能透过IEEE 802.15.4网络进行传送与接收.
其中一个例子便是Thread, 这个技术文件不公开(Closed-Documentation)但免授权金的通讯协议可运行于6LoWPAN基础上, 以支持各种自动化应用.
因应此一趋势, 半导体组件商如亚德诺半导体(ADI), 便针对AduCx系列微控制器, 以及Blackfin系列DSP提供支持有线网络协议的全套无线模拟收发器. 像是低功耗无线大功率收发模块方案--ADRF7242, 支持IEEE 802.15.4协议, 提供可自设的数据传输率与多种调变机制, 并采用全球通用的ISM频段, 其传输速率从50kbps涵盖到2000kbps, 并能通过相关的美规FCC与欧规ETSI标准的认证.
另一款产品ADRF7023则采用全球各地免执照ISM频段, 包括433MHz, 868MHz, 以及915MHz, 传输速率从1kbps到300kbps. 该公司提供一个完整的WSN开发平台, 让用户自行设计客制化解决方案.
例如RapID Platform平台包含一系列模块与开发工具包, 可以用来嵌入各种工业网络协议. SmartMesh无线传感器包含多款芯片及预先验证的PCB电路板模块, 并且配备有网状网络联网软件, 让传感器能够在各种严苛的工业物联网环境中进行通讯.
(本文作者为ADI自动化能源及传感器产品工程经理) 新电子
4.技术合作是工业物联网关键 互操作性提升IIoT布建效率;
工业物联网(IIoT)有望彻底改变人们操作制造, 能源和运输系统的方式. 但由于构成物联网的互联技术庞大且复杂, 没有一家公司可以独立提供完整的企业IIoT解决方案(图1).
为了完整说明, 我们来看一个IIoT系统架构. IIoT系统不仅仅是增加智能设备和传感器的数量, 还包括透过分布式网络(包括边缘节点, 本地IT和云端)来传输和管理大量数据(图2).
图1 系统设计人员需要整合各类供货商来源的技术组件, 用于构建特定应用所需的系统, 以提高质量, 产量, 效率和安全性.
图2 架构中许多不同的子系统和技术必须结合在一起, 才能构建完整的解决方案.
要管理源于各类供货商的子系统, 其中的通讯绝非简单的任务, 从工业互联网联盟(Industrial Internet Consortium, IIC)的通讯堆栈图便很好说明了这一点. 我们不仅要管理多层通讯标准与协议, 且许多任务业垂直领域中(如制造或电网), 都有自己的一套工业协议来进行规范(图3).
图3 仍有许多已部署的传统M2M, 使用着各种专有协议, 这也必须整合至系统中.
互操作性是成功的关键
正因为如此, 在评估IIoT厂商的技术时, 一个关键的标准是互操作性, 即是在该技术边界来回传递信息的方便性.
信息可以通过四种方式传递: 协议, 数据文件, Web服务和API. 在IIoT系统中, 系统的不同部分可能会使用不同的方法. 然而, 最终的目标是尽可能地使子系统之间的通讯变得简单, 让系统设计人员可以集中精力解决真正的系统问题, 而不是解决工具带来的问题.
那么, 评估互操作性时应该考虑哪些标准? 通常有两个方面: 开放性和技术合作伙伴.
开放性平台改善技术功能限制
开放性是指开发人员使用该平台构建和订定系统的容易程度. 在设计包含多个供货商的IIoT系统时, 一些可以让用户进行程序设计的功能:
1.支持许多通讯协议, 包括多种垂直工业协议, 如CAN, 现场总线, OPC UA, EtherCAT, Modbus和IEC-61850.
2.支持多种数据文件类型.
3.软件开发组合(SDK)和模块开发组合(MDK), 例如用于ThingWorx平台的PTC SDK.
4.开源实时操作系统, 如NI Linux Real-Time.
5.开放且可扩展的API.
6.插件和附件, 例如用于Amazon Web Services的LabVIEW Cloud Toolkit.
这些功能提供了多种跨技术数据通讯选择, 可避免系统工程师因系统发展而陷入设计瓶颈. 开放式平台有助于改善技术功能限制或仅支持一两种通讯协议所带来的局限性.
寻找技术合作伙伴
此外, 供货商之间的合作伙伴关系可提供整合服务, 进一步降低了整合相邻技术的风险. 通过IIC测试平台等共同努力成果, 参与的公司正在整合来自多个领域的技术, 并为预测性维护, 智能电网通讯和控制等典型的IIoT应用建造参考架构.
这些伙伴关系可以透过NI工业物联网实验室的技术演示来展现. 该演示在一台帮浦上执行资产健康监测, 并结合了多家供货商的技术, 包括:
1.Flowserve--流量控制系统解决方案(图4)
图4 Flowserve流量控制系统解决方案
2.Hewlett Packard Enterprise--深度边缘计算和远程管理
3.NI(National Instruments)--数据采集和特征粹取
4.PTC--IoT平台, 包含用于企业系统的分析和扩增实境(AR)功能
5.OSIsoft--数据管理和历史库
对于声称能提供完整IIoT解决方案的供货商, 企业领导者应该给予警惕. 因为一个完整的IIoT系统将涉略从数据采集到扩增实境等诸多技术领域的组件. 反之, 所寻找的技术合作伙伴应该认识相邻技术且掌握有效整合的重要性, 并积极与其他厂商打好关系.
(本文作者为NI产品市场工程师) 新电子
5.研究人员创造了世界上最冷的电子芯片
巴塞尔大学教授Dominik Zumbühl和他的同事成功地将纳米电子芯片的温度冷却至2.8毫开尔文, 也就是约零下273.15摄氏度. 研究人员说: '磁冷却是基于这样一个原理, 即当外加磁场逐渐减小时, 系统会渐渐冷却, 同时避免任何外部热流.
'在减小磁场前, 磁化产生的热量需要通过其他方式吸收掉, 以获得有效的磁性冷却. 这就是我们如何成功地将纳米电子芯片冷却到2.8毫开氏度, 从而实现破纪录的低温的方法. '
Zumbühl教授和他的同事将这两种冷却系统结合, 这两种冷却系统都基于磁冷却.
他们将芯片的所有导电连接冷却到了150微开氏度 (离绝对零度不到千分之一度) .
然后他们将第二个冷却系统直接应用于芯片本身, 同时置入了一个库仑阻塞温度计. 温度计的结构和材料使它能够通过磁冷却降至2.8毫开氏度.
Zumbühl教授说: '我们结合两个冷却系统, 能够将芯片降温到3毫开氏度以下 (约零下273.15摄氏度) . 我们乐观地认为, 可以使用相同的方法达到1毫开氏度. '
科学家们说: '我们能够将芯片保持7个小时的超低温, 这相当不错. 科学家就会有充足的时间进行多项探索实验, 这将有助于了解接近绝对零度时的物理学特性. ' 快科技
