LƯƠNG TUẤN HẢI BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LƯƠNG TUẤN HẢI NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ HỆ THỐNG QUẢN LÝ VÀ BẢO VỆ TÙ NHÂN TRONG TRẠI GIAM KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ TRÊN CƠ SỞ KỸ THUẬT NHẬN DẠNG SÓNG VÔ TUYẾN RFID LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ KHÓA 2012B Hà Nội - 2014 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LƯƠNG TUẤN HẢI NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ HỆ THỐNG QUẢN LÝ VÀ BẢO VỆ TÙ NHÂN TRONG TRẠI GIAM TRÊN CƠ SỞ KỸ THUẬT NHẬN DẠNG SÓNG VÔ TUYẾN RFID Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS LÂM HỒNG THẠCH Hà Nội - 2014 MỤC LỤC MỤC LỤC i LỜI CAM ĐOAN iii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT iv DANH MỤC CÁC BẢNG vii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ viii MỞ ĐẦU xi CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ RFID 1.1 Khái niệm hệ thống RFID 1.2 RFID tag 1.2.1 Các khả tag 1.2.2 Tần số hoạt động 1.2.3 Phân loại tag 1.3 Đầu đọc 13 1.3.1 Thành phần vật lý đầu đọc 14 1.3.2 Thành phần logic đầu đọc 16 1.3.3 Phân loại 17 1.3.4 Giao thức đầu đọc 18 CHƯƠNG THUẬT TOÁN XÁC ĐỊNH HƯỚNG SÓNG ĐẾN ĐỐI VỚI HỆ ANTEN THÔNG MINH 26 2.1 Anten thông minh 26 2.2 Một số thuật toán xác định hướng sóng đến 29 2.2.1 Thuật toán MUSIC (Multiple Signal Classification algorithm) 29 2.2.2 Thuật toán ước lượng phổ 30 2.2.3 Thuật toán khả lớn MLM (Maximum Likehood Method) 30 2.2.4 So sánh thuật toán 31 2.3 Phương pháp xác định hướng sóng tới (DOA) 31 i 2.4 Thuật toán MUSIC xác định hướng sóng tới 33 2.5 Ứng dụng thuật toán MUSIC xác định hướng sóng đến hệ anten thẳng (ULA) 36 CHƯƠNG HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ VỆ TINH GPS 39 3.1 Cấu trúc hệ thống GPS 39 3.2 Tín hiệu GPS 41 3.3 Các hiệu ứng ảnh hưởng đến tín hiệu GPS 51 3.3.1 Hiệu ứng Doppler 51 3.3.2 Hiệu ứng đa đường 52 3.3.3 Dữ liệu định hướng 52 CHƯƠNG XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỆ THỐNG QUẢN LÝ VÀ BẢO VỆ TÙ NHÂN TRONG TRẠI GIAM ÁP DỤNG TẠI TRẠI GIAM CÔNG AN TỈNH LÀO CAI 56 4.1 Đặt vấn đề 56 4.2 Cấu trúc hệ thống quản lý tù nhân trại giam 57 4.2.1 Vòng tay RFID 57 4.2.2 Đầu đọc RFID 57 4.2.3 Hệ thống định vị tù nhân khu sinh hoạt, lao động trời 58 4.3 Xây dựng chương trình mô xác định hướng thẻ tag RFID sân trời đến trạm gác A B 60 4.4 Mô xác định vị trí tù nhân nguy hiểm cần giám sát khu sinh hoạt, lao động trời 70 KẾT LUẬN 74 TÀI LIỆU THAM KHẢO 75 PHỤ LỤC 76 ii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan kết nghiên cứu luận văn hoàn toàn trung thực, tôi, không vi phạm điều luật sở hữu trí tuệ pháp luật Việt Nam Nếu sai, hoàn toàn chịu trách nhiệm trước pháp luật TÁC GIẢ LUẬN VĂN Lương Tuấn Hải iii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT STT Viết tắt Tiếng Anh to Tiếng Việt ADC Analog Converter Digital Bộ biến đổi tương tự - số ABF Adaptive Beam-Forming Định dạng búp sóng thích nghi AOA Angle of Arrival Góc sóng tới DF Direction Finding Tìm hướng DFT Discrete Fourier Transform Biến đổi Fourier rời rạc DIV Diversity Phân tập DOA Direction Of Arrival Hướng sóng tới DOD Direction Of Departure Hướng sóng DS Discrete Source Nguồn rời rạc 10 ESPRIT Estimation of Signal Ước lượng tham số tín hiệu dựa Parameters via Rotational vào kỹ thuật bất biến quay Invariance Techniques 11 FBSS Forward-Backward Spatial Làm mượt miền không gian thuận nghịch Smoothing 12 FDD Frequency Division Duplex 13 FDOA Frequency Difference Of Dịch tần sóng tới Arrival 14 FFT Fast Fourier Transform 15 HLST Horizontal Layered Space Không gian Thời gian phân tầng Time ngang 16 IDFT Inverse Discrete Fourier Biến đổi Fourier ngược rời rạc Transform Song công phân chia theo tần số iv Biến đổi Fourier nhanh 17 IFFT Inverse Fast Transform 18 LMMSE Linear Minimum Square Error 19 LMS Least Mean Square Trung bình bình phương nhỏ 20 LOS Line Of Sight Tầm nhìn thằng 21 LS Least Squares Bình phương cực tiểu 22 ML Maximum Likelihood Khả lớn 23 MLSE Maximum Likelihood Phương pháp ước lượng chuỗi Sequence Estimation khả lớn 24 MMSE Minimum Error 25 MPC Multi- Path Components 26 MRC Maximum Ratio Combing Kết hợp tỷ số tối đa 27 MSE Mean Square Error 28 MSS Modified Smoothing 29 MUSIC Multiple Signal Classification 30 MVDR Minimum Variance Đáp ứng không méo phương sai Distortionless Response cực tiểu 31 OFDM Orthogonal Frequency Ghép kênh phân chia theo tần số Division Multiplexing trực giao 32 PDF Probability Function 33 RF Radio Frequency 34 SIR Signal Ratio 35 SISO Single Input Single Output Một đầu vào đầu Mean to Fourier Biến đổi Fourier ngược nhanh Mean Lỗi bình phương tối thiểu tuyến Tính Square Lỗi bình phương trung bình tối thiểu Các thành phần đa đường Lỗi bình phương trung bình Spatial Phương pháp làm mượt miền không gian cải tiến Phân loại tín hiệu đa đường Density Hàm mật độ xác suất Tần số vô tuyến Interference Tỷ số tín hiệu nhiễu v 36 SM Spatial Multiplexing Ghép kênh không gian 37 SNR Signal to Noise Ratio Tỷ số tín hiệu tạp âm 38 SDMA Space Access Division Multi Đa truy nhập phân chia theo không gian 39 SS Spatial Smoothing Kỹ thuật làm mịn miền không gian 40 STBC Space Time Block Code Mã hóa khối không gian thời gian 41 STC Space Time Coding Mã hóa không gian thời gian 42 STS Space Time Spreading Trải phổ không gian thời gian 43 STTC Space Time Trellis Code Mã hóa xoắn không gian thời gian thời gian 44 SVD Singular Decomposition 45 TDD Time Division Duplex 46 TDMA Time Division Access 47 TLS Total Least Squares Tổng bình phương cực tiểu 48 TOA Time Of Arrival Thời gian tới 49 UE User Equipment Thiết bị đầu cuối 50 ULA Uniform Linear Array Dàn ăng ten đồng dạng tuyến tính Value Phân tích giá trị riêng Song công phân chia theo thời Gian Multiple Đa truy nhập phân chia theo thời Gian vi DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1 Khoảng tần số RFID Bảng 1.2 Khoảng cách đọc khoảng tần số Bảng 3.1 Bảng chân lý XOR 43 Bảng 3.2 Bảng chân lý nhân thường 43 Bảng 3.3 Lựa chọn pha mã cho mã trải phổ C/A 47 vii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1.1 Một mô hình hệ thống RFID Hình 1.2 Mô hình truyền RFID tag RFID reader Hình 1.3 Mô hình cấu tạo thẻ RFID Hình 1.4 Các thành phần tag thụ động Hình 1.5 Thành phần vi mạch Hình 1.6 Các loại anten lưỡng cực Hình 1.7 Một số loại tag thụ động 10 Hình 1.8 Cấu tạo thẻ bán tích cực 12 Hình 1.9 Tag tích cực Mantis UHF thấp 303.8 MHz với máy dò chuyển động 12 Hình 1.10 Thủ tục master-slaver Application, đầu đọc thẻ 14 Hình 1.11 Các thành phần logic Đầu đọc 16 Hình 1.12 Dòng thông tin hệ thống RFID 19 Hình 1.13 Thông báo bất đồng 20 Hình 1.14 Thông báo đạt đồng polling 20 Hình 1.15 Anten đầu đọc 22 Hình 1.16 Mô hình anten đơn giản (trái) méo nhô (phải) 23 Hình 1.17 Mô hình multipath 24 Hình 2.1 Sơ đồ khối tổng quát anten thông minh 26 Hình 2.2 Mô hình dãy anten tuyến tính cách 27 Hình 2.3 Mô hình toán anten thông minh 28 Hình 2.4 Thuật toán ước lượng phổ Hình 2.5 Thuật toán khả lớn 31 Hình 2.6 Thuật toán MUSIC 31 Hình 2.7 Xác định hướng sóng đến 32 Hình 2.8 K sóng tới dàn M phần tử 36 Hình 2.9 Hai tham số hình học anten 36 Hình 3.1 Quỹ đạo vệ tinh hệ thống GPS 40 viii ULA lại biểu diễn giá trị góc α Do có hai góc tới tuần hoàn bán chu kì đến hệ ULA cho phổ MUSIC trùng hệ thống ULA phân biệt góc tới nằm khoảng 00 đến 1800 hay hệ thống ULA hệ thống có góc tới tuần hoàn nửa chu kì Đây nhược điểm hệ thống ULA Khi số chấn tử anten tăng anten thu tín hiệu đến từ góc tới khác xác, can nhiễu phổ góc tới gần không, phổ MUSIC cho phân biệt phổ đến xác Tuy nhiên chấn tử tăng phổ rõ ưu điểm nữa, mặt khác số lượng chấn tử tăng hệ thống gặp phải nhược điểm sau: Vì ta chọn dàn anten có khoảng hai chấn tử nửa bước sóng nên số chấn tử tăng tương ứng ta có bán kính hệ tăng lên Số chấn tử tăng bán kính tăng, làm cho hệ anten phức tạp, giá thành cao, với toán kinh tế không khả thi Số chấn tử anten tăng, ta tính toán đến ảnh hưởng tương hỗ tín hiệu tăng Vậy giữ nguyên D=8, SNR=25, ta cần chọn Ne=20 phổ MUSIC chấp nhận Ne =20 cho ta phổ tín hiệu không nhiễu tín hiệu khoảng phổ thấp, khả phân biệt tín hiệu đến rõ ràng Ngược lại số phần tử anten giảm ta quan sát phổ góc đến phổ gặp nhiễu với tín hiệu đến lân cận Ngoài phổ cực đại có sinh nhiễu khác có đỉnh phổ thấp 63 Hình 4.7 Kết mô hệ ULA số phần tử anten tăng Ne=20,D=8, SNR=25 Hình 4.8 Kết mô hệ ULA số phần tử anten tăng Ne=40,D=8, SNR=25 64 Hình 4.9 Kết mô hệ ULA số phần tử anten tăng Ne=60,D=8, SNR=25 Hình 4.10 Kết mô hệ ULA số phần tử anten tăng Ne=70,D=8, SNR=25 65 Hình 4.11 Kết mô hệ ULA số phần tử anten giảm Ne=9, D=8, SNR=25 Hình 4.12 Kết mô hệ ULA số phần tử anten giảm Ne=9,D=8, SNR=70 66 Hình 4.13 Kết mô hệ ULA số SNR tăng Ne=9,D=8, SNR=120 Hình 4.14 Kết mô hệ ULA số SNR tăng Ne=9,D=8, SNR=180 67 Hình 4.15 Kết mô hệ ULA số SNR tăng Ne=9,D=8, SNR=500 Ta có: giữ nguyên Ne=9, D=8, SNR thay đổi kết hình 4.12 đến 4.15 với SNR SNR=25, SNR=70, SNR=120, SNR=180, SNR=500 ta thấy tăng SNR nhiễu phổ góc tới giảm, độ lớn phổ phụ giảm giảm chậm so với trường hợp tăng số chấn tử Vậy số chấn tử anten giảm chí xấp xỉ số sóng đến phổ gặp nhiễu, sinh phổ lân cận có biên độ nhỏ Khi tăng SNR để khắc phục nhiễu phụ ta thấy nhiễu phụ có giảm giảm chậm dù tăng tỉ số tín hiệu tạp âm lớn Để thuật toán MUSIC phân biệt phổ tín hiệu đến cần có điều kiện sau: - Số chấn tử (Ne) phải lớn số tín hiệu đến (D) - Tỉ số tín hiệu tạp âm (SNR) lớn 20dB - Nếu không thỏa mãn điều kiện phổ tín hiệu không phân biệt được, phổ mô có dạng sau 68 Hình 4.16 Kết mô hệ ULA số phần tử anten giảm Ne=8, D=8, SNR=25 Khi Ne lớn khả phân biệt phổ tín hiệu đến rõ dàng, Ne >> D ưu điểm lại Từ kết mô ta có đồ thị quan hệ sau: Khi D=8, SNR=25, thay đổi Ne, gọi A khả tách phổ tín hiệu: Hình 4.17 Đồ thị quan hệ Ne A 69 Nhìn vào đồ thị (hình 4.19) ta thấy khả phân biệt phổ thể mối quan hệ tuyến tính với số chấn tử anten số chấn tử thay đổi từ 11 đến 70 Khi chấn tử tăng lên khả phân biệt phổ gần không tăng Vậy toán tối ưu ta phải chọn tỉ số SNR phù hợp Ne phù hợp để đảm bảo mặt giá thành kết cấu hệ thống Theo kết mô nên chọn số chấn tử gấp khoảng đến lần số sóng đến SNR nhỏ giảm Ne tăng SNR, theo kết mô tăng SNR giữ nguyên Ne kết mô rõ ưu điểm tăng Ne 4.4 Mô xác định vị trí tù nhân nguy hiểm cần giám sát khu sinh hoạt, lao động trời Giả sử cần xác định vị trí tù nhân đặc biệt cần theo dõi vị trí sân trời hai hệ thống anten thông minh đặt vị trí A B cách 300m Tù nhân mang thẻ RFID tần số 2.401 GHz Giả sử tù nhân hướng hợp với đoạn AB góc 450 hướng hợp với đoạn BA góc 600 hình 4.20 70 T Khoảng cách A B 300m Dàn anten A H Dàn anten B Hình 4.18 Mô hình mô xác định vị trí tù nhân 71 Hình 4.19 Kết mô hệ ULA vị trí A Hình 4.20 Kết mô hệ ULA vị trí B 72 Từ kết mô ta xác định vị trí tù nhân hình 4.20 với góc TAH 450 góc TBH 600, ta xác định vị trí tù nhân T với AB tan(∠TAB) tan(∠TBA) 300 tan(450 ) tan(600 ) TH = = ≈ 190(m) tan(∠TAB) + tan(∠TBA) tan(450 ) tan(600 ) Và AH = AH cot an(∠TAH ) = AH cot an(450 ) = 190(m) Từ ta định vị vị trí xác tù nhân sân ánh xạ lên sơ đồ trại giam 73 KẾT LUẬN Trong tình hình nay, công tác quản lý tù nhân trại giam vấn đề quan trọng, cần đặc biệt quan tâm Tại trại giam, lực lượng quản giáo mỏng so với khuôn viên rộng lớn trại giam số lượng tù nhân, có tù nhân cần giám sát đặc biệt nhằm quản lý bảo vệ Trước nhu cầu thực tiễn, việc thiết kế hệ thống hệ thống quản lý bảo vệ tù nhân trại giam sở kỹ thuật nhận dạng sóng vô tuyến RFID cần thiết Hệ thống hỗ trợ, tăng cường công tác quản lý tù nhân giam giữ trại giam nước Trên sở vận dụng phương pháp nghiên cứu, luận văn đạt kết chủ yếu sau: Thứ nhất, luận văn đưa mô hình áp dụng công nghệ nhận dạng sóng vô tuyến RFID vào công tác quản lý tù nhân trại giam, hỗ trợ đắc lực cho lực lượng quản lý trại giam công tác quản lý số lượng tù nhân bị giam giữ, điểm danh tù nhân cánh nhanh chóng Thứ hai, luận văn đề xuất đưa vào hệ thống giám sát vị trí số tù nhân đặc biệt cần quản lý mức cao Hệ thống sử dụng hệ anten thông minh với việc áp dụng thuật toán Music để định vị thẻ tag RFID mà tù nhân mang tay, cảnh báo tù nhân gần nhau, vào khu vực không phép vượt qua khuôn viên trại giam để trốn trại Luận văn đưa mô hình hệ thống giám sát vị trí cụ thể trại giam Công an tỉnh Lào Cai Thứ ba, luận văn đề xuất kết hợp định vị vệ tinh GPS với hệ thống RFID nhằm tăng cường công tác giám sát tù nhân trốn trại vượt qua khuôn viên trại giam Sự kết hợp hỗ trợ công tác bắt giữ lại tù nhân, đảm bảo an ninh, trật tự xã hội, bảo vệ hiến pháp pháp luật Việt Nam 74 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng việt [1] GS-TSKH Phan Anh (2007) Lý thuyết kỹ thuật anten, Nhà xuất khoa học kỹ thuật [2] Lâm Hồng Thạch, Vũ Văn Yêm, Phan Anh (2007) “Giới hạn phân biệt hướng sóng tới sử dụng thuật toán MUSIC", Hội nghị thông tin định vị phát triển kinh tế biển Việt Nam [3] Nguyễn Linh Lan (2008), Nghiên cứu thiết kế hệ thống nhận dạng thẻ vô tuyến thông minh (RFID) ứng dụng quản lý nhân sự, Luận văn thạc sĩ khoa học, Đại học bách khoa Hà Nội [4] Vũ Văn Yêm, Lâm Hồng Thạch, Phan Anh (2007) "Ứng dụng thuật toán MUSIC việc xác định vị trí tàu thuyền đánh cá loại vừa nhỏ hoạt động vùng ven biển" Tạp chí Điện tử ngày Tiếng anh [5] Frank B.Gross (2005) Smart antennas for wireless communication with matlab, McGraw Hill [6] Himanshu Bhatt, Bill Glover (2006) RFID Essentials Sebastopol, CA: O'Reilly [7] Patrick J.Sweeney II (2005) RFID For Dummies Hoboken, NJ: Wiley [8] Sandip Lahiri (2005) RFID Sourcebook.Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall PTR [9] T.T.Zhang, Y.L.Lu, H.T.Hui (2005) Simultaneous Estimation of Mutual Coupling Matrix and DOAs for ULA, UCA, University of Queensland, Australia [10] V.Daniel Hunt, Albert Puglia, Mike Puglia (2007) RFID A Guide To Radio FrequenceIdentification Hoboken, NJ: Wiley [11] Zhongfu Ye and Chao Liu (2008) On the resiliency again of MUSIC direction finding agsinst antenna sensor coupling, IEEE Trans On Antennas and propagation 75 PHỤ LỤC Code chương trình MATLAB mô clear all close all clc %THAM SO HE ANTEN ULA % Buoc song tin hieu lamda=0.125; % Khoang cach giua cap anten lien tiep so voi buoc song d=0.5*lamda; % So phan tu anten Ne=10; % THAM SO NGUON TIN HIEU DEN (s) % so nguon tin hieu D=8; % Goc toi cua cac nguon tin hieu angles=[20 22 60 90 100 120 140 170]*(pi/180); % SNR cua nguon tin hieu (dB) SNRs=[25 25 25 25 25 25 25 25]; %THAM SO CHUNG %He so song k=2*pi/lamda; % So mau tin hieu thu Nb=1000; %TAO LAP MA TRAN THU [U] KICH THUOC [Nb Ne] %Tao ma tran tin hieu dau vao [S] khich thuoc [D Nb] for i=1:D S(i,:)=(20^(SNRs(i)/10))*exp(j*2*pi*rand(1,Nb)); end % Tao ma tran mang [A] kich thuoc [D Ne] for i=1:D for l=1:Ne A(i,l)=exp(j*k*(l-1)*d*cos(angles(i))); end end % Tao ma tran nhieu [N] kich thuoc [Nb Ne] N=rand(Nb,Ne)+j*rand(Nb,Ne); % Tao ma tran tin hieu thu kich thuoc [Nb Ne] U=S.'*A+N; % THUAT TOAN MUSIC % Tin hieu tuong quan thu Ruu=U'*U/Nb; % Gia tri rieng, vecto rieng 76 [eigVector,eigValue]=eig(Ruu); %So nguon tin hieu eigValueMax=max(max(eigValue)); signals=length(find(diag(eigValue)>eigValueMax/100000000)); disp(signals); %Vector rieng cua nhieu eigVectorNoise=eigVector(:,1: Ne-signals); %Pho khong gian cua tin hieu i=0; for theta=0:.1:180 i=i+1; for l=1:Ne A0(1,l)=exp(j*k*((l-1)*d*cos(theta*(pi/180)))); end P(i)=10*log((A0*A0')/(A0*eigVectorNoise*eigVectorNoise'*A0')); end %Bieu dien theta=0:.1:180; plot(theta,P); xlabel('MUSIC ULA DOA-degree'); ylabel('Relative space Spectrum-dB'); 77