Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10773/29638
Title: SDR reader for passive backscatter sensors
Other Titles: Leitor SDR para sensores passivos backscatter
Author: Batista, Diogo Manuel Policarpo
Advisor: Oliveira, Arnaldo Silva Rodrigues de
Carvalho, Nuno Borges
Keywords: IoT
Backscattering
Wireless sensor networks
Reader
Receiver
Digital signal processing
SDR
Python
Defense Date: Jun-2019
Abstract: As the Internet of Things concept moves closer to reality, some technological gaps come to light and require addressing. Advancements in reader technology are needed in order to achieve higher degrees of capability and adaptability at lower costs. Conventional readers are currently priced in the range of thousands of euros. It’s crucial to lower this entry barrier, because the lower it gets, the more attractive IoT solutions will become and the faster the global network of sensors will grow. Improvements in the performance and cost of single board computers such as the Raspberry Pi and also of RF front-ends such as the RTL-SDR have opened the way to a new class of ultra-low-cost readers. This dissertation aims to explore a new possibility of reception and demodulation of an RF signal transmitted from a passive sensor using the aforementioned technologies. The final prototype’s architecture was designed and implemented to facilitate the reception, conditioning and discretization/quantization of the ASK modulated RF signal by the RTL-SDR based front-end, so that it can then be sent via USB into the Raspberry Pi where its information will be processed through steps such as filtering, decimating, demodulating, validating and integrating into the network. This process is first introduced under the architectural point of view and then, under a more detailed approach, in a description of the implementation. Testing results are presented with variations of antenna distance and decimation ratio. The prototype was tested in laboratory and field environments and the results are promising. Also included are some potential future development suggestions and a package of development tools.
À medida que o conceito Internet of Things se aproxima cada vez mais da realidade, são também identificadas novas lacunas que necessitam de ser preenchidas. São necessários novos avanços na tecnologia de leitores, de maneira a que os mesmos fiquem mais capazes, baratos e adaptáveis. Os leitores convencionais situam-se presentemente, a nível de custo, na ordem dos dos milhares de euros. É importante baixar esta barreira de entrada, pois quanto menor esta for, mais atraentes serão as soluções IoT e maior será a velocidade de crescimento desta rede global. Melhorias de desempenho e preço em single board computers comercialmente disponíveis como o Raspberry Pi, e em receptores RF como os RTL-SDR abriram as portas a uma nova classe de leitores ultra-low-cost. Esta dissertação procurará explorar uma nova possibilidade de recepção e desmodulação sinal RF oriundo de tags passivos utilizando as tecnologias já mencionadas. A arquitetura do protótipo final foi desenhada e implementada de maneira a que o front end RF baseado numa dongle RTL-SDR, receba o sinal ASK oriundo da tag, e o acondicione e discretize/quantize, para então ser passado através de USB para o Raspberry Pi, onde o mesmo será processado sob a forma de filtragem, decimação, desmodulação, validação e integração em rede. Este processo é primeiro introduzido do ponto de vista arquitetural e depois, mais detalhadamente, é feita uma descrição da implementação. Serão também apresentados resultados de teste com variações de distância entre antennas e grau de decimação do sinal. O protótipo foi testado em condições de laboratório e de campo, os resultados obtidos são promissores. São adicionalmente deixados algumas sugestões de tópicos de trabalho futuro, juntamente com um manual de utilizador e um pacote de ferramentas uteis a eventuais futuros desenvolvimentos.
URI: http://hdl.handle.net/10773/29638
Appears in Collections:DETI - Dissertações de mestrado
UA - Dissertações de mestrado

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