平臺(tái)化測(cè)量解決方案應(yīng)對(duì)IoT時(shí)代海量聯(lián)網(wǎng)設(shè)備

在本屆EEVIA年度論壇上，NI的姚遠(yuǎn)引用Gartner在早前的報(bào)告中指出，到2020年，接入互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備數(shù)量將超過500億。在物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用場(chǎng)景中，500億設(shè)備都需聯(lián)網(wǎng)與測(cè)量；采用低效率的一對(duì)一測(cè)量方式顯然是無法滿足需求的。而物聯(lián)網(wǎng)的場(chǎng)景中，對(duì)數(shù)據(jù)的采集與分析又是不可或缺的。如何在需求與效率中尋求平衡，實(shí)現(xiàn)大范圍的高精度測(cè)量，將是物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景中不可繞過的挑戰(zhàn)！

他說：“舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，Google收購的Nest公司最為人們熟知的產(chǎn)品是恒溫器，在下圖中，我們可以看到Nest恒溫器的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，從右往左看，分別有各種各樣的Sensor、OFN模塊、電池、ZigBee、藍(lán)牙、WiFi模塊等部分。它還肩負(fù)了一些其他功能,如煙霧探測(cè)器支持IFTTT（功能），在探測(cè)到有害煙霧之后向用戶的鄰居發(fā)送一條求救短信?；蛘吲c家里的空調(diào)和加濕器連接，聯(lián)合控制這些家居設(shè)備的開關(guān)。又或者通過WiFi網(wǎng)絡(luò)連接LIFX智能燈泡，再由Nest設(shè)備來判斷用戶的狀態(tài)進(jìn)而調(diào)節(jié)亮度等等。它的角色更像智能家居的大腦，兼顧處理著多種數(shù)據(jù)，而這一切都是無線連接的。不難想象，未來我們面對(duì)這樣的無線場(chǎng)景將是“家常便飯”。所以問題來了，面對(duì)這樣復(fù)雜的多路通訊，怎么去高效地測(cè)量這些信號(hào)呢？NI公司基于PXI平臺(tái)的模塊化儀器系統(tǒng)為此提供了一種“打破常規(guī)”的解決思路。

圖7：NI提供測(cè)試智能設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)平臺(tái)

“絕大多數(shù)的傳統(tǒng)儀器都是單通道矢量信號(hào)發(fā)射或者分析，少數(shù)儀器可以擴(kuò)展成雙通道矢量信號(hào)分析，也都是獨(dú)立射頻信道，理論上無異于使用兩臺(tái)獨(dú)立的臺(tái)式儀器。使用獨(dú)立的傳統(tǒng)儀器進(jìn)行MIMO測(cè)試，遇到的最大困難是，如何讓各個(gè)射頻通道進(jìn)行同步相干采集，并針對(duì)原始信號(hào)做有效解調(diào)及分析。傳統(tǒng)臺(tái)式儀器通常是依靠共享同一參考時(shí)鐘的方式來進(jìn)行同步，其相位精度很難得到保證。這時(shí)，基于PXI平臺(tái)的模塊化儀器的優(yōu)勢(shì)就顯現(xiàn)出來，由于模塊化儀器其本振，上/下變頻器，數(shù)字化儀以及任意波形發(fā)生器是分開的，我們可以很容易的將同一個(gè)本振信號(hào)共享給多個(gè)上/下變頻器，獲得一個(gè)更加精準(zhǔn)的相位相干多路信號(hào)，或者針對(duì)MIMO系統(tǒng)的輸出射頻信號(hào)進(jìn)行分析。”姚遠(yuǎn)闡述道。