本文聚焦于RFID讀取器的功能，探索必須在RFID讀取器上執行的基本軟件元件以及伺服器連結，并提供利用單一處理器完成相關設計的系統設定建議。

目前大多數RFID讀取器必須使用一個以上的處理器才能符合應用裝置需求，透過使用匯聚型（Convergent）處理器，以單一處理器即可滿足。本文將聚焦于RFID讀取器的功能，探索必須在RFID讀取器上執行的基本軟件元件以及伺服器連結，并提供利用單一處理器完成相關設計的系統設定建議。

一、RFID應用概述

由于能對多重品項進行同時監測，而不需要有人去“觸碰”每個品項（例如：使用手持式條碼掃描器），是故，RFID技術使許多新型態的應用得以實現，能夠因為此自動化辨識而獲益的應用領域類型，包括了像是存貨控制、后勤管理（logistics management）、監控、以及收費系統等各種不同的區域。

目前最普遍并以商品為導向的通用產品碼（UPC）是一種一維（1 D）條碼，幾乎是在每一樣能夠供大眾購買的物品上。此條碼中包含了被黏貼品項的相關資訊，可能也包括了該品項的建議零售價亦或是生產地點與日期。1 D與2 D條碼也可以被用來追蹤某項物品的運送細節。

RFID技術利用產品電子編碼（EPC）取代了UPC，其形式為一組位元串流。EPC至少允許包含于同一組條碼中的相同型態資訊可以被自動的搜集與進 行遠端存取，使得人的介入最小化。此外，EPC可以包含更多被貼上標簽之品項的獨特辨識（unique identifying）特性相關資訊，即便是有許多相同品項。還有，不同于常見的條碼，不論品項朝向哪個方向或是周遭的照明條件如何都沒有關系，這些品項仍然可以被偵測到并加以追蹤。霧氣、黑暗、甚至倉庫里的灰塵都沒有影響。

以下是目前一些RFID系統的主要應用案例：

·超級市場的食物集貨架以及箱子，它們可以對資產進行追蹤，并且對資產集中處提供更良好的管理。由于具有能夠寫入標簽的 能力，因此可以加入額外的資訊（例如：出售截止日期）。此外，可以利用自動化重新訂貨來保持貨架上有適當的存貨。

·在圖書館中，它們可以用來使借還書的程序自動化，在以往，這些程序都必須利用條碼掃瞄器逐一的讀取標簽以進行辨識。

·使用在衣服標簽上，它們可用以辨識品項的真正來源。藉由使用標簽中的辨識數字，品項得以被證實其可靠性，或者是被挑選出來調查其是否為偽造的。

·在制藥工業中，它們可以用以保護產品，避免仿冒品的供應。

·在運動競賽中，它們可以在長距離賽跑中精確地追蹤一個賽跑者的進度。

二、RFID系統概觀

RFID使用位元串流的無線射頻（RF）傳送方式來與物件進行溝通、辨識、分類、或追蹤。每個物件都擁有其專屬的RFID標簽（也可以稱為答詢機：Transponder）。整體的系統會配備有標籤讀取器，為接收來自于每個標簽上的RF能量的子系統。讀取器內建的軟件會負責詢問、解碼、以及處理接收到的標簽資訊;它還會跟存有標簽資料庫以及其他相關資訊的庫存系統進行溝通。圖1所示為RFID系統的概念性圖解。

圖1 RFID系統的簡化圖解

在系統前端，“信號鏈”（signal chain）從粘貼在物品上的小標簽（tag）開始;當此標籤位在特定的區域時，RFID讀取器將會偵測到其存在，并讀取其以位元串流形式所傳達的資訊。在系統的后端，位于企業中以伺服器為基礎的系統會維護與更新標簽資料庫，發出警示或是啟用其它以資訊為基礎的處理程序。

1. RFID讀取器

目前大多數RFID讀取器都使用超過一個以上的處理器以滿足應用裝置需要。通常信號處理器會連接到一組模擬數字轉換器（ADC）以及一組數字模擬轉換器（DAC）上。接著網路處理器會與本地或是遠端的伺服器進行溝通以便儲存或是讀取資訊。

RFID讀取器對個別獨立的標簽與追蹤/管理系統之間提供了連結。除了具有多樣的尺寸外型之外，它通常也都小到足以掛載于柜臺、三腳架、或是墻上。依據應用裝置以及運作上的條件，可能會同時使用多重的讀取器以便在特定區域內提供足夠的服務能力。舉例來說，在倉庫中的讀取器網路可以確保所有從A點移送到B點的集貨架，都能百分之百的被查詢過并記錄下來。

總體而言，讀取器提供了三項主要的功能：與標簽進行雙向溝通，以便將每個標簽區隔開來;將接收到的資訊做初步處理;連接將資訊連回企業中的伺服器。

RFID讀取器必須在運作現場對多個標簽進行處理─對于空間受限區域的應用領域而言，這是一個相當重要的考量（舉例來說，儲存在許多的工廠集貨架上有多個貼有標簽的產品）。

在多個讀取器/標簽的場合中，主要的挑戰乃是在同一時間有許多讀取器送出查詢需求，而也有多個標簽進行回應時所會發生的碰撞（collision）。要避免這個問題的最常用方法，就是使用某些形式的分時多工（time-division multiplexing）演算法。這些讀取器可以設定為在不同的時間進行查詢，而標簽則可以設定為在經過隨機的時間間隔之后進行回應，這很明顯能以嵌入式軟件來實現，并提供額外的彈性。

2. RFID 答詢機（標簽）

一個RFID標簽包含了一組IC晶片其中存有關于貼上該標簽之物件的獨特資訊（像是EPC資料）、一組天線（通常是印刷電路的形式）用以接收來自于讀取器的RF能量與傳送資訊、以及某些類型的外殼～用來將標簽的元件加以封裝。特別需要記得的是，前述所提到的「物品（object）」一詞適用于任何數量的不同物件，從工廠的商品一直到動物、人類皆適用。從標簽到讀取器之間的距離是一個重要的系統變數，會受到標簽技術的直接影響。標簽有被動式、主動式、或者半主動式。

·被動式標簽

被動式標簽是最簡單的型態。它們唯一的供電是藉由來自于讀取器所傳送的RF能量，因而不需要內建電池，所以它們比較便宜、結構較耐用、以及相當的小巧（例如：大約是拇指指甲般的大小）。然而，被動式標簽的讀取器對標簽范圍（reader-to-tag range）是有限的，因為其所接收到的功率取決于它們和RFID讀取器的實體接近程度。

鏈結的范圍也會因所選擇的RF頻率而受到影響。低頻率（LF）標簽通常是采用 125 kHz到 135 kHz的頻譜區間，因為它們的范圍相當有限，而它們主要是用于存取控制以及動物用標簽等方面。高頻（HF）標簽最常在13.56 MHz波段下運作，范圍可以達到數尺。它們最常使用在簡單的一對一物件讀取上，像是存取控制、收費系統、以及可攜式品項的追蹤，好比圖書館的書籍。

在另一方面，UHF標簽的運作頻率是從850 MHz到950MHz之間，并且具有相當長距離的范圍～10呎或更遠。此外，因為潛在的更大頻寬，所以讀取器可以同時對許多這類型的標簽進行查詢，這點和低頻率的一對一標簽讀取處理程序相反。這個特性可以協助將特定區域內的多重讀取器需求最小化，也使得UHF標簽在業界的存貨追蹤與控制方面之應用上非常受到歡迎。然而UHF標簽無法有效的穿透液體，這是它的主要缺點，也使得它們無法使用在充滿液體的物品上，像是飲料以及人體。想要追蹤這些品項，通常會以 HF標簽來取代。

·半主動式標簽

如同被動式標簽一樣，半主動式標簽會將RF能量反射（而非傳送）回標簽讀取器上，以便送出辨識資訊。然而這些標簽中還包含了用以供電給其內建IC 的電池。這可以使用在某些有趣的應用領域上，像是標簽內建一組感測器。除了靜態的辨識資料外，每個答詢機還可以傳送即時的屬性，像是溫度、濕度、以及時間戳記（timestamp）等。其所使用的電池只對簡單的IC與感測器供電─不包含傳送器，半主動式標簽因此而可以在成本、尺寸以及收發范圍之間取得一個妥協。

·主動式標簽

主動式標簽則更進一步，使用內建的電池對標簽IC（以及任何感測器）與RF傳送器供電。由于自身配備有電源，因此它們可以在更大的讀取器對標簽（reader-to-tag）距離下運作（可達100多公尺），也可以說，比起被動式或半主動式標簽系統，它們讓貨品能夠更快速的通過讀取器面前。除此之外，與EPC碼比較起來，主動式標簽能夠攜帶更多的產品資訊。

在負面效應上，電池縮短了主動式標簽的壽命，并且提升了成本與尺寸。主動式標簽通常是在433 MHz以及2.4GHz的工業、科學、與醫學（ISM）波段下運作，而這些波段可以透過世界上大多數的零件來加以達成。因此，隨著許多具有以2.4 GHz為基礎之802.11技術與藍芽模組的無線消費產品出現，這些標簽與這些元件的并存性變成了一個重要議題。

3. RFID讀取器的軟件架構

先前已對RFID讀取器的基本功能性做過介紹，現在將介紹如何利用ADI的Blackfin匯聚型（convergent）處理器制作讀取器。 RFID讀取器軟件架構的三個要素是：后端伺服器介面、中介軟件、以及前端標簽讀取器演算法。雖然有所不同，不過這個軟件架構的所有要素都能夠在一個 Blckfin處理器上同時執行。

·后端伺服器與連結

通常RFID讀取器會包含一組網路單元例如有線的乙太網路（IEEE 802.3）、無線的乙太網路（IEEE 802.11 a/b/g）、或是ZigBee（IEEE 802.15.4），用以將單一RFID讀取事件連結至中央伺服器上。中央伺服器會執行一個資料庫應用程式，其功能包括了匹配、追蹤、以及儲存。在許多應用領域中，還有「警示」功能的出現（在供應鏈以及庫存管理系統上作為re-order的觸發之用，或是在安全性應用領域上用以給警衛的一個警示）。

附帶一提，在和后端伺服器進行溝通時，利用執行μClinux之高性能嵌入式處理器所構成的讀取器，會比未使用處理器所設計的讀取器具有更多好處。由于有可靠的TCP/IP堆疊以及SQL資料庫引擎，因而大幅降低在開發過程中的主要整合負擔。

·中介軟件（middleware）

中介軟件這個術語使用在RFID時，會跟使用在其他嵌入式系統時的定義有些不同。以RFID的術語來說，中介軟件是介于前端RFID讀取器以及后端企業系統之間的轉譯層（Translation Layer）。中介軟件會過濾來自于讀取器的資料，并確保其沒有被重復讀取或是損壞。在早期的RFID系統中，中介軟件是在伺服器上執行的，但是現在通常都是在將資料透過企業網路送出之前，就先在讀取器上進行RFID資料的過濾。這樣程度的功能性提升，是再這個應用使用嵌入式處理器所帶來的另一項好處。

·讀取器的前端

發生于讀取器前端，系統之密集濾波以及密集轉換的信號處理程序，需要一個具有強大信號處理性能之元件，模擬數字（A/D）以及數字模擬（D/A）轉換器，接著從RFID讀取器的觀點，來將焦點集中在連結性上面。

混合信號前端（MxFE）IC形成了與標簽進行溝通所要使用的介面。MxFE元件為一般性用途的中頻子系統、包含有A/D與D/A轉換器、低噪音放大器、混頻器、自動增益控制（AGC）電路、以及可編程的濾波器。同相及正交（I&Q）資料的輸出串流直接與處理器的平行埠連結。

ADI的MxFE IC家族成員組成了可供使用的最高性能窄波段接收器，適用于RFID以及其他應用領域。圖2所示為典型的MxFE元件之方塊圖。

三、Blackfin處理器于RFID之應用

Blackfin處理器提供了對于有線與無線網路的連結性。某些處理器，像是ADSP-BF536以及ADSP-BF537，晶片中具有10- Base-T/100-Base-T乙太網路的媒體存取控制（MAC）。在無線方面，所有的Blackfin處理器都可以經由SPI以及SPORT周邊，直接與802.15.4 ZigBee以及IEEE 802.11晶片組連結，不需要將處理器的全部頻寬消耗掉，就能夠達成線速（line-speed）傳輸。

此外，Blackfin處理器還具有一組平行周邊介面（PPI），可用以和前面曾經提到的那些ADC與DAC直接連結。某些Blackfin處理器包含有兩組PPI，可用來更進一步的擴充系統功能。舉例來說，可以讓照相機連接到RFID讀取器上;除了RFID應用領域之外，由于Blackfin具有在同一元件上執行系統控制、網路運作、以及影像處理的能力，Blackfin的這些特點對于1D與2D條碼應用也具有特別的吸引力。

在RFID應用領域上，一組PPI通常是足夠使用的，這是因為RFID讀取器對標簽所採用的查詢方式所致。首先，PPI被設定為傳送模式，接著處理器送出一組數字序列到DAC上。所傳送的序列會被轉換成模擬信號，接著再將其做升頻轉換（up-convert）并予以送出，以刺激/喚醒本地端的 RFID標簽，接著由其做出回應。在此同時，經過少量的處理器系統時鐘脈沖后（參見EE-Note 236）PPI重新設定成為接收器，如圖3所示。使用這個方法，可以利用ADC對經過降頻轉換（down-convert）的RF信號進行取樣，并直接將其帶入Blackfin中。在圖示中，介于每個接收（Rx）與傳送（Tx）區間中的時間是以系統時鐘週期來加以量測的。所消逝的時間是讓傳送的信號抵達每一個標簽上以及讓標簽傳送回應之用。

在某些RFID應用領域中，一顆獨立的Blackfin處理器是可以當成伺服器來運作的。舉例來說，當沒有大量的資料需要儲存和資料庫操作時。例如，假設年長的父母戴著內建有標簽，可以在屋內受到監測的手鐲。如果在一定的時間間隔內沒有發現到任何動作的跡象，負責監測的機構就可以對其朋友或是親戚發出警示。

組成Blackfin讀取器基礎架構的軟件元件可以從“”網站上取得。可取得之軟件中包括了需要用來與混合信號相連接的驅動程式、前端IC、以及在透過系統來移動資料時非常有用的DMA驅動程式。以μClinux為基礎的網路堆疊與SQL資料庫引擎也可以在此取得。從系統觀點來看，像是 802.11 Wi-Fi卡、USB隨身碟、以及CF卡介面等額外功能，都可以很快速地整合到Blackfin元件中。

四、RFID系統范例

1. 有線RFID系統

RFID最常用的領域是資產管理，可以藉由減少庫存的損失、消除不正確的遞送、在分配后勤方面的改善、以及減少缺貨狀況─這是因為能夠追蹤集貨架在倉庫內的移動所帶來的結果─而獲得好處。在大型倉庫內的RFID系統可以對一組裝滿了容器的集貨架，從進入倉庫開始一直到其離開為止，全程追蹤其移動狀況。這類型的系統仰賴被放置在整個倉庫里面，以及進出貨的運送點上的固定式RFID讀取器。

乙太網路供電（PoE）網路是一種簡化有線基礎架構的方法，相當適合這類型的應用。在低功率應用方面，IEEE 80.3 a/f PoE可以應付連上網路的系統。如圖4中所示，一組PoE系統會包含有供電設備（PSE）以及受電元件（PD）。PSE提供電源至乙太網路線，而PD（針對本文所討論之目的而言）則由匯聚式網路處理器以及其周邊的元件所構成。PoE的最大纜線長度建議值為100公尺，由于其具有相對的機動性以及可以省去傳統的ac配線以及插座相關的成本，因而適用于許多嵌入式RFID應用領域。

能夠支援嵌入式RFID應用領域的網路處理器，除了要有RFID蒐集軟體之外，還需要具有充分的性能以及整合度，以便處理復雜的多層次IP堆疊。舉例來說，許多乙太網路實體層收發器（PHY）元件提供了一組狀態接腳，當狀態改變時可用來進行中斷動作，這個特點能夠與Blackfin處理器的中斷功能密切整合，使系統更耐用、功耗更具效益。

2. 低成本的無線RFID

對于像是掛載于堆高機上的掃瞄器或是可攜式的掌上型掃瞄器的應用領域而言，要使用有線或是PoE的運作方式是不可能的，而必須利用如IEEE 802.11 b/g等無線通訊協定，讓RFID讀取器連接至一個無線存取點（圖5）。

Blackfin處理器能夠藉由序列或是平行介面與802.11晶片組連結。此外，由于這些處理器具有強大運算能力，因而能夠支援split - MAC以及full - MAC 802.11 a/b/g的執行。舉例來說，在對CompactFlash 802.11b卡進行系統整合時可能需要的full-MAC，是透過Blackfin的非同步記憶體埠來加以接合;而split-MAC的執行通常則是透過SPORT或是SPI介面來做接合─較低（lower）MAC會存在于無線晶片組上，而較高（upper）MAC則是在Blackfin的軟體中執行。

雖然它們的堆疊與處理需求可以在一個單核心處理器上輕易加以處理，但是無線應用領域仍然在測試其性能 vs.功耗的極限。功耗的管理提供依據應用需求的性能擴充性，這可藉著使用ADSP–BF531這類匯聚式處理器的動態電源管理能力來達成。這些動態電源模式可對任何網路化的系統而設計。

3. 雙核心因應高性能系統

在新興應用領域上，RFID技術正在與額外的元件互相搭配，像是生物統計用感測器或是CMOS影像感測器。如圖6所示，在安全性授權以及員工存取控制方面的先進應用領域上，RFID結合了影像分析技術，以便在一個安全的環境中不只確保剛好有N個人在房間內，而且還要確保這些人都是「經過授權的員工」。

這些類型的應用在運算上的需求，很適合利用雙核心匯聚式處理器來加以處理，像是ADSP–BF561。額外的處理器核心不只使該元件能夠處理的運算負荷有效加倍，同時也提供了一些不會立即顯現但卻會令人驚訝的結構性優點。

傳統上，雙核心處理器在每個核心上面進行分立的工作，而且往往是不同的工作。舉例來說，一個核心可能負責執行所有與控制相關的工作─像是網路運作、跟大型倉庫的連接、RFID的蒐集、以及整體的流程控制等。這個核心也可能是作業系統或是系統核心的駐在處。同一時間，第二個核心則專注在應用中高密度處理功能上。舉例來說，人類辨認（human-recognition）演算法的視訊處理部分可能是在第二個核心上執行，而產生出的資料封包則會被傳送到第一個核心，以便在網路介面上進行傳輸。

雙核心的ADSP–BF561包含有雙高速L1指令和資料存儲器（每個核心皆有的本地存儲器），以及由兩個核心所共用的L2存儲器。每個核心都可存取相同的廣大周邊─視頻埠（video ports）、序列埠（serial ports）、計時器（timers）以及其他。如同前面所提，ADSP–BF561的一個核心可以管理RFID蒐集以及網路運作的元件，而另外一個核心則可以使用在即時進行偵測、分類、以及追蹤物件的影像分類系統運作上。

4. μClinux作業系統

μClinux作業系統對于促進網路連線（讀取器中最大軟件元件），以及在2006年9月的Analog Dialogue 40-09中關于耐用度以及標準的符合之關鍵需求而言，是一個相當受到歡迎的選擇。在讀取RFID標簽時，有必要確認其是否能夠符合即時性需求。由于 μClinux排程器（scheduler）并不具有很嚴謹的即時性，因此可以利用ADEOS即時排程器來將其取代，此排程器可以將μClinux的中斷很安全的予以延緩，直到即時的關鍵處理程序完成為止。這意味著前端讀取器軟件可以從ADEOS領域內即時的執行，而中介軟件以及后端伺服器介面則可以在傳統的μClinux環境下運行。

這樣的劃分會讓使用者可對應用做即時控制，又同時有存取所有開放原始碼軟件的好處。

圖7中所示為將ADI的MxFE*估用電路板連接至一組Blackfin ADSP–BF537 S*P開發平臺上，其中所執行的是MxFE驅動程式碼、μClinux作業系統、以及TCP/IP網路堆疊。

圖7 針對RFID讀取器應用裝置，以Blackfin為基礎的*估系統

五、結 論

如同前述，RFID的應用不再需有一個專屬的信號處理器來和ADC/DAC連接，以及一個微控制器來處理網路運作。Blackfin這類匯聚式處理器可用以處理網路運作以及控制，并且用于與轉換器的連接以及圖案匹配（pattern matching）演算法，并有助于降低RFID應用之BOM（Bills of Material），同時加速產品上市時間。

責任編輯：ct