基于单片机的红外线数据通信系统设计

在很多单片机应用系统中，常常会涉及到数据采集，有些工业场合不适合工作人员接近，就要利用无线进行数据采集。

红外线作为无线传输的信道有很多优点，其传输角度小（30度锥角以内）、距离短，数据直线传输，保密性强、传输速率较高，最重要的是无需申请频率使用权、成本低廉，特别适于传输大容量的文件和多媒体数据。

另外，多数便携式电脑没有串行接口，在很多数据采集场合都是由串行接口进行联机，现在市面上也有USB 转串行接口的转接线，但往往不是通用的，如果在数据采集电路中能增加上红外线串行通信接口系统，那么进行数据收集的时候就会变得非常方便。

１．总体设计方案系统整体结构如图1所示。

图1系统整体框图２．主机实现方法2.1红外线发射和接收单元设计红外线发射和接收部分通过单片机的串口连接，两个设备间的通信完全按照标准的RS-232接口通信协议进行通信，框图如图2所示。

图2红外线部分框图2.1.1红外线发射部分设计采用TX-IR 芯片作为发射部分的驱动电路，它是一个8引脚、可编程的红外线输出芯片。

为了适应不同的红外线接收器件，它的载波频率可以通过对FREQUENCY SELECT 编程设定成38KHz 或40KHz ，为了和本设计中的红外线结束器件匹配，把它接高电平，选择38KHz 的发射载频。

芯片还有一个调制模式选择引脚，用来控制发射的信号是正、反逻辑，即MODE SELECT 引脚。

当此脚为“0”时，数据输入模式为“true ”模式，DIN 的“0”将会在DOUT 端输出载波；为“1”时则情况恰好与之相反，DOUT 却没有载波输出。

红外线发射硬件电路图如图3所示。

图3红外线发射部分为了增加信号的发射功率和提高稳定性，在DOUT 端后面增加了一级放大电路来驱动发光二极管。

2.1.2红外线接收部分红外线接收电路由接收二极管和放大电路组成，电路较复杂，往往选取集成电路。

SFH506-38是一种特殊的红外线接收电路，它将红外线接收管与放大电路集成在一体，仅有三条管脚，工作电压在5V 左右，体积小（与一个中功率三极管相当），密封和抗干扰性好、灵敏度高、价格低廉。

它的主要功能包括放大、选频、解调几大部分。

如图4所示，解调出的数据直接送到单片机的RXD 端，由单片机读出。

图4红外线接收部分2.2单片机与数据端的通信接口利用通用串行总线（USB ，Universal Serial Bus ）很好的解决了计算机和外设间的数据通信，其传输速度快、连接灵活、使用方便。

它可支持即插即用设备，为外设提供电流易于扩展，可用作各种数据采集设备中的高速总线接口。

本文设计的USB 方案的硬件结构如图5所示。

（1）微控制器MCU 采用P89C58UBP ，它是功耗低、性能高的CMOS 8位单片机。

空闲模式时，CPU 暂停工作，而RAM 、定时计数器、串行口、外中断系统可继续工作；掉电模式时冻结振荡器而保存RAM 的数据，禁止电路的其它功能直至外中断激活或硬件复位。

图5USB 部分硬件原理图（2）PDIUSBD12是一种价格便宜、功能完善的并行接口芯片，它支持多路复用、非多路复用和DMA 并行传输，通过GoodLink 接口可接LED ，根据通信的状况间歇闪烁，指示USB 的连接状况。

此外，PDIUS-BD12所具有的低挂起功耗，可满足ACPI 、OnNOW 和USB 电源管理的要求。

它集成了SoftConnetTM 、可编程时钟输出和终止寄存器集合等多种特性，不仅为系统节约了成本，而且使USB 功能在外设上的应用变得更加容易。

（3）M CU 的串口与RX 、TX 直接相连，PDIUSBD12接在MCU 的数据总线上，中断引脚/INT 接在MCU 的中断输入上。

PDIUSBD12会对USB 总线上的数据自动进行处理，将事件写入自身的中断寄存器，并拉低/INT 通知MCU 。

MCU 响应中断，读取中断寄存器的内容进行判断处理。

如果是要求数据发送，则将数据通过串口发往红外线发射部分，由其发射出去。

同样红外线接收部分接收到数据后触发串口中断，MCU 响应中断将数据送入USB 总线。

整套系统使用USB 总线供电。

（4）电路的USB 传输模块是它的一个USB 外设，因此必须提供USB 设备的驱动程序。

驱动程序的设计采用WDM 模型，启动DriverStudio ，填写USB 设备的端点配置，便会自动生成驱动程序原代码和相应的测试程序原代码，只需稍做改动便可用VC6.0编译运行。

驱动程序向用户程序提供标准的IO 接口：WriteFile （）、ReadFile （）、DeviceIoControl （）。

用户程序调用相应的函数，即可实现对USB 设备的访问。

通过设置标志位和数据缓冲区，后台D12中断服务程序、红外线部分中断服务程序与前台主循环程序之间进行数据交换。

例如，红外线接收到有效数据后，送入串口触发串口中断，进入红外线中断服务程序，将数据接收后放入数据缓冲区，然后设置UART_DATA 标志，退出子模块。

主模块查询到UART_DATA 被置位，则调用writendpoint （）程序将数据发往PC 。

值得注意的是，红外线在接受状态下即使没有数据接受，也会有随机码输出，因此需要在所需传输的数据前加入标识头。

３．从机部分从机部分的红外线接收和发射部分和主机完基于单片机的红外线数据通信系统设计河南科技学院机电学院杜留锋雷进辉［摘要］本文利用红外线通信的基本工作原理，结合数据通信的具体实际，设计了一种基于单片机的红外线通信系统。

该系统能实现通信双方非接触式的数据传送，可用于遥控、遥测等场合。

［关键词］单片机红外线通信串行接口外扩展存储I/O 数据单元从机单元红外线收发红外线收发主机单元人机接口PC 通讯接口TXD 单片机RXD红外线接收部分红外线发射部分（下转第118页）全相同，因为从机是为了完成数据采集任务的，所以我们利用单片机的I/O 口进行数据采集,其具体的连接方法要根据采集电路的不同而设计，本文不再多说。

４．结束语在本系统设计中是以低功耗、高性能的单片机芯片51系列单片机作为主控逻辑处理器件，选用PDIUSBD12作为USB 接口传输的工具，利用市场上技术成熟的TX-IR 芯片作为发射部分的驱动电路，实现对数据的安全传输。

在总体设计中采用模块化结构，便于单一模块的维护和升级。

参考文献［1］沈德全.MCS51系列单片机接口电路与应用程序实例［M ］.北京：北京航空航天大学出版社［2］周文举.PC 机串口与多个单片机红外无线通信的实现［J ］.工业控制计算机，2004，17(7)：29-31［3］李志强，彭友云.基于单片机的红外通信接口的设计［J ］.广西轻工业，2007，100(3)：50、79［4］李若强.红外线数据通信应用［J ］.电力自动化设备，2003，23(12)：61-62（上接第116页）考察职工平均货币工资指数Y 与国有单位货币工资指数x 1，城镇集体单位货币工资指数x 2，其他单位货币工资指数x 3等三个自变量有关。

现收集1991年至2005年共15年的数据。

运用SAS 程序对这组数据进行共线性诊断，输出结果见图1。

图1消费数据共线性诊断的部分结果由SAS 程序表1的共线性诊断部分，可以得出:最大条件指数132.46>100，说明4个自变量间有强相关关系，与最大条件指数在一行的3的变量有2个变量的方差比例都大于0.5，说明这4个变量就是一个具有强相关的变量集。

由SAS 程序得到回归方程为:y=-8.380+0.749x 1+0.345x 2-0.014x 3变量x 3的系数为负，这与实际情况不符。

出现此现象的原因是变量x 1与x 2，x 3，x 4线性相关(ρ(x 1,x 2)=0.9756,ρ(x 1,x 3)=0.9207,ρ(x 1,x 4)=0.9268)，此处也可看出这4个变量是多重相关的变量集。

为了消除变量之间的多重共线性关系，用岭回归方法来建立回归方程。

运用SAS 程序进行岭回归分析，部分结果见图2，从岭迹图中可以看出，当k ≥0.02后，岭迹图趋于稳定。

图2职工平均工资的岭迹图取k=0.02的岭回归估计来建立岭回归方程，由图3可以写出岭回归方程式为:y=-7.312+0.709x 1+0.338x 2+0.024x 3图3职工平均工资数据输出数据集(部分)这时得到的岭回归方程中回归系数的符号都是有意义的；各个回归系数的方差膨胀因子均小于6，岭回归方差的均方根误差为1.37114虽比普通最小二乘回归方程的均方根误差(1.35714)有所增大，但增加不多。

运用SAS 程序可以得出删去第三个主成分后的主成分回归方程y=-7.701+0.767x 1+0.274x 2+0.033x 3(图4)。

图4职工平均工资数据主成分回归的结果这个主成分回归方程中的回归系数的符号都是有意义的；各个回归系数的方差膨胀因子均小于3.5；主成分回归方程的均方根误差为1.30996，比普通最小二乘回归方程的均方根误差(1.35714)有所减小。

最后，使用SAS 软件中得PLS 过程完成偏最小二乘回归分析，输出结果见图5。

图5职工平均工资数据偏最小二乘回归的结果由估计值可以写出标准化回归方程为≥y =0.741≥x 1+0.260≥x 2+0.013≥x 3用原始变量可表示为y=-7.973+0.761x 1+0.302x 2+0.013x 3以上偏最小二乘回归方程中回归系数的符号都是由意义的。

４．结论岭回归估计量的质量取决于k 值的选取，但是k 值的确定存在一定的人为因素，所以在确定k 值的时候要把定性分析和定量分析有机的结合起来。

一般认为:在通过岭迹图和方差膨胀因子来选择k 值时，其判断方法是选择一个尽可能小的k 值，在这个较小的k 值上，岭迹图中回归系数已变得比较稳定，并且方差膨胀因子也变得足够小。

利用主成分进行的回归结果往往不够理想，原因是在对系统中的信息做综合提取的时候，只注重尽可能多地概括自变量系统中的信息而对因变量的解释性不加考虑。

偏最小二乘回归也采用成分提取的方式进行回归建模，但其思路却有很大的不同。

它在对自变量进行信息综合时，不但考虑要最好的概括自变量系统中的信息，而且要求所提取的成分必须对因变量有一定的解释性。

因此，与主成分回归相比，偏最小二乘回归更具有先进性，其计算结果更为可靠。

偏最小二乘回归法尤其适用于变量数目巨大的情况下，实例分析中变量的个数不多，偏最小二乘回归的优点在这里没有充分的显示出来。

参考文献［1］王惠文.偏最小二乘回归方法及其应用［M ］.北京:国防工业出版社，1999:67-84［2］高惠璇.两个多重相关变量组的统计分析［J ］.数理统计与管理，2002，3，第二期［3］高惠璇.处理多元线性回归中自变量共线性的几种方法［J ］.数理统计与管理，2000，9，第五期［4］Wu ，X,Lou ，Z.(1993b)，Second-order approach to local influence.J.R.Statistic.Soc.B ，55，929-936。