This paper presents RF-Transformer, a unified backscatter radio hardware abstraction that allows a low-power IoT device to directly communicate with heterogeneous wireless receivers at the minimum power consumption. Unlike existing backscatter systems that are tailored to a specific wireless communication protocol, RF-Transformer provides a programmable interface to the micro-controller, allowing IoT devices to synthesize different types of protocol-compliant backscatter signals sharing radically different PHY-layer designs. To show the efficacy of our design, we implement a PCB prototype of RF-Transformer on 2.4 GHz ISM band and showcase its capability on generating standard ZigBee, Bluetooth, LoRa, and Wi-Fi 802.11b/g/n/ac packets. Our extensive field studies show that RF-Transformer achieves 23.8 Mbps, 247.1 Kbps, 986.5 Kbps, and 27.3 Kbps throughput when generating standard Wi-Fi, ZigBee, Bluetooth, and LoRa signals while consuming 7.6-74.2 less power than their active counterparts. Our ASIC simulation based on the 65-nm CMOS process shows that the power gain of RF-Transformer can further grow to 92-678. We further integrate RF-Transformer with pressure sensors and present a case study on detecting foot traffic density in hallways. Our 7-day case studies demonstrate RFTransformer can reliably transmit sensor data to a commodity gateway by synthesizing LoRa packets on top of Wi-Fi signals. Our experimental results also verify the compatibility of RF-Transformer with commodity receivers. Code and hardware schematics can be found at: https://github.com/LeFsCC/RF-Transformer.


翻译:本文展示了RF- Transform 的反向散射信号,这是一个统一的反向散射无线电硬件抽象化,让低功率 IoT 设备能够在最低电耗下与混杂无线接收器直接通信。 与现有的针对特定无线通信协议的反向散射系统不同,RF- Transfer为微控制器提供了一个可编程的界面,使IoT 设备能够合成不同种类的符合协议的反向散射信号,共享完全不同的PHY-级设计。为了展示我们的设计效果,我们在2.4 GHz ISM 波段上安装了一个 RF- Transfer- Transformation 原型系统,并展示其生成标准Zigbee、蓝牙、Lo Ra和Wi-F 802.11b/g/n/acfack fmack 系统信号的能力。 我们的SICS-Tradeal Server Servical Serv Creal Serv Case 在目前S-RFS Transad Creal-Creal Creal Creal-Creal Case中,我们现在的S-Cremodial-Cremodustral 上进一步发现了和S-CRFDRFD Crow Crow Crow Crow Crow 中,我们正在在目前数据库中发现了和S-CRFDRFDRFD Crownal上找到到进一步发现。

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