为降低电磁干扰（EMI）对无线测温系统的影响，需从硬件设计、通信协议、软件算法及工程部署等多维度构建抗干扰体系。以下是具体解决方案及实施策略：

一、硬件抗干扰设计：从源头阻断干扰路径

1. 传感器与信号链防护

电缆屏蔽与接地：

测温传感器电缆采用双层屏蔽（铝箔 + 编织网），且屏蔽层单端接地（避免接地环路），例如 K 型热电偶电缆选用带金属编织网的补偿导线，接地电阻≤1Ω。

信号线缆与动力电缆分开布线（间距≥30cm），穿越强磁场区域时使用金属波纹管屏蔽。

模拟电路抗干扰：

在传感器信号输入端添加 LC 滤波电路（如 100nF 电容 + 100μH 电感），抑制高频干扰；放大器选用低噪声型号（如仪表放大器 INA826，噪声密度 1.1nV/√Hz）。

热电偶测温时，在参考端添加冷端补偿芯片（如 AD595），减少环境温度波动对测量的影响。

2. 无线模块与射频电路优化

天线布局与隔离：

天线远离金属物体（间距≥λ/4，λ 为波长，如 2.4GHz 对应 3.1cm），避免安装在变频器、变压器等强磁场设备附近。

采用 PCB 倒 F 天线（IFA）或外置陶瓷天线，通过接地平面隔离射频区域，减少主板其他电路的干扰。

电源滤波与浪涌保护：

无线模块电源端串联 LCπ 型滤波器（如 10μH 电感 + 100μF 电解电容 + 100nF 陶瓷电容），抑制电源纹波；添加 TVS 管（如 SMBJ6.8A）防止瞬态过电压。

户外设备部署时，在电源入口处安装浪涌保护器（SPD），标称放电电流≥10kA，响应时间＜1ns。

二、通信协议强化：提升链路抗干扰能力

1. 物理层抗干扰技术

扩频与跳频通信：

采用 LoRa 扩频技术（扩频因子 12），将信号能量分散到宽频段，抗窄带干扰能力提升 10~20dB；ZigBee 设备启用动态频率选择（DFS），避开 2.4GHz 频段的 WiFi 干扰信道。

工业场景优先选择 Sub-1GHz 频段（如 433MHz、868MHz），相比 2.4GHz 频段，受 WiFi 等干扰更少，传输距离更远（可达 1km 以上）。

编码与调制优化：

在数据包中添加前向纠错编码（FEC，如 Reed-Solomon 码），可纠正 30% 以上的误码；调制方式从 OOK 改为 GFSK，抗噪声性能提升 5dB。

2. 链路层协议优化

重传机制与冲突避免：

设定自动重传请求（ARQ）机制，当接收端检测到 CRC 错误时，发送 NACK 指令要求重传，重传次数可设为 3~5 次。

采用 CSMA/CA（载波侦听多路访问 / 冲突避免）协议，发送数据前检测信道空闲状态，减少同频设备冲突（如 ZigBee 的 IEEE 802.15.4 协议）。

三、软件算法与系统级抗干扰

1. 数据滤波与异常处理

卡尔曼滤波与滑动平均：

对温度数据应用卡尔曼滤波算法，结合系统状态方程和测量噪声模型，实时剔除随机干扰（如 ±0.5℃以内的波动）；同时采用 10 点滑动平均滤波，平滑突发跳变数据。

设定温度合理性校验规则：若某时刻温度突变超过 5℃/min（正常工况下），则判定为干扰数据并丢弃，等待下一次有效采样。

2. 系统容错与自恢复

程序防跑飞与看门狗机制：

在 MCU 程序中添加 “软件陷阱” 和冗余指令，防止电磁干扰导致程序计数器（PC）跑飞；启用看门狗定时器（WDT），超时未喂狗时强制复位系统（复位时间设为 500ms）。

关键数据（如设备地址、校准参数）存储在 EEPROM 中，系统复位后自动读取恢复，避免配置丢失。

四、工程部署与环境适配策略

1. 设备安装与接地规范

屏蔽与接地设计：

测温节点外壳采用金属材质（如铝合金），并通过 4mm² 黄绿线接地（接地电阻≤4Ω）；多个设备接地时采用星型接地拓扑，避免接地环路。

在强电磁环境（如变电站）中，将传感器和无线模块装入法拉第笼，笼体厚度≥0.5mm，通风孔直径＜λ/10（如 1GHz 对应 3cm）。

2. 干扰源隔离与规避

空间布局优化：

无线测温节点与干扰源保持安全距离：离变频器≥1m，离高压电缆≥2m，离微波设备≥5m。

多设备组网时，采用 Mesh 拓扑结构，通过中继节点绕过强干扰区域，例如在工业车间中每隔 50 米部署一个中继器，确保信号绕过大型电机设备。

五、典型行业抗干扰方案示例

六、抗干扰效果验证与测试

实验室测试：使用电磁兼容（EMC）测试设备，对测温节点施加 GB/T 17626 标准的干扰（如 10V/m 射频辐射、1kV 浪涌），监测数据误差和通信丢包率。

现场试运行：在典型干扰环境中部署试点系统，连续运行 30 天，记录温度数据稳定性（如标准差＜0.3℃）和通信成功率（＞99.5%）。

通过上述多维度抗干扰措施，可显著提升无线测温系统在强电磁环境中的可靠性，尤其在工业自动化、电力监控等对稳定性要求高的场景中，需结合具体干扰源特性定制方案，实现 “硬件防护 + 协议优化 + 算法补偿” 的协同抗干扰。