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关键词： 数据采集   星型组网   扩展卡尔曼滤波   射频识别  

摘要： 随着人工智能物联网进程的快速发展，数据作为人工智能技术与物联网技术融合发展的桥梁变得愈加重要，并且随着越来越多基于位置感知服务的人工智能物联网应用的不断涌现，定位技术也更加受到人们的关注。定位数据的获取及其应用已从国家的军用领域到人们生活的各个方面。目前以北斗卫星和RFID为代表的定位技术应用最为广泛，但是由于北斗卫星信号易受到误差干扰，使得无法在复杂环境实时采集到高精度数据;而RFID技术虽然自身环境适应能力强，但定位采集中多采用多个RFID阅读器和神经网络算法，对采集终端设备要求较高，导致成本增加。本文针对这些问题，将这两种典型定位技术分别与数据感知相结合，对其定位数据采集展开深入研究和设计，实现高精度定位数据采集，并借此对人工智能物联网的数据感知进行探索和研究。　　本文通过分析GNSS-RTK系统和差分定位模型，提出了北斗多频RTK双差定位数据采集方法，针对复杂环境下高精度数据采集要求和特点，选择北斗与GPS多频组合双差定位方式。论文讨论了该方法的总体设计，阐述了其架构设计和关键技术。在此架构上，设计并实现了北斗高精度测量接收机的硬件和软件系统。并采用星型组网方式和扩展卡尔曼滤波技术对RTK系统进行改进，进而实现了在野外复杂环境下，灵活地实时采集卫星厘米级相对定位数据。　　本文基于RFID的定位数据采集方法，首先针对定位中常规电子标签铺设模型误差较大难题，采用估算误差更小的正三角形铺设方式进行优化;其次通过RFID定位数据采集方法总体设计，提出采用加权求平均值和最小二乘法求平均值组合计算阅读器中心坐标，降低了误差和设备要求。最后根据需求，对RFID阅读器终端的硬件和软件模块进行详细阐述和设计，实现了对待测物体低成本的二维定位坐标采集。　　论文的最后，在北斗和RFID两种定位数据采集方法的实现基础上，进行大量的实验与分析，对其采集数据精度和方法可靠性进行验证。实验结果表明，北斗定位数据采集可以达到厘米级精度，满足形变监测等场景的要求;RFID定位数据采集可实时采集到阅读器中心的二维坐标，并保证误差在厘米级，为后续的应用具有指导性作用。借助对这两种定位数据采集方法的研究和设计，为人工智能物联网数据感知的发展提供一定参考价值。

关键词： 实时高精度定位   协同编队   SINS   RFID  

摘要： 众所周知,煤炭矿产地质环境特殊且煤矿井下巷道内部环境错综复杂,井下一旦发生矿难,因通信中断所造成的人员物品损失不计其数。因此,设计一款井下智能安全巡检机器人,使其在井下巷道内部进行安全巡检工作可以有效降低矿产行业的事故发生率和人员死亡率,对于井下安全巡检具有十分重要的意义。针对井下安全巡检机器人的实时高精度定位要求,本文对井下组合导航系统的工作原理进行阐述,分析了捷联惯性导航系统(SINS)由于时间和路程所造成的累计误差以及RFID射频标签工作原理,设计出了一种以SINS系统为主、RFID系统为辅的煤矿井下组合导航实时高精度定位系统,其利用RFID电子射频标签内部预设的真实地理位置信息并结合扩展卡尔曼滤波算法(EKF),对SINS系统的累积误差进行修正,从而提高了井下安全巡检机器人的定位精度。安全巡检机器人的多功能化使其重量和体积也逐步增大,难以适应煤矿井下巷道内部的狭小环境,所以多机器人协同作业应运而生。本文针对煤矿井下内部空间狭小的特点,设计了一种结合图论与一阶一致性算法的领航-跟随型多移动机器人编队算法模型,该模型将图论的概念引入到领航-跟随方式的编队模型中,同时针对该模型分别设计了理想与加入障碍点两种仿真环境。在Matlab软件仿真平台对本文的实时高精度组合导航定位系统算法和多移动机器人编队算法进行仿真实验,实验结果验证了这两种算法的可行性与可靠性。本文搭建了机器人硬件平台,IMU模块选用国产的CH100DK模块,M10-HA电子阅读器读取ISO 14443A近耦合IC卡内部预设的真实地理位置信息,在煤矿井下巷道实验室,以机器人为平台对组合导航实时高精度定位系统进行实验测试,测试结果表明定位误差控制在厘米级,对煤矿井下安全巡检有一定的实用价值。

关键词： Antennas   Gesture recognition   Antenna arrays   Antenna measurements   Plastics   Phase measurement   Location awareness   Edge machine learning   hand gesture   RFID   RSSI   sensorless  

摘要： Gesture recognition is a novel technology that aims to change the way people interact with machines. Existing solutions typically recognize gestures using camera vision, wearable sensors, or specialized signals (e.g., WiFi, sound, and visible light), but they have limitations such as high-power consumption or low signal-to-noise ratio (SNR) in comparison to their surroundings, making it difficult to accurately detect finger movements. In this research, we propose a device-free gesture identification system that recognizes different hand movements by processing through Edge Machine Learning (EML) algorithms the received signal strength indication (RSSI) and phase values from backscattered signals of a collection of Radio Frequency IDentification (RFID) tags mounted on a plastic plate. The performances of three algorithms, the Random Forest Classifier, the Support Vector Machine, and the Decision Tree Classifier, were compared giving very encouraging results with accuracy up to 99.4%.

关键词： One-dimensional photonic crystal resonator   homogenous lens   radar cross section (RCS)   RFID   coded reflectors  

摘要： Innovating passive and chipless coded landmarks have recently emerged for high accuracy self-localization systems. Existing landmarks make use of the combination of retro-directive devices, corner reflectors and lenses, with a coding particle in order to give a high RCS response over a wide angle. In this paper, with a consideration of important practical parameters unappreciated in existing designs, we propose a wide-angle retro-directive frequency-coded lens based on a curved one-dimensional Photonic Crystal (PhC) resonator. The proposed frequency-coded lens is made of two parts: a homogenous lens and a curved PhC resonator where the resonator is located along the lens focal line. A frequency coding is used, where the presence or absence of a notch frequency in a specified information channel encodes an information bit. A PhC resonator provides unique advantages over existing coding particles due to its continuity along the lens focal line which creates a stable ID appearance over wide-angle. In addition, the potential of coding in its volume, rather than on the surface, allows for a high coding capacity. Two frequency-coded lenses with single and dual defect resonators are EM simulated, fabricated, and experimentally validated in the W-band (75 GHz-110 GHz). Simulated results show that a wide detection angle of 170 degrees can be achieved where the tag ID is maintained over all angles. A wide retro-directivity of 80 degrees and 60 degrees is experimentally demonstrated for frequency-coded lenses by a single defect (single notch) and a dual defect (double notch) PhC resonator, respectively.

关键词： 射频识别系统   多应用场景   异常标签识别   标签信息采集   高效识别  

摘要： 射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)是一种基于电感或电磁耦合的非接触式自动识别技术,已成为物联网的四大支撑技术之一。超高频RFID系统凭借移动式、远距离和多目标快速识别等优势,已广泛应用于可视化人员、物品的智能监控与追踪溯源等领域。为适应各领域多场景的应用需求,不仅要求超高频RFID系统快速获取标签信息,还需实现已录入标签的有效监管,而标签识别技术是其中的关键技术,决定了系统的整体性能。然而,传统标签识别技术难以在录入的标签集合中高效可靠地识别出异常标签,也难以在大容量多标签系统中实现部分标签的优先识别和信息采集,降低了超高频RFID系统的识别有效性和可靠性,限制了其广泛应用。尽管研究人员提出了多种异常标签识别的解决方案,但仍存在识别效率低、稳定性差和复杂度高等问题。因此,研究超高频RFID系统中符合多应用场景需求的高效可靠标签识别技术具有重要的科学意义与广泛的工程应用价值。本文深入研究了标签响应信息提取、碰撞位检测、无关标签过滤及传输数据压缩等机制与技术,针对存在新增标签、丢失标签和克隆标签的应用场景及优先识别目标标签的应用需求提出了多种高效可靠的识别方法及相应协议。通过理论分析、数值计算与仿真实验相结合的方式,验证了所提协议的性能。本文的主要研究内容及创新贡献如下:1.针对现有新增标签识别协议过滤已知标签速率低、标签信号碰撞频繁而致识别时间长等问题,提出了一种基于碰撞避免的新增标签识别协议(EUTI),其构建身份验证过滤器阻止非期望标签的响应,从而能同步利用单一时隙与冲突时隙快速失活所有已知标签。通过预约机制调节帧长以降低标签碰撞概率,并基于碰撞位数预估后续时隙状态,据此引导新增标签跳过空闲时隙响应身份信息,能显著提升新增标签的识别效率。仿真结果表明,EUTI较编码过滤器识别协议(CFUI)在已知标签失活、新增标签识别和总执行时间上分别减少了44.12%、26.47%和27.75%。2.针对现有丢失标签识别协议未充分利用冲突时隙中的标签响应信息而致时隙利用率低、识别周期长等问题,提出了一种基于顺序字符串的丢失标签识别协议(SSMTI),其将单一和空闲时隙转化为冲突时隙,并让时隙中的多个标签同时回复经曼切斯特编码后的不同字符串。通过追踪叠加信号中的碰撞位,可同时验证多个相关标签的存在性,有效提升了时隙利用率与标签识别效率。为加快标签高丢失率场景下的识别速度,进一步提出了基于交互式字符串的丢失标签识别协议(ISMTI),其控制部分标签回复相同字符串,从而能在冲突时隙中较SSMTI同时识别出更多的丢失标签。此外,ISFMI可根据标签丢失率动态调整标签验证策略,在不同丢失率场景下均保持高识别效率。仿真结果表明,SSMTI和ISMTI在标签识别时间方面较碰撞分解识别协议(CR-MTI)分别减少了45.03%和68.87%。3.针对现有丢失标签识别协议难以有效避免无关标签干扰,且识别性能受标签丢失率影响而致丢失关键标签的识别效率低、稳定性差等问题,提出了一种高效稳健的丢失关键标签识别协议(ERKI),其根据关键标签比重,利用改进的布隆过滤技术失活无关标签,并构建标记向量优化布隆过滤器的性能,实现了关键标签与无关标签的迅速分离。基于不同的关键标签丢失率,ERKI将适量标签分配到同一时隙中响应,通过检测响应结果,可同时识别出多个丢失关键标签,有效提升了标签识别效率。仿真结果表明,ERKI较改进型丢失关键标签识别协议(IVEKI)在识别速度上提高了2.14倍。4.针对现有克隆标签识别协议仅能对标签克隆情况逐一验证而致识别效率低等问题,提出了一种跨层克隆标签识别协议(CLBI),其在物理层利用聚类算法估计冲突时隙中的标签数量,通过与预期数量对比,能一次判断多个标签中是否存在克隆标签,显著减少了标签验证次数,进而提高了识别效率。为解决CLBI的性能易受克隆标签比重影响的问题,提出了自适应克隆标签识别协议(A-CLBI),其根据时隙变化估计系统中的克隆标签占比,并能自适应调整标签验证策略。仿真结果表明,A-CLBI较增强型克隆标签识别协议(ES-BID)减少了49.03%的识别时间。5.针对现有标签信息采集协议在多类别RFID系统中存在通信开销大、采集效率低等问题,提出了一种基于算术编码的标签信息采集协议(ACS),通过标签与时隙的映射关系构造稀疏向量,引导不同类别中所需采样的标签响应,既避免了无关标签干扰,也减少了同类信息重复收集。同时,ACS利用算术编码压缩稀疏向量的长度,进而显著减少了其传输时间。仿真结果表明,ACS的信息采集时间较两阶段采样协议(TPS)减少了至少22.70%。本论文研究并提出针对新增、丢失、克隆标签等多种异常标签的高效识别协议,保障了标签信息获取的实时性、有效性和可靠性,这些

关键词： radio frequency identification   RFID tag   telecare medicine information system   TMIS   authentication   security analysis   Scyther and AVISPA tools   GNY logic precision  

摘要： With the progressive and continuous development in micro-electro-mechanical technologies, intelligent internet of things (IoT), and the propagation of 5G communication technology, the security of resource-controlled IoT appliances like RFID-based TMIS applications has received predominant attention. Typically, wireless communication channel is utilised among tag, reader and back-end server, which is easily vulnerable to various intimidations such as spoofing, DoS, replay, and de-synchronisation. Therefore, the privacy and integrity of the communicated information cannot be guaranteed. Researchers proposed various symmetric and asymmetric encryptions, hash functions, key management, CRC, and ECC-based techniques for solving privacy and integrity issues of RFID authentication for TMIS systems. In the related work, we discussed up-to-date RFID-based authentication for TMIS systems. However, most do not solve formal, informal attacks;moreover, they suffer from communication and computational complexities. Thus, this manuscript describes an enhanced mutual authentication practice for RFID components with hash and random functions. We further demonstrate that the proposed scheme offers all the desired security requirements by verifying AVISPA, Scyther, and GNY logic.

关键词： Feature extraction   Behavioral sciences   Phase measurement   Logistics   Manufacturing   Deep learning   Support vector machines   Deep learning (DL)   false-positive tag identification   inventory management   multiple signal classification   radio frequency identification (RFID)  

摘要： Radio frequency identification (RFID) has been widely used in logistics, significantly improving logistics management's informatization level and efficiency. However, false-positive detection is discussed as one of the major results leading to the recording error. Particularly in industrial scenarios, the measurement noise and high accuracy (ACC) requirements pose challenges to the tag classification methods. In this article, a novel two-stage deep learning (DL) model consisting of a multidimensional deep residual network for feature learning and a single-dimensional convolutional neural network (CNN) for feature fusion and classification is proposed. In the first stage, the multidimensional deep residual networks are trained in each signal dimension to extract the optimal single-dimensional features for classification. In the second stage, the single-dimensional CNN is used for feature fusion and deeper feature learning to obtain a robust classifier. Real data obtained from a laboratory warehouse environment and a real logistics workshop in an automobile factory, respectively, are used to evaluate the performance of the proposed model. Experimental results show that the proposed method has satisfactory accuracies both in the laboratory and real industrial environment and has portability, specifically, which provides the classification ACC of 100% in the laboratory and higher than 99.91% in the real industrial environment.

关键词： Magneto-inductive waveguide   near-field communication   RFID   travelling wave antenna  

摘要： Location of passive RFID tags in the HF regime presents significant problems, because of the absence of radiating fields at the low frequencies involved. Here we present a solution for one-dimensional localization based on magneto-inductive (MI) waves. Passive tags are interrogated using a travelling wave antenna based on a MI waveguide, a magnetically coupled array of L - C resonators supporting travelling waves. Load modulation signals generated by the tag during its unique identifier response are coupled into the waveguide and travel to either end with low group velocity. Signal timings are measured by cross-correlation, and the tag position is estimated to the nearest resonant loop from the difference in their arrival times. Correlation detection is demonstrated using a system model, and theoretical predictions are confirmed using an experimental system containing eleven transformer-coupled resonators operating at 13.56 MHz frequency. Accurate localization is obtained up to the tag reading limit using <1W RF power.

关键词： 射频识别   抗金属标签   宽频带   喷墨打印   石墨烯   柔性标签  

摘要： 射频识别(RFID:Radio Frequency Identification)是一种物品的自动识别和跟踪技术,采用灵活的非接触式手段,通过电磁波来完成数据的传递。在实际应用中,RFID标签往往需要面对复杂场景的挑战,例如金属环境或潮湿环境。当普通标签贴附于金属表面时,会因为金属边界效应以及额外的寄生电容导致阻抗失配,标签性能将急剧下降,无法正常工作。为解决上述问题,本文设计并制造了基于微带结构的抗金属标签,通过在天线中添加短路支截线或对称振子等结构,有效改善了天线在金属环境下的性能。此外,为进一步降低抗金属标签的生产成本,结合喷墨打印和工业石墨烯等新型加工工艺,采用导电墨水和石墨烯材料设计并制造了成本低廉的抗金属柔性标签。本文的研究内容及创新点详述如下: 首先,本文提出了一款低剖面的宽带小型化抗金属天线。该设计在微带贴片天线的基础上,引入了U形槽和矩形开槽结构,实现了整体天线尺寸的小型化。由于天线不需要金属过孔或支截线,从而有效降低了加工成本。在原有结构中加入了对称振子结构,可在不改变主谐振模式的前提下,生成一个新的谐振模式,从而达到展宽频带的目的。最终天线尺寸为73 mm×24 mm×1.5 mm(0.22λ×0.072λ×0.0045λ),标签贴在200 mm×200 mm金属地面上,仿真的10 d B带宽为895-925 MHz(30 MHz),基本覆盖北美和中国的超高频频段,仿真频带内最大增益为-3.4 d B,实测最大阅读距离达到5.4 m。 其次,本文提出一款基于PIFA结构的喷墨打印(金属墨水)抗金属柔性天线。在天线设计中加入短路支截线以及矩形开槽结构,将天线体积减小到35 mm×35 mm×2 mm(0.105λ×0.105λ×0.006λ),同时采用喷墨打印技术,使天线成本大大降低。标签贴在200 mm×200 mm金属地面上,频带内最大增益为-0.7 d B,实测最大阅读距离为10 m。 最后,本文基于石墨烯工艺改进了低剖面抗金属天线。采用喷墨打印技术,用石墨烯材料替代了金属墨水,大大降低了标签成本。最终天线尺寸为70 mm×30 mm×1.5mm(0.21λ×0.09λ×0.0045λ)。标签贴在200 mm×200 mm金属地面上,仿真的10 d B带宽为895-906 MHz(11 MHz),仿真频带内最大增益为-5.6 d B,实测最大阅读距离为5 m。

关键词： RFID   无芯标签   PUF   阅读器  

摘要： 人类已经进入物联网(Internet of Things,Io T)时代。物联网通过各种传感器和射频识别技术,实现了物与物、物与人的连接。物联网给人类带来了更丰富的生活体验,也极大地促进了社会的经济发展。物联网提高了社会的信息化程度,为个人、企业和国家带来前所未有的发展机遇。而大家所熟知的无线射频识别(RFID),是指利用无接触通信实现通信双方身份认证的一种技术。它在物联网领域扮演着重要角色。RFID系统具有穿透性强、速度快、体积小等优点,它已经广泛应用于物联网中。根据RFID标签是否集成硅基芯片,RFID可以分为有芯RFID和无芯RFID。有芯RFID的ID信息存储在标签上的芯片中,它具有抗干扰性强、数据容量大以及可以修改编码内容等优点。但由于需要进行芯片设计以及流片,有芯RFID成本较高;且需要对芯片执行写入操作,流程繁琐;同时芯片易受各种攻击,导致安全隐患。无芯RFID标签不涉及芯片使用,从而避免了有芯RFID的缺点。无芯RFID的标签结构决定ID编码。不同的标签图案会产生不同的ID。由此而产生的问题是:不同ID的标签,需要不同的标签图案。大量不同的ID就需要大量标签图案的设计。这无疑会加剧RFID的设计和生产成本。如何经济高效的实现无芯RFID设计是亟待解决的问题。 物理不可克隆函数(PUF)是硬件领域的安全原语。它将芯片生产制造过程中不可预见的变化而导致的芯片物理设计差异转换成随机的01序列,实现了相同激励输入到不同芯片的相同设计电路,却能得到不同的响应。芯片制造过程中差异的随机不确定性保证了这些响应具有不可预测性、不可克隆性和独特性。PUF已广泛用于芯片保护和系统认证。同理,相同的RFID标签也会在生产制造过程中产生微小的差异,这些差异可以提取出来转换成不同的ID。由此,基于PUF,就可以实现相同的标签图案对应不同的ID。从而极大的降低无芯RFID的设计成本。 基于上述思想,本工作研究基于PUF的无芯RFID认证系统,具体研究内容包括无芯RFID标签和无芯RFID阅读器的设计。其中无芯RFID标签由螺旋谐振器和收发天线组成。RFID阅读器的设计包括硬件电路设计、软件程序设计以及通信交互。 依据实现原理,无芯RFID标签可分为三类:基于时域反射(Time Domain Reflectometry,TDR)的无芯片标签;基于频谱特征的无芯片标签;和基于幅度/相位反向散射调制的无芯片标签。基于时域反射无芯标签的RFID系统通过对标签反射的阅读器脉冲波进行编码。该类标签能容纳的编码数据较少,对阅读设备要求严格(阅读器必须能够同时产生并检测到非常短的超宽带脉冲信号。)基于反向散射调制的无芯标签的RFID系统使用雷达散射截面(RCS),通过散射信号的差别来识别标签。此类RFID系统的频谱利用率不高。基于频谱特征的无芯标签的RFID系统采用谐振结构将频谱中的数据进行编码。编码值通常与频谱的预设频率点上谐振峰值的出现与否相关。这类标签比TDR RFID标签具有更大的数据存储能力,且可以印刷实现,性能稳定且成本低。因此,本工作基于PUF,设计依靠频谱特征编码的低成本、高容量无芯标签。 无芯RFID标签包括了螺旋谐振器和天线两部分。研究中,电磁仿真软件HFSS用于模拟仿真螺旋谐振器标签和天线的工作特性。仿真发现谐振器的长度和宽度、相邻导线的间距、螺旋谐振器和微带线之间的距离以及标签的衬底材料对标签的频谱特性都有影响。即在输入同频率信号的情况下,标签返回信号的幅度受上述参数的影响。相同技术规格下制造的同一批标签,对相同输入信号返回的信号的幅度存在差异。这就奠定了基于PUF实现“同图案的不同标签,ID不同”的方案的可行性。本工作选择的工作频率为0.65GHz～1.15GHz,覆盖了RFID系统的常用。螺旋谐振器的谐振点设定在其中的0.85GHz,外观结构为两圈的矩形螺旋线圈。根据其谐振点以及螺旋谐振器等效电路,计算出产生谐振的电感和电容值。由多边形螺旋谐振器的电感和电容的通用表达式,确定出本工作中的螺旋谐振器的大致的尺寸参数。为了利于误差的产生而进行PUF编码,具体的尺寸参数根据仿真结果选择最易使谐振器频谱特征发生显著变化的值。最终的尺寸参数分别设定如下:谐振器整体长度为11.60mm,宽度为3.60mm,金属线宽度为0.60mm,金属线间距为0.15mm,与微带线的间隔为0.15mm。制造出多个螺旋谐振器实物后,通过SMA线将其连接在矢量信号发生器和频谱仪之间,测得其频谱特征与仿真结果相符,且相互之间存在差异,满足我们想要从中提取PUF的要求。对于天线结构的设计,本工作参考使用了传统微带单极子天线;采用V形边沿,可以调整天线的谐振频点;天线上的微带线以及辐射贴片的结构为非对称设计,使得天线工作带宽更大,避免了接地板上水平方向上的