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关键词： RFID技术   智能晾衣   衣物护理   衣物管理  

摘要： 随着物联网的快速发展、国家对于租住政策的鼓励以及“碳达峰”等绿色环保生活的概念深入人心,传统智能晾衣产品已无法很好匹配单身公寓租住人群的日常晾衣和衣物护理需求,对于单身公寓人群的家居晾衣和衣物管理护理情境下的智能晾衣产品设计与研发有着较为迫切的现实需要。本研究首先归纳了与智能晾衣机设计相关的政策、晾衣市场、服装利用率不高造成的浪费等研究背景,综述了智能晾衣机和结合RFID相关衣物管理的国内外相关研究现状。此外,明确了目标用户群体,对RFID技术理论以及人机工程学理论进性阐述,为课题提供设计技术理论支撑,并以此展开设计研究工作。紧接,对相关竞品进行优劣势的分析,为本设计研究提供借鉴。并在相关理论的指导下,通过用户观察、用户访谈和问卷对单身公寓租住人群进行全面和深入的研究,根据调研的结果,结合Kano模型对用户的需求属性进行分类,构建了用户模型和用户旅程地图,发现并总结用户痛点,梳理了智能晾衣机设计需求和机会点,明确本研究以智能晾衣机晾衣护理和衣物管理系统APP组成的产品方案。再次,明确了产品系统的技术支撑,分析了智能晾衣机设计结合RFID技术的必要性和可行性,界定了智能晾衣管理全周期。对智能晾衣机整体的系统要素进行分析,确定了产品功能点以及功能架构。同时对包含产品硬件系统组成、主体结构、造型要素、CMF要素的硬件系统进行分析,而产品软件APP部分则对相应的功能设计和信息管理云平台进行分析,二者为整体产品设计实践奠定架构基础。最后根据调研结论和系统要素分析进行整体方案设计实践,明确产品定位,整合功能模块,完成衣物管理APP设计以及智能晾衣机设计并测试评估。实验结果表明智能晾衣机通过RFID设备能实现对RFID标签衣物具体信息的识别交互,并与APP实时信息同步。智能晾衣机在衣物从购买、晾晒、护理和管理的全过程周期内的应用,一是满足用户基础晾衣需求,二是通过RFID智能识别衣物材质智能护理,延长衣物寿命,三是RFID识别衣物帮助用户进行衣物穿搭管理,整体产品有效改善用户的衣物管理效率和衣物利用率,具有可行性和环保的价值。

关键词： Chipless RFID   Electromagnetic modeling   Measurement   Microwave engineering   Nondestructive evaluation   Sensors  

摘要： Materials and structures are constantly subject to fatigue and degradation, and monitoring and maintaining civil, space, and aerospace infrastructure is an ongoing critical issue. As new materials, such as complex multilayer composites and additively manufactured (AM) components, come into wider use, the need to monitor their performance and overall health over time is also rapidly growing. Consequently, new and innovative nondestructive evaluation (NDE) and structural health monitoring (SHM) methods are needed in order to address this growing issue. To this end, wireless passive sensors are also of interest to the NDE and SHM communities due to their small form factors, relative inexpensiveness, being minimally invasive (i.e., no power or communication hardware or wiring is required), and robustness in extreme environments. This dissertation aims to address this need through the development of chipless RFID systems consisting of wireless passively-coded microwave sensors with supporting technologies and measurement methods, while also investigating the efficacy of chipless RFID technology outside of a laboratory setting. To this end, first a comprehensive survey was conducted on the current state of the art of chipless RFID measurement methods, the instrumentation used in the measurement process, response detection approaches, and decoding techniques. Then, two different tag design approaches which provide for improved performance in identification (ID) applications, in terms of both increasing the amount of information that can be stored in a tag and mitigating the effects of tag/reader misalignment, are presented. This is followed by the presentation of three sensing approach innovations, namely: 1) utilizing a multi-bit coding approach to improve sensing resolution and demonstrating this performance improvement through a rotation sensor, 2) employing chipless RFID sensors for delamination detection in multi-layer dielectric structures while also thoroughly exami

关键词： Hospitals   Medical services   Task analysis   Prediction algorithms   Random forests   Clustering algorithms   Schedules   Clustering   data driven   probability distribution   patient experience   RFID   waiting times  

摘要： This paper proposes an adaptive data-driven novel technique for generating physician's schedules exploring the trade-off between physician waiting time and patient experience. Generally, in hospitals fix time slots are assigned to the patients, without differentiating patients into different categories. Some patients are referral patients who need less time, others are first-time visitors who need more time than referral patients. Some are serious patients who take even more time, so a fixed time slot can increase the waiting time both at the doctor and the patient level. So, there is a need to categorize patients according to their treatment which could help in improving the waiting time of doctors and as well of the patients. This technique trains the patient's data according to their specific category based on the time doctors usually spend on them. This can help in generating a schedule that will minimize the waiting of patients and at the same time improve the hospital performance by scheduling maximum patients ensuring that the same patient's get the best experience. To achieve this a data-driven scheduling algorithm (DDSA) is proposed which uses probability distribution, clustering and doctor's scheduling algorithm to classify patients into different categories. The data is collected through the RFID machines. The patients are given cluster head time for the treatment. Different patient categories are given different treatment times. Then patient and doctor commutative waiting times are calculated. The system applies different set-up times to allow hospital management to trade-off between doctor and patient waiting times. The average waiting time for each patient using DDSA comes out to be seven minutes. Hence, this technique can help hospitals across the globe in improving their performance and patient experience.

关键词： Wideband   metal-mountable   small tag antenna   radio frequency identification (RFID)  

摘要： A double-layer antenna with a small footprint of 47 mm x 21 mm x 2.36 mm is proposed for broadband on-metal applications. Here, a rectangular loop is deployed to excite the underneath patch. A vertical slit is integrated into the patch to effectively improve the impedance matching between the antenna and the microchip as well as the tag bandwidth. The bandwidth tuning mechanism is simple and convenient. It can be easily done by adjusting the slit width or the slit position for different tuning sensitivities. Measurements have been conducted with the use of a 4W EIRP transmitting power, and the tag can be read from at least 4 m within a broad frequency range of 865 MHz - 960 MHz when it is mounted on different sizes of metallic plates (12 cm - 24 cm) and metallic items. The wide operating frequency range of the tag can cover both the European and U.S. RFID bands and it has a stable detectable range.

关键词： 射频识别   安全认证协议   密钥矩阵   快速卷积算法   LED算法  

摘要： RFID技术因其无需接触且成本低廉等特点被广泛使用在诸多领域中，为国家经济、社会发展、改善民生等方面均发挥了积极作用。在RFID技术实际应用中，阅读器和标签之间传输数据采用的不安全的无线通信信道及低成本RFID标签无法使用成熟的加密算法等因素导致RFID系统存在潜在的安全隐患。同时，不同场景对安全性的要求不同，因此本文针对不同应用场景的RFID系统及安全性需求的特点，提出三种RFID安全认证协议：　　第一，针对传统密钥矩阵加密算法大量浪费标签存储空间的缺点，本文利用数论的基本知识将常量模扩展为变量模，利用矩阵的初等变换将传统密钥矩阵扩展为自更新密钥矩阵，从而将传统密钥矩阵加密算法改进为变模与自更新密钥矩阵加密算法。随后基于该算法构建了新的RFID安全认证协议，同时引入Winograd快速卷积算法对协议进行加速设计。经计算对比表明，当明文长度n大于8时改进后可减少密钥矩阵加解密过程中近50%的乘法运算次数。　　第二，针对资源受限的低成本RFID标签无法使用成熟的加密算法的问题，本文基于典型轻量级分组密码算法中的LED算法提出一种轻量级RFID安全认证协议。随后，对协议进行性能分析，结果表明新提出的协议符合中国《信息技术射频识别800/900MHz空中接口协议GB/T29768-2013》标准。　　第三，本文采用简单位操作，针对移动RFID系统提出了一种超轻量级RFID安全认证协议。经计算，在协议认证过程中，标签、阅读器和服务器的时间成本分别为0.042ms、0.084ms和0.042ms，标签的存储成本为96bits，协议的通信成本为864bits，经分析可知该协议能够部署在低成本标签中使用。　　最后，本文所提出的三种新协议均通过BAN逻辑形式化分析、Scyther工具验证以及安全性分析，结果表明新协议均能够有效防范RFID系统常受到的多种典型攻击，例如假冒攻击、拒绝服务攻击和去同步化攻击等。

关键词： 被动式定位   RFID   射频层析成像   交点多维特征分析   融合滤波算法   被动式跟踪  

摘要： 随着智能世界的迅速发展,获取目标位置信息的需求更加迫切,基于位置的服务(Location-Based Services,LBSs)已经成为智能世界实现的关键技术,近年来备受关注。被动式定位(Device-Free Localization,DFL)可以在目标不携带任何无线电设备的情况下对目标进行定位,在室内定位领域具有广阔的应用前景。射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)作为物联网实现的关键技术,已广泛应用于物体识别和跟踪。基于RFID的射频层析成像(Radio Tomography Imaging,RTI)方法因为低廉的成本、优异的实时性和易于部署等优点成为了定位研究领域的热点。然而,在复杂的室内环境中,受非视距传播和噪声效应等因素的影响,接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)会发生不可预测的变化,RTI成像结果中会产生伪目标从而导致定位精度显著下降。因此,在室内环境下,如何有效地识别目标的位置仍然是一个具有挑战性的问题。此外,目标移动产生的被动式跟踪问题也是本文的研究重点。本文针对多目标被动式定位精度下降的问题,提出了一种加权交点多维特征(Weighted Intersection Multidimensional Feature,WMIF-RTI)被动式定位方法。通过引入目标影响区域提取有效链路交点,并分析多维特征信息来确定真实目标可能存在的区域。目标的位置估计是通过给区域内的每个交点分配适当的权重来实现的。实验结果表明,该方法在保持较低计算复杂度的同时,在不同的室内场景下都能实现较高的定位精度。两个目标定位误差小于1m的概率为65%,三个目标的定位误差小于1m的概率为46%。针对定位方法在目标运动过程中无法实时跟踪的问题,本文在定位算法的基础上,提出了一种融合滤波跟踪算法。通过分析目标动态模型,建立了RSS测量和人体运动的状态转移方程。利用图像追踪方法实时跟踪图像像素,保证了观测值的准确性。利用卡尔曼滤波方法跟踪目标运动状态,实现了目标位置的实时校准,最终达到了动态目标被动式跟踪的目的。大量实验表明,本文提出的融合滤波算法可以有效跟踪动态目标,获取目标精确运动轨迹。在复杂仓库场景下,目标以10cm/s运动时平均跟踪误差可以达到0.3123m,中值误差为0.3247m。

关键词： 煤岩识别   射频识别   界面深度   无源标签   动态性能  

摘要： 井下综采工作面的无人化、智能化发展是提高煤炭生产效率和保障作业人员安全的必由之路。要达到这一目的,首先要实现煤岩界面智能识别,使得采煤机截割煤层时尽量沿着煤壁和岩壁的分界面开采。现有的煤岩界面识别技术主要基于接触介质的变化来判定岩层,难以提前获得煤岩界面信息,致使截齿截割到岩壁时才能调整截割策略,易造成截齿损伤;新兴的太赫兹、高光谱等非接触式识别技术存在成本高、环境适应性不高等问题。针对以上问题,本文面向综采工作面的实际工况,开展基于射频识别(RFID,Radio Frequency Identification)技术的煤岩界面识别方法的应用基础研究,重点探索射频识别技术对煤岩界面的识别能力以及对综采工作面环境的适应性,为未来射频识别技术在煤矿井下综采工作面的应用奠定基础。主要研究工作如下:1)根据不同种类煤炭和岩石存在不同电磁特性的特征,采用HFSS进行仿真计算,分析了无烟煤和砂岩射频信号之间的差异性;根据射频识别系统的反向散射机制,给出了煤岩界面射频识别的关键参数(相位和接收信号强度)。2)设计了基于RFID的煤岩界面识别系统。首先基于RFID反向散射作用机制,设计了煤岩界面射频识别系统的基本结构。分别分析了障碍物环境和无源标签状态对射频识别系统的影响;最后,根据分析结果,对射频识别系统进行了优化。研究结果表明:障碍物环境会使得射频识别特征值波动,但总体上随着频率的增大,仍呈现递减趋势;标签位移量、旋转角度、弯折程度、数量等对射频识别特征值都有一定影响;优化后的系统具有更高的稳定性和准确性。3)研究了煤岩界面射频识别系统的静态性能。通过实验研究了射频信号对煤岩类型的识别性能。结合煤岩自身的差异,对不同水含量和不同矿物含量下煤岩的射频信号进行实验分析。基于射频识别系统能识别煤岩物质的实验结果,进一步研究了不同煤壁厚度和不同界面深度的煤岩样本对射频信号的影响。结果表明:射频识别系统能够在可识别距离内区分煤层中存在岩石的情况。4)研究了煤岩界面识别系统的动态性能。首先研究了射频识别系统对渐变煤壁的识别性能;然后将煤岩界面射频识别系统安装在激振器和同步带上,对综采工作面下典型的三种动态影响因素:旋转角度、振动频率和运行速度分别进行研究,结果表明:动态环境下识别渐变煤壁的射频信号特征趋势与静态环境相一致,验证了射频识别系统具有稳定性,能够适应综采工作面存在的机械振动、煤岩冲击等工况。该论文有图65幅,表19个,参考文献91篇。

关键词： 无线射频识别(RFID)   无线感知识别   呼吸量监测   动作识别  

摘要： 无线射频识别(RFID)技术是一种非接触式自动识别技术,能够在环境复杂的场景下使用,广泛的出现在人们的日常生活中。基于RFID技术的应用分布在多个行业领域内,按照应用的基本原理主要分为两类,一类为标签识别应用,主要用于物流追踪、库存管理、智能交通等,另一类为感知应用,主要有室内定位、物品材料识别、人体动作识别等研究工作。由于RFID感知技术有着非侵入性、低成本、易部署等优势,使其呼吸监测和无人售货这两个场景下有较好的前景。然而,现阶段利用RFID预测的呼吸量准确度不够高,基于RFID的无人售货店也有难以防止盗窃的问题,实现这两个应用的落地还有一定距离。因此本文基于RFID感知技术,对这两个应用场景进行了相关研究工作。 本文的主要工作内容为: (1)实现了一个利用RFID标签来持续监测人体呼吸频率以及呼吸量的系统。该系统的主要原理为通过神经网络建立人体体表起伏变化量与人体呼吸量之间的关系模型。本文首先详细研究了人体的呼吸模型,结果表明不同的呼吸方式会影响呼吸量的预测,因此本文选择同时测量呼吸时人体的胸部和腹部区域的起伏变化量。然后设计了大量的验证实验,最终结果表明该监测系统不仅在环境友好的场景下能更准确的预测出人体的呼吸量,而且在复杂环境、不同呼吸方式、不同性别以及不同人员等场景下也可以比较准确的预测出人体的呼吸量。 (2)研究了RFID技术在无人售货领域亟待解决的防盗问题,发现将物品上的标签撕下然后拿走物品是一个比较突出并且较难预防的问题。因此提出在使用RFID系统进行物品管理的同时,利用实时收集的标签信息识别出标签被撕掉这一行为。本文将顾客可能对物品做出的动作抽象为撕标签和不撕标签两类,然后利用机器学习和深度学习方法进行这两种动作的分类。最后设计模型的验证实验,实验结果表明本文的方法不仅在离线场景下可以达到很高的分类准确率,在实时场景下也可以较为准确的预测出物品上的标签是否被撕下。

关键词： 流量预测   最优路径   时空图卷积网络   A*算法   射频识别  

摘要： 随着通信、定位等技术发展,产生的海量时空数据技术发展带来挑战与创新动力。交通作为国民经济的命脉,其相关的大数据挖掘分析与智能应用也越发受到关注。射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术作为物联网基本技术之一,可以提供精度高、信息维度丰富的交通数据,对RFID交通数据进行研究有助于解决交通流量预测、路网最优路径搜索等问题,进一步改善交通、便利人民出行。 然而,目前对交通数据的分析挖掘与应用还存在一些不足。路网尤其是城市路网中,道路复杂、交通情况多变,且受到时间、位置等多种因素的影响,具有复杂时空特性。现有方法往往基于统计学或机器学习,许多方法未同时考虑长期交通历史信息的影响、邻近区域交通状况的影响,这使得模型无法挖掘交通场景的时间或空间规律、模型性能较差;一些方法虽然对时空信息进行了整合,但没有针对移动对象的轨迹数据特征进行深入研究、对交通场景中丰富的语义信息有所忽视。针对以上问题,分别对交通流量预测问题和路网最优路径搜索问题进行探索,在南京交通部门采集的RFID数据集上展开研究,做出了如下的工作: (1)针对RFID交通数据集中数据冗余、缺失、异常等问题,以及交通问题对轨迹数据连续性的要求,提出完整的RFID数据预处理算法,使用拉格朗日插值方法对缺失数据进行插补,采用小波去噪、聚类等方法进行异常值清洗,同时提出对移动对象轨迹序列化、连续化的处理方法,并对数据进行归一化等操作以适用于机器学习模型,有效提高交通数据质量。 (2)路网中交通流量具有显著时空特性、受多种因素影响,因此提出ID-STGCN流量预测模型。该模型属于时空图卷积网络,能有效学习交通数据时空特性,同时引入了RFID数据集提供的多种路网特征属性作为流量预测依据,使用残差结构、门结构等加强模型对长期历史信息的学习、减轻梯度弥散、加速收敛。实验表明ID-STGCN方法的预测准确率高于传统的统计学方法和LSTM、STGCN等机器学习模型。 (3)针对实际场景中出行依赖未来交通状态、邻近区域对路网节点影响显著的情况,提出基于预测的路网最优路径深度搜索方法GCN-Search。该方法对路网变化进行建模预测,扩展路径搜索的深度、定义节点的深度估价函数,结合A*启发式思想搜索利于整体最优的节点,得到未知环境下的近似最优解。实验结果表明,GCN-Search算法可以有效利用RFID数据中的时空语义信息,提升动态路网中最优路径搜索的准确率。

关键词： 样品预处理   连续采样   柱塞泵   射频识别   信息融合  

摘要： 在生命科学研究领域内,医药研发员剖析各种病毒研制新药,必需进行临床前的动物实验,大多数采取传统采样方式,通过人工采集动物血液样本,手动记录相关实验信息完成目标动物实验,采样工作简单重复性高,难以对采样时间、样品精度、采样成功率、实验信息时效性精准把控。围绕建立标准、安全、高效、智能、无人化的动物实验室管理体系,本文设计了一种智能动物试验预处理平台,对多个样品非接触全自动化处理,集清洗、检测、采样、补液、排废为一体,融合生物信息实时可溯源管控,健全动物全生命周期电子信息档案库。本文的主要内容如下:首先,本文结合国内外清醒动物全自动采样系统的研究现状及发展趋势,分析了整个平台功能需求和相关参数,设计了由多微样品全自动采样系统和多生物信息融合读写系统组成的智能动物试验预处理平台,规划了全平台工作流程,综合管路连接方式、管路网络规格、流液不同阶段三个方面进行液体流路策略设计。然后,本文对全平台机械结构进行一体化精简设计,并分别对多微样品全自动采样系统和多生物信息融合读写系统进行硬件电路结构设计、硬件选型与分析以及各模块电路设计,绘制平台相关电路原理图并制作调试电路板。接着,本文对智能动物试验预处理平台进行整体软件设计,对多微样品全自动采样系统中的多任务调度、定时采样、单次采样等模块以及多生物信息融合读写系统中的屏幕显示、条码解码、射频解码等模块进行详细设计。根据动物实验流程设计了模式选择、智能主控制、定时采样、手动补液等人机交互界面,实现了不同实验要求下的自动化非接触采样。最后,本文搭建了智能动物试验预处理平台的测试环境,进行系统联调与性能测试。测试结果表明,多微样品全自动采样系统中全管路挂壁率可控制在0.71%以内,不同容量采样精度控制在±5%以内,多生物信息融合读写系统最远识读距离约32cm,最远传输距离约27m,验证了全平台设计的可行性与科学性。