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关键词： Mobile antennas  

摘要： A planar UHF RFID tag antenna with a hybrid nested slot and T-match network is presented. A novel T-match network in a nested slot is introduced to have superior conjugate impedance matching between tag antenna and the semiconductor microchip. Size curtailment is acquired by means of exploiting the T-match network branches and feeder strip line. Moreover, expanding the nested slot area and increasing the T-match branch length modify the electrical length and increase the antenna inductance. Thus by utilizing the arm of matching network and feeder, conjugate impedance is achieved in accordance with the semiconductor chip at 865 MHz. A surpassing UHF tag with volume 120 × 60 × 1.6 mm3 (0.346λ × 0.173λ × 0.0046λ), with outstanding 10-dB return loss of 12 MHz, has been flourishingly demonstrated, and it is able to obtain a detection range of 13.9 m. This tag antenna composition is simulated with respect to 4 W EIRP reader. © 2022, Electromagnetics Academy. All rights reserved.

关键词： 室内定位   RFID   计算机视觉   全息图  

摘要： 室内定位在仓储管理、智能物流等物联网领域有着广泛的需求和应用。目前应用于室内定位的无线技术有蓝牙、WiFi、射频识别(RFID,Radio Frequency Identification)等,其中,RFID由于具有成本低、易部署、快速识别等特点,在室内定位领域有着天然的优势。此外,RFID技术还可以支持物体姿态感知、液体成分识别等功能。因此,基于RFID的感知技术在物联网领域具有重要的研究价值和广阔的应用前景。由于RFID标签相位信号存在周期性,现有的基于RFID的室内定位工作通常采用部署多组阅读器设备,或者将阅读器设备部署在移动机器人上的方式来完成定位工作。这些系统通常适用于在仓储管理中做大范围的统计盘点,当需要在特定范围内查找指定物体时,系统的性价比就会快速下降。本文首先对现有的RFID室内定位工作进行了调研,并对其中的优势和不足进行了分析,在此基础上,针对现有RFID室内定位算法中存在的局限性,以计算机视觉技术为辅助工具,对基于手持阅读器设备的室内定位算法进行了深入的研究,主要工作如下:(1)通过在RFID天线上部署外部摄像头,利用计算机视觉技术来恢复天线的移动轨迹,提高了天线移动时的灵活性,可以支持手持天线采集信号。(2)为了仅使用单个天线来获取目标标签的位置,本文采用相位点成对的方案来生成概率全息图,以消除RFID标签相位周期性和硬件设备偏差带来的干扰。此外,通过阈值过滤的方式,削弱了噪声数据带来的影响。(3)采用商用设备实现了一套原型系统,并在真实的环境中对算法定位的性能进行了测试评估。实验结果表明,系统可以在95%的置信区间保持平均定位误差在20cm以内。

关键词： AOA估计   RFID室内定位   互耦分析   标签阵列  

摘要： 随着空间定位技术和无线通信技术的飞速发展,基于位置的服务(LocationBased Services,LBS)已经深入生活和工业生产中。室内环境中由于墙体的阻挡和多径的影响,卫星定位技术受到限制。而日常生活和生产中,对室内定位服务的需求正与日俱增。射频识别(RFID,Radio-Frequency Identification)技术以识别速度快、成本低等优势,被广泛应用于多种室内场景,基于UHF RFID系统的室内定位技术也成为了业界的研究热点。现有的RFID定位系统大多基于定制设备或者软件无线电平台,系统布置复杂、定位成本较高。基于此,本文在分析RFID系统工作原理及相关定位算法的基础上,深入研究了基于RFID标签阵列测角定位系统中的标签互耦效应校正、标签阵列信号入射角(Angle Of Arrival,AOA)估计和标签阵列姿态角估计等关键技术,本文的主要内容如下: 首先,对基于标签阵列的AOA估计算法进行了研究。针对RFID标签阵列中各标签之间耦合影响,导致AOA估计精度较低的问题,本文对标签阵列中相邻标签之间的互耦和信号反射机理进行了研究,建立了标签阵列的信号传播模型,提出了一种基于耦合参数估计的AOA估计方法。在对标签阵列的互耦和反射相关参数估计的基础上,对天线的AOA进行估计,提高了角度估计的精度。 其次,对基于标签阵列姿态角检索算法的定位技术进行了研究。针对现有RFID二维定位模型中,当物体姿态角未知时定位精度恶化的问题,本文提出了一种基于坐标系旋转的标签阵列姿态检索算法。研究了天线方向角、标签阵列方向角和标签阵列姿态角之间的关系,建立了标签阵列姿态检索的定位模型,利用定位目标与各天线连线交点的唯一性实现了对标签阵列姿态的检索,结合标签阵列相对已知天线的方向角实现了对标签阵列的定位。 最后,基于商用读写器平台搭建RFID测试系统对所提定位算法进行了测试验证。在一个典型的室内环境中搭建了模型系统,对标签阵列的AOA估计算法和定位算法进行了验证和分析。实验结果表明本文所提的算法在较低成本的前提下实现了分米级定位,平均定位精度达到0.21m,平均姿态检索误差为4.35°。

关键词： Monitoring   Radiofrequency identification   Antennas   Antenna measurements   Sensors   Humidity   Visualization   Automatic monitoring   RFID sensor   Industry 4   0   fruit ripening  

摘要： Accelerated ripening through the exposure of fruits to controlled environmental conditions and gases is nowadays one of the most assessed food technologies, especially for climacteric and exotic products. However, a fine granularity control of the process and consequently of the quality of the goods is still missing, so the management of the ripening rooms is mainly based on qualitative estimations only. Following the modern paradigms of Industry 4.0, this contribution proposes a non-destructive RFID-based system for the automatic evaluation of the live ripening of avocados. The system, coupled with a properly trained automatic classification algorithm based on Support Vector Machines (SVMs), can discriminate the stage of ripening with an accuracy greater than 85%.

关键词： 密闭强反射环境   链路损耗模型   主辅通道   自适应自干扰对消   RFID检测系统  

摘要： 随着现代信息技术的不断发展,RFID技术的应用领域越来越广泛,其中在仓储管理领域的市场占比越来越大,仓储管理领域就是一类典型的密闭强反射环境下的RFID应用。在密闭强反射的复杂环境中,标签漏读与误读问题相对于其他应用场景更为严重。以物品管理柜为例,增大阅读器的发射功率,会造成相邻柜的标签误读,若减小发射功率,会造成本柜的标签漏读。标签误读问题可通过柜体屏蔽和上位机算法有效解决,本文主要研究UHF RFID标签漏读问题,具体工作如下:(1)建立了完整的密闭强反射环境下RFID系统链路损耗模型。针对密闭强反射环境下的多标签RFID应用场景,本文分析了多径、标签耦合与自干扰信号对RFID系统链路损耗的影响,引入了多径损耗因子、功率传输系数、调制损耗因子和自干扰信号,建立了正反向链路的损耗模型。该模型首次引入了自干扰信号,通过电路分析,给出了正确的互阻抗公式,进而推导出标签耦合效应下的功率传输系数、调制损耗因子的一般公式,绘制了两者与标签间距的关系曲线,并与实际测试结果对比,验证了本文模型的正确性。(2)分析了 RFID系统识别盲区的产生机理,提出了主辅通道、自适应自干扰对消的两种解决方案。从链路损耗模型出发,说明了多径传播、多标签耦合和自干扰信号是造成识别盲区的主要原因,根据增强正向链路获能和提高反向链路信噪比的思路,分别提出了主辅通道式盲区消除方案和基于改进Powell搜索算法的自适应自干扰对消方案。在理论和仿真分析的基础上,设计了主辅通道式盲区消除电路,给出辅通道的最佳控制策略和主辅天线的最优布局。在分析了原理的基础上,设计了有源自干扰对消电路,通过改进的Powell最优搜索算法,实现电路参数的自适应调节,以达到最优的自干扰抑制。(3)设计并搭建了由主柜控制板、分柜控制板和电脑上位机组成的多区域分布式柜内物品检测系统,对本文提出的RFID系统识别盲区消除方案进行综合测试验证。测试结果表明,与仅使用R2000芯片的阅读器相比,本文的主辅通道式盲区消除方案将标签识别率从86.43%提高至95.71%。在840MHz-960MHz间的RFID频段内,本文的自适应自干扰对消方案,可在3.9ms左右完成参数的自动调节,与R2000芯片相比,抑制效果从23dB提高至37dB,标签识别率从62.14%提高至83.71%。联合采用本文上述两种方案的柜内物品检测系统,与仅使用R2000阅读器相比,标签的读全率从81%提高至94%,本文研究工作较好地解决了密闭强反射环境下的标签漏读问题。

关键词： RFID   deep learning   ResNet   gesture recognition  

摘要： Traditionally, RFID is frequently used in identification and localization. In this paper, an extension application of RFID is designed to recognize gestures. Currently, gesture recognition is mainly used for feature extraction through wearable sensors and video cameras, which have shortcomings such as inconvenience to carry and interference with obstacles. This paper proposes a gesture recognition system based on radio frequency identification (RFID), where users do not need to wear devices. In the proposed model, the interference information generated by the gesture action on the tag signal is used as the fingerprint feature of the action. To obtain satisfactory recognition, the signal diversity is first increased through the tag array. Then, the RSSI and phase signal are normalized to eliminate offset and noise before training. Furthermore, a residual neural network (ResNet) is carefully built as a gesture classification model. The experimental results show that the recognition system achieves more recognition accuracy than existing methods, and the average gesture recognition accuracy reaches 95.5%.

关键词： 物联网   智能检测   RFID   医疗设备  

摘要： 当前,我国医疗机构中的医疗设备数据和日均使用量都越来越多。设备的正常工作和运行,对医生和患者都起着重要的作用。医疗设备的检测工作,是保障医疗设备正常工作的重要条件。不过,现在的医疗设备检测工作主要依赖于人工方式和机械方式进行检测,这种检测方法存在明显的检测效率低和不能远程检测的问题。基于此,本文提出一种基于RFID和传感器的智能医疗设备检测系统,通过利用RFID和传感器结合的技术来实现远程非接触式的检测识别,系统可以24小时不间断地检测监控,保障系统高效、全面地进行检测,促进医疗设备高效健康的运转。

关键词： RFID网络优化   蜉蝣算法   多目标优化   pareto解集   种群变异  

摘要： 近年来,物联网技术发展快速,射频识别技术的应用也逐渐普及。在供应链管理、仓库管理、和无人超市等场景需要部署一个包含大量RFID标签和RFID阅读器的RFID网络。由于RFID网络包含RFID阅读器众多,采用随机放置RFID阅读器等传统方式部署一个RFID网络存在效率和质量不够高的问题。本文围绕如何通过改进和使用相应的算法提高所部署RFID网络的质量,提高求解RFID网络优化问题的效率展开研究。本文主要研究内容是RFID网络优化问题和蜉蝣算法。蜉蝣算法是2020年提出的新型群智能算法,本文对蜉蝣算法进行分析和改进,以进一步提高算法的性能,并将改进后的蜉蝣算法应用于求解RFID网络优化问题,具体工作如下:1.提出基于随机配对的蜉蝣算法针对蜉蝣算法进行改进,提出一种基于随机配对的蜉蝣算法,将随机配对机制引入蜉蝣算法,提高种群多样性,增强算法在前期的开发和探索能力;引进边界最小值变异策略,使超出边界的蜉蝣个体保持原有搜索方向,更充分地搜索解空间,增强算法全局寻优能力。在测试函数实验中,基于随机配对的蜉蝣算法具有更好的搜索性能。2.将随机配对的蜉蝣算法应用于RFID网络优化问题在仿真实验中将随机配对的蜉蝣算法应用于求解RFID网络优化问题,并与基本蜉蝣算法等算法进行比较。结果表明,在大部分RFID网络优化仿真实验中,使用随机配对的蜉蝣算法优化后的RFID网络,其使用的阅读器数量更少,覆盖率更高,负载更均衡,优化效果更稳定。3.提出基于维度交换变异的多目标蜉蝣算法为提高多目标蜉蝣算法求解非线性高维优化问题的寻优精度,和所获得的pareto解集的质量,提出一种基于维度交换变异的多目标蜉蝣算法,将维度交换变异机制引入算法的子代产生过程,当算法无法在迭代中取得进展时,对全局最优个体进行维度交换变异,以促进蜉蝣种群向更好方向进化;引入轮盘赌机制,用于在外部存档更稀疏的区域中随机选取全局最优解,提高算法全局搜索能力。在测试函数实验中,提出的算法求解高维非线性和不连续测试函数获得的pareto解集具有更丰富的多样性和更高的收敛性。4.将基于维度交换变异的多目标蜉蝣算法应用于RFID网络优化问题在仿真实验中,应用基于维度交换变异的多目标蜉蝣算法求解RFID网络优化问题并得到相应的pareto解集;通过模糊决策机制从pareto解集中客观地选取一个最优折衷解。实验结果表明,在大部分RFID网络优化仿真实验中,与其他算法相比,本文算法能够获得一组多样性和收敛性更好的RFID网络优化方案解集。