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关键词： RFID   嵌入式系统   刺杀对抗训练   训练模拟器   STM32  

摘要： 军事训练服从服务于战争需要,是战争实践的特殊表现形态,对战争活动和作战样式产生直接影响。论文基于刺杀对抗的训练需求出发,进行智能信息化刺杀对抗训练硬件和软件的设计,并进行实物验证,主要研究内容如下: (1)综合分析了刺杀对抗训练的过程,针对刺杀技能主要杀伤方式,设计了数据收集解析方法,为对抗训练考核系统系统设计提供依据。为了方便后勤维护,提出了在训练枪安装MCU电路、加速度传感器和RFID阅读器,护甲安装无源RFID标签的实施方案。 (2)为保证报靶的精度,针对护甲编码标签识别位置重叠导致报靶失误和采集标签信息重叠的问题,给出了编码标签的优化分布方案和时序甄别方法。采用加速度测力方法,通过三轴加速度矢量合成,确保了训练对抗有效击打力的准确测量。 (3)利用STM32嵌入式电路端口将多种功能模块融合,无线发送模块和RFID读写器采用USART通讯、加速度采用I2C通讯,提高了电路板集成度并减小了安装尺寸。提出了训练枪接收信号空闲定时激发断电的保护电路,增加了电池使用时长,解决了电池边工作、边充电导致电池鼓包的问题,方便了维护提高了使用率。 (4)采用Visual studio C#搭建了训练考核评估平台和手持终端,并通过将击打力的值与识别位置的(ID)卡号与textbox文本框绑定,根据训练考核评估要求显示力量、刺杀位置、胜负结果并进行语音播报,同时裁判可远程判断违规,实现终端的人机交互。 本文开展了刺杀对抗训练过程中动作力量分析和要害击杀评定的技术研究,提出了通过对嵌入式开发和应用管理软件的交互设计来进行科学的评定学员们训练时的各个参数,评估学员们在对抗训练中对击打的精准度、力度的掌握。

关键词： BIM技术   轨道交通车站   模块化施工   RFID技术   总控管理  

摘要： 随着我国社会经济从高速度转为高质量发展,为保证经济平稳发展,提高城市生产效率,城市公共交通的需求呈指数级趋势增长。轨道交通车站是轨道交通得以运行的重要保障,如何基于信息技术实现模块化施工信息高效集成总控管理,是目前亟需解决的问题。从传统设计施工方式到以预制拼装为主的模块化施工方式,各参与方对设计施工过程中信息共享不充分,对预制构件的管理较为繁琐,对进度、成本相关的信息数据把控和分析不够精确。基于此,本文以某城市轨道交通车站项目为研究对象,结合BIM技术(BuildingInformation Model)的可视性、协同性和集成性等优势,提出基于BIM技术的轨道交通车站模块化总控管理方法,主要研究内容如下:(1)通对轨道交通车站模块化建设项目的协同管理方法进行研究,分析确定轨道交通车站设计施工一体化模型的功能、深度需求和交付标准,提出一体化模型的建立方法,并对不同专业的模型进行深化设计,使设计和施工两个阶段相融合,加强各参与方的信息共享及时性以及协同性。(2)通过分析模块化施工内涵,提出模块化施工判定标准,以一体化BIM模型为基础对车站主体进行模块拆分设计,将成本和进度指标与单位标准BIM模块相关联,进行预制构件拆分、标准单位模块指标分析,作为后续关键节点模块进度动态监测预警以及多模块成本工程量统计的基础,对多模块平行施工进行受限分析,探索多模块集成的进度-成本总控管理方法。(3)以BIM技术为基础的模块化施工可视化进度监测预警方法研究,结合RFID技术实现模块物料的可视化信息跟踪、模块预制化、集成组装标准化的信息化施工方式,利用“Revit+Dynamo”可视化平台,根据实际进度信息数据与计划进度数据对比分析,以颜色反映模块的工期进展状况,并实现关键节点模块进度延迟预警,实现模块化总控管理最优化的目的。(4)以某城市轨道交通车站工程项目为例,将轨道交通车站项目一体化模型模块化设计、信息化预制施工、智能化总控管理方法应用于其中,并分析其应用效果。通过实现项目建造过程中的模块化物料动态追踪统计和预警,为总控方采取纠偏措施提供及时准确的依据,有效提高各方工作效率和项目整体管理水平。本文提出的模块化信息施工和模块化总控管理方法,并应用于轨道交通车站工程,对轨道交通车站工程模块化信息施工有一定的指导作用。基于BIM技术的轨道交通车站模块化总控管理方法,有利于进一步提高轨道交通车站模块化建设的成本、进度管理效率。

关键词： 定位系统   射频识别   接收信号强度   相对定位   分层定位  

摘要： 近来，人们对实时且准确的位置信息的需求日益旺盛，极大地推动了室内定位技术的发展，射频识别技术（Radio Frequency Identification, RFID）凭借低成本、易部署、高精度等优点，成为了室内定位技术的研究热点。在一些物品密度较大的场景中，获取物品的绝对位置效果较差，而物品的相对定位凭借其实现简单、能显著节省基础设施成本等优点成为了更优选择。本文从低成本和高实用的角度出发，采用易获取的接收信号强度（Received Signal Strength, RSS）作为定位依据。针对现有相对定位方法中存在的不足，本文研究了天线水平移动场景下的相对定位系统和天线竖直移动场景下的分层定位系统，通过将上述系统结合，可以获取三维空间内物品的相对位置。本文的主要研究工作包括以下两个方面：　　1) 为了准确获取水平平面内标签的相对位置关系，本文提出了一种基于 RSS 序列特征的相对定位算法。针对现有方法对后排标签容易定位错误这一问题，本文首先依据标签RSS序列的相似度对标签进行分列，然后对标签分列结果的可信度进行评估，筛选出分列结果不可信的标签，借助可信度高的标签纠正分列结果，使得可信度更高的标签在纠正过程中发挥更大的作用;此外，还总结了后排标签RSS序列波形的特征，以此纠正后排标签的定位结果。针对现有方法中其他标签的定位结果容易受后排标签影响这一问题，本文在设计定位算法时，在每一步中都分析了后排标签对前面步骤所得结果的影响，然后提出相应的纠正方法，从而减小后排标签对其他标签定位结果的影响。实验结果表明，本文所提算法的性能优于RFRP算法和HMO算法，可以准确获取标签的相对位置关系。　　2) 为了准确获得标签的层次信息以及每层标签所处的高度，本文设计并实现了天线竖直移动场景下的分层定位系统。首先，为了获得准确的层数以及每层所在的高度，本文提出了一种基于窗口密度的分层定位方法。随后，为了获得更为准确的分层定位结果，本文分别提出了基于多维 RSS 均值的分层定位优化方法和基于倾斜天线的分层定位优化方法。实验结果表明，本文所提方法具有较高的分层正确率，并且能够准确获得每层标签所在高度。同时，将所提分层方法与水平平面的相对定位方法结合，可以解决三维空间内的相对定位问题。

关键词： UHF RFID   现场可编程门阵列   通用验证方法学   串口   软硬件协同仿真验证   覆盖率驱动  

摘要： 芯片验证是集成电路开发周期中尤为重要的一环。然而计算机仿真较慢,需要耗费大量时钟周期。随着设计规模的增大,仿真器性能也会随之下降。因此,软件环境下的功能验证难以满足日益复杂芯片的生产需求,验证效率亟待提高。本文根据ISO/IEC 18000-6C协议,对超高频射频识别(UHF RFID)数字基带系统进行了设计,并利用通用验证方法学(UVM)和硬件加速的思想,搭建了一种软硬件协同仿真的验证平台。 首先,采用Verilog语言分别对UHF RFID数字基带系统的阅读器至标签和标签至阅读器两条链路进行RTL设计,通过前仿真后,整个工程由QuartusⅡ进行综合、布局布线及编译并通过JTAG下载到Altera公司的DE2-115开发板上,完成板级测试。 本文以UHF RFID数字基带系统为待测设计,制定了一套完整的硬件加速验证方案。首先,对验证平台进行软硬件划分。其中,硬件单元包括待测设计、串口收发模块和数据处理模块;软件单元包括UVM平台和串口驱动模块。将可综合的硬件单元下载至FPGA中,通过其串口与PC端进行通信。在PC端仿真器环境中进行UVM组件设计和测试用例的编写,并将基于C语言的参考模型和利用Windows API编写的串口驱动程序通过System Verilog的直接编程接口(DPI)接入UVM验证平台中。通过上述方法,FPGA端与PC端建立起了数据上下行通路,能够实现激励下传和待测设计结果上传。至此,完成了软硬件协同仿真的验证平台的搭建。实验结果表明,验证平台能够实现结果自动化对比,功能覆盖率达100%,表明设计不存在漏洞。经对比发现,该验证平台具有很好的加速效果,其效率为软件验证平台的600-700倍,大大提高了验证效率。

关键词： Chipless RFID   measurement   reader   notch detection   decoding  

摘要： Chipless RFID systems can be considered as a special case of passive RFID systems, where the tag contains no power source and no electronics. Instead, the tag's information is stored in its structure and accessed through its electromagnetic (EM) scattering response. However, robust response detection, which is primarily a function of the measurement method, measurement equipment, and processing method used, is still a major challenge in the chipless RFID field. The consequences of not properly capturing a tag response include, incorrectly assigning an ID or incorrectly reporting a sensing parameter. Due to the criticality of these challenges, this review seeks to provide an overview of the current measurement methods, equipment architectures, and processing methods as they relate to chipless RFID tag response detection and decoding. Since chipless RFID started gaining popularity around 2005, the developments in this area have been focused on three major categories: time-domain, frequency-domain, and spatial-domain systems. Frequency-domain systems have emerged as the most popular among these three categories, and thus, this review focuses on techniques used for these systems.

关键词： RFID盘点   多阅读器   交流重复率   全局考量  

摘要： 作为一种新兴识别技术,射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)广泛应用于各个领域,通过验证某个区域内是否存在附着RFID标签的对象,实现物品盘点。RFID盘点方法是RFID识别方法的一种,其关注对识别区域内的库存标签是否存在进行状态确认,从而实现对物品的管理。随着RFID设备的应用场景的拓展,由于阅读器天线功率的限制,单阅读器RFID系统逐渐不能满足应用所需,多阅读器RFID系统使用愈发广泛。与单阅读器环境相比,多阅读器环境有着标签归属信息可变、局部丢失率初始较高且可变和阅读器间可交流的特点,为RFID盘点带来了新的挑战。本文针对多阅读器RFID系统的上述三个特点,以感知交流重复率、增强阅读器间交流效率、实现全局性能最佳作为技术路线,进行了重复率感知的多阅读器RFID盘点方法研究,为实现多阅读器环境标签快速盘点提供了有力支撑。本文主要贡献如下:(1)针对多阅读器环境阅读器间可交流的特点,对于阅读器间交流过程中的重复情况,本文提出了交流重复率概念,将交流重复情况抽象为概率性的交流重复率,量化其对交流效率的影响,将交流重复现象引入总体性能考量,并对交流重复率的影响因素进行了理论探讨和实验研究。(2)针对多阅读器环境局部丢失率初始较高且可变的特点,本文提出了一种重复率感知的多阅读器RFID盘点方法(Multiple Readers based Repetition Rate Aware RFID Stocktaking Apporoach,MRS),在盘点开始前利用历史信息,感知交流重复率和标签局部丢失率,根据基于全局考量的时间效率估算模型,计算全局最佳时间效率下的盘点方法和帧长选择,实现适应性盘点,并通过随机数种子选择策略提升哈希效率,最后通过全局推断基于阅读器时空信息和推断规则,进行额外的标签状态推断。进一步地,本文在MRS方法的基础上,提出了一种布隆过滤器预处理和重复率感知的多阅读器识别方法(Bloom Filter and Multiple Readers based Repetition Rate Aware RFID Stocktaking Apporoach,BMRS),引入布隆过滤器快速检测丢失标签,并借助比特跟踪技术降低标签回复消耗,提升时间效率。为了验证本文所提出的盘点方法的高效性和可靠性,本文进行了大量且充分的仿真实验并对结果进行了分析,对比实验结果表明,相对于该领域几种代表性方法,所提出的MRS方法的时间效率优化高于25%,且BMRS方法在MRS方法基础上有着约50%的时间效率优化,实现了高效的多阅读器环境RFID标签盘点。

关键词： Substrates   Field-flow fractionation   Ink   Antennas   Three-dimensional displays   Aerosols   Three-dimensional printing   RFID   LIG   aerosol jet printing   FFF   3D printed antennas   printed electronics   electroplating  

摘要： In this work, three promising Additive Manufacturing (AM)/3D-printing technologies, able to realize conductive elements, are adopted in the realization of antennas. The selected techniques are Fused Filament Fabrication (FFF), Aerosol Jet Printing (AJP), and Laser-Induced Graphene (LIG), which have been compared by measuring the performance of an ultrahigh (UHF) radiofrequency identification (RFID) tag, specifically designed, and realized for the scope. Results have also been analyzed against to data obtained by a reference sample realized in Aluminum. The FFF tag has been manufactured by extruding the Electrifi conductive filament over an ABS printed substrate, used also for the AJP-made antenna. Conversely, the LIG tag has been produced by laser-burning a Kapton polyimide sheet. All the tested technologies, each one with its pros and cons, allowed to realize working prototypes, even if, as expected, with performance lower than the comparison sample. An electroplating process has been also adopted to increase conductivity, with improvements in the FFF prototype. The obtained results are quite satisfactory. Those related to LIG technology do not yet guarantee performance comparable to the other techniques. Nevertheless, the prospect of creating "green" and cost-effective antennas pushes towards further studies, already underway, which include the study of antenna shapes more suitable for the specific technique as well as process optimizations to increase conductivity.

关键词： RFID   software-based shielding   fashion retail   machine learning   algorithms  

摘要： Given the promising results obtained by the Software-Based Shielding (SBS) in our previous work entitled "Software-based shielding for real-time inventory count in different store areas: a feasibility analysis in fashion retail", in this paper, we go into more detail by exploring the effect of certain surrounding aspects, such as (i) the partition wall, and (ii) the density of tags. We also propose alternative algorithms other than logistic regression analysed in the previous work - i.e., a heuristic algorithm, a Neural Network (NN), a Convolutional Neural Network (CNN), and the introduction of reference tags to enhance these approaches. The results show that the logistic regression and the CNN are the most accurate models. The choice between them might depend on the application context: the first is less reliable but much simpler to implement, while the second is a more complex and complete machine learning model. Concerning the environmental conditions, the density and disposition of RFID tags appear the aspects with the greatest impact.