目的确保物品包装上的超高频射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)标签一致性关键指标符合相关标准,解决现有文献对一致性关键指标阐述不全面的问题,基于ISO/IEC 18000-63和ISO/IEC 18047-63对一致性关键指标的测试方法展开...目的确保物品包装上的超高频射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)标签一致性关键指标符合相关标准,解决现有文献对一致性关键指标阐述不全面的问题,基于ISO/IEC 18000-63和ISO/IEC 18047-63对一致性关键指标的测试方法展开研究。方法在对现有一致性测试方法进行研究阐述的基础上,改进了状态跳转和截断响应的测试方法,提升了测试准确性;设计了一种时隙计数器测试方法,该方法通过改变Q值和重复发送QueryRep命令,验证时隙计数器在非0到0的变化过程中,标签有且仅有一次响应,从而避免出现多个标签同时应答的现象。结果应用改进及新设计的测试方法对指定标签进行测试,结果符合标准。结论较为全面地实现了对RFID标签的客观验证和有效评估,对提升RFID标签在实际应用中的可靠性具有重要意义。展开更多
提出了一种新的基于ICA的超高频(Ultra high frequency,UHF)射频识别(Radio frequency identification,RFID)多标签混合数据盲分离算法。在分析UHF RFID系统链路传输模型、标签数据编码规则以及多天线RFID系统模型的基础上,得出UHF RFI...提出了一种新的基于ICA的超高频(Ultra high frequency,UHF)射频识别(Radio frequency identification,RFID)多标签混合数据盲分离算法。在分析UHF RFID系统链路传输模型、标签数据编码规则以及多天线RFID系统模型的基础上,得出UHF RFID多标签混合数据符合ICA算法要求的结论,并利用FastICA算法对UHFRFID仿真数据进行了盲分离,定量分析了算法的分离效果及抗噪声性能。实验结果表明,利用ICA技术对多标签混合数据进行盲分离可获得良好的效果。这为将盲分离技术应用于UHF RFID系统标签防碰撞算法奠定了良好的理论和实验依据。展开更多
射频识别(radio frequency identification,RFID)技术为工业物联网(industrial internet of things)带来了巨大的进步,作为实现智能仓储的关键技术之一,广泛应用于库存管理和智能定位等场景,然而现有的绝对/相对定位方法易受仓储环境、...射频识别(radio frequency identification,RFID)技术为工业物联网(industrial internet of things)带来了巨大的进步,作为实现智能仓储的关键技术之一,广泛应用于库存管理和智能定位等场景,然而现有的绝对/相对定位方法易受仓储环境、包装材料、货架材质等因素影响。为了进一步提升室内定位精度,该研究提出了一种基于接收信号强度指示器(receive signal strength indicator,RSSI)和测量相位融合的无源RFID定位方法(RFID positioning based on received signal strength indicator and phase measurement,RP-RaP)。首先,使用MATLAB软件进行仿真模拟,在已知测量相位统计学分布的前提下,采用最大似然估计法对标签进行水平定位,同时基于双天线阅读器所测得的RSSI差值对标签进行垂直定位,实现了无源超高频RFID标签的水平和垂直定位仿真。其次,以农产品包装场景为例,在仓库中搭建射频定位测试系统,通过滑轨搭载射频阅读器及天线,对货架物品上的贴附标签进行水平和垂直定位分析,最后将无源标签分别贴附于金属盒、油桶、纸箱、面粉袋和大米袋,并以未贴附标签的测量结果作为对比。试验结果表明,与传统的室内定位算法LANDMARC相比,RP-RaP定位精度明显提升,平均水平和垂直定位精度分别达到94.6%和94.3%,基于接收信号强度指示器和测量相位融合的定位方法有效提升了农产品包装定位精度。研究结果可为大型农产品仓储智能化管理与应用提供参考。展开更多
文摘目的确保物品包装上的超高频射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)标签一致性关键指标符合相关标准,解决现有文献对一致性关键指标阐述不全面的问题,基于ISO/IEC 18000-63和ISO/IEC 18047-63对一致性关键指标的测试方法展开研究。方法在对现有一致性测试方法进行研究阐述的基础上,改进了状态跳转和截断响应的测试方法,提升了测试准确性;设计了一种时隙计数器测试方法,该方法通过改变Q值和重复发送QueryRep命令,验证时隙计数器在非0到0的变化过程中,标签有且仅有一次响应,从而避免出现多个标签同时应答的现象。结果应用改进及新设计的测试方法对指定标签进行测试,结果符合标准。结论较为全面地实现了对RFID标签的客观验证和有效评估,对提升RFID标签在实际应用中的可靠性具有重要意义。
文摘提出了一种新的基于ICA的超高频(Ultra high frequency,UHF)射频识别(Radio frequency identification,RFID)多标签混合数据盲分离算法。在分析UHF RFID系统链路传输模型、标签数据编码规则以及多天线RFID系统模型的基础上,得出UHF RFID多标签混合数据符合ICA算法要求的结论,并利用FastICA算法对UHFRFID仿真数据进行了盲分离,定量分析了算法的分离效果及抗噪声性能。实验结果表明,利用ICA技术对多标签混合数据进行盲分离可获得良好的效果。这为将盲分离技术应用于UHF RFID系统标签防碰撞算法奠定了良好的理论和实验依据。
文摘射频识别(radio frequency identification,RFID)技术为工业物联网(industrial internet of things)带来了巨大的进步,作为实现智能仓储的关键技术之一,广泛应用于库存管理和智能定位等场景,然而现有的绝对/相对定位方法易受仓储环境、包装材料、货架材质等因素影响。为了进一步提升室内定位精度,该研究提出了一种基于接收信号强度指示器(receive signal strength indicator,RSSI)和测量相位融合的无源RFID定位方法(RFID positioning based on received signal strength indicator and phase measurement,RP-RaP)。首先,使用MATLAB软件进行仿真模拟,在已知测量相位统计学分布的前提下,采用最大似然估计法对标签进行水平定位,同时基于双天线阅读器所测得的RSSI差值对标签进行垂直定位,实现了无源超高频RFID标签的水平和垂直定位仿真。其次,以农产品包装场景为例,在仓库中搭建射频定位测试系统,通过滑轨搭载射频阅读器及天线,对货架物品上的贴附标签进行水平和垂直定位分析,最后将无源标签分别贴附于金属盒、油桶、纸箱、面粉袋和大米袋,并以未贴附标签的测量结果作为对比。试验结果表明,与传统的室内定位算法LANDMARC相比,RP-RaP定位精度明显提升,平均水平和垂直定位精度分别达到94.6%和94.3%,基于接收信号强度指示器和测量相位融合的定位方法有效提升了农产品包装定位精度。研究结果可为大型农产品仓储智能化管理与应用提供参考。
