基于信号强度差的RFID室内定位研究

针对RFID室内定位中使用异种标签以及标签电量差异引起的信号强度差异的问题,提出一种新的基于SSD(Signal Strength Difference)的RFID指纹定位模型。该模型引入虚拟参考点,在离线阶段根据信号传播模型计算虚拟参考点的RSSI,建立SSD指纹地图,利用SSD消除异构定位读写器及电子标签的差异并解决由时间的变化引起的标签RSSI衰减问题;在在线定位阶段,采用位置匹配求交集的方法消除噪声点,然后利用K-NN算法估计目标位置。实验表明该模型具有较好的健壮性和较高的定位精度。     

超高频RFID标签一致性的近场检测技术

超高频RFID标签一致性直接影响RFID系统中采集数据的识别率和准确率。采用接收信号强度指示RSSI(Received Signal Strength Indicator)技术及数理统计,采集标签反射信号强度,设定标准差阈值,作为标签一致性检测参数。研制弯折偶极子近场天线,实现0.1 mm近距离标签识读。利用屏蔽效应,在全自动卷筒式RFID标签套装上设置打点标识机构,对标签批量标记,可实现对柔性超高频RFID标签的高速、批量一致性检测。     

RFID并行化定位方法研究与实现

针对典型RFID室内定位算法普遍存在计算量大、实时性差等问题,通过对基于虚拟信号强度的RFID室内定位算法中路径损耗指数N、虚拟标签RSSI估计以及定位过程等并行化特点分析,从任务分解、任务映射和任务合并等方面给出了并行化计算的解决方案。同时,在虚拟参考标签RSSI值计算和定位匹配过程中,提出了基于区域划分的并行定位处理方法。实验结果表明该方法具有较高的实时性和加速比,而且与串行化算法相比具有较高的稳定性。     

基于二进制防碰撞算法的RFID定位系统的设计

设计了一种以PIC16F877A为主控芯片的RFID定位系统,以低成本、低功耗的2．4GHzCC2500作为射频收发芯片。从硬件电路设计和软件设计实现方面阐述了RFID定位系统设计的基本流程,并在CC2500的硬件功能基础之上,采用二进制搜索法有效地解决了多标签识别防碰撞的问题。通过接收标签的RSSI值,采用LANDMARC定位算法实现精确定位。     

RFID旋转天线中的椭圆模型室内定位算法

传统的基于RSSI测距的RFID室内定位系统需要多台天线同时进行测量，使得定位系统部署成本昂贵。而目前只使用一个天线的RFID旋转天线定位方法由于需要测量最大信号强度的角度，需要长期搜索标签，导致系统无法长期稳定工作。为了解决上述问题，提出在天线旋转过程中，获得不同特定角度的等信号强度轨迹，再通过遍历方法求两个椭圆模型的交点，实现定位。最后将该算法在硬件装置上进行了实验，结果表明平均定位误差达到0.754?m，与传统RSSI定位算法相比可以减少36.19%左右的硬件部署成本，同时解决了读写器容易发热的问题。     

基于异步优势动作评价的RFID室内定位算法

针对现有的RFID室内定位算法的精度容易受到环境因素影响的问题,提出了一种基于异步优势动作评价(Asynchronous Advantage Actor-critic,A3C)的RFID室内定位算法。该算法的主要步骤为:1)将RFID的信号强度RSSI值作为输入值,多个线程子动作网络并行交互采样学习,利用子评价网络评价动作值的优劣,使模型不断优化,找到最优信号强度RSSI值,并训练定位模型;子线程网络定期将网络参数异步更新到全局网络上,全局网络最后输出参考标签的具体位置,同时训练得到异步优势动作评价定位模型。2)在线定位阶段,当待测目标进入待测区域时,记录待测目标的信号强度RSSI值,将其输入异步优势动作评价定位模型中,子线程网络从全局网络中获取最新定位信息,对待测目标进行定位,最后输出目标的具体位置。实验数据表明,基于异步优势动作评价的RFID室内定位算法与传统的基于向量机(Support Vector Machines,SVM)定位、基于极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)定位、基于多层神经网络定位(Multi-Layer Perceptron,MLP)的RFID室内定位算法相比,定位平均误差分别下降了66.114%,50.316%,44.494%;定位稳定性分别平均提高了59.733%,53.083%,43.748%。实验结果表明,基于异步优势动作评价的RFID室内定位算法在处理大量室内定位目标时具有较好的定位性能。     

引入RSSI指纹抖动量的室内定位改进算法

为提高接收信号强度指示( RSSI)指纹进行室内定位的准确性,提出一种利用RSSI指纹抖动量的虚拟标签定位改进算法。给出RSSI指纹抖动量计算方法,将其应用于待定位标签与参考标签的距离以及虚拟标签RSSI指纹的计算。在实际测试中,将RSSI指纹抖动量用于虚拟标签定位算法射频指纹( RFFP)的改进。测试结果表明,与 RFFP 算法和 LANDMARC 算法相比,改进算法的平均定位精度分别提高约0.35 m ~0.88 m 和0.38 m~0.94 m,算法耗时仅分别增加约1%和12%。     

基于RFID的智能防盗系统

针对生活中人们经常在公共场合遗漏或被盗窃财物的问题,文中利用RFID的接收信号强度指示(RSSI)测距技术实现智能的防盗防丢失系统。通过对不同的应用场景进行安全等级划分,实时地监控RFID标签与读写器的距离;当标签与读写器的距离超过安全等级范围时,读写器就会向用户发出警告,从而避免用户财物被盗或丢失。实验结果表明,该系统可自由拆卸,方便迁移,实时性高,使用灵活,适用于多种防盗场景。     

面向车间布局的自适应LANDMARC算法

在车间定位中,运用基于有源射频识别校验的动态定位(LANDMARC)算法时,由于车间障碍物引起的多径效应和边界处参考标签数量不足,算法无法正确选择参考标签中的最近邻,对此,提出一种面向车间布局的自适应LANDMARC算法。首先引入对数距离路径损耗模型处理RFID读写器接收信号强度指示(RSSI),再通过对比法筛选出参考标签有效值以及插值法在边界插入虚拟标签。对比传统LANDMARC算法,将定位平均误差从0.39 m降低到0.16 m,证明了自适应LANDMARC算法的有效性。     

基于支持向量回归机的RFID室内定位研究

基于接收信号强度的射频识别(RFID)定位是一种低成本、便于实现的室内定位方法,针对在RFID室内定位系统中使用参考标签法存在的小样本问题,提出一种基于支持向量回归机(SVR)的RFID室内定位算法。结合无源超高频RFID系统工作原理,在Matlab环境下,对比经典的LANDMARC方法,测试了基于支持向量回归机的定位算法性能,以及互耦效应、多径效应对该算法定位结果的影响。仿真结果表明,相较于LANDMARC方法,所提方法在不增加参考标签数量的情况下定位精度至少提高了25%。     

基于粒子群的射频识别定位算法

针对传统室内定位方法定位精度低、开销大等问题,提出一种基于粒子群的射频识别定位算法。首先采用高斯滤波对读取到的信号强度指示RSSI进行预处理,以减少环境因素对信号的干扰,使RSSI值与标签实际位置相符。其次,以网格排列的参考标签作为辅助,通过引入粒子群优化算法,经多次迭代找出最优值,计算出待定位标签的估计坐标,提高定位精度。最后,采用拉格朗日插值法计算虚拟标签的信号强度指示值,使其更接近于真实标签的值。实验表明,该算法可有效提高定位精度和效率,并减少开销。     

Battery-free wireless identification and sensing

The Wireless Identification and Sensing Platform (WISP) project explores an approach to provide power for sensor networks, based on passive radio-frequency-identification technology. In traditional passive RFID systems, ambient high-power readers interrogate battery-free devices, called tags, that modulate the interrogating signal to communicate a unique identifier to the reader. The WISP project aims to augment RFID tags with sensors so that tags can also send sensed data to the readers. We call these augmented tags wisps. Basing wisps on RFID has some immediate advantages. RFID tags communicate to ambient readers over distances of up to eight meters. Solutions compatible with RFID standards might therefore find quicker acceptance and see faster improvement than other solutions.     

基于分层定位模型的RFID定位算法研究

识别和定位为智能停车场等服务领域提供关键信息,基于RFID的LANDMARC算法为常见的室内定位方法。文中对低成本、高精度的经典室内定位算法LANDMARC进行分析,针对其在定位过程中单纯根据信号强度的欧几里得距离选择节点进行定位计算的不足,提出基于双层定位模型的算法D-LANDMRAC。该算法主要由初步定位和精确定位两部分组成,初步定位过滤掉问题参考标签,再基于“距离-损耗冶公式利用标签之间信号强度差进行精确定位。仿真结果表明,相比LANDMARC算法,D-LANDMRAC算法定位精度有了明显的提高,并且定位误差的分布更加均衡。     

通用可组合安全的RFID标签组所有权转移协议

在某些应用中,往往需要在一次会话中同时完成一组RFID标签所有权的转移.然而,现有的标签组所有权转移方案大多需要可信第三方的支持且存在诸多安全和隐私保护问题.在分析安全需求的基础上,设计了一个安全高效的RFID标签组所有权转移协议.该协议在无可信第三方支持的情况下实现了一组标签所有权的同时转移.在通用可组合框架下,定义了RFID标签组所有权转移的理想函数,并证明新协议实现了所定义的理想函数.与已有同类协议相比,新协议不仅具备匿名性、不可追踪性、授权访问、抗异步攻击、前向隐私保护、后向隐私保护等安全和隐私属性,还具有通用可组合安全性.在性能方面,新方案的计算复杂度相对较低,且交互次数和标签端存储量也较少.     

Robust location tracking using a dual layer particle filter

Location awareness is an important part of many ubiquitous computing systems, but a perfect location system does not exist yet. Among many location tracking systems, we choose the radio frequency identification (RFID) system due to its various applications. However, the received signal strength indicator (RSSI) signals are too sensitive to the direction of the RFID reader’s antenna, the orientation of the RFID tag, human interference, and the diversity of propagation media that might be present. As a result, the direct use of a conventional particle filter does not provide satisfactory tracking performance. To overcome this problem, we suggest a dual layer particle filter, where the lower layer determines the tag’s location in the block level using a triangulation technique or the support vector machine (SVM) classifier, and the upper layer accurately estimates the tag’s location using the conventional particle filter within the pre-computed or classified block. This layered structure improves the location estimation and the tracking performance, because the location evidence from the lower layer effectively restricts the range of possible locations of the upper layer. We implement the proposed location tracking method using a ubiquitous RFID wireless network in an intelligent office, where several RFID readers are located in fixed locations and people or objects with active RFID tags move around the office. Extensive experiments show that the proposed location tracking method is so precise and robust that it is a good choice for person or object tracking in ubiquitous computing contexts. We also validate the usefulness of the proposed location tracking method by implementing it for a real-time people monitoring system in a noisy and complex steel mill.     

标签可重用的仓储管理系统UHF RFID阅读器设计

UHF RFID标签具有非光学可视阅读、感应距离远和读取速度快的特点.针对中小型仓储应用提出了UHF RFID标签可重用和UHF RFID阅读器软硬件定制的设计方案.UHF RFID阅读器硬件采用了Cortex- M3内核处理器LPC1768、UHF RFID模块读取标签、SPI Flash扩展存储和TFT LCD显示...