基于非空时隙数的无线射频识别标签估算算法

针对无线射频识别(RFID)系统中现有标签估计算法估计时间长、误差大的问题,提出了一种基于非空时隙数的标签估算方法。首先,分析了动态帧时隙ALOHA(DFSA)算法的系统模型,指出标签估算的必要性;其次,对当前存在的一些标签估计算法进行了研究,列举其存在的不足;再次,通过在不同帧长条件下对非空时隙平均数与待识别标签数的关系进行研究,得出两者之间存在着的不依赖于帧长的归一化曲线并将其运用于标签估计。而且通过引入精度需求,运用概率分析理论和折半查找的方法来确定不同标签总数下的轮询次数K;最后,对所提标签估计算法进行仿真,从估算精度和估算时间两个方面与现有的标签估算算法作了性能对比分析。仿真结果表明,该算法最大估计误差仅为1%,在帧长为128、标签数为400的情况下,相比Adaptive Slotted ALOHA Protocol(ASAP)、Fast Zero Estimation(FZE)、最大后验概率(MAP)估计算法,其误差率分别减少了66.7%、78.3%和72.2%;此外在识别相同数目标签的情况下,所提算法耗费的估计时间也明显少于上述3种算法。由此可见,基于非空时隙数的标签估算算法具有较高的估算精度和估算效率,能够对RFID系统中的待识别标签进行快速准确的识别。     

面向人体通信的皮层脑电信号传输特性研究

随着人体通信的发展,对于人体脑电信号的研究和应用越来越广。现有研究局限于非侵入式脑电信号,对侵入式皮层脑电信号的研究较少。研究采用时域有限差分方法建立人体模型,探讨侵入式皮层脑电信号的传输特性。首先,分析10 MHz～10 GHz高频载波频段内不同接收电极间隔下信道传输增益的变化,确定皮层脑电信号最优载波传输频段。通过SAR量化分析人体吸收的电磁能量,评估模型的安全性。其次,研究发射器和接收器在不同距离下的路径损耗和阴影效应,建立了通信距离与路径损耗之间的二阶指数模型。结果表明,载波频段在约1 600 MHz左右,且接收器两电极间隔为10 mm时,信道传输增益达到最大值-45.63 dB。在信号传输过程中,通信距离和路径损耗之间遵循二阶指数模型关系,最终建立的路径损耗模型符合二阶指数分布,更能准确地描述信道的传输特性。