可穿戴式学生体质健康监测手环研究与设计
发布时间：2021-08-05 15:28
近年来,我国学生群体的体质健康水平持续下降,多项权威调查指出其背后隐藏的是当前体育课程流于形式、体育测试监督力度不足这一问题,引起了社会各界对学生群体的体质健康问题的密切关注。随着可穿戴技术的不断发展,内置RFID电子标签的可穿戴设备逐渐增多,RFID电子标签由于内置了一个ID编码,全球具有唯一性,因此被广泛应用于可穿戴设备。将RFID电子标签用于学生体育测试过程可绑定学生身份,保证体育测试数据的真实性,因此基于当前学生体质健康的严峻形势及可穿戴设备的良好发展前景,本文结合可穿戴技术、WIFI通信技术以及RFID识别技术,设计了一种集合多方面体质数据采集、有效身份匹配功能为一体的体质健康监测手环,通过RFID芯片匹配学生身份,并通过传感器全方面实时采集学生锻炼过程以及集中测试中产生的体质数据,最后通过WIFI通信功能实现与教师端的数据传输,以达到监督学生体育锻炼进而提升身体素质的目的。首先针对RFID标签易发生碰撞这一问题进行了研究,改进了传统的防碰撞算法使其更适应于大量标签应用环境。建立了一种新型的分组结构对阅读器识别范围内的标签进行分组,其次在每个组中分别使用动态预测权值估计标签数...
【文章来源】：长春工业大学吉林省
【文章页数】：60 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
系统总体框架
第3章手环RFID防碰撞算法研究13图3.1等区域分组示意图在无线通信系统中，信道是随时间变化的，故需要考虑标签与阅读器之间距离导致的路径损耗。在无线信道中，平均接收功率（dBm）与发射机和接收机间的距离的对数成反比，故设系统的平均接收功率为：0lg10ddPPtr（3-11）其中：设阅读器识别范围为d；为路径衰落指数，即随着距离增长路径损耗的速度，一般取值在2~5之间；0d为近地参考距离。3.2.3标签数目估计目前RFID防碰撞算法的系统吞吐率主要依赖于标签数与时隙数，当未识别标签数远大于系统分配时隙数时，随着碰撞时隙数增多，系统吞吐率会变低；当未识别标签数与系统分配时隙数越接近，系统吞吐率会达到最大。所以为了优化系统吞吐率，本文在分析现有标签估计算法的基础上对其进行了优化。在经典标签估计算法中，DFSAC-II主要用于静态标签估计场景，而Vogt标签估计算法则更适用于动态标签估计场景，但由于Vogt算法计算复杂度过高，故本文主要在DFSAC-II标签估计算法的基础上进行优化。设成功时隙数、空闲时隙数和碰撞时隙数分别为gT，lT，eT。假设经过n轮查询，待识别标签总数与碰撞时隙数具有线性函数关系，则第n+1轮标签数目预测公式为：predict(n1)e(n)mT（3-12）相应地，当第n+1轮标签数目估计开始后，采用DFSAC-II算法计算当前帧的待估计标签数，对第n轮的预测结果进行调整：
第3章手环RFID防碰撞算法研究16（3）系统根据本轮已获得的标签选择信息判断每帧的时隙状态。并根据时隙的选择情况采用改进的DFSAC-II算法估计当前组内剩余标签数；（4）通过已获得的本轮标签数信息，系统对时隙数做出最优调整并分配下一轮时隙数；（5）阅读器对成功识别的标签发送休眠命令，使其退出本轮查询过程，碰撞标签延迟至下一帧重新开始识别过程，直到本组标签全部休眠为止；（6）本组识别完毕后，组数加1，返回步骤（2），开始新一轮的识别过程，并采用相同方式进行识别，直到系统识别范围内所有组的标签识别完成，算法结束。图3.3BEAD算法流程图3.3算法性能仿真分析为了分析BEAD算法的有效性，在本章节选择MATLAB软件作为仿真平台，通过实验分析算法的可靠性。将BEAD算法与FSA_256算法和DFSA算法进行性能比较，采用吞吐率和标签识别过程中系统消耗的总时隙数作为评价性能优劣的评价指标。仿真实验中，假设标签分布均匀，系统标签数目设置为1500，BEAD算法、FSA_256算法以及DFSA算法初始时隙数均设置为256。为了增加试验结果的权威性，让标签数从50开始，直到标签总数增加到1500，记录每次变化的
【参考文献】：
期刊论文
[1]体育文化视域下的高校“阳光体育运动”探析——以武汉高校为例[J]. 姚春宏,易鹏. 武汉理工大学学报(社会科学版). 2019(06)
[2]高校体质健康测试模式改革及成效分析[J]. 鞠明杰,曾理,王静. 实验技术与管理. 2019(12)
[3]身体的数据化：可穿戴设备与身体管理[J]. 宋庆宇,张樹沁. 中国青年研究. 2019(12)
[4]我国青少年体质健康促进政策困境及解决路径[J]. 刘宏亮,牛建军. 体育文化导刊. 2019(11)
[5]光子晶体结构增强有机发光二极管出光效率的理论计算[J]. 张明,郝立成,冯晓东. 南京工业大学学报(自然科学版). 2020(01)
[6]物联网终端智能识别系统设计与实现[J]. 张立,汪卓越,王春东,马云飞,向朝参. 重庆邮电大学学报(自然科学版). 2019(04)
[7]基于可穿戴设备的跌倒检测方法综述[J]. 朱连杰,陈正宇,田晨林. 计算机工程与应用. 2019(18)
[8]基于压电电缆传感器的心率测量与反馈系统设计[J]. 张加宏,潘周光,李敏,陈虎,刘敏. 电子器件. 2019(01)
[9]工业物联网密集场景中的演进型时隙分配机制[J]. 许浩然,刘广钟,贾建鑫. 计算机工程. 2019(02)
[10]基于查询树的防碰撞算法性能分析与研究[J]. 李川,苏健,刘克雄,韩雨,赵红军. 电子学报. 2018(11)
硕士论文
[1]基于盲源分离的RFID标签防碰撞算法研究[D]. 杜余庆.合肥工业大学 2018
本文编号：3324002
【文章来源】：长春工业大学吉林省
【文章页数】：60 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
系统总体框架
第3章手环RFID防碰撞算法研究13图3.1等区域分组示意图在无线通信系统中，信道是随时间变化的，故需要考虑标签与阅读器之间距离导致的路径损耗。在无线信道中，平均接收功率（dBm）与发射机和接收机间的距离的对数成反比，故设系统的平均接收功率为：0lg10ddPPtr（3-11）其中：设阅读器识别范围为d；为路径衰落指数，即随着距离增长路径损耗的速度，一般取值在2~5之间；0d为近地参考距离。3.2.3标签数目估计目前RFID防碰撞算法的系统吞吐率主要依赖于标签数与时隙数，当未识别标签数远大于系统分配时隙数时，随着碰撞时隙数增多，系统吞吐率会变低；当未识别标签数与系统分配时隙数越接近，系统吞吐率会达到最大。所以为了优化系统吞吐率，本文在分析现有标签估计算法的基础上对其进行了优化。在经典标签估计算法中，DFSAC-II主要用于静态标签估计场景，而Vogt标签估计算法则更适用于动态标签估计场景，但由于Vogt算法计算复杂度过高，故本文主要在DFSAC-II标签估计算法的基础上进行优化。设成功时隙数、空闲时隙数和碰撞时隙数分别为gT，lT，eT。假设经过n轮查询，待识别标签总数与碰撞时隙数具有线性函数关系，则第n+1轮标签数目预测公式为：predict(n1)e(n)mT（3-12）相应地，当第n+1轮标签数目估计开始后，采用DFSAC-II算法计算当前帧的待估计标签数，对第n轮的预测结果进行调整：
第3章手环RFID防碰撞算法研究16（3）系统根据本轮已获得的标签选择信息判断每帧的时隙状态。并根据时隙的选择情况采用改进的DFSAC-II算法估计当前组内剩余标签数；（4）通过已获得的本轮标签数信息，系统对时隙数做出最优调整并分配下一轮时隙数；（5）阅读器对成功识别的标签发送休眠命令，使其退出本轮查询过程，碰撞标签延迟至下一帧重新开始识别过程，直到本组标签全部休眠为止；（6）本组识别完毕后，组数加1，返回步骤（2），开始新一轮的识别过程，并采用相同方式进行识别，直到系统识别范围内所有组的标签识别完成，算法结束。图3.3BEAD算法流程图3.3算法性能仿真分析为了分析BEAD算法的有效性，在本章节选择MATLAB软件作为仿真平台，通过实验分析算法的可靠性。将BEAD算法与FSA_256算法和DFSA算法进行性能比较，采用吞吐率和标签识别过程中系统消耗的总时隙数作为评价性能优劣的评价指标。仿真实验中，假设标签分布均匀，系统标签数目设置为1500，BEAD算法、FSA_256算法以及DFSA算法初始时隙数均设置为256。为了增加试验结果的权威性，让标签数从50开始，直到标签总数增加到1500，记录每次变化的
【参考文献】：
期刊论文
[1]体育文化视域下的高校“阳光体育运动”探析——以武汉高校为例[J]. 姚春宏,易鹏. 武汉理工大学学报(社会科学版). 2019(06)
[2]高校体质健康测试模式改革及成效分析[J]. 鞠明杰,曾理,王静. 实验技术与管理. 2019(12)
[3]身体的数据化：可穿戴设备与身体管理[J]. 宋庆宇,张樹沁. 中国青年研究. 2019(12)
[4]我国青少年体质健康促进政策困境及解决路径[J]. 刘宏亮,牛建军. 体育文化导刊. 2019(11)
[5]光子晶体结构增强有机发光二极管出光效率的理论计算[J]. 张明,郝立成,冯晓东. 南京工业大学学报(自然科学版). 2020(01)
[6]物联网终端智能识别系统设计与实现[J]. 张立,汪卓越,王春东,马云飞,向朝参. 重庆邮电大学学报(自然科学版). 2019(04)
[7]基于可穿戴设备的跌倒检测方法综述[J]. 朱连杰,陈正宇,田晨林. 计算机工程与应用. 2019(18)
[8]基于压电电缆传感器的心率测量与反馈系统设计[J]. 张加宏,潘周光,李敏,陈虎,刘敏. 电子器件. 2019(01)
[9]工业物联网密集场景中的演进型时隙分配机制[J]. 许浩然,刘广钟,贾建鑫. 计算机工程. 2019(02)
[10]基于查询树的防碰撞算法性能分析与研究[J]. 李川,苏健,刘克雄,韩雨,赵红军. 电子学报. 2018(11)
硕士论文
[1]基于盲源分离的RFID标签防碰撞算法研究[D]. 杜余庆.合肥工业大学 2018
本文编号：3324002
本文链接：https://www.wllwen.com/shoufeilunwen/xixikjs/3324002.html
最近更新
教材专著
