基于无源RFID的目标位置感知及多标签互耦干扰抑制研究

发布时间：2022-01-09 20:04

　　射频识别RFID技术原本设计用于替代条形码和二维码来实现物体自动化识别。近些年来,许多研究学者开始尝试利用其实现物体空间定位、方向追踪、材质识别以及人体呼吸心率检测等,这使得其应用初衷得到极大扩展。本文主要从基于无源RFID的运动目标追踪、静态目标定位、非视距下无传感器目标运动感知以及多标签环境下互耦干扰抑制四个方面展开研究。本文主要创新点包括:（1）针对RFID动态目标追踪中基于相位差方案对于噪声干扰容忍性弱的问题,本文提出了一种基于差分相位整周未知数的运动标签追踪系统Track T。该系统能够在已知和未知标签运动模式下实现高精度的标签轨迹追踪。与以往工作不同的是,相位周期性（即相位整周未知数,2π整数倍）通常被视为一个导致标签位置不确定性的负面因素。所设计的系统创造性地依据由相邻采样点相位差计算得到的相位整周未知数差来判定标签位置,其具有噪声不敏感的特性。在已知标签运动模式下,本文设计了一种基于相位整周未知数差的匹配规则实现监控区域内候选未知初步筛选。由于这些候选点相距至少半个波长,利用相位差能够有效地评估它们为标签初始点的可能性。在未知标签运动模式下,系统需要同时估计其初始点以及... 

【文章来源】：南京邮电大学江苏省

【文章页数】：121 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

基于无源RFID的目标位置感知与多标签互耦干扰抑制研究框图

南京邮电大学博士研究生学位论文第二章基于相位整周未知数的高精度运动标签追踪20定义3：()W,LNumG表示在网格上的W,LG虚拟标签和真实标签的位置相关性：()()()1,,,,11,,mnWLijWLijijNumGfNANGA===（2.8）其中，m表示读写器数目，n表示读取标签相位信息的次数，()(),,,,,ijWLijfNANGA表示,(A)ijN和,,(,)WLijNGA之间的相关程度：()()()()()(),,,,,,,,,1,,,0,ijWLijijWLijijWLijNANGAfNANGANANGA==≠（2.9）当真实标签与网格内某一虚拟标签位置越接近时，()W,LNumG的值越大，可以近似认为实际标签的坐标即为该网格中心点坐标。图2.1监控区域及标签初始坐标点示意图接下来，举例说明所设计的方法：如图2.1所示，监控区域的范围为80×80cm，正方形网格宽度为0.5cm，因此网格数目为160×160。在监控区域两侧分别布设读写器天线1-4，其中，天线1-4的坐标分别为(0,0)、(110,0)、(100,110)和(0,110)。标签的运动前的初始位置坐标为(50,30)，以20cm/s沿着x轴负值方向匀速运动。收集2.5秒内天线1-4的相位数据，共计300条，因此，所有相位整周未知数差值的总数目为296。图2.2最优网格点图2.3位置模糊性

南京邮电大学博士研究生学位论文第二章基于相位整周未知数的高精度运动标签追踪20定义3：()W,LNumG表示在网格上的W,LG虚拟标签和真实标签的位置相关性：()()()1,,,,11,,mnWLijWLijijNumGfNANGA===（2.8）其中，m表示读写器数目，n表示读取标签相位信息的次数，()(),,,,,ijWLijfNANGA表示,(A)ijN和,,(,)WLijNGA之间的相关程度：()()()()()(),,,,,,,,,1,,,0,ijWLijijWLijijWLijNANGAfNANGANANGA==≠（2.9）当真实标签与网格内某一虚拟标签位置越接近时，()W,LNumG的值越大，可以近似认为实际标签的坐标即为该网格中心点坐标。图2.1监控区域及标签初始坐标点示意图接下来，举例说明所设计的方法：如图2.1所示，监控区域的范围为80×80cm，正方形网格宽度为0.5cm，因此网格数目为160×160。在监控区域两侧分别布设读写器天线1-4，其中，天线1-4的坐标分别为(0,0)、(110,0)、(100,110)和(0,110)。标签的运动前的初始位置坐标为(50,30)，以20cm/s沿着x轴负值方向匀速运动。收集2.5秒内天线1-4的相位数据，共计300条，因此，所有相位整周未知数差值的总数目为296。图2.2最优网格点图2.3位置模糊性


本文编号：3579356