基于MIMO型RFID的标签盲源分离防碰撞算法研究

发布时间：2017-07-28 08:39

第 1 章 绪论 

1.1 研究背景

射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）技术作为一种非接触式的自动识别技术，是通过一种射频的方式利用无线通道自动识别目标对象[2]。整个识别过程无需人员参与。RFID对工作环境的要求不高，不但能够识别运动状态下的物体，而且可同时读取多个物体相关数据，其过程都是通过远程操控实现的无需人工干预。由于RFID工作过程无需直接接触被测物品，就能实现阅读器与标签的双向通信的优点，该项技术空前发展，日新月异。

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1.2 RFID 技术发展历史

RFID 技术基本模型产生于 20 世纪 40 年代的二战战场，当时是利用无线电技术在战场上分辨敌我，此时的技术还仅限于阅读水平。由于科技的不发达该项技术的设备成本与技术成本都比较高，所以战后该技术也仅限于军事领域，并没有在民用领域得到普及。直到上个世纪80年代，电子芯片和电子技术的发展才慢慢步入正轨，美国和欧洲的一些企业率先尝试性的将RFID应用于门禁管制等民用领域。20世纪90年代末期，RFID应用场合与应用规模不断扩大，一些国家为方便本国RFID产业的管理出台了不同的 RFID 标准，射频识别技术很快的推广和蔓延开来。到了21世纪，RFID日益商业化，世界各国都广泛关注起这个新姿老兵所带来的商业价值，RFID 产品也如雨后春笋般涌现。

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第 2 章 RFID 系统

2.1 RFID 系统概述

射频识别系统是自动识别技术在无线电领域的具体应用与创新，其原理是通过发射与接收无线射频信号的工作方式，来实现阅读器和标签“握手”的通信技术。可能会因应用平台的差别，实现的目的不同，其构造也会略有差异，但基本都包含三大件：标签，阅读器和系统高层[11]，其基本组成如图 2.1 所示。电子标签在某些应用场景下也称为数据应答器，本质上来说就是一种信息的载体，技术上来讲，它是 RFID 技术的核心。一般的电子标签由 IC 芯片和射频天线构成的，芯片很小，大多都不超过 0.35mm，IC 芯片中载有待识别物体对象的信息编码数据，识别过程是通过射频天线与阅读器进行数据交换。当系统正常工作时，标签通过非接触的方式从阅读器射频信号中吸收能量，并且把自身所携带的数据信息，经调制后发射给阅读器[12]。

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2.2 RFID 系统工作流程及特性

RFID 系统具有非接触、电磁耦合、无线传输等特点，非接触是指在整个数据交换过程中阅读器和标签没有物理接触，电磁耦合指的是阅读器和标签之间数据交换的方式。无线传输指的是数据传输通道。RFID 工作流程如图 2.4。RFID 系统通常由电子标签、阅读器、应用系统等部分组成[18]，典型结构如图 2.5 所示。其中，电子标签是数据信息的载体，阅读器读写标签承载的信息，系统高层提供信息处理和可视化操作界面。

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第 3 章 RFID 防碰撞算法................18

3.1 RFID 系统中的碰撞...............18

3.2 防碰撞技术................20

第 4 章 基于盲源分离技术的 RFID 标签防碰撞算法 ................32

4.1 盲源分离技术概述................32

4.2 盲源分离技术的研究历史及现状................34

第 4 章 基于盲源分离技术的 RFID 标签防碰撞算法

4.1 盲源分离技术概述

盲源分离(Blind sources separation,BSS)技术的背景起源于一次“鸡尾酒会”，是一种功能强大的信号处理方法[44]，迅速于20世纪80 年代后期发展起来。传统的BSS技术用于解决原始信号未知，传播通道以及混合方式未知，仅知道处理结果而去恢复出原始信号的问题。盲源分离技术的核心理念，是指对原始信号的先验知识了解甚少而且对应用平台的混合特性和无线传输通道的先验信息都非常有限的情况下，仅仅凭借着有限观测到的混合信号以及对原始信号的统计特性，恢复或分离出原始信号的技术。这里的“盲”是重点，由于该方法对原始信号的先验知识要求比较少，所以在各行各业都很实用的价值[45]。

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4.2 盲源分离技术的研究历史及现状

类似于其他的处理未知信号的方法，首要的核心任务就是从夹杂着各种线性或非线性噪声信号的混合信号中提取我们需要的信号。在以往处理类似问题的方法中，最常用的经典技术是根据观测到的混合信息以及先验知识将分离问题转化为参数求值问题。对于盲处理技术研究要追溯到上个世纪八十年代前后，由 Jeanny Herault与 Christian Jutten 两位法国学者于 1982 年在基于神经网络技术之上首次提出的[51]，，最初仅用于单进单出系统的无记忆信道补偿问题的处理。几年以后这两位学者做个更深层次的研究又提出了一种新反馈性神经网络架构，可以初步的完成两个相互混叠的信号分离问题，在盲源分离研究历史上具有里程碑的意义。90 年代以后，才迎来了盲源分离技术的春天，许多不同领域的学者专家纷纷投入到盲源分离问题的研究中去，力求分到一杯羹。Jeanny Herault 与Christian Jutten 两位学者于 1991 年再次提出一种新型的盲源分离技术成果，将盲源分离问题转化成目标函数问题，再利用神经网络的学习算法转化为求最值问题，能更好的实现信号的盲源分离[52]。并被广泛应用于瞬时线性混合的混合系统中。同年，国际上召开了 BBS 历史上第一次研讨会，这也意味着盲源分离技术的研究迎来了另一个里程碑。

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结论

本文编号：583097