本發(fā)明涉及射頻識別，尤其涉及一種基于射頻指紋的rfid標(biāo)簽識別的方法。

背景技術(shù)：

1、在典型的rfid(radio?frequency?identification)標(biāo)簽的識別過程中，閱讀器通過天線向標(biāo)簽發(fā)送射頻信號，標(biāo)簽接收到信號后，根據(jù)接收到信號中提供的能量激活內(nèi)部電路。首先，對自身的攜帶的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)制，然后對外進(jìn)行發(fā)送。共需要發(fā)送兩輪信息，第一輪發(fā)送rn16(16bit?random?number)數(shù)據(jù)，第二輪發(fā)送epc(electronic?product?code)數(shù)據(jù)。閱讀器接收到這些數(shù)據(jù)之后，根據(jù)對應(yīng)的規(guī)則進(jìn)行解碼操作，最終向用戶反饋結(jié)果。

2、在一般的rfid系統(tǒng)中，rfid讀寫器和rfid電子標(biāo)簽之間采用的是無線通信，由于讀寫器和標(biāo)簽數(shù)據(jù)信息傳輸所使用的信道相同；所以當(dāng)多標(biāo)簽同時響應(yīng)時，信道中會有不止一份數(shù)據(jù)信號進(jìn)行傳輸；就可能會形成信道阻塞的情況，造成數(shù)據(jù)碰撞，致使部分標(biāo)簽不能被正確讀??；目前最常用的解決方案是采用aloha算法減少碰撞。

3、但在現(xiàn)有方式中，針對標(biāo)簽識別所采用的標(biāo)簽識別方法識別速度較慢。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于射頻指紋的rfid標(biāo)簽識別的方法，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中針對標(biāo)簽識別所采用的標(biāo)簽識別方法識別速度較慢的技術(shù)問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的一種基于射頻指紋的rfid標(biāo)簽識別的方法，包括：

3、獲取所有需要匹配rfid標(biāo)簽的完整時序信息；

4、提取出已知標(biāo)簽的指紋特征；

5、將指紋特征用于建立指紋庫；

6、讀入待匹配標(biāo)簽；

7、獲取讀入標(biāo)簽的指紋信息；

8、進(jìn)行指紋匹配；

9、若找到匹配標(biāo)簽，則返回匹配的標(biāo)簽信息，若未找到則返回空。

10、其中，提取出已知標(biāo)簽的指紋特征的具體方式如下：

11、對于需要用于建立指紋庫的標(biāo)簽si(i＝0,1,2…n)，找到其rn16數(shù)據(jù)段和epc數(shù)據(jù)段；

12、之后在時域中將其拆分為0，1碼元的數(shù)組；具體步驟如下：

13、首先需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理：

14、α0(n)＝α0(n)-μα0

15、a1(n)＝a1(n)-μa1；

16、其中μα為平均幅值，a0為碼元0的數(shù)組，a1為碼元0的數(shù)組；

17、歸一化之后重新平均幅值μα作為指紋特征之一；

18、分別計算碼元0和1的方差σ^2、偏度系數(shù)γ、峰度系數(shù)κ、差值h，計算公式如下：

19、方差σ2:

20、

21、偏度系數(shù)γ:

22、

23、峰度系數(shù)κ：

24、

25、差值h:

26、h0＝max(a0)-min(a0)

27、h1＝max(a1)-min(a1)。

28、其中，建立指紋庫的具體方式如下：

29、通過采集設(shè)備采集數(shù)據(jù)，并提取采集數(shù)據(jù)的興趣區(qū)間；

30、對獲取的信號進(jìn)一步處理，拆分為0，1碼元的集合；

31、對每一個碼元的集合進(jìn)行特征提取；

32、通過機器學(xué)習(xí)手段，訓(xùn)練所需建立指紋庫的特征權(quán)重；

33、讀入已知標(biāo)簽，計算每一個標(biāo)簽的指紋數(shù)據(jù)，存入指紋庫中。

34、其中，進(jìn)行指紋匹配的具體方式如下：

35、讀入數(shù)據(jù)；

36、若數(shù)據(jù)能夠完整讀取，則對整體數(shù)據(jù)進(jìn)行指紋特征計算，放入特征庫進(jìn)行匹配，選擇相似度最高的作為確定的標(biāo)簽，若相似度均低于所設(shè)置的閾值，則認(rèn)為庫中不包含該標(biāo)簽，該標(biāo)簽為未知標(biāo)簽或克隆標(biāo)簽；

37、若數(shù)據(jù)不能夠完整讀取，則對有效數(shù)據(jù)的每一個碼元計算指紋特征，特征庫每次返回最相似的5個標(biāo)簽，最終取相似度最高的作為確定的標(biāo)簽，若相似度均低于所設(shè)置的閾值，則認(rèn)為庫中不包含該標(biāo)簽，該標(biāo)簽為未知標(biāo)簽或克隆標(biāo)簽；

38、標(biāo)簽相似度計算公式如下：

39、

40、其中x1…x10代表對應(yīng)特征對結(jié)果影響的權(quán)重，具體值通過機器學(xué)習(xí)得到。

41、其中，對每一個碼元的集合進(jìn)行特征提取應(yīng)包含：平均幅值，方差，最大最小的差值，峰度系數(shù)，偏度系數(shù)。

42、其中，通過機器學(xué)習(xí)手段，訓(xùn)練所需建立指紋庫的特征權(quán)重的具體方式如下：

43、提取rfid數(shù)據(jù)的特征，建立數(shù)據(jù)集。

44、設(shè)置5個可學(xué)習(xí)參數(shù)，分別為平均幅值、方差、最大最小的差值、峰度系數(shù)、偏度系數(shù)的權(quán)重；計算相似度時，各個特征對結(jié)果的影響程度不同，因此采用機器學(xué)習(xí)的方式學(xué)習(xí)這些權(quán)重；

45、通過機器學(xué)習(xí)獲得參數(shù)的最佳值；

46、通過機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集特征構(gòu)建公式如下：

47、

48、標(biāo)簽定義如下：

49、xlabel＝[featruresa，featruresb]；

50、若a，b指向同一個標(biāo)簽id，則ylabel＝0,否則ylabel＝1；

51、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計如下：

52、y＝linear(xa-xb)；

53、即：

54、

55、其中a(i)、b(i)為兩個標(biāo)簽的指紋特征，b為偏置項，訓(xùn)練結(jié)果為0，因此在指紋匹配的過程中省去，xi為可學(xué)習(xí)參數(shù)。

56、本發(fā)明的一種基于射頻指紋的rfid標(biāo)簽識別的方法，首先對所有需要識別標(biāo)簽的完整時序信息進(jìn)行特征提取，并且進(jìn)一步的提取出指紋特征，然后用提取出的指紋特征來建立指紋庫，該指紋庫用于后續(xù)快速識別；成功建立指紋庫之后，讀取已知標(biāo)簽就不需要通過讀取完整的信號，然后解碼得到，而是對以獲取到的信號計算其指紋特征，然后在指紋庫中進(jìn)行匹配，若指紋庫存在相似度極高的指紋信息，則認(rèn)為匹配成功，找到該指紋對應(yīng)標(biāo)簽的信息，最后將標(biāo)簽信息返回，達(dá)到快速匹配的效果，以此方式解決了現(xiàn)有技術(shù)中針對標(biāo)簽識別所采用的標(biāo)簽識別方法識別速度較慢的技術(shù)問題。

技術(shù)特征：

1.一種基于射頻指紋的rfid標(biāo)簽識別的方法，其特征在于，包括：

2.如權(quán)利要求1所述的基于射頻指紋的rfid標(biāo)簽識別的方法，其特征在于，

3.如權(quán)利要求2所述的基于射頻指紋的rfid標(biāo)簽識別的方法，其特征在于，

4.如權(quán)利要求3所述的基于射頻指紋的rfid標(biāo)簽識別的方法，其特征在于，

5.如權(quán)利要求4所述的基于射頻指紋的rfid標(biāo)簽識別的方法，其特征在于，

6.如權(quán)利要求5所述的基于射頻指紋的rfid標(biāo)簽識別的方法，其特征在于，

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及射頻識別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于射頻指紋的RFID標(biāo)簽識別的方法，首先對所有需要識別標(biāo)簽的完整時序信息進(jìn)行特征提取，并且進(jìn)一步的提取出指紋特征，然后用提取出的指紋特征來建立指紋庫，該指紋庫用于后續(xù)快速識別；成功建立指紋庫之后，讀取已知標(biāo)簽就不需要通過讀取完整的信號，然后解碼得到，而是對以獲取到的信號計算其指紋特征，然后在指紋庫中進(jìn)行匹配，若指紋庫存在相似度極高的指紋信息，則認(rèn)為匹配成功，找到該指紋對應(yīng)標(biāo)簽的信息，最后將標(biāo)簽信息返回，達(dá)到快速匹配的效果，以此方式解決了現(xiàn)有技術(shù)中針對標(biāo)簽識別所采用的標(biāo)簽識別方法識別速度較慢的技術(shù)問題。

技術(shù)研發(fā)人員：趙韋程,楊挺,汪文勇
受保護(hù)的技術(shù)使用者：電子科技大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/10