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公开(公告)号:CN110380821B
公开(公告)日:2020-08-21
申请号:CN201910636561.3
申请日:2019-07-15
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的RFID应答信号解码系统,涉及RFID技术领域,其包括判决器,用于将RFID应答信号段落与应答信号幅度组成被判决向量,并根据被判决向量与解码权重向量的乘积来解码,根据被判决向量与调整权重向量的乘积得出截取下一个应答信号段落时应作的调整;参数训练器,用于根据解码结果、调整结果和被判决向量进行权重向量的训练和更新;主控制器,用于对上述部件进行控制,本发明的有益效果是:本发明训练出的解码参数更契合RFID应答信号的信号特征,解码时能够抵抗信道干扰和频率偏移的影响。
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公开(公告)号:CN109738851B
公开(公告)日:2022-12-09
申请号:CN201910059457.2
申请日:2019-01-22
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种基于超高频射频识别定位系统中载波相位测量的方法,本发明涉及RFID定位技术领域;载波相位测量系统包括读写器,环形器、射频标签和上位机,将射频标签放在待测位置,通过读写器天线发射电磁波,射频标签的反向散射信号被读写器的接收天线接收,相位信息通过下变频之后最终表现为幅度信息,利用接收到的I/Q两路基带信号的强度来恢复载波信号相位。其占用资源小,速度较快,测量的相位得到的定位精确度可以达到毫米级,能够修正载波泄漏和读写器内部的I/Q失配对测量相位带来的误差。
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公开(公告)号:CN110380821A
公开(公告)日:2019-10-25
申请号:CN201910636561.3
申请日:2019-07-15
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的RFID应答信号解码系统,涉及RFID技术领域,其包括判决器,用于将RFID应答信号段落与应答信号幅度组成被判决向量,并根据被判决向量与解码权重向量的乘积来解码,根据被判决向量与调整权重向量的乘积得出截取下一个应答信号段落时应作的调整;参数训练器,用于根据解码结果、调整结果和被判决向量进行权重向量的训练和更新;主控制器,用于对上述部件进行控制,本发明的有益效果是:本发明训练出的解码参数更契合RFID应答信号的信号特征,解码时能够抵抗信道干扰和频率偏移的影响。
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公开(公告)号:CN109738851A
公开(公告)日:2019-05-10
申请号:CN201910059457.2
申请日:2019-01-22
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种基于超高频射频识别定位系统中载波相位测量的方法,本发明涉及RFID定位技术领域;载波相位测量系统包括读写器,环形器、射频标签和上位机,将射频标签放在待测位置,通过读写器天线发射电磁波,射频标签的反向散射信号被读写器的接收天线接收,相位信息通过下变频之后最终表现为幅度信息,利用接收到的I/Q两路基带信号的强度来恢复载波信号相位。其占用资源小,速度较快,测量的相位得到的定位精确度可以达到毫米级,能够修正载波泄漏和读写器内部的I/Q失配对测量相位带来的误差。
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公开(公告)号:CN110348258B
公开(公告)日:2020-11-24
申请号:CN201910628561.9
申请日:2019-07-12
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的RFID应答信号帧同步系统,涉及RFID技术领域,其包括:参数训练器,用于根据输入的RFID应答信号,向判决器输出多个权重向量,权重向量用于同步不同频偏区间的RFID应答信号;偏置与幅值计算器,用于根据输入的RFID应答信号和开始信号,向判决器输出偏置、幅值和偏置与幅值有效信号;判决器,输出RFID应答信号所属频偏区间编号和同步有效信号,本发明的有益效果是:利用机器学习的方式训练出的帧同步参数更契合RFID应答信号的信号特征,减弱收发机硬件电路带来的信号畸变的影响,能够精确同步所属频偏区间的应答信号。
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公开(公告)号:CN110348258A
公开(公告)日:2019-10-18
申请号:CN201910628561.9
申请日:2019-07-12
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的RFID应答信号帧同步系统,涉及RFID技术领域,其包括:参数训练器,用于根据输入的RFID应答信号,向判决器输出多个权重向量,权重向量用于同步不同频偏区间的RFID应答信号;偏置与幅值计算器,用于根据输入的RFID应答信号和开始信号,向判决器输出偏置、幅值和偏置与幅值有效信号;判决器,输出RFID应答信号所属频偏区间编号和同步有效信号,本发明的有益效果是:利用机器学习的方式训练出的帧同步参数更契合RFID应答信号的信号特征,减弱收发机硬件电路带来的信号畸变的影响,能够精确同步所属频偏区间的应答信号。
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