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射频识别定位
  • 为了提高采用射频识别技术进行定位的精度,针对无源标签射频识别技术及采用BP神经网络对其定位精度的改善进行了研究。首先建立了基于无源标签的射频识别定位系统,之后建立了相应的BP神经网络,并通过实验进行了验证。实验结果表明,在60 cm×50 cm的区域内,通过四角布置四个天线,利用信号强度作为输入信号,采用BP神经网络可以将定位误差控制在2 cm以内,平均欧几里得误差控制在1以内。说明采用BP神经网络可以改善射频识别定位技术的精度。
  • 有源射频识别定位系统现已被广泛应用于各种定位场景。针对实际场景下电子标签小型化的需求,在半径为14 mm的半圆里,应用弯折线实现了标签PCB天线的小型化设计,增益达到-17 dB。基于集总元件电路,天线实现了433 MHz的谐振特性,且标签天线与标签芯片实现了50 Ω的阻抗匹配。
  • 有源射频识别定位系统现已被广泛应用于各种定位场景。针对实际场景下电子标签小型化的需求,在半径为14 mm的半圆里,应用弯折线实现了标签PCB天线的小型化设计,增益达到-17 dB。基于集总元件电路,天线实现了433 MHz的谐振特性,且标签天线与标签芯片实现了50 Ω的阻抗匹配。
  • 针对室内环境下移动机器人的定位问题,提出了一种基于RFID 技术的定位方法。RFID 读写器接收到不同距离标签信号,其信号强度的不同。利用RSSI 来评估其接收的信号强度,用信号传播损耗公式来计算出标签和读写器的距离,再根据读到的四个标签的坐标,采用极大似然估计方法来计算出装备有RFID 读写器的机器人的坐标位置。通过仿真和计算表明该定位方法比较精确。