当前位置: 首页 > 专利查询>西北大学专利>正文

一种目标识别方法技术

技术编号:17780257 阅读:21 留言:0更新日期:2018-04-22 09:02
本发明专利技术公开了一种目标识别方法,包括收集射频链路上没有目标时的相位值和RSS值,然后在链路中点处放上待测目标,再次测量链路上相位值和RSS值。由于受到室内多径的影响,接着将测量的数据经过多径抑制方案来减弱多径效应对测量值的影响。然后将有目标和没目标时的相位和幅值进行相减来建立模型,获取仅有目标材料决定的特征常数。对于不同的待测目标,不断的重复上述几个步骤。最后,将测量到的不同物体的特征常数建立数据库,利用KNN分类算法来识别待测目标的材料。该方法及系统既能提供令人满意的高精度目标材料识别率又能大大减少所需的代价。

【技术实现步骤摘要】
一种目标识别方法
本专利技术涉及被动式感知领域,特别涉及一种目标识别方法。
技术介绍
近些年来,目标材料识别在许多新兴的应用中起到至关重要的作用,然而现存的大多数材料识别技术需要昂贵的特定的精密设备,这造成了许多场景不适用。随着RFID装置的普遍性,基于RFID装置的被动式目标材料识别技术受到了学术界和产业界的巨大关注。现有的材料识别方法主要分为以下2类:第一类:基于特定设备的材料识别方法。该类方法主要通过精密的昂贵的设备产生高频率高带宽的信号来实现目标的材料识别,如Radar,X-Ray,CT\MRI和B-scan。虽然该类方法能够提供高精度的材料识别率,但是其需要成本非常昂贵,例如一个MRI系统需要花费200000-1000000USD,而RFID系统只需花费大约1000USD。因此,该类方法所需成本过高,不适用于我们现实生活中。第二类:基于射频的材料识别方法。该类方法主要利用60GHz信号来识别目标的材料。然而,由于60GHz信号的波长很短,造成其监测的区域范围很小,并且它们需要工作在视距路径下。因此,该类方法普适性不好,也不适用于我们的周围生活中。综上所述,现有的被动式目标识别技术在成本和普适性等方面存在不足。因此需要拥有更高可行性的被动式目标材料识别技术。
技术实现思路
为了解决上述现有技术存在的问题,本专利技术的目的在于,提供一种目标识别方法,既能提供高精度的目标材料识别率,又能大大减少系统所需的代价。为了实现上述目的,本专利技术采取如下技术方案:一种获取待识别目标特征量的方法,包括以下步骤:步骤一,对所有射频链路上的基准信号进行加权,得到加权后的基准信号,将加权后的所有基准信号进行累加,得到累加信号;利用累加信号求得基准加强信号,并求基准加强信号的相位值和RSS值;对所有射频链路上的对比信号进行加权,得到加权后的对比信号,将加权后的所有对比信号进行累加,得到累加信号;利用累加信号求得对比加强信号,并求对比加强信号的相位值和RSS值;其中,所述的对比信号为射频链路上放置了待识别目标,测得的射频链路上的信号;步骤二,利用得到的基准加强信号的相位值和RSS值,以及对比加强信号的相位值和RSS值,采用建模的方法求待识别目标的特征量。具体地,所述步骤一中的利用累加信号求得基准加强信号,基准加强信号用表示,采用的公式如下:其中,Γ表示累加信号,其中,sl表示视距信号,[s1,s2,...,sl,...,sp]表示P个传输路径,i=1,2...,I,i表示标签阵列中标签的标号,I表示射频链路的个数,m=1,2...,M,m表示干净信道的标号,M表示干净信道的个数;f表示第m个信道的频率,Δf表示相邻信道的频率间隔,C为光速,d表示相邻标签之间的距离,[θ1,θ2,...,1,θl,...,θp]表示P个不同的入射角度。具体的,所述步骤二中的利用得到的基准加强信号的相位值和RSS值,以及对比加强信号的相位值和RSS值,采用建模的方法求待识别目标的特征量,具体方法如下:其中,为基准加强信号的相位值,为基准加强信号的RSS值,为对比加强信号的相位值,为对比加强信号的RSS值。一种目标识别用构建特征数据库的方法,所述的特征数据库包括多个目标的特征量,所述的特征量按照所述的特征量计算方法获取。一种目标识别方法,包括以下步骤:针对待识别目标,获取待识别目标的特征量,将待识别目标的特征量输入到特征数据库中,特征数据库输出待识别目标的属性;所述的特征量按照所述的特征量计算方法获取;所述的特征数据库按照所述的构建特征数据库的方法构建。与现有技术相比,本专利技术具有以下技术效果:本专利技术通过不同材料的目标对射频链路的相位和幅值影响不同来识别目标的材料,其避免了特殊精密设备的要求,从而减少了相应的代价,同时保留高精度的目标材质识别率,提高了识别系统的可行性。附图说明图1是本专利技术的方法流程图。图2是不同标签天线距离下相位测量值的分布图。图3是在三个不同室内环境下标签和信道个数对材料识别精度的影响图。图4是在三个不同室内环境下标签天线距离对材料识别精度的影响图。图5是10种不同液体在实验室环境下的识别准确率图。图6是6种不同固体在实验室环境下的识别准确率图。图7是不同材料的目标在实验室环境下的识别准确率;其中,(a)是纯水和3种不同浓度的糖水在实验室环境下的识别准确率;(b)是4种类似的液体在实验室环境下的识别准确率。下面将结合附图和具体实施方式对本专利技术的方案作进一步详细地解释和说明。具体实施方式选取监测区域,在监测区域内布置阅读器、定向天线和多个标签(RFID标签),阅读器连接定向天线,多个标签排成一列形成标签阵列;定向天线的中心与标签阵列中的第一个标签的中心处于同一条直线上。本专利技术的专利技术点体现在三个方面,一是获取待识别目标特征量的方法,二是构建特征数据库的方法,三是目标识别方法。获取待识别目标特征量的方法,具体包括以下步骤:步骤一,对所有射频链路上的基准信号进行加权,得到加权后的基准信号,将加权后的所有基准信号进行累加,得到累加信号;利用累加信号求得基准加强信号,并求基准加强信号的相位值和RSS值;对射频连路上的基准信号和对比信号均采用多径抑制方法进行处理,得到处理后的基准信号和对比信号;射频链路上未放置待识别目标,测得射频链路上的基准信号;其中,射频链路指的是标签与阅读器形成的链路,基准信号为射频链路上未放置待识别目标时,阅读器在跳频模式下测得的信号。阅读器的频率变动范围为920.625-924.375KHz。基准信号用xi,j表示,i=1,2...,I,j=1,2...,J,其中,I表示射频链路的个数,也就是标签阵列中的标签的个数,i表示标签阵列中标签的标号;J表示阅读器中信道的个数,也就是阅读器跳频的个数。射频链路上放置待识别目标,测得射频链路上的对比信号。对比信号为监测区域内放置了待识别目标时,阅读器在跳频模式下测得的信号。待识别目标可以为梨、苹果或者香蕉等。对比信号用表示,i=1,2...,I,j=1,2...,J,其中,I表示射频链路的个数,也就是标签阵列中的标签的个数,i表示标签阵列中标签的标号;J表示阅读器中信道的个数,也就是阅读器跳频的个数。具体地,对步骤一中的基准信号xi,j以及步骤二中的对比信号均采用多径抑制方法进行处理,得到处理后的基准信号xi,m以及对比信号其中,m=1,2...,M,m表示干净信道的标号,M表示干净信道的个数,多径抑制处理的目的在于,减弱室内多径效应对收集到的数据产生的影响。多径抑制方法处理过程如下:在所有的基准信号和对比信号中,选择出阅读器的干净信道对应的基准信号和对比信号,作为处理后的基准信号和对比信号。其中,确定阅读器中的所有信道中的干净信道的方法为:连续信道之间的相位值应呈线性关系,当多径影响较大时,所述线性关系遭到破坏;干净信道的确定方法在离线阶段完成,具体来说,在监测区域未放置待识别目标时,阅读器不同的信道获取某个标签的相位值,挑选出相位值呈线性关系的信道作为该阅读器的干净信道。具体方法为:计算每两个相邻信道的相位值形成的连线的斜率,求所有斜率的均值;若某个斜率与斜率的均值之间的差值大于设定阈值,本实施例中,该阈值为0.2,则该斜率对应的两个信道为可疑污点信道组,在挑选出的所本文档来自技高网...
一种目标识别方法

【技术保护点】
一种获取待识别目标特征量的方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一,对所有射频链路上的基准信号进行加权,得到加权后的基准信号,将加权后的所有基准信号进行累加,得到累加信号;利用累加信号求得基准加强信号,并求基准加强信号的相位值和RSS值;对所有射频链路上的对比信号进行加权,得到加权后的对比信号,将加权后的所有对比信号进行累加,得到累加信号;利用累加信号求得对比加强信号,并求对比加强信号的相位值和RSS值;其中,所述的对比信号为射频链路上放置了待识别目标,测得的射频链路上的信号;步骤二,利用得到的基准加强信号的相位值和RSS值,以及对比加强信号的相位值和RSS值,采用建模的方法求待识别目标的特征量。

【技术特征摘要】
1.一种获取待识别目标特征量的方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一,对所有射频链路上的基准信号进行加权,得到加权后的基准信号,将加权后的所有基准信号进行累加,得到累加信号;利用累加信号求得基准加强信号,并求基准加强信号的相位值和RSS值;对所有射频链路上的对比信号进行加权,得到加权后的对比信号,将加权后的所有对比信号进行累加,得到累加信号;利用累加信号求得对比加强信号,并求对比加强信号的相位值和RSS值;其中,所述的对比信号为射频链路上放置了待识别目标,测得的射频链路上的信号;步骤二,利用得到的基准加强信号的相位值和RSS值,以及对比加强信号的相位值和RSS值,采用建模的方法求待识别目标的特征量。2.如权利要求1所述的获取待识别目标特征量的方法,其特征在于,所述步骤一中的利用累加信号求得基准加强信号,基准加强信号用表示,采用的公式如下:其中,Γ表示累加信号,...

【专利技术属性】
技术研发人员:陈晓江冯超李欣怡王举常俪琼房鼎益
申请(专利权)人:西北大学
类型:发明
国别省市:陕西,61

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1