一种基于深度学习的RFID标签相对位置定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于深度学习的RFID标签相对位置定位方法，所述方法包括步骤：S1、将一系列RFID标签按随机顺序均匀水平排列，保持一RFID天线平行所述RFID标签运动，使用所述RFID天线持续读取所述RFID标签相互之间的相位信息数据和信号强度信息数据；S2、设定一数据整理结构，基于所述数据整理结构将所述相位信息数据和信号强度信息数据制成训练数据，并采用深度神经网络对所述训练数据进行训练，初步得到所有所述RFID标签相互之间的相对位置关系；S3、采用指定的排序算法对所述RFID标签相互之间的相对位置关系进行进一步排序，确定所有所述RFID标签相互之间的最终相对位置关系；本发明专利技术的方法可以准确地分析出一系列密集排列的RFID标签的排列顺序。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的RFID标签相对位置定位方法
本专利技术属于机器学习和物联网技术
，尤其涉及一种RFID(RadioFrequencyIdentification，无线射频识别)相互之间的定位技术，特别是一种基于深度学习的RFID标签相对位置定位方法。
技术介绍
目前定位的研究大多数还是针对绝对位置的，然而在许多情境中，物体的相对位置比其绝对位置更重要，例如，在图书馆中，图书管理员在顺架时为了找到错放的书籍或者档案，需要获得书架上书籍的当前顺序而不是它们的绝对坐标值；在传送带上，我们只需要知道物体的前后相对关系，而不需要知道物体的绝对坐标值。一些仓库，超市等的物品整理也是同样的道理。这些情景不适合绝对位置定位的主要有以下3个原因：第一，目前的绝对位置定位误差相对较大，很难满足一些物体间距离很小的定位需求，比如WangJ等提出的RFID室内绝对位置定位方案的精度在图书馆中测试为11cm，这相对来说已经是比较好的了，但是图书之间的距离是比11cm小得多，所以很难靠绝对位置定位确定图书的序列。第二，虽然目前绝对位置的定位精度可以达到毫米级，但是需要四个阅读器天线辅助完成，大多数定位本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度学习的RFID标签相对位置定位方法，其特征在于，所述方法包括步骤：S1、将一系列RFID标签按随机顺序均匀水平排列，保持一RFID天线平行所述RFID标签运动，使用所述RFID天线持续读取所述RFID标签相互之间的相位信息数据和信号强度信息数据；S2、设定一数据整理结构，基于所述数据整理结构将所述相位信息数据和信号强度信息数据制成训练数据，并采用深度神经网络对所述训练数据进行训练，初步得到所有所述RFID标签相互之间的相对位置关系；S3、采用指定的排序算法对所述RFID标签相互之间的相对位置关系进行进一步排序，确定所有所述RFID标签的排列顺序。

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的RFID标签相对位置定位方法，其特征在于，所述方法包括步骤：S1、将一系列RFID标签按随机顺序均匀水平排列，保持一RFID天线平行所述RFID标签运动，使用所述RFID天线持续读取所述RFID标签相互之间的相位信息数据和信号强度信息数据；S2、设定一数据整理结构，基于所述数据整理结构将所述相位信息数据和信号强度信息数据制成训练数据，并采用深度神经网络对所述训练数据进行训练，初步得到所有所述RFID标签相互之间的相对位置关系；S3、采用指定的排序算法对所述RFID标签相互之间的相对位置关系进行进一步排序，确定所有所述RFID标签的排列顺序。2.根据权利要求1所述的基于深度学习的RFID标签相对位置定位方法，其特征在于，所述RFID天线平行所述RFID标签，且所述RFID天线与所述RFID标签之间的距离为预设距离d。3.根据权利要求1所述的基于深度学习的RFID标签相对位置定位方法，其特征在于，所述RFID天线按照预设速度匀速平行所述RFID标签运动。4...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐鹤，张卿云，沈磊贤，庞佳逸，李鹏，朱枫，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32