一种基于机器学习的RFID应答信号帧同步系统及方法技术方案

技术编号:22330567 阅读:42 留言:0更新日期:2019-10-19 12:21
本发明专利技术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,本发明专利技术的有益效果是: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。

A frame synchronization system and method of RFID response signal based on machine learning

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习的RFID应答信号帧同步系统及方法
本专利技术涉及RFID
,具体是一种基于机器学习的RFID应答信号帧同步系统及方法。
技术介绍
射频识别技术(RFID)是一种非接触式的自动化识别技术,通过无线射频方式进行非接触双向数据通信,对目标加以识别并获取相关数据。超高频RFID系统通常由电子标签、阅读器、主机三部分组成。其中阅读器一般由天线、射频模块、基带模块构成。天线是发射和接收射频载波信号的设备。射频模块可发射和接收射频载波。射频模块将天线接收的从标签发射/反射回来的载波解调后传给基带模块。基带模块一般由放大器、解码及纠错电路、微处理器、时钟电路、标准接口组成,它可以接收射频模块传输的信号并解码后获得标签信息,也可以将需要发送给标签的信息编码后传递给射频模块,还可以通过标准接口将标签内容和其他的信息传给主机。超高频RFID系统基本通信流程为:阅读器发射质询信号→标签返回应答信号→阅读器接收并处理应答信号。应答信号在阅读器中先经过解调、放大和滤波,然后被具有高采样频率的模数转换器(ADC)转换为数字信号,以便进行同步和解码。应答信号会被无线通信信道和硬件缺陷所影响而发生畸变,这将降低阅读器的同步和解码性能。此外,无源超高频RFID系统中的应答信号存在一定程度的频率偏差。因为在无源RFID系统中,标签要从阅读器发送的连续载波中获得能量,并通过其嵌入式振荡器将应答信号发送给阅读器,而嵌入式振荡器的输出频率通常由其内部带隙基准电路产生的基准电流决定,工艺和电源电压的变化导致振荡器的频率产生偏差。根据ISO18000-6C协议标准,振荡器频率偏差应在±22%的范围内。考虑到应答信号的上述特性,阅读器需要有准确检测并同步±22%频率偏差应答信号的功能。目前采用的方法有直接硬判决法和相关法两种。直接硬判决法根据应答信号的差分峰值的间隔时间来完成同步,但该方法对信号中存在的毛刺敏感,易受干扰信号的影响。相关法根据应答信号帧头与参考信号的相关值来完成同步,其中参考信号为不同频偏的帧头信号,该方法减小了信号中毛刺的影响,但未考虑硬件缺陷的影响,同时参考信号难以准确定义以均衡覆盖所有频偏范围。基于此,本申请提出了一种基于机器学习的RFID应答信号帧同步系统及方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于机器学习的RFID应答信号帧同步系统及方法,以解决上述
技术介绍
中提出的问题。为实现上述目的,本专利技术提供如下技术方案:一种基于机器学习的RFID应答信号帧同步系统,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,用于根据输入的多个权重向量、偏置、幅值和偏置与幅值有效信号,输出RFID应答信号所属频偏区间编号和同步有效信号。作为本专利技术再进一步的方案:所述参数训练器包括依次连接的信号提取器、信号分组器和SVM训练器,其中,信号提取器用于对收集到的RFID应答信号进行归一化和抽取,并提取出用于训练的RFID应答信号帧头;信号分组器用于根据频偏区间对RFID应答信号帧头进行分组,并为每组RFID应答信号帧头关联频偏区间编号,然后输入到SVM训练器中训练权重向量。作为本专利技术再进一步的方案:所述偏置与幅值计算器用于根据主控制单元的指令对RFID应答信号进行如下处理:(I)用于对RFID应答信号进行累加,对累加结果进行求均值并进行保存,获得均值a;(II)在RFID应答信号返回延迟内,计算RFID应答信号与均值a的差值,并将该差值进行累加,对累加结果求均值并进行保存,获得平均差;(III)将获得的平均差放大作为阈值,通过比较阈值和RFID应答信号与均值a的差值以检测RFID应答信号的偏离,并且根据连续偏离的次数判断是否开始以累加方式计算均值b;(IV)将获得的均值a和均值b分别进行求和与求差后再分别求二分之一,获得偏置和幅值并传递给判决器。作为本专利技术再进一步的方案:所述判决器包括第三减法器、寄存器组、向量乘法器、最大值选择器和第二比较器,其中,所述第三减法器用于接收RFID应答信号和偏置并输出除去偏置的信号传递到寄存器组,寄存器组的输出与幅度组成受判决向量传递到各个向量乘法器中,向量乘法器用于计算各权重向量和受判决向量的乘积,并将结果输出到最大值选择器中,最大值选择器输出向量乘积的最大值和其频偏区间编号,第二比较器判断最大向量乘积是否大于零并输出同步有效信号。一种基于机器学习的RFID应答信号帧同步方法,包括以下步骤:S100,将输入的RFID应答信号按照频偏区间分成多组,得出各频偏区间的RFID应答信号所对应的权重向量,权重向量用于同步不同频偏区间的RFID应答信号;S200,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、偏置与幅值有效信号;S300,根据输入的多个权重向量、偏置、幅值、偏置与幅值有效信号,输出RFID应答信号所属频偏区间编号和同步有效信号。作为本专利技术进一步的方案:步骤S300中,除去了偏置后的RFID应答信号与幅度组成受判决向量,与权重向量相乘后选择数值最大的结果和与权重向量相对应的频偏区间编号,判断数值最大的结果大于零后输出同步有效信号。作为本专利技术再进一步的方案:所述偏置和幅值的获得方法包括以下步骤:S201,对RFID应答信号进行累加,对累加结果进行求均值并进行保存,获得均值a;S202,在RFID应答信号返回延迟内,计算RFID应答信号与均值a的差值,并将该差值进行累加,对累加结果求均值并进行保存,获得平均差;S203,将获得的平均差放大作为阈值,通过比较阈值和RFID应答信号与均值a的差值以检测RFID应答信号的偏离,并且根据连续偏离的次数判断是否开始以累加方式计算均值b;S204,偏置与幅值分别通过对均值a和均值b求和与求差后再求二分之一获得。作为本专利技术再进一步的方案:所述累加次数为2m,m为大于零的正整数。与现有技术相比,本专利技术的有益效果是: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,本专利技术的偏置/幅度计算器充分利用了RFID应答信号的返回延迟时间,硬件消耗少,结构较简单,能精确测到RFID应答信号的偏置和幅度。附图说明图1为一种基于机器学习的RFID应答信号帧同步系统的控制原理图。图2为一种基于机器学习的RFID应答信号帧同步系统中参数训练器的控制原理图。图3为一种基于机器学习的RFID应答信号帧同步系统中偏置与幅值计算器的控制原理图。图4为一种基于机器学习的RFID应答信号帧同步系统中判决器的控制原理图。图中:1-信号提取器、2-信号分组器、3-SVM训练器、4-主控制单元、5-数据选择器、6-累加器、7-第一移位器、8-第一寄存器、9-第二寄存器、10-第三寄存器、11-第一减法器、12-乘法器、13-第一比较器、14-加法器、15-第二减法器、16-第二移位器、17-第三移位器、18-第三减法器、19-寄存器组、20-向量乘法器、21-最大值选择器、22-第二比较器。具体本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种基于机器学习的RFID应答信号帧同步系统,其特征在于,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,用于根据输入的多个权重向量、偏置、幅值和偏置与幅值有效信号,输出RFID应答信号所属频偏区间编号和同步有效信号。

【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的RFID应答信号帧同步系统,其特征在于,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,用于根据输入的多个权重向量、偏置、幅值和偏置与幅值有效信号,输出RFID应答信号所属频偏区间编号和同步有效信号。2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的RFID应答信号帧同步系统,其特征在于,所述参数训练器包括依次连接的信号提取器(1)、信号分组器(2)和SVM训练器(3),其中:信号提取器(1)用于对收集到的RFID应答信号进行归一化和抽取,并提取出用于训练的RFID应答信号帧头;信号分组器(2)用于根据频偏区间对RFID应答信号帧头进行分组,并为每组RFID应答信号帧头关联频偏区间编号,然后输入到SVM训练器(3)中训练权重向量。3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的RFID应答信号帧同步系统,其特征在于,所述偏置与幅值计算器用于根据主控制单元(4)的指令对RFID应答信号进行如下处理:(I)用于对RFID应答信号进行累加,对累加结果进行求均值并进行保存,获得均值a;(II)在RFID应答信号返回延迟内,计算RFID应答信号与均值a的差值,并将该差值进行累加,对累加结果求均值并进行保存,获得平均差;(III)将获得的平均差放大作为阈值,通过比较阈值和RFID应答信号与均值a的差值以检测RFID应答信号的偏离,并且根据连续偏离的次数判断是否开始以累加方式计算均值b;(IV)将获得的均值a和均值b分别进行求和与求差后再分别求二分之一,获得偏置和幅值并传递给判决器。4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的RFID应答信号帧同步系统,其特征在于,所述判决器包括:第三减法器(18),用于接收RFID应答信号和偏置并输出除去偏置的信号传递到寄存器组(19);寄存器组(19),其输出与...

【专利技术属性】
技术研发人员:彭琪林祥川李小明包军林刘伟峰庄奕琪
申请(专利权)人:西安电子科技大学
类型:发明
国别省市:陕西,61

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