无芯片RFID解码系统和方法技术方案

本公开涉及一种用于训练系统以解码无芯片RFID标签的方法，该方法涉及改变询问信号的至少一个读取参数并响应于询问信号的每个变化采集测试响应信号。针对该读取参数的一个或多个变化来模拟一个或多个模拟响应信号。解码处理器被训练以使用所述测试响应信号和所述模拟响应信号来解码所述RFID标签的标识(ID)。

【技术实现步骤摘要】
无芯片RFID解码系统和方法
技术介绍
射频识别(RFID)标签为一种类型的识别装置。当由也被称为询问器的读取装置询问时，RFID标签反射或重新传输射频信号，以将编码的标识(ID)返回到询问器。RFID标签装置可为两种基本类型。芯片RFID标签包括存储数据的微芯片。无芯片RFID标签不含有微芯片，而是依靠磁性材料或无晶体管薄膜电路来存储数据。通常，芯片RFID标签成本更高，但具有比无芯片RFID标签更大的数据容量。
技术实现思路
一些实施方案涉及解码无芯片RFID标签的方法。相对于RFID标签从一个或多个测试位置传输询问信号，并且从RFID标签接收一个或多个测试响应信号。测试响应信号分别响应于从一个或多个测试位置传输的询问信号。模拟对应于询问信号的一个或多个模拟位置的一个或多个模拟响应信号。解码处理器被训练以使用所述测试响应信号和所述模拟响应信号来解码所述RFID标签的标识(ID)。一些实施方案涉及无芯片RFID询问系统。传输器被配置为相对于RFID标签从一个或多个测试位置传输询问信号。接收器从RFID标签接收分别响应于从一个或多个位置传输的询问信号的一个或多个测试响应信号。数据扩充处理器模拟对应于询问信号的一个或多个模拟位置的一个或多个模拟响应信号。解码处理器被训练以使用所述测试响应信号和所述模拟响应信号来解码所述RFID标签的标识(ID)。根据一些实施方案，解码无芯片RFID标签的方法涉及改变询问信号的至少一个读取参数。响应于询问信号的每个变型来接收测试响应信号。针对读取参数的一个或多个变型来模拟一个或多个模拟响应信号。解码处理器被训练以使用所述测试响应信号和所述模拟响应信号来解码所述RFID标签的标识(ID)。附图说明图1A示出了RFID标签和询问器的三个相对位置-直接在以10cm的距离传输询问信号的天线的中点前方，从中点向左偏移3cm，以及从中点向右偏移3cm；图1B示出了来自三个不同位置的从图1A的RFID标签散射回(反射)的信号的曲线图；图2为根据一些实施方案概念性地示出实现RFID标签ID解码方法的系统的部件的框图；图3A示出了根据一些实施方案的用于训练数据扩充处理器的测试响应信号的收集期间图2的系统的部件；图3B为示出根据一些实施方案的训练中的数据扩充处理器的框图；图3C示出了根据一些实施方案的用于训练解码处理器的训练阵列的形成；图3D为示出根据一些实施方案的在解码处理器训练阶段期间的图2的系统的配置的框图；图4为示出根据一些实施方案的数据扩充处理器和/或解码处理器的训练阶段和再训练阶段的流程图；图5A示出了根据一些实施方案的第一训练信号和第二训练信号的I和Q分量；图5B示出了根据一些实施方案的由训练信号的I和Q信号分量创建的阵列；图6示出了根据一些实施方案的由模拟信号的I和Q信号分量创建的阵列；图7示出了根据一些实施方案的从200×200灰度阵列生成的图像的示例；图8示出了根据一些实施方案的表征特定标签：标签1，在x个不同位置处的响应的一组阵列；图9示出了根据一些实施方案的表征用于训练解码处理器的标签1、标签2和标签y的响应的阵列组；图10示出了收敛域(ROC)曲线；图11为示出对于所测试的一些解码器算法的RFID标签样本集合81的准确度和典型曲线下面积(AUC)的图表；图12示出了图11中所示的算法的重叠准确度和训练时间图表；图13为示出根据一些实施方案的在解码处理器被训练之后发生的RFID标签解码阶段期间的图2的系统的框图；图14为示出根据一些实施方案的使用具有经训练的解码器以解码RFID标签ID的读取器的过程的流程图；并且图15为根据一些实施方案的用于训练读取器和解码RFID标签ID的过程的流程图。图未必按比例绘制。图中使用的类似数字是指类似的部件。然而，应当理解，在给定附图中使用数字表示部件并不旨在将部件限制在另一个标记有相同数字的图中。具体实施方式可通过将来自询问器(也称为读取器)的射频信号传输到RFID标签来询问基于频率的无芯片RFID标签。无芯片RFID标签散射回(反射)询问信号并且RFID标签的识别(ID)数据被编码在回散射的信号内。许多使用中的RFID标签是在微波基板上制造成的，所述基板昂贵且不足够以被用作生产线中的标签。基于频率的无芯片RFID标签的另一个问题是，它们的响应在振幅和谐振频率这两方面可随着读取参数的变化而变化。读取参数可包括影响读取RFID标签的各种因素，诸如询问信号的强度、RFID标签和读取器之间的距离、RFID标签和读取器的相对平移位置、以及包括询问波朝向RFID标签的角度和/或反射的回散射的响应波朝向读取器的角度的读取角度。读取角度可涵盖三维中的一个或多个旋转角度。图1A示出了在相对位置1、2和3处的RFID标签和读取器。在位置1处，询问和回散射波垂直于RFID标签的表面，并且RFID标签的参考点距读取器上的参考点10cm(其可为例如读取器的传输或接收天线阵列的中点)。在位置2处，将读取器向左移动3cm(指定为-3cm)。在位置3处，将读取器向右移动3cm(指定为+3cm)。在位置2和3处，询问波和回散射波相对于RFID标签的表面产生角度α。图1B示出了当读取器相对于RFID标签设置在三个不同位置处时回散射的RFID信号的叠加图。图1B示出了当询问器直接位于RFID标签的前面并且距离为10cm(位置1，图表101)；向左偏移3cm(位置2，图表102)；以及向右偏移3cm(位置3，图表103)时，从RFID标签回散射的信号。用于该实验的传输天线为具有13dBi的増益和-5dBm的传输功率的单静态喇叭。根据图1B的观察，可理解当RFID标签相对于读取器位于不同位置时，从RFID标签回散射的信号准确地解码数据的困难。本文所公开的实施方案涉及增强从RFID标签解码信号以在读取参数变化时获得标签ID的准确度的系统和方法。当RFID标签沉积在成本较低的柔性基板上时，诸如通过在塑料基板上进行油墨印刷，所公开的方法是尤其有用的。本文所公开的方法涉及训练解码处理器，该解码处理器可包括例如深度学习网络，以从响应于询问器信号发射的回散射的RFID响应信号解码RFID标签。解码处理器使用一个或多个测量的测试响应信号和/或一个或多个模拟响应信号来训练。通过询问RFID标签并测量来自RFID标签的回散射的响应信号来获得测试响应信号。对于其中至少一个读取参数变化的若干不同询问信号，可获得若干测试响应信号。模拟响应信号通过模拟RFID标签的响应来获得，在所述RFID标签中模拟读取参数的变化。在下文提供的示例中，变化的读取参数为RFID标签和读取器的相对位置。因此，对于所提供的示例，针对RFID标签和读取器的若干不同相对位置获得若干测试响应，并且针对RFID标签和读取器的模拟相对位置生成模拟响应。尽管针对位置的变化而示出，但可针对可表现出从RFID标签的读取到读取的变化的任何读取参本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种解码无芯片RFID标签的方法，包括：/n相对于所述RFID标签从一个或多个测试位置传输询问信号；/n从所述RFID标签接收一个或多个测试响应信号，所述一个或多个测试响应信号分别响应于从所述一个或多个测试位置传输的所述询问信号；/n模拟对应于所述询问信号的一个或多个模拟位置的一个或多个模拟响应信号；以及/n训练解码处理器以使用所述测试响应信号和所述模拟响应信号来解码所述RFID标签的标识(ID)。/n

【技术特征摘要】
20190425 US 16/3942201.一种解码无芯片RFID标签的方法，包括：
相对于所述RFID标签从一个或多个测试位置传输询问信号；
从所述RFID标签接收一个或多个测试响应信号，所述一个或多个测试响应信号分别响应于从所述一个或多个测试位置传输的所述询问信号；
模拟对应于所述询问信号的一个或多个模拟位置的一个或多个模拟响应信号；以及
训练解码处理器以使用所述测试响应信号和所述模拟响应信号来解码所述RFID标签的标识(ID)。


2.根据权利要求1所述的方法，其中从所述测试位置传输所述询问信号包括移动传输所述询问信号的读取器和所述RFID标签中的一者或两者。


3.根据权利要求2所述的方法，其中移动所述读取器和所述RFID标签中的一者或两者包括以下中的一者或多者：
改变所述读取器相对于所述RFID标签的角度；
改变所述读取器相对于所述RFID标签的平移位置；
改变所述读取器相对于所述RFID标签之间的距离；和
改变所述读取器的传输天线和接收天线中的一者或两者。


4.根据权利要求1所述的方法，还包括：
测量背景噪声信号；和
从所述测试响应信号中的每个减去所述背景噪声信号。


5.根据权利要求1所述的方法，还包括训练所述数据扩充处理器以模拟所述模拟响应信号。


6.根据权利要求5所述的方法，其中训练所述数据扩充处理器包括使用所述测试响应信号的受监督训练。


7.根据权利要求1所述的方法，还包括将每个测试响应信号和每个模拟响应信号转换为二维阵列，其中训练所述解码处理器以解码所述RFID标签ID包括训练所述解码处理器基于对应于每个测试响应信号和每个模拟响应信号的一组二维阵列来解码所述RFID标签ID。


8.根据权利要求1所述的方法，其中模拟一个或多个模拟响应信号包括：
提供具有RFID标签标识、模拟询问信号的频率和所述模拟询问信号的位置的数据扩充处理器；和
基于所述RFID标签标识、所述模拟询问信号的频率和所述模拟询问信号的位置和角度中的一者或两者来模拟所述模拟响应信号的数据点值。


9.根据权利要求8所述的方法，其中：
所述数据扩充处理器实现数据估计函数；并且
所述解码处理器实现深度学习网络。


10.根据权利要求9所述的方法，其中所述数据估计函数包括浅学习网络。


11.根据权利要求1所述的方法，其中所述解码处理器实现高斯支持向量机分类器、袋装树分类器、细k最近邻元素分类器、加权k最近邻元素分类器、或子空间k最近邻元素分类器。


12.根据权利要求1所述的方法，还包括如果所述解码处理器错误地解码RFID标签的I...

【专利技术属性】
技术研发人员：L·阿尔乔曼迪，
申请(专利权)人：帕洛阿尔托研究中心公司，
类型：发明
国别省市：美国;US