基于自适应动态窗口的有源RFID射频数据采集方法技术

本发明专利技术公开了一种基于自适应动态窗口的有源RFID射频数据采集方法，该方法通过训练数据形成向量差值序列和动态窗口宽度，计算选择因子比例值，获得选择因子当前状态；并根据当前选择因子状态，将不符合状态的数据过滤处理得到射频数据采样正确率；再比对正确率和阈值，调整宽度重复操作，获得最优动态窗口宽度；根据最优动态窗口宽度，处理采样数据；根据数据动态调整窗口宽度，自适应数据特征情况，处理异常数据，因而高效采样数据的同时保证数据的准确性，消除错误影响。

【技术实现步骤摘要】
基于自适应动态窗口的有源RFID射频数据采集方法
本专利技术属于射频识别
，涉及一种有源RFID射频数据采集方法，具体是一种基于自适应动态窗口的有源RFID射频数据采集方法的设计。
技术介绍
射频识别技术是一种非接触式的，通过自动识别目标对象并获取相关数据，在识别标签采集数据的过程中无需人工干预，并可工作于各种环境中，也可识别运动中的物体以及识别多个标签，其操作快捷方便。根据射频识别系统中数据采集的方式和完成的功能不同，可以粗略地把射频识别系统分成四种类型：EAS系统、便携式数据采集系统、网络系统、定位系统。在定位系统射频数据采集过程中，电磁波的传输受环境影响，房间的墙壁、桌椅、天花板以及随机走动的人员都会使无线信号通过多条路径到达接收端，形成多径效应，到达接收端的多条路径和时间延迟随机变化，会使得接收端合成的信号幅度和相位产生起伏，同时采集射频数据受信号干扰和信号衰减等影响会造成数据丢包等情况产生，使数据采集的准确率较低、效率低以及安全性不高。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术中射频数据采集过程中存在的准确率较低、安全性不高的缺点而提供一种基于自适应动态窗口的RFID射频数据采集方法。本专利技术解决其技术问题采用的技术方案是：基于自适应动态窗口的RFID射频数据采集方法，具体包括：S1、获取训练数据和采样数据，并计算训练数据的向量差值、训练数据的向量差值序列W、采样数据的向量差值以及采样数据的向量差值序列C；S2、初始化动态窗口的宽度和有源RFID射频信号数据采样正确率阈值，所述采样正确率阈值为数据采样正确率的临界值；S3、根据训练数据修正调整动态窗口的宽度，计算最优动态窗口的宽度；S4、利用最优动态窗口的宽度，将采样数据的向量差值序列C依次滑动进入动态窗口中，处理异常数据。进一步的，所述步骤S3中的计算最优动态窗口的宽度的具体过程为：S31、根据动态窗口w中的训练数据的向量差值序列W计算选择因子比例值λ；S32、训练数据的向量差值序列W依次滑入动态窗口，根据选择因子状态进行数据处理；S33、根据处理后的训练数据计算射频信号数据采样正确率；S34、根据有源RFID射频信号数据的采样正确率和阈值，调整窗口宽度求得最优宽度s。进一步的，所述S31中的计算选择因子比例值λ的方法为：分别统计训练数据的向量差值序列中大于零的向量差值个数，小于零的向量差值个数，等于零的向量差值个数，计算三类向量差值个数的比例值，其中比例值最大的状态即为当前选择因子状态。更进一步的，所述选择因子状态包括四种状态：正态、负态、零态以及平衡态；其中，正态为向量差值序列W中，向量差值大于零的个数最多的状态；负态为向量差值序列W中，向量差值小于零的个数最多的状态；零态为向量差值序列W中，向量差值等于零的个数最多的状态；平衡态为向量差值序列W中，正态、负态、零态三种状态中有两种及两种以上状态同时存在的状态。进一步的，所述S32中根据选择因子λ进行数据处理为新滑入窗口的向量差值根据选择因子做过滤异常数据处理。更进一步的，所述过滤异常数据处理过程包括：将新滑入窗口的向量差值状态与当前选择因子状态比较，除了当选择因子处于平衡态以外，两者状态相同，则保留当前向量差值所对应的训练数据；两者状态相异，则剔除当前向量差值所对应的训练数据。进一步的，所述步骤S33中，处理后的训练数据可以分为三类，包括：正确剔除数据个数Nr，错误剔除数据个数Nw，未剔除数据中错误的个数Nf，射频信号的数据采样正确率的计算公式为：η＝Nr/(Nr+Nw+Nf)，其中，所述正确剔除数据个数Nr为处理异常数据中正确处理的错误数据个数；所述错误剔除数据个数Nw为处理异常数据中错误处理的正确数据个数；所述未剔除数据中错误的个数Nf为处理异常数据中未处理的错误数据个数。进一步的，所述S34中的调整窗口宽度方法为：比较有源RFID射频信号数据的采样正确率数值与阈值数值的大小，若大于等于阈值，则保留原动态窗口宽度w；若小于阈值，则调整动态窗口的宽度w'为w'＝w+Δw，求得最优宽度s，其中Δw为最小窗口变量，Δw∈{2n|n＝1,2,3…∞}。本专利技术的有益效果是：本专利技术基于自适应动态窗口的有源RFID射频数据采集方法通过训练数据形成向量差值序列和动态窗口宽度，计算选择因子比例值，获得选择因子当前状态；并根据当前选择因子状态，将不符合状态的数据过滤处理得到射频数据采样正确率；再比对正确率和阈值，调整宽度重复操作，获得最优动态窗口宽度；根据最优动态窗口宽度，处理采样数据；根据数据动态调整窗口宽度，自适应数据特征情况，处理异常数据，因而高效采样数据的同时保证数据的准确性，消除错误影响。附图说明图1为本专利技术实施例的基于自适应动态窗口的有源RFID射频数据采集方法的工作流程示意图；图2为本专利技术实施例的基于自适应动态窗口的有源RFID射频数据采集方法根据训练数据计算最优动态窗口宽度。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的实施例作进一步的说明。如图1所示为本专利技术实施例的基于自适应动态窗口的RFID射频数据采集方法的工作流程示意图，其具体包括以下步骤：S1、获取训练数据和采样数据，并计算训练数据的向量差值、训练数据的向量差值序列W、采样数据的向量差值以及采样数据的向量差值序列C；其中，所述向量差值为在获取训练数据和采样数据时,使用接收信号强度形成的向量差值，其中训练数据向量差值长度为W，而采用数据向量差值一般为1。具体的，在获取训练数据和采样数据时可设置获取训练数据和采样数据的比例值，一般训练数据数量为采样数据数量的35％以上，可使得获取的结果更加稳定准确，然后分别计算训练数据的向量差值和采样数据的向量差值。S2、初始化动态窗口的宽度和有源RFID射频信号数据采样正确率阈值，所述采样正确率阈值为数据采样正确率的临界值；其中，所述动态窗口的宽度可以设置为预设范围内的随机值，例如，可设置动态窗口的大小为5至20的随机数，RFID射频信号数据采样正确率阈值为95％，则表示RFID射频信号数据采集中采样数据的正确率为95％以上。S3、根据训练数据修正调整动态窗口的宽度，计算最优动态窗口的宽度；其中，在所述步骤S3之前，还包括初始化训练数据的向量差值序列和采样数据的向量差值序列，具体的，初始化的训练数据的向量差值序列为W，初始化的采样数据的向量差值序列为C。所述计算最优动态窗口的宽度的其具体的实现步骤为：S31、根据动态窗口w中的训练数据的向量差值序列W计算选择因子比例值λ；其中，所述选择因子比例值λ由三部分组成，包括向量差值序列W中向量差值大于零的个数、小于零的个数以及等于零的个数，计算三类向量差值个数的比例值，其中比例值最大的状态即为当前选择因子状态。选择因子状态分为四种：正态、负态、零态以及平衡态；其中，所述正态为向量差值序列W中向量差值大于零的个数的比例值最大；所述负态为向量差值序列W中向量差值小于零的个数的比例值最大；所述零态为向量差值序列W中向量差值等于零的个数的比例值最大；所述平衡态为向量差值序列W中，正态、负态、零态三种状态中有两种及两种以上状态同时存在的状态。举例说明，若选择因子比例值λ为3:2:0，则选择因子当前状态为正态；若选择因子比例值λ为1:3:1，则选择本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于自适应动态窗口的有源RFID射频数据采集方法，其特征在于，具体包括：S1、获取训练数据和采样数据，并计算训练数据的向量差值、训练数据的向量差值序列W、采样数据的向量差值以及采样数据的向量差值序列C；S2、初始化动态窗口的宽度和有源RFID射频信号数据采样正确率阈值，所述采样正确率阈值为数据采样正确率的临界值；S3、根据训练数据修正调整动态窗口的宽度，计算最优动态窗口的宽度；S4、利用最优动态窗口的宽度，将采样数据的向量差值序列C依次滑动进入动态窗口中，处理异常数据。

【技术特征摘要】
1.基于自适应动态窗口的有源RFID射频数据采集方法，其特征在于，具体包括：S1、获取训练数据和采样数据，并计算训练数据的向量差值、训练数据的向量差值序列W、采样数据的向量差值以及采样数据的向量差值序列C；S2、初始化动态窗口的宽度和有源RFID射频信号数据采样正确率阈值，所述采样正确率阈值为数据采样正确率的临界值；S3、根据训练数据修正调整动态窗口的宽度，计算最优动态窗口的宽度；所述步骤S3中的计算最优动态窗口的宽度的具体过程为：S31、根据动态窗口w中的训练数据的向量差值序列W计算选择因子比例值λ；S32、训练数据的向量差值序列W依次滑入动态窗口，根据选择因子状态进行数据处理；S33、根据处理后的训练数据计算射频信号数据采样正确率；S34、根据有源RFID射频信号数据的采样正确率和阈值，调整窗口宽度求得最优宽度s；S4、利用最优动态窗口的宽度，将采样数据的向量差值序列C依次滑动进入动态窗口中，处理异常数据。2.如权利要求1所述的基于自适应动态窗口的有源RFID射频数据采集方法，其特征在于，所述S31中的计算选择因子比例值λ的方法为：分别统计训练数据的向量差值序列中大于零的向量差值个数，小于零的向量差值个数，等于零的向量差值个数，计算三类向量差值个数的比例值，其中比例值最大的状态即为当前选择因子状态。3.如权利要求2所述的基于自适应动态窗口的有源RFID射频数据采集方法，其特征在于，所述选择因子状态包括四种状态：正态、负态、零态以及平衡态；其中，正态为向量差值序列W中，向量差值大于零的个数最多的状态；负态为向量差值序列W中，向量差值小于零的个数最多的状态；零态为向量差值序列W中，向量差值等于...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋平川，黄灿，唐道平，徐展，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：