一种面向物品定位的射频标签定位方法
RFID的定位工作原理及应用
RFID的定位工作原理及应用1. 引言近年来，射频识别（RFID）技术在物流、供应链管理、仓库管理等领域越来越广泛地应用。
RFID技术利用无线电信号传输数据，具有非接触式、非视距、并行多标签读取等特点，使得物流管理更加高效和智能化。
本文将介绍RFID的定位工作原理及其在实际应用中的具体应用。
2. RFID的工作原理RFID系统由标签（Tag）、读取器（Reader）和后台管理系统组成。
标签中包含有一个芯片和一个天线，读取器通过向标签发送无线电信号，并接收其返回的数据来进行数据交互。
RFID的定位工作原理主要有以下几种：2.1. 基于接收信号强度指示（RSSI）的定位基于RSSI的定位是通过读取器接收到标签返回信号的强度来实现的。
在一段距离内，信号的强度与距离成正相关，因此可以通过测量信号的强度来确定标签的大致位置。
这种定位方法的精度相对较低，适用于室内较大范围的定位场景。
2.2. 基于多标签识别的定位当读取器检测到多个标签时，可以根据其信号到达时间差（Time Difference of Arrival，TDOA）或者信号相位差（Phase Difference of Arrival，PDOA）来确定标签的位置。
这种方法需要精确的时间测量和信号处理，适用于高精度的定位需求。
2.3. 基于指纹定位的定位基于指纹定位的定位方法是通过事先建立一个地理信息数据库，在不同位置收集标签的信号指纹特征，并将其存储在数据库中。
当需要进行定位时，读取器会收集当前位置的信号指纹，与数据库中的指纹进行比对，从而确定标签所在位置。
这种方法的精度较高，但需要事先建立完整的数据库。
3. RFID的应用RFID的定位技术在实际应用中有多种应用场景。
以下是其中几个典型的应用：3.1. 仓库管理在仓库管理中，经常需要对物品进行定位和追踪。
RFID的定位技术可以实现对物品的实时定位和状态监控，提高了仓库物品管理的效率和准确度。
通过在物品上粘贴RFID标签，仓库管理人员可以通过RFID读取器快速找到物品并更新其状态，大大减少了人工操作的时间和错误率。
如何利用射频识别进行实时定位
如何利用射频识别进行实时定位射频识别（RFID）技术是一种无线通信技术，通过将射频信号传递给特定的标签，实现对物体的识别和定位。
随着科技的不断发展，射频识别在各个领域得到了广泛应用，尤其是在实时定位方面，其优势逐渐显现。
一、射频识别的基本原理射频识别技术通过将标签附着在物体上，标签内部的芯片可以储存和处理信息，并通过射频信号与读写器进行通信。
读写器发送射频信号，标签接收并返回响应信号，从而实现对物体的识别和定位。
二、射频识别在实时定位中的应用1. 物流管理：射频识别可以实时追踪物流中的货物，提高物流管理的效率和准确性。
通过在货物上附着射频标签，可以实时监控货物的位置和状态，减少货物丢失和损坏的风险。
2. 资产管理：射频识别可以帮助企业实时监控和管理资产。
通过在资产上附着射频标签，可以准确记录资产的位置和数量，避免资产的丢失和浪费。
3. 室内定位：射频识别可以在室内环境中实现实时定位。
通过在建筑物内部布置射频读写器和标签，可以精确追踪人员和物体的位置，提供室内导航和安全监控等服务。
4. 供应链管理：射频识别可以实时追踪供应链中的物流和库存情况。
通过在物流节点和仓库中使用射频标签，可以实时监控物流的流向和库存的数量，提高供应链的可视化和管理效率。
三、射频识别在实时定位中的挑战和解决方案1. 信号干扰：射频识别在实时定位中可能受到其他无线设备的干扰。
为了解决这个问题，可以采用频率调整和信号过滤等技术，确保射频信号的稳定和准确性。
2. 数据处理：射频识别产生的数据量庞大，如何高效地处理和分析这些数据是一个挑战。
可以使用云计算和大数据分析等技术，实现对射频识别数据的快速处理和实时分析。
3. 隐私保护：射频识别涉及到个人隐私的问题，如何保护个人隐私是一个重要的考虑因素。
可以采用数据加密和访问控制等技术，确保射频识别数据的安全和隐私。
四、射频识别在实时定位中的未来发展随着物联网和人工智能等技术的不断发展，射频识别在实时定位领域的应用前景广阔。
如何利用射频识别技术实现物品智能定位
如何利用射频识别技术实现物品智能定位射频识别技术（RFID）是一种通过无线电频率识别和追踪物品的技术。
它通过将微型芯片和天线嵌入物品中，利用无线电波与读写器进行通信，实现对物品的追踪和定位。
射频识别技术在物流、仓储、零售等领域得到广泛应用，它不仅提高了工作效率，还改变了传统的物品管理方式。
首先，射频识别技术可以实现物品的实时定位。
通过在物品上嵌入RFID芯片，可以实时追踪物品的位置。
无论是在仓库、物流中心还是在零售店，只需要使用RFID读写器，就能够准确地定位物品的位置。
这样一来，物品的查找和管理就变得非常简单和高效。
其次，射频识别技术可以提高物品的安全性。
在一些高价值的物品，如珠宝、艺术品等，可以嵌入RFID芯片。
一旦有人试图盗窃，RFID读写器就能够迅速发现并报警。
此外，RFID技术还可以防止假冒伪劣产品的流入市场，通过读取RFID芯片中的信息，可以判断物品的真伪和来源。
射频识别技术还可以提高物流和仓储效率。
传统的物流和仓储管理需要人工进行盘点和查找，非常耗时耗力。
而有了RFID技术，只需要使用RFID读写器，就能够快速准确地完成盘点和查找。
此外，RFID技术还可以实现自动化管理，通过与物流系统和仓储系统的对接，可以实现物品的自动分拣、装载和出库，大大提高了工作效率。
除了物流和仓储，射频识别技术还在零售行业得到广泛应用。
在商场和超市中，通过在商品上嵌入RFID芯片，可以实现商品的自动结算和库存管理。
顾客只需要将商品放入购物车，RFID读写器就能够自动识别商品并进行结算，大大提高了购物的便捷性。
同时，商家也能够实时掌握商品的库存情况，及时补货，避免了断货和滞销的情况。
射频识别技术还可以应用于智能家居。
通过在家居用品上嵌入RFID芯片，可以实现智能化的管理和控制。
例如，在家中放置RFID读写器，当我们离开家时，只需要将钥匙、手机等物品放在读写器上，就能够自动关闭门窗、关闭电器设备，提高家居的安全性和能源利用效率。
2.45GHz有源射频技术的一种新型应用方式——人员物品即时定位系统
表 面 上 ， 影 响 也 比 较 小 。 此 类 标 需 具 备 一 个 分 布 较 广 泛 、 功 能 较 签 也 可 以 制 成 只 渎 型 或 可 读 写 型 。 简 单 、成 本 较 低 的 地 址 码 发 生 器 。 如 果 采 用 特 殊 数 据 防 冲 突 方 式 解 当 佩 带 标 签 的 人 员 进 入 定 位 区 域 ，
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射频识别技术在物品追踪中的使用技巧
射频识别技术在物品追踪中的使用技巧随着科技的不断进步，射频识别技术（Radio Frequency Identification，简称RFID）在物品追踪领域得到了广泛的应用。
RFID技术通过使用无线电信号来识别和跟踪物品，为企业提供了更高效、精确的物品管理和追踪手段。
本文将介绍射频识别技术在物品追踪中的使用技巧，帮助读者更好地了解和应用这一技术。
首先，正确选择RFID标签是物品追踪中的重要一环。
RFID标签是将射频芯片和天线封装在一起的装置，用于在物品上进行识别和追踪。
根据物品的特性和使用环境，选择合适的RFID标签至关重要。
例如，对于需要长时间耐用的物品，应选择具有防水、耐高温等特性的标签；对于易碎物品，应选择柔软耐压的标签。
此外，还需考虑标签的尺寸、读取距离等因素，以确保标签能够满足实际需求。
其次，合理规划和布置RFID读写设备是物品追踪中的关键一环。
RFID读写设备用于读取和写入RFID标签上的信息，它们的布置位置和数量对于物品追踪的效果有着重要影响。
首先，需要根据物品的存放位置和流程进行设备的规划，确保每个物品都能被读取到。
其次，合理调整设备的读取范围和功率，以避免干扰和能耗浪费。
最后，对于大规模物品追踪的场景，可以考虑使用RFID门禁系统，实现对物品的自动识别和管理，提高追踪效率。
此外，数据管理和分析也是物品追踪中不可忽视的一环。
RFID技术可以实时获取物品的位置、状态等信息，但如何对这些数据进行管理和分析，对于提高物品追踪的效果至关重要。
首先，需要建立完善的数据管理系统，将RFID读取到的信息进行记录和存储。
其次，可以利用数据分析工具对大量的物品数据进行挖掘和分析，从中发现潜在的问题和优化点。
例如，通过分析物品的流动路径和停留时间，可以找出物流环节中的瓶颈和优化方案，提高物品的运输效率和准确性。
最后，物品追踪中的安全和隐私问题也需要引起重视。
射频识别技术的应用使得物品的追踪变得更加便捷和准确，但同时也带来了安全和隐私的风险。
rfid实时定位方案
RFID实时定位方案引言RFID（Radio Frequency Identification，射频识别）是一种无线通信技术，通过使用无线电信号来识别和跟踪物体。
在许多场景中，如仓储管理、物流追踪和人员定位等方面，RFID技术被广泛应用。
本文将介绍一种基于RFID的实时定位方案，能够精确地追踪和定位移动物体。
方案概述本方案基于RFID技术，结合实时定位系统，实现了对移动物体的实时定位和跟踪。
整个系统由RFID读写器、RFID标签、定位服务器和应用程序组成。
1.RFID读写器负责向周围环境发送无线电信号，并接收来自RFID标签的响应。
读写器可以通过无线电波确定标签的位置。
2.RFID标签是被追踪的移动物体，每个标签具有唯一的标识符，可以通过无线电波与读写器进行通信。
标签通常被固定在物体上，并以一定的频率发送信号以确认其存在。
3.定位服务器接收从RFID读写器收集到的数据，并通过分析这些数据，计算物体的位置信息。
服务器使用算法和数学模型来推断物体在空间中的位置，并将结果返回给应用程序。
4.应用程序是用户与系统进行交互的接口，用户可以通过应用程序查询物体的位置、设置警报和执行其他操作。
运行流程以下是该实时定位方案的基本运行流程：1.RFID读写器发出射频信号，扫描周围的物体。
2.当RFID标签离开读写器的范围时，标签会发送信号给读写器，读写器会记录下标签的标识符和信号强度。
3.读写器将收集到的数据传输到定位服务器。
4.定位服务器接收到数据后，使用算法处理数据，计算标签的位置。
5.定位服务器将位置信息返回给应用程序。
6.应用程序显示物体的位置信息，并根据需要执行其他操作。
定位算法在实时定位方案中，关键的部分是定位算法。
下面介绍该方案中使用的一种常用的定位算法 - 最近邻算法。
最近邻算法是一种基于距离的算法，它通过计算物体与已知位置之间的距离来确定物体的位置。
该算法将物体定位为距离已知位置最近的点。
具体的实施步骤如下：1.收集一定数量的标签位置数据作为参考点。
rfid有源定位方案
rfid有源定位方案RFID（Radio Frequency Identification）有源定位方案是一种利用射频技术进行物体定位和追踪的解决方案。
它通过在物体上安装有源RFID标签，实现对物体的实时定位和跟踪。
本文将介绍RFID有源定位方案的原理、应用领域以及未来发展趋势。
一、原理RFID有源定位方案的基本原理是利用有源RFID标签内置的电源和射频模块，与读写器进行通信并传输位置信息。
有源RFID标签具备发射信号的能力，读写器通过接收到标签发出的信号，测量信号的强度和到达时间，从而计算出标签的位置。
二、应用领域1. 物流与仓储管理：RFID有源定位方案可以应用于物流与仓储管理中，实现对物品的迅速定位和跟踪。
通过在货物上安装有源RFID标签，物流企业可以实时监控货物的位置和状态，提高仓储效率和物流运作的可视化管理。
2. 室内定位与导航：RFID有源定位方案可以应用于室内定位和导航领域。
通过在建筑物内安装读写器，并在人员或设备上安装有源RFID标签，可以实现对人员和设备的实时定位和导航。
这在医院、机场、商场等场所具有广泛的应用前景。
3. 资产管理：RFID有源定位方案可以应用于资产管理领域。
通过在重要设备或贵重物品上安装有源RFID标签，企业可以实时监控资产的位置和状况，避免资产的丢失或被盗，并提供溯源功能，提高资产管理的效率和准确性。
4. 智能交通系统：RFID有源定位方案可以应用于智能交通系统中。
通过在车辆上安装有源RFID标签，可以实时监控车辆的位置和车况，提高交通管理的效率和准确性。
此外，RFID有源定位方案还可以用于收费系统、停车管理等方面。
三、未来发展趋势随着无线通信技术和射频技术的不断发展，RFID有源定位方案有着广阔的发展前景。
未来，RFID技术将更加智能化和便捷化，标签将更加小型化和功能化。
同时，RFID有源定位方案将和其他定位技术结合，如GPS、蓝牙等，实现更加精准和多样化的定位与导航功能。
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（ 4）
1
DSmT 基本原理
2
多功率 RFID 标签识别率模型
RFID 标签识别具有不确定性、 不精确性、 不一 致性， 有时甚至得到一些高冲突结果， 这就要求融合 多个 或 者 多 次 RFID 识 别 信 息 得 到 准 确 的 结 论。 DSmT （ dezertsmarandache theory ） 是一种新的不确 以 DSmT 模型和 DSmT 合成法 定信息融合方法 ， 则为基础， 可以融合不同信息源的信息， 其信息融合 空间基于识别框架的超幂集， 允许框架元素的交运 算， 且能够处理高不确定性、 高冲突和不精确的信源 证据， 适合用于具有不确定性的 RFID 标签定位信 ［14 ］ 息融合 。 …， 令 Θ = ｛ θ1 ， θ2 ， θ n ｝ 为具有 n 个穷举元素的 则超幂集 D Θ 定义为由集合 Θ 的元素通 有限集合， ［15 ］ “∪” 过 和“∩ ” 两种运算得到的子集的集合 ， 即 Θ Θ …， B∈D ， 满足： （ 1 ） ， θ1 ， θ2 ∈ D ； （ 2 ） 如果 A ， 则 A ∩B ∈D Θ 且 A ∪B ∈D Θ ； （ 3 ） 除满足以上两个条件 D Θ 中不再包含其它元素。 对于识别框 的元素外，
A ∈D Θ
∑ m（ A ） = 1 。
（ 2）
物品定位是服务机器人进行物品操作和物品管 理的基础， 也是智能空间中理解人的日常行为和意
［12 ］ 。 近年来， 图的重要依据 随着 RFID （ radio frequency identification ） 技术的进步和 RFID 标签成本
则称 m 为广义基本信度赋值函数。 DSmT 的合成法则主要有 DSmC （ classic DSm rule） 、 DSmH（ hybrid DSm rule） 和 PCR （ proportional conflict redistribution rule） 等， 以下给出本文用到的 DSmC 和 PCR5 （ proportional conflict redistribution rule 5 ） 规则。 DSmC 合成法则适合自由 DSm 模型 的信息融合处理。 用 m1 和 m2 分别表示两个信息 源提供的广义信度， 则两个信息源广义信度组合的 DSmC 合成法则为 m DSmC （ C ） = m（ C ） = ∑ m1 （ A ） m2 （ B ） 。 C ∈D Θ ，
An RFID tag localization method for object localization
TIAN Guohui，SONG Baoye
（ School of Control Science and Engineering ，Shandong University ，Jinan 250061 ，China） Abstract： To overcome the difficulty of relative position estimation betw een RFID tag and RFID antenna，an RFID tag localization method w as proposed for RFID based object localization in intelligent space． A kind of multipow er RFID tag recognition rate model w as established and the upper and low er bounds of statistical multipow er RFID tag recognition rate w ere obtained． Then the RFID tag localization problem w ith multipow er RFID information w as converted into uncertain information fusion problem． Bayesian estimation w as used to construct basic belief assignment function，and DSmT generalized fusion machine w as used for multipow er RFID tag localization information fusion． The random particles in the identifiable area， w hich indicated the position of RFID tag ， w ere w eighted w ith the information fusion to estimate the position of RFID tag． The experimental results demonstrated that the RFID tag localization errors could be less than 0. 25 m ，and efficienty of object searching w as increased by 60% comparing w ith conventional methods， w hich met the demand of object localization． Key words： service robot； intelligent space； RFID ； localization； DSmT
Θ m PCR5 （ ） = 0 ， X ∈D \ ｛ ｝ ， m PCR5 （ X ） = m12 （ X ） + m1 （ X ） 2 m2 （ Y ） m2 （ X ） 2 m1 （ Y ） 。 + ∑ Y∈ D Θ \ ｛ X ｝ m 1 （ X ） + m 2 （ Y ） m 2 （ X ） + m 1 （ Y ） X∩Y =
第 41 卷 Vol． 41
第5 期 No． 5
山 东 大 学 学 报 （ 工 学 版） JOURNAL OF SHANDONG UNIVERSITY （ ENGINEERING SCIENCE）
2011 年 10 月 Oct． 2011
3961 （ 2011 ） 05002606 文章编号： 1672-
［69 ］ ， 标签识别率模型和建模方法 用于 RFID 标签与 由于 RFID 标签 天线之间的相对位置估计。 然而，
（ 3） DSm 理论中使用 PCR 比 对于证据冲突问题， 例冲突分配规则将冲突信度按照一定的比例分配到 非空集部分， 其中以 PCR5 最为有效。PCR5 冲突分 配规则实际上是将局部冲突信度按照局部冲突中各 ［16 ］ 部分所占比例进行分配 ， 其表达式为
A， B∈D Θ A ∩B = C
的降低， 在不久的将来， 所有物品都有望贴上 RFID ［3 ］ 标签， 实现基于 RFID 的物品识别与管理 。 RFID 标签的定位不仅是物品定位、 管理的基础， 也为服务 ［4 ］ 机器人定位、 导航等提供了便利条件 。 建立 RFID 标签识别率模型是实现 RFID 标签定 ［5 ］ 位的基础 。 为此， 许多学者提出了不同的 RFID
0616 收稿日期： 2011基金项目： 国家高技术研究发展计划（ 863 计划） 资助项目（ 2009AA04Z220 ） ； 国家自然科学基金资助项目（ 61075092 ）
第5 期
田国会， 等： 一种面向物品定位的射频标签定位方法
27
0
引言
0， 1］ ， 如果有集函数 m（ ·） ： D Θ →［ 满足 架 Θ， m（ ） = 0 ， （ 1）
［13 ］
定义 RFID 标签识别率为 RFID 标签的正确读 取次数与全部读取次数之比， 且假设 RFID 标签的 识别率仅与标签和天线的相对位置有关 ， 这样 RFID r 1： t ） 的估计 标签的定位问题即为后验概率 p （ x | z 1： t ， 。其中， x 为在天线局部坐标系下 RFID 标签 z 1： t 为不同时刻的 与天线相对位置的二维坐标向量， 问题 r 1： t 为 RFID 天线在不同时刻的位置。 标签识别结果， 根据贝叶斯估计及测量独立性假设 ， 后验概率 p （ x | z 1： t ， r 1： t ） 可以按式（ 5 ） 递推计算， p （ x | z 1： t ， r 1： t ） = αp （ z t | x， r t ） p （ x | z 1： t － 1 ， r 1： t － 1 ） 。 （ 5） RFID 标签定位的关 其中， α 为归一化常数。 这样， rt ） ， 键问题就是 要 确 定 似 然 函 数 p （ z t | x， 也就是 RFID 标签与天线在相对位置不同时 RFID 标签的 识别率统计模型的建模问题。 考虑到固定 RFID 天线发射功率的局限性， 本 RFID ， 文利用 天线发射功率可调的特性 统计不同
田国会， 男， 工学博士， 教授， 博士生导师， 山东大学控制科学与工程学院 副院长， 山东省机器人发展专家咨询委员会委员。1969 年 8 月生于河北省 河间市。主要研究方向包括服务机器人、 智能空间、 多机器人系统的协调与 “ 863 ” 计划重点项目、 国家自然科学基金等课题 17 协作等。已完成包括国家 项， 发表学术论文 140 余篇。获山东省科技进步贰等奖、 山东省教委科技进 国家 步（ 自然科学理论） 壹等奖各一项。 目前承担国家自然科学基金课题、 “ 863 ” 计划先进制造技术领域智能机器人技术专题目标导向类课题 、 山东省 自然科学基金课题等。
一种面向物品定位的射频标签定位方法
田国会， 宋保业
（ 山东大学控制科学与工程学院，山东 济南 250061 ） 摘要： 面向智能空间中基于 RFID（ radio frequency identification ） 的物品定位任务要求， 针对 RFID 在应用中难以确 定标签与天线的相对位置这一问题， 提出了一种 RFID 标签定位方法。首先建立了一种多功率 RFID 标签识别率 模型， 统计得到多功率条件下 RFID 标签的识别率上下界， 将多功率下的 RFID 标签定位问题转化为不确定信息融 对多功率下的 RFID 标签定位信息采用 DSmT 合问题。将单功率贝叶斯估计结果用于构造基本信度赋值函数， （ dezertsmarandache theory） 广义融合机进行信息融合， 进而将融合结果用于识别范围内的随机粒子加权估计 RFID 标签位置。RFID 标签定位实验结果表明， 使用该 RFID 标签定位方法的定位误差可达 0. 25 m 以下， 物品搜索效率 比传统方法提高约 60% ， 能够满足物品定位的要求 。 关键词： 服务机器人； 智能空间； RFID； 定位； DSmT 中图分类号： TP212 文献标志码： A