基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)芯片電子標(biāo)簽的識(shí)別技術(shù)研究.pdf_第1頁(yè)
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1、電子標(biāo)簽是射頻識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分,它作為數(shù)據(jù)載體,在物品跟蹤、標(biāo)識(shí)識(shí)別、信息收集等眾多方面被廣泛應(yīng)用。無(wú)芯片電子標(biāo)簽由于沒(méi)有微芯片和片上電源,在很大程度上降低了成本,應(yīng)用市場(chǎng)廣闊。同時(shí),在無(wú)芯片標(biāo)簽的識(shí)別中,標(biāo)簽的性能參數(shù)與其散射場(chǎng)的函數(shù)是一個(gè)很復(fù)雜的非線性關(guān)系,利用傳統(tǒng)方法很難揭示其內(nèi)在的特征,因此,在無(wú)芯片標(biāo)簽的識(shí)別方面尋求一種簡(jiǎn)便快捷的方法,具有重要的應(yīng)用價(jià)值和科研意義。本文研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)芯片電子標(biāo)簽的識(shí)別,將無(wú)芯片標(biāo)

2、簽的識(shí)別與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法相結(jié)合,與傳統(tǒng)識(shí)別方法相比,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)芯片標(biāo)簽的識(shí)別速度更快。論文分為以下幾個(gè)內(nèi)容:
  首先,介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀、基本原理、感知器和反向傳播算法(BP算法),以及表征神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本參數(shù)。
  其次,研究了線型無(wú)芯片標(biāo)簽的散射場(chǎng)特性,并對(duì)CST中仿真的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,然后建立識(shí)別系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并利用該模型實(shí)現(xiàn)了對(duì)標(biāo)簽的識(shí)別。仿真結(jié)果表明,誤差不超過(guò)1.5°,因此,線形標(biāo)簽用來(lái)編

3、碼的角度間隔可選為5°。此時(shí),所有的標(biāo)簽均可被準(zhǔn)確識(shí)別。
  然后,研究了V型無(wú)芯片標(biāo)簽的散射場(chǎng)特性,并對(duì)仿真的樣本數(shù)據(jù)分析處理。然后,經(jīng)過(guò)訓(xùn)練和參數(shù)修正,確立了無(wú)芯片V型標(biāo)簽識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。仿真結(jié)果顯示,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別方法在V型標(biāo)簽上的識(shí)別誤差不超過(guò)5°。因此,V形標(biāo)簽用來(lái)編碼的角度間隔可選為10。
  最后,研究了紙質(zhì)封裝材料對(duì)V型無(wú)芯片標(biāo)簽場(chǎng)強(qiáng)的影響,進(jìn)而研究介質(zhì)厚度對(duì)標(biāo)簽識(shí)別效果的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在介質(zhì)厚

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