WO2019218614A1 - 一种无芯片rfid标签的结构模式信号的自动搜索方法 - Google Patents

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WO2019218614A1 PCT/CN2018/113964 CN2018113964W WO2019218614A1 WO 2019218614 A1 WO2019218614 A1 WO 2019218614A1 CN 2018113964 W CN2018113964 W CN 2018113964W WO 2019218614 A1 WO2019218614 A1 WO 2019218614A1
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frequency
mode signal
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常天海
张暖峰
刘雄英
范艺
覃运炯
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华南理工大学
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    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/80—Services using short range communication, e.g. near-field communication [NFC], radio-frequency identification [RFID] or low energy communication

Definitions

  • the present invention relates to the field of Internet of Things, and in particular to an automatic search method for a structure mode signal of a chipless RFID tag.
  • S4 determines the length of the fine search window function, and obtains the frequency domain signal of the last search in S3 as an envelope, and obtains the length T of the fine search window function according to the bandwidth of the envelope;
  • S8 calculates the distance from each tag to be tested to the antenna.
  • the reference plane is located at (0, 750)
  • the label 1 is located at (98.99, 299.23)
  • the label 2 is located at (-70.59, 449.22) when the antenna is approximately at (0, -122.5), the antenna is a simulated result of the received normalized time domain signal;
  • Figure 3 (a) is a time domain signal retained by the search rough search window function at the end of the rough search
  • Figure 3 (b) is the result of the normalization process and the envelope after the fast Fourier transform of the time domain signal of Figure 3 (a);
  • Figure 5 (b) is the result of the fast Fourier transform of the time domain signal of Figure 5 (a) and normalized;
  • an automatic search method for a structure mode signal of a chipless RFID tag the hardware includes a reference plane 3, a target to be tested 1, 2, a reading antenna, and a reader, and the target to be tested has two or more.
  • the target to be tested is located within the readable range of the reading antenna, and the distance between the known reference plane and the reader is L.
  • the object to be tested is a chipless RFID tag.
  • the reference plane is a plane formed by the conductor material used for the chipless RFID tag or a conductor material of similar nature.
  • the reading antenna is a broadband antenna, and specifically may be a horn antenna, a Vivaldi antenna, a logarithmic period antenna, or the like.
  • the reader is a reader that can generate an ultra-wideband pulse signal, receive an ultra-wideband signal, and has a certain signal processing capability.
  • This search method is based on the interference ranging method.
  • the principle of the interference ranging method is: when two electromagnetic waves with the same frequency and the same polarization direction are opposite in phase, the electromagnetic wave intensity at the point is equal to the absolute value of the difference between the two electromagnetic waves, so the field strength at this point is the smallest.
  • the distance difference determines the phase difference, so this feature can be used for ranging.
  • the time domain signal of the chipless RFID tag can be divided into two parts: the structural mode signal and the antenna mode signal.
  • the structural mode signals of the same chipless RFID tag are similar, but the antenna mode signals are not similar, but are determined by the structure of the tag.
  • the signal is Fourier transformed, and the spacing of the notch of the corresponding frequency domain signal is uniform. If some antenna mode signals are mixed, the corresponding frequency domain is Some of the notch of the signal is not uniform. Since the frequency corresponding to a part of the notch is not affected by the antenna mode signal, a linear regression can be used to obtain a relatively accurate distance difference.
  • linear regression is used to obtain the fitted straight line, and a part of the deviation is excluded from the larger frequency point, and then re-fitting (multiple re-fitting and eliminating the large offset) Frequency point), finally get the slope of the fitted line.
  • the slope is used to approximate the distance difference, and the distance difference deviation obtained after several consecutive searches is relatively small, and the position of the structural mode signal of the second signal is considered to have been found.
  • the length of the fine search window function is determined based on the obtained bandwidth of the frequency domain signal.
  • the fine search window function searches from the beginning time and searches until the time position corresponding to the reading range is exceeded. Since the fine search window function searches from left to right on the time axis, the signal searched first by the fine search window function is a structural mode signal, when the distance difference obtained using linear regression is close to the distance difference between the fine search window functions Think of the structural mode signal of the tag.
  • the reference plane is a good conductor having a size of 40 mm x 40 mm.
  • the chipless RFID tag has a size of 40 mm x 40 mm.
  • step 3 Since the time domain signal has been obtained, it starts from step 3.
  • the distance difference obtained by the search results for four consecutive times is compared, and the search is stopped when the distance difference is close.
  • the result of 4 consecutive times is 149.74mm, 149.63mm, 149.46mm, 149.46mm, the adjacent search is small, the search ends, and when the end search is selected, the end time of the previous secondary search window is 5.53ns as the roughness.
  • the end time of the search window is 149.74mm, 149.63mm, 149.46mm, 149.46mm, the adjacent search is small, the search ends, and when the end search is selected, the end time of the previous secondary search window is 5.53ns as the roughness. The end time of the search window.
  • Step 4 in the step 3 step, the frequency domain signal corresponding to the time domain signal retained by the rough search window function is used as an envelope.
  • the search is stopped, the obtained time domain signal is as shown in Fig. 4(a), and the corresponding frequency domain signal is as shown in Fig. 4(b).
  • the distance difference obtained based on the interference principle is 145.75 mm.
  • the search is stopped, the obtained time domain signal is as shown in Fig. 5(a), and the corresponding frequency domain signal is as shown in Fig. 5(b).
  • the distance difference obtained based on the interference principle is 301.9 mm.
  • Step7 has exceeded the search scope and ended the search.
  • the invention is based on the interference ranging method and improves the function of the interference ranging method.
  • the accuracy of the interference ranging method can be improved, and at the same time, it is helpful for detecting the antenna mode signal of the tag.
  • Accurately knowing the time period of the antenna pattern that can be used to extract the post tag ID maximizes the use of the antenna mode signal, thereby improving the accuracy of reading the tag ID.

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Abstract

一种无芯片RFID标签的结构模式信号的自动搜索方法，在空间中设定参考平面（3）、待测目标（1，2）、阅读天线及阅读器，待测目标（1，2）位于阅读天线的可阅读范围内，利用标签和参考平面（3）的散射信号在空间中干涉的现象测量标签与参考平面（3）到天线的距离差，从而获得标签到天线的距离。该方法用于提取标签的天线模式的时间段，可最大化的利用天线模式信号，从而提高阅读标签的精度。

Description

一种无芯片RFID标签的结构模式信号的自动搜索方法 技术领域
本发明涉及物联网领域，具体涉及一种无芯片RFID标签的结构模式信号的自动搜索方法。
背景技术
近年来，无芯片RFID技术成为了研究热点。由于去除集成电路，有效降低了无芯片RFID标签的成本，同时其可印刷的特点，使得无芯片RFID技术有了大规模使用的潜在可能。精确定位是RFID技术的优势之一。通过测量标签到多个信号接收节点的距离，计算出标签的空间坐标，从而确定标签的位置。
目前，基于测量时间间隔的测距方法精度比较高。测量时间间隔的方法可以分为三种：一种是以激励信号的最大值对应的时刻作为信号的时间位置，通过测量激励信号发射到返回的时间间隔确定标签到阅读器的距离；一种是NFMPM(Narrow Frequency Matrix Pencil Method)，采用一定长度的矩形窗函数扫描接收信号，每次扫描后进行拉普拉斯变换获得复频域的信号，再对该信号使用MPM(Matrix Pencil Method)，获得时间间隔；一种是基于干涉原理的测距方法，即利用干涉的特性，确定因激励信号到参考平面和激励信号到标签之间的距离差而产生的相位差，从而确定标签到阅读器的距离。
影响无芯片RFID标签测距精度的因素主要有：噪声，天线模式信号，激励信号的波形。其中噪声对各种测距方法都有影响。天线模式信号则对检测最大值的方法和干涉测距法影响较大。激励信号的波形则对检测最大值的方法和NFMPM影响较大。
激励信号的波形取决于阅读器，而干涉测距法不受激励信号波形的影响，因此，干涉测距法的稳定性更高。干涉测距法需要采用已知位置的参考平面作为参考点，采用了参考平面，使得干涉测距法不需要对阅读器和天线产生的延时进行校准。因此，干涉测距法对比其他两种测距方法优越性更明显。
发明内容
为了克服现有技术存在的缺点与不足，本发明提供一种无芯片RFID标签的结构模式信号的自动搜索方法。
本发明采用如下技术方案：
一种无芯片RFID标签的结构模式信号的自动搜索方法，包括如下步骤：
S1在空间中设定参考平面、待测目标、阅读天线及阅读器，所述待测目标有两个以上，待测目标位于阅读天线的可阅读范围内；
S2阅读器产生超宽带脉冲信号，超宽带脉冲信号由阅读天线向空间辐射，超宽带脉冲信号与待测目标和参考平面相遇后分别产生多个反射信号，阅读器接收多个反射信号，获得时域信号，所述反射信号包括结构模式信号和天线模式信号；
S3粗糙搜索时域信号时间轴上起始的两个待测标签的结构模式信号，以接收信号的时刻为起始时间，向右扩展窗口函数进行搜索，搜索步进为i，每次移动后，都对窗口函数包括的信号进行快速傅里叶变换获得频域信号；将频域信号间距均匀的陷波对应的频率按照顺序进行编号，并进行线性回归，根据线性回归得到斜率a 1，去除前m个偏差最大的频点，n为整数，其余频点对应序号不变，再次进行线性回归，再次去除前m个偏差最大的点，其余频点对应序号不变；
这样重复k次，线性回归k次，利用最后一次线性回归得到的斜率计算该次搜索的距离差d 1；
对比最后x次搜索结果获得的距离差，如果距离差值接近就停止搜索；
S4确定精细搜索窗口函数的长度，S3中最后一次搜索的获得频域信号作包络线，根据包络线的带宽得到精细搜索窗口函数的长度T；
S5搜索时域信号时间轴从左向右搜索第一个反射信号的结构模式信号，具体为：
使用S4获得的精细搜索窗口函数保留第二反射信号的结构模式信号，第一个精细搜索窗口的起始位置为开始接收信号的位置，两个精细搜索窗口函数之外的信号置零，第一个精细搜索窗口函数向右移动，步进为j；每次移动都对信号进行一次快速傅里叶变换获得频域信号，将获得的间距均匀的陷波对应的频率按照顺序编号，并进行线性回归，去除m个偏差最大的频点，其余频点对应序号不变，再次进行线性回归，去除m个偏差最大的频点；
这样重复k次，k次线性回归，最后一次线性回归得到斜率a 1，计算距离差d 1；
精细搜索窗口函数的时间差换算为空间的距离差d t，当|d t-d 1|<p 1时停止搜索，确定找到第一个信号的结构模式信号；
S6继续搜索余下信号的结构模式信号，使用精细搜索窗口函数保留上次精细搜索中相对位置为第二的结构模式信号，同时另外一个精细窗口以该保护窗口的位置为起始位置，向右移动，步进为j，每次移动都对信号进行一次快速傅里叶变换获得频域信号，将获得的间距均匀的陷波对应的频率信号按照顺序编号，并进行线性回归，去除m个偏差最大的频点，其余频点对应序号不变，再次进行线性回归；
这样重复k次，k次线性回归，最后一次线性回归得到斜率a r，计算距离差d r；
精细搜索窗口函数的时间差换算为空间的距离差d t，当|d t-d r|<p 1时停止搜索，确定找到信号的结构模式信号；
S7重复S6，继续搜索余下信号的结构模式信号，直到找到所有反射信号的结构模式信号；
S8计算各个待测标签到天线的距离。
所述S3、S4、S5、S6中相邻陷波对应的序号间隔相等，序号和陷波对应的频率进行线性回归，获得拟合直线的斜率a，则距离差的结果为
Figure PCTCN2018113964-appb-000001
其中c表示光速，n表示相邻陷波对应序号的差。
根据包络线的带宽，确定精细搜索窗口的长度
Figure PCTCN2018113964-appb-000002
其中，BW表示频域信号的带宽。
所述S5、S6中，距离差，
Figure PCTCN2018113964-appb-000003
其中c表示光速，两个精细搜索窗口函数结束时间t 1，t 2为间隔。
采用精细搜索窗口函数搜索时，当寻找到两标签的结构模式信号时，利用距离差公式算出的距离差的结果偏差不会太大，当排除偏离较大的频点时搜索 窗口函数小幅度扩展不会对计算结果有较大的影响，即连续几次的结果非常接近时，判断寻找到结构模式信号。
在对该结构模式信号搜索粗糙搜索结束对应的粗糙搜索窗口函数的结束时间t 0时刻为中心，精细搜索窗口函数的结束位置在区间[t 0-δ,t 0+δ]选择。
本文中的窗口函数即为矩形窗。
本发明的有益效果：
(1)本发明基于电磁波干涉原理提供一种自动搜索结构模式信号的方法，完善了干涉测距法的功能；
(2)使用线性回归的方法降低了标签天线模式信号对测距精度的影响；
(3)窗口函数在时间轴上从左往右搜索有效的降低了标签天线模式信号对测距精度的影响；
(4)准确的定位可用于提取标签信息的时间段，最大程度的利用标签天线模式信号，获得比较好的阅读效果。
附图说明
图1是本发明所使用的测距结构示意图
图2是本发明实施例中，参考平面位于(0，750)，标签1位于(98.99，299.23)，标签2位于(-70.59，449.22)天线等效近似位于(0，-122.5)时，天线接收的归一化的时域信号的仿真结果；
图3(a)是粗糙搜索结束时，搜索粗糙搜索窗口函数保留的时域信号；
图3(b)是图3(a)时域信号的快速傅里叶变换后，作归一化处理以及作包络线的结果；
图4(a)是第一次精细搜索结束时，两个精细搜索窗口函数保留的时域信号；
图4(b)是图4(a)时域信号的快速傅里叶变换并且归一化处理后的结果；
图5(a)是第二次精细搜索结束时，两个精细搜索窗口函数保留的时域信号；
图5(b)是图5(a)时域信号的快速傅里叶变换并且归一化处理后的结果；
具体实施方式
下面结合实施例及附图，对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。
实施例
如图1所示，一种无芯片RFID标签的结构模式信号的自动搜索方法，硬件包括参考平面3、待测目标1、2、阅读天线及阅读器，所述待测目标有两个以上，待测目标位于阅读天线的可阅读范围内,已知参考平面与阅读器的距离为L。
所述待测目标是无芯片RFID标签。
所述参考平面是由所述的无芯片RFID标签所用导体材料或者性质相似的导体材料构成的平面。
所述阅读天线是宽带天线，具体可以是喇叭天线、Vivaldi天线、对数周期天线等。
所述阅读器是一种可以产生超宽带脉冲信号，接收超宽带信号，并有一定信号处理能力的阅读器。
如图2、如图3(a)、图3(b)该结构模式信号的搜索方法的原理为：
本搜索方法基于干涉测距法。干涉测距法的原理为：当两束频率相同、极化方向相同的电磁波在某一点相位相反，则该点的电磁波强度等于两束电磁波强度差的绝对值，因此该点的场强最小。距离差决定相位差，因此可以使用该特性进行测距。
无芯片RFID标签的时域信号可以分为结构模式信号和天线模式信号两部分，同一种无芯片RFID标签的结构模式信号是相似的，但是天线模式信号不相似，而是由标签的结构决定。当准确的将两个标签信号的结构模式提取出来时，将信号作傅里叶变换，对应的频域信号的陷波的间距是均匀的，若有一部分天线模式信号混入，则对应的频域信号的陷波有一部分是不均匀的。由于有一部分的陷波对应的频率没有受到天线模式信号影响，因此使用线性回归，仍然可以获得比较准确的距离差。
在搜索第一、第二个信号的结构模式信号时，使用线性回归获得拟合的直线，排除一部分偏离较大的频点后，重新拟合(可多次重新拟合和排除偏移大的频点)，最终获得拟合直线的斜率。该斜率用于近似计算距离差，经过几次连续搜索后获得的距离差偏差比较小时，认为已经找到第二个信号的结构模式信号的位置。根据获得的频域信号的带宽确定精细搜索窗口函数的长度。
精细搜索窗口函数从起初时间开始搜索，一直搜索到超出阅读范围对应的时刻位置为止。因为精细搜索窗口函数在时间轴上从左到右搜索，因此精细搜索窗口函数首先搜索到的信号是结构模式信号，当使用线性回归获得的距离差与精细搜索窗口函数间的距离差接近的时候认为找到标签的结构模式信号。
本实施例中具体搜索方法包括如下步骤：
本实施例中，所述参考平面为尺寸40mm×40mm的良导体。所述无芯片RFID标签尺寸大小为40mm×40mm。
由于已获得时域信号，因此从step3开始。本实施例中，步进i＝0.01ns，step3每次搜索都进行一次线性回归，并将一个偏离较大的频点去掉(可以去除多个)，然后再进行线性回归，获得距离差。对比连续四次的搜索结果获得的距离差，当距离差接近时停止搜索。在搜索结束时，连续4次的结果为149.74mm，149.63mm，149.46mm，149.46mm，相邻搜索相差小，结束搜索，并且选择结束搜索时，前面二次搜索窗口的结束时间5.53ns作为粗糙搜索窗口的结束时间。
step 4，将step3步骤中，粗糙搜索窗口函数保留的时域信号对应的频域信号作包络线。本实施例中选择10dB带宽作为脉冲信号的带宽，BW＝5.1GHz，因此T＝0.3922ns。
step5，本实施例步进j＝0.01ns，p 1＝0.5mm，每次搜索都进行一次线性回归，并去除一个偏差较大的频点(可去除多个)，然后再进行线性回归，获得距离差。停止搜索时，获得的时域信号如图4(a)所示，对应的频域信号如图4(b)所示。精细搜索窗口函数间的时间差为5.53-4.56＝0.98ns，转化为空间的距离差为145.55mm。基于干涉原理获得的距离差为145.75mm。
step6，本实施例步进j＝0.01ns，p 2＝0.5mm，每次搜索都进行一次线性回归，并去除两个偏差较大的频点(可去除多个)，然后再进行线性回归，获得距离差。停止搜索时，获得的时域信号如图5(a)所示，对应的频域信号如图5(b)所示。精细搜索窗口函数的间的时间差为7.54-5.53＝2.01ns，转化为空间的距离差为301.5mm。基于干涉原理获得的距离差为301.9mm。
step7，已超出搜索范围，结束搜索。
step 8，依据搜索结果可得计算结果d 2′＝425.05mm，d 3′＝570.6mm。真实距离d 2＝433.18mm，d 3＝576.06mm。
本发明基于干涉测距法，改进了干涉测距法的功能。通过准确定位结构模式信号的位置，可以提高干涉测距法的精度，同时对于检测标签的天线模式信号有较大的帮助。准确知道可用于提取后标签ID的天线模式的时间段，可最大化的利用天线模式信号，从而提高阅读标签ID的精度。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受所述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、 替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

  1. 一种无芯片RFID标签的结构模式信号的自动搜索方法，其特征在于，包括如下步骤：
    S1在空间中设定参考平面、待测目标、阅读天线及阅读器，所述待测目标有两个以上，待测目标位于阅读天线的可阅读范围内；
    S2阅读器产生超宽带脉冲信号，超宽带脉冲信号由阅读天线向空间辐射，超宽带脉冲信号与待测目标和参考平面相遇后分别产生多个反射信号，阅读器接收多个反射信号，获得时域信号，所述反射信号包括结构模式信号和天线模式信号；
    S3粗糙搜索时域信号时间轴上起始的两个待测标签的结构模式信号，以接收信号的时刻为起始时间，向右扩展窗口函数进行搜索，搜索步进为i，每次移动后，都对窗口函数包括的信号进行快速傅里叶变换获得频域信号；将频域信号间距均匀的陷波对应的频率按照顺序进行编号，并进行线性回归，根据线性回归得到斜率a 1，去除前m个偏差最大的频点，n为整数，其余频点对应序号不变，再次进行线性回归，再次去除前m个偏差最大的点，其余频点对应序号不变；
    这样重复k次，线性回归k次，利用最后一次线性回归得到的斜率计算该次搜索的距离差d 1；
    对比最后x次搜索结果获得的距离差，如果距离差值接近就停止搜索；
    S4确定精细搜索窗口函数的长度，S3中最后一次搜索的获得频域信号作包络线，根据包络线的带宽得到精细搜索窗口函数的长度T；
    S5搜索时域信号时间轴从左向右搜索第一个反射信号的结构模式信号，具体为：
    使用S4获得的精细搜索窗口函数保留第二反射信号的结构模式信号，第一个精细搜索窗口的起始位置为开始接收信号的位置，两个精细搜索窗口函数之外的信号置零，第一个精细搜索窗口函数向右移动，步进为j；每次移动都对信号进行一次快速傅里叶变换获得频域信号，将获得的间距均匀的陷波对应的频率按照顺序编号，并进行线性回归，去除m个偏差最大的频点，其余频点对应序号不变，再次进行线性回归，去除m个偏差最大的频点；
    这样重复k次，k次线性回归，最后一次线性回归得到斜率a 1，计算距离差d 1；
    精细搜索窗口函数的时间差换算为空间的距离差d t，当|d t-d 1|<p 1时停止搜索，确定找到第一个信号的结构模式信号；
    S6继续搜索余下信号的结构模式信号，使用精细搜索窗口函数保留上次精细搜索中相对位置为第二的结构模式信号，同时另外一个精细窗口以该保护窗口的位置为起始位置，向右移动，步进为j，每次移动都对信号进行一次快速傅里叶变换获得频域信号，将获得的间距均匀的陷波对应的频率信号按照顺序编号，并进行线性回归，去除m个偏差最大的频点，其余频点对应序号不变，再次进行线性回归；
    这样重复k次，k次线性回归，最后一次线性回归得到斜率a r，计算距离差d r；
    精细搜索窗口函数的时间差换算为空间的距离差d t，当|d t-d r|<p 1时停止搜索，确定找到信号的结构模式信号；
    S7重复S6，继续搜索余下信号的结构模式信号，直到找到所有反射信号的结构模式信号；
    S8计算各个待测标签到天线的距离。
  2. 根据权利要求1所述的自动搜索方法，其特征在于，所述S3、S4、S5、S6中相邻陷波对应的序号间隔相等，序号和陷波对应的频率进行线性回归，获得拟合直线的斜率a，则距离差的结果为
    Figure PCTCN2018113964-appb-100001
    其中c表示光速，n表示相邻陷波对应序号的差。
  3. 根据权利要求1所述的自动搜索方法，其特征在于，根据包络线的带宽，确定精细搜索窗口的长度
    Figure PCTCN2018113964-appb-100002
    其中，BW表示频域信号的带宽。
  4. 根据权利要求1所述的自动搜索方法，其特征在于，所述S5、S6中，距离差，
    Figure PCTCN2018113964-appb-100003
    其中c表示光速，两个精细搜索窗口函数结束时间t 1，t 2为间隔。
PCT/CN2018/113964 2018-05-15 2018-11-05 一种无芯片rfid标签的结构模式信号的自动搜索方法 WO2019218614A1 (zh)

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