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[發(fā)明專利]在反向散射中預(yù)測最佳信道的方法、裝置及存儲介質(zhì)有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202010225298.1 申請日: 2020-03-26
公開(公告)號: CN113452473B 公開(公告)日: 2022-06-28
發(fā)明(設(shè)計)人: 趙菊敏;李燈熬;高立業(yè) 申請(專利權(quán))人: 太原理工大學(xué)
主分類號: H04L1/00 分類號: H04L1/00;H04B17/30
代理公司: 北京一品慧誠知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11762 代理人: 謝佳
地址: 030600 山西省太原*** 國省代碼: 山西;14
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 反向 散射 預(yù)測 最佳 信道 方法 裝置 存儲 介質(zhì)
【權(quán)利要求書】:

1.一種在反向散射中預(yù)測最佳信道的方法,其特征在于,所述方法包括:

計算RFID標(biāo)簽的速度以及接收信號強度指示RSSI的方差;

構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并對模型進行訓(xùn)練;以及在所述模型訓(xùn)練完成后,利用所述模型進行預(yù)測以獲取最優(yōu)信道以及相應(yīng)的比特率,

其中,所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入包括所述RFID標(biāo)簽的速度、所述RSSI的方差、丟包率以及表述當(dāng)前信道列表的稀疏矩陣所構(gòu)成的矩陣;

其中,通過如下方式來計算標(biāo)簽的速度:

標(biāo)簽與閱讀器之間的距離R與測得相位θ之間的關(guān)系如以下的公式(1)所示:

其中γ是波長,θD、θR分別是標(biāo)簽和天線根據(jù)其反射特性帶來的相位誤差,N是整數(shù)模糊度,所測相位的周期是π,n是噪聲;

假設(shè)存在兩個位置,其對應(yīng)的相位分別為θ1和θ2,則依據(jù)公式(1),將θ1和θ2的表達式相減,可以得到該兩個位置之間的距離近似為:

其中,θD,θR,Nπ和噪聲n被完全抵消,由此可以求得該兩個位置之間的距離變化量ΔR,即標(biāo)簽的速度。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,

利用one-hot編碼方式來生成表述所述當(dāng)前信道列表的稀疏矩陣。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,

在所述稀疏矩陣中,僅代表最優(yōu)的信道在矩陣中對應(yīng)的值為1。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,

通過讀取與所述RFID標(biāo)簽對應(yīng)的相位值來計算所述RFID標(biāo)簽的速度。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,在所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,采用ReLU函數(shù)作為激活函數(shù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用Adam優(yōu)化器作為其優(yōu)化器。

7.一種在反向散射中預(yù)測最佳信道的裝置,其特征在于,所述裝置用以實現(xiàn)權(quán)利要求1-6任一所述在反向散射中預(yù)測最佳信道的方法,其中,所述裝置包括:

存儲器;以及

處理器,所述處理器被配置為:

計算RFID標(biāo)簽的速度以及接收信號強度指示RSSI的方差;構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并對模型進行訓(xùn)練;以及

在所述模型訓(xùn)練完成后,利用所述模型進行預(yù)測以獲取最優(yōu)信道以及相應(yīng)的比特率,

其中,所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入包括所述RFID標(biāo)簽的速度、所述RSSI的方差、丟包率以及表述當(dāng)前信道列表的稀疏矩陣所構(gòu)成的矩陣。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置,其特征在于,

利用one-hot編碼方式來生成表述所述當(dāng)前信道列表的稀疏矩陣。

9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置,其特征在于,

通過讀取與所述RFID標(biāo)簽對應(yīng)的相位值來計算所述RFID標(biāo)簽的速度。

10.一種非暫時性存儲介質(zhì),其特征在于,其上存儲有指令,所述指令用以實現(xiàn)權(quán)利要求1-6任一所述在反向散射中預(yù)測最佳信道的方法,所述指令被計算裝置的處理器執(zhí)行時,使所述處理器執(zhí)行如下所述的操作:

計算RFID標(biāo)簽的速度以及接收信號強度指示RSSI的方差;

構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并對模型進行訓(xùn)練;以及

在所述模型訓(xùn)練完成后,利用所述模型進行預(yù)測以獲取最優(yōu)信道以及相應(yīng)的比特率,

其中,所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入包括所述RFID標(biāo)簽的速度、所述RSSI的方差、丟包率以及表述當(dāng)前信道列表的稀疏矩陣所構(gòu)成的矩陣。

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