[发明专利]基于MT-BP电磁感知的UHF多标签自适应识读方法及系统

权利要求书

1.基于MT-BP电磁感知的UHF多标签自适应识读方法，其特征在于，包括：

获取标签特征数据库，其中包括与各类货物相应的标签类型及射频特性；其中，所述射频特性包括前向激活灵敏度曲线、后向反射灵敏度曲线；

基于电磁感知构建多天线多标签下的简化系统模型：

R_1×M(ω)-L_1×M(ω)=S_1×M(ω)×(I_M×M(ω)·T_M×M(ω))；

其中，ω为载波角频率，M为天线的个数；R_1×M(ω)为任一标签接收的信号强度；L_1×M(ω)为各天线间发生信号干扰时的载波泄漏函数；S_1×M(ω)为所有天线的发射信号向量；I_M×M(ω)为所有天线的自干扰信道交织矩阵；T_M×M(ω)为标签对自身信号的耦合函数；其中，R_1×M(ω)、L_1×M(ω)及S_1×M(ω)均基于ook调制测量获取，T_M×M(ω)通过所述标签特征数据库中相应的射频特征获取；

基于所述简化系统模型及LS最小二乘估计法对I_M×M(ω)=H_1×M(ω)^T×H_1×M(ω) 求解以获得H_1×M(ω)；其中，H_1×M(ω)为所有天线与任一标签间的信道传输函数；进而获得多天线多标签下所有天线与所有标签间的信道传输矩阵H_N×M(ω)，并使所述信道传输矩阵中每列的各元素减去对应列的平均值得到一差分信道模型H_c(ω)；

将若干典型场景下的实测数据代入所述差分信道模型以获得若干组信道参数作为训练样本，将其输入MT-BP神经网络，并以天线参数为输出，以识读性能评价矩阵的二阶范数最大为目标对所述MT-BP神经网络进行迭代优化；进而得到优化的MT-BP神经网络，及与各典型场景相应的若干识读增强模板；其中，所述典型场景指仅包括单一种类货物的识读场景；所述识读增强模板包括与典型场景相应的最优天线参数；所述天线参数包括：增益强度、相位及载波对消度；

基于实际识读场景选择一所述识读增强模板进行天线参数初始化以获得对应的实际信道参数，并以识读性能评价矩阵的二阶范数最大为目标，通过所述优化的MT-BP神经网络对初始化后的所述天线参数进行适应性调整优化；

基于前述适应性调整优化后的天线参数进行多标签识读。