无芯片射频识别多标签的检测与识别

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61671393
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    58.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0119.电磁场与波
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

With the development of the Internet of Things, the society is growing demand for low-cost RFID tags for item identification. Chipless RFID tags are the possible solutions to meet this requirement. The project will explore various anti-collision mechanisms to simultaneously detect multiple chipless tags and identify each tag ID. It constructs reliable and efficient algorithm of multi-level collision avoidance and provides a theoretical basis for the design and application of chipless tag. The study includes: Chipless tag electromagnetic scattering theory based on the singularity expansion method (SEM), Construction of the anti-collision mechanism using analysis of time-pole and time-residue based on sliding window matrix beam algorithm, Exploration of the pole coding method for collision detection (avoidance) and maximum capacity, and Exploring the interrogating signal waveform which can stimulates the scattered echoes of specific poles on demand. A tag of this project is a single-layer conductor which can be pasted or printed onto an object for label. It has broad applicability with low cost, longevity, stain-resistance and anti-radiation. The data is retrieved by poles analysis of the late-time scattering signal from tag’s structure. It has the potential privacy and security.
随着物联网的发展,社会对用于物品识别的廉价RFID 标签需求越来越大,无芯片RFID 标签是满足该要求的可能解决方案。本项目探索能同时检测多个无芯片标签和识别每个标签ID 的多种防冲突机理,构造多层防冲突的可靠高效算法,为无芯片标签的设计和应用提供理论依据。研究内容包括:基于奇点展开法(SEM)的无芯片标签电磁散射分析理论,构建基于滑窗矩阵束算法的时间-极点、时间-留数分析的防冲突机制,探索可检(防)冲突的最大容量极点码,探索能按需激发特定极点散射回波的查询信号波形。本项目研究的标签是单层导体,可粘贴或印制到需要标签的对象,具有廉价、持久、抗污、抗辐射的广泛适用性。数据检索通过标签结构的后时散射信号极点分析进行,具有潜在的数据保密和安全性。

结项摘要

随着物联网的发展,社会对用于物品识别的廉价射频识别(RFID) 标签需求越来越大,无芯片RFID 标签是满足该要求的可能解决方案。本项目围绕设计防碰撞无芯片标签结构并对多标签的识别展开研究,内容包括无芯片标签的编码、结构、查询信号电路和防碰撞算法。取得的成果对基于电磁散射的无芯片 RFID 标签检测和防冲突机制有了系统全面的认识,提出设计这类无芯片RFID 系统的理论框架,对多种标签结构进行了分析,为开发廉价的 RFID 技术提供设计依据,从而为无芯片RFID 标签在物联网的广泛应用提供了参考基础。

项目成果

期刊论文数量(20)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
基于方向独立无芯RFID标签的频域编码研究
  • DOI:
    10.16157/j.issn.0258-7998.173758
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    电子技术应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王金魁;邹传云;胥磊
  • 通讯作者:
    胥磊
共面波导馈电平面小型化超宽带天线设计
  • DOI:
    10.16086/j.cnki.issn1000-0380.2017110006
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    自动化仪表
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周兵;邹传云
  • 通讯作者:
    邹传云
一种新型的无芯片RFID双极化标签设计
  • DOI:
    10.16157/j.issn.0258-7998.170893
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    电子技术应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    左正璞;郭海燕;刘明敏
  • 通讯作者:
    刘明敏
多散射体无芯片RFID标签的设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    电子器件
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵峰;邹传云;胥磊;何毅
  • 通讯作者:
    何毅
基于多谐振器的可打印无芯片RFID标签设计
  • DOI:
    10.16157/j.issn.0258-7998.173066
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    电子技术应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵峰;邹传云;胥磊;何毅
  • 通讯作者:
    何毅

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其他文献

大容量无芯片标签结构探索
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    微型机与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张昭;邹传云;黄保虎
  • 通讯作者:
    黄保虎
一种高分辨率图像的实时光流计算方案
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    制造业自动化
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    冯云迪;王学渊;邹传云
  • 通讯作者:
    邹传云
等效建模与SR-UKF算法的SOC估算研究
  • DOI:
    10.16086/j.cnki.issn1000-0380.2020010027
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    自动化仪表
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吉伟康;王顺利;邹传云;夏黎黎;时浩添
  • 通讯作者:
    时浩添
基于脉冲耦合神经网络的图像插值算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    计算机工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘春梅;邹传云;曹文;胥磊
  • 通讯作者:
    胥磊
一种无芯RFID标签极点提取的研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    微型机与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈民;邹传云
  • 通讯作者:
    邹传云

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AI项目思路

AI技术路线图

邹传云的其他基金

基于导体结构自然谐振的无芯片射频识别标签
  • 批准号:
    61075030
  • 批准年份:
    2010
  • 资助金额:
    31.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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