隨著以車(chē)聯(lián)網(wǎng)、智能家居和智慧醫(yī)療等為典型應(yīng)用的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展,高效的場(chǎng)景感知引起了研究者的廣泛關(guān)注。場(chǎng)景感知監(jiān)測(cè)包括接觸式監(jiān)測(cè)和非接觸式監(jiān)測(cè)兩類(lèi),其中接觸式監(jiān)測(cè)要求被測(cè)目標(biāo)攜帶可穿戴設(shè)備,而非接觸式監(jiān)測(cè)主要利用Wi Fi、無(wú)線(xiàn)射頻識(shí)別（Radio Frequnency Identification,RFID）等無(wú)線(xiàn)信號(hào)進(jìn)行場(chǎng)景監(jiān)測(cè),無(wú)需用戶(hù)時(shí)刻攜帶感知節(jié)點(diǎn),展現(xiàn)出良好的應(yīng)用前景。本文主要針對(duì)基于RFID的非接觸式場(chǎng)景監(jiān)測(cè)技術(shù)展開(kāi)研究,提出了基于RFID的液位監(jiān)測(cè)和手部運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)。在基于RFID的液位監(jiān)測(cè)中,利用采集到的信號(hào)強(qiáng)度進(jìn)行液位狀態(tài)的判定,在訓(xùn)練階段獲得液位狀態(tài)對(duì)應(yīng)的閾值,在監(jiān)測(cè)階段對(duì)待測(cè)箱體液位進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè);針對(duì)信號(hào)強(qiáng)度抗干擾能力弱的缺點(diǎn),我們通過(guò)引入局部加權(quán)線(xiàn)性回歸算法（Local Weight linear Regression,LWR）,提取出更為穩(wěn)定的RSSI特征。在基于RFID的手部運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)中,通過(guò)監(jiān)測(cè)環(huán)境中人員的手部活動(dòng)以分析商品的受關(guān)注情況,針對(duì)單對(duì)象場(chǎng)景和多對(duì)象場(chǎng)景,設(shè)計(jì)了基于信息散度（Kullback-Leibler,KL）的自適應(yīng)分割算法以實(shí)現(xiàn)動(dòng)作的識(shí)別... 

【文章來(lái)源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】：58 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

系統(tǒng)框架

南京郵電大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第三章基于RFID的液位監(jiān)測(cè)技術(shù)21進(jìn)行系統(tǒng)的性能評(píng)估。3.4.1系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)硬件：我們使用COTSRFID設(shè)備實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)，包括作為RFID讀取器的ImpinJR420，8dbi增益天線(xiàn)，以及ImpinJH47全向標(biāo)簽，如圖3.5所示。本章節(jié)實(shí)驗(yàn)的RFID系統(tǒng)設(shè)備所設(shè)定的頻率值為920.625MHz。軟件：LLM系統(tǒng)的軟件在具有LLRP協(xié)議的個(gè)人計(jì)算機(jī)上使用C＃語(yǔ)言編譯運(yùn)行的。在數(shù)據(jù)收集步驟中，軟件與OctaneSDK集成，并以每秒340個(gè)讀數(shù)的速率連續(xù)詢(xún)問(wèn)標(biāo)簽，以獲取物理層信息，例如相位，RSSI，多普勒頻移。場(chǎng)景部署:實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景的部署如圖3.6所示。我們將一個(gè)無(wú)源RFID標(biāo)簽貼于水箱外壁，將天線(xiàn)與標(biāo)簽平行放置，距離為1米。圖3.5實(shí)驗(yàn)設(shè)備圖3.6場(chǎng)景部署示意圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的供應(yīng)鏈新型管理模式研究[D]. 王傅強(qiáng).中南大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3146201