基于反射全息图的RFID定位理论与关键技术

With the development of the Internet of Things (IoT), the location information of objects play a more important role in human lives, which have drawn a lot of attention from both the industrial and research communities. For example, by sensing the signal changes of the WiFi or Bluetooth devices, we can capture the location of human/object nearby. However, such method requires that each object in localization should bring a transmitter (WiFi or Bluetooth devices), which leads to high deployment cost. To this end, we propose a passive localization mechanism based on the widely deployed RFID tags. It mainly contains four steps: locating each RFID tags in fine-grained manner; deducing the antenna array from tag locations; building up the backscatter hologram based on the signal features captured from the antenna array; and locating, counting and identifying the objects based on the backscatter hologram.

随着物联网技术的发展，人们逐步意识到除过能够对物体进行标识之外更重要的是物体的位置信息。工业界和学术界越来越多的资金和技术精力到这个领域的研究中。例如通过定位用户携带的蓝牙或WiFi设备来捕获物体位置。然而这些方法都有一个前提，那就是需要被定位或追踪的物体携带一个无线设备，以便能够识别和定位目标物体。本项目拟提出利用已部署的泛在标签进行被动定位。主要包括三个步骤：阅读器对环境泛在的标签进行高精度定位；其次将这些已经定位的标签逻辑上转换为天线阵列，用于接受环境物体的反射信号；第三，系统利用标签的位置信息与它所感知到的反射限号构建反射全息图；最后系统利用反射全息图对环境的物体进行计数、定位和分类识别。

随着物联网技术的发展，人们逐步意识到除过能够对物体进行标识之外更重要的是物体的位置信息。工业界和学术界越来越多的资金和技术精力到这个领域的研究中。例如通过定位用户携带的蓝牙或WiFi设备来捕获物体位置。然而这些方法都有一个前提，那就是需要被定位或追踪的物体携带一个无线设备，以便能够识别和定位目标物体。本项目拟提出利用已部署的泛在标签进行被动定位。主要包括三个步骤：阅读器对环境泛在的标签进行高精度定位；其次将这些已经定位的标签逻辑上转换为天线阵列，用于接受环境物体的反射信号；第三，系统利用标签的位置信息与它所感知到的反射限号构建反射全息图；最后系统利用反射全息图对环境的物体进行计数、定位和分类识别。