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Dncl: estimación híbrida de doa y localización cooperativa de múltiples objetivos para rfid nmds

Autores: Li, Yuting; Ma, Yongtao; Tian, Chenglong; Su, Dianfei; Yang, Bo

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Dncl: estimación híbrida de doa y localización cooperativa de múltiples objetivos para rfid nmds


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Rfid
Logística
Gestión de inventario
Dncl
Dirección de llegada
Nmds

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 44

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Las etiquetas de identificación por radiofrecuencia (RFID) pasivas se han utilizado ampliamente en logística, cadena de suministro, almacenamiento y otros campos. Sin embargo, para la gestión automática de inventario basada en RFID en almacenes, la implementación de los métodos actuales es más compleja y el rango de localización aún tiene algunas limitaciones. Este documento propone DNCL, que es un esquema híbrido de localización pasiva de RFID basado en la estimación de la dirección de llegada (DOA) y el escalado multidimensional no métrico (NMDS) para lograr la localización de coordenadas espaciales de objetos etiquetados en estantes o estanterías utilizando una sola antena para un escaneo 1D simple. DNCL utiliza el escaneo dinámico de antenas para generar un conjunto de antenas virtual para la captura de información dinámica de etiquetas en la escena, lo que ayuda a eliminar el desplazamiento de fase producido por el ruido ambiental. Aplicamos el modelo lineal de perfil de ángulo para identificar las características de cada etiqueta e introducimos el algoritmo NMDS para mejorar la robustez del esquema a través del diseño fijo de las etiquetas de referencia, lo que permite estimar de manera confiable las coordenadas de los objetos etiquetados en el espacio. Este documento realiza un sistema prototipo y valida su rendimiento práctico en situaciones complejas reales mediante dispositivos RFID de COTS. Los resultados indican que DNCL puede lograr una alta precisión en la localización de etiquetas pasivas en espacio libre.

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