Intercepting UHF RFID signals through synchronous detection
Notice bibliographique
Résumé
Recently, augmented ultrahigh frequency radio-frequency identification (UHF RFID) systems have been developed, and they contain additional components that can detect a tag’s backscattered response and use this information for the localization of the tag and other applications. The methods currently employed either have poor performance because the detection of the tag’s response is based on envelope detection or are costly because they are based on software-defined radio. The solution proposed in the paper is to use a method called synchronous detection to intercept tag signals. Using synchronous detection, we were able to use a conventional UHF RFID reader integrated circuit for the method, leading to a cost-effective, high-performance solution. We performed an analysis of its read rate and read range performance. The analysis showed that our receiver is capable of receiving tag signals with a read rate of 50% for passive and 66% for semi-passive tags at a 1-m distance between the tag and the receiver and is capable of receiving tag signals at a maximum distance between the tag and the receiver of 3.25 m for passive and 5.5 m for semi-passive tags, with the reader being within 8 m of the receiver. This augmented RFID system has a potential to facilitate localization and prevent the cross-read problem in RFID-based portals. In addition, it can be used as a protocol analyzer as well as a component of future Internet of Things.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».