物流仓库中的RFID数据与位置联合参数估计方法  

Method of Joint Parameter Estimation of RFID Data and Location in Logistics Warehouses

作　　者：朱剑涛 李芬红[2] 

机构地区：[1]郑州财税金融职业学院,河南郑州450048 [2]郑州职业技术学院,河南郑州450121

出　　处：《物流技术》2015年第18期121-126,共6页Logistics Technology

基　　金：河南省科技攻关计划项目(142102210585)

摘　　要：由于RFID设备固有特性的限制和环境噪声的影响,造成RFID原始数据的不确定,进一步引起标签位置信息的不准确,严重影响目标对象识别、定位以及跟踪与追溯等业务功能。在物流仓库中基于实际采样处理的电子标签可能溢出到相邻阅读器识别区域这一冗余特点,利用贝叶斯概率推断模型并辅以最小熵的阅读器识别模型,从RFID不确定数据流中捕获标签数据的位置概率分布,采用自适应Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法联合估计物流仓库中RFID数据与标签符号位置参数。最后,利用仿真实验对本算法的有效性和准确性进行了验证。In this paper, by taking advantage of the redundancy of the e-labels whose signal may be picked up by nearly readers, we used the Bayesian probability deduction model, together with the minimum entropy reader identification model, to capture the probable positional distribu- tion from the label data, then used the adaptive Markov Chain Monte Carlo （MCMC） process to estimate jointly the RFID data and label position in the logistics warehouses, and at the end, through several simulation experiments, proved the validity and accuracy of the method.

关 键 词：射频识别 联合参数估计 MCMC AM抽样 

分 类 号：TP391.45[自动化与计算机技术—计算机应用技术] F253.9[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]