基于RFID及多传感器融合技术的展馆监控管理系统设计

1、、系统方案概述1唐山世界园艺博览会数字化方案基于RFID及多传感器融合技术的展馆监控系统方案建议书河北中科汇达科技有限公司2014年1月16日二、系统背景 1三、技术基础 2四、系统设计目标及技术路线 34.1 系统设计目标 34.2技术路线5五软硬件设计方案 65.1 硬件设计65.1.1系统结构65.1.2系统工作流程 75.1.3读卡器位置设置 75.1.4多传感器系统 85.2软件设计8六、附录： RFID技术背景 12一、系统方案概述本系统设计基于RFID、BP-神经网络算法及多传感器融合技术的展馆监控管理 系统。通过射频芯片 RFID 门票替换现有纸质门票， 通过在展馆重点区域安置

2、相关的 温度、湿度、风速等无线传感器，完成多传感器信息融合的在线监控系统，来实现 对展馆人员流量及分布情况进行实时监控。通过BP-神经网络算法对人员流量进行分析、预测；重点区域人员密集度监控及分流方案；危情、险情监控及预警，应急 措施及预案； 对高值物品进行状态监控。 通过利用高科技手段完成展馆在线全监控， 为展馆管理人员提供可视化管理手段，为展馆规划和日常管理工作提供科学依据。关键词：RFID技术；人员流量监测；危情预警；预测分析；环境监测核心设计思想：在展馆中固定位置增加 RFID 读卡器，人员采用 RFID 电子门票， 实现在展馆各个区域读取游客信息，将信息汇总至服务器进行分析汇总；对环

3、境进 行监测；对重点展品进行监测。二、系统背景旅游环境容量是旅游景区可持续发展的一个重要指标，而对景区的游客量的实 时有效监控则成为保护景区生态和可持续发展的重要基础。当前各景区多采用纸质 门票，无法做到对景区的人员分布及流量进行实时监控，也无法做出流量预测分析 及应急预案。景区部分热门景点是人们拍照留念的地方，这些地方人员密集度高， 容易出现险情，需要适当的引导及分流。自然风景旅游区一般处于比较偏僻地区， 存在高火灾风险，多地质灾害，因此对环境的监测是维护景区安全的重要方面，而 传统的监测方式是通过人员定期检查，此方法实效性差。另外景区还存在大量贵重 的展品或文物，需要用高科技手段对这些文物

4、进行监管。利用 RFID 电子门票可实现远距离获取游客个体位置信息， 对景区出入口及重点 区域进行实时监控。采用BP-神经网络算法在对景区游客量实时监控的同时，对人员流量进行分析、预测，为景区管理人员的决策提供科学依据。景区部分热门景点人 员分布密集，这些区域的流量分布需要特殊监管；通过环境容量分析，设定人员密 集度；通过引导及预警机制，及时分流热点区域的人员，保证游客安全。旅游景区 一般存在高火灾风险，所以对环境的监测成为景区安全措施的重要方面，通过无线 传感器网络将景区的各景点温度、湿度、风向等数据汇总融合到主服务器；通过信 息融合算法，对险情及潜在危险发出预警及报警信号。由于景区往往存在

5、许多贵重 物品，将 RFID 芯片附着到物品表面， 当贵重物品发生非法移动时及时报警， 并可跟 踪被盗物品的行踪。本系统是最新的物联网及 RFID 技术在生产生活中的应用， 符合培育战略性新兴 产业要求，本系统应用于展馆的实际管理中去，并会为展馆的运营带来经济和社会 效益，能够培育成战略性的新兴产业，提高产品核心竞争力。三、技术基础RFID、无线传感等技术在信息智能处理领域中获得广泛应用，在展馆监控管理 中也得到了初步应用，本系统所涉及到的技术如下。RFID是射频识别技术的英文（Radio Frequency Identification）的缩写。射频识别技 术是 20 世纪 90 年代开始兴

6、起的一种自动识别技术。该技术在世界范围内正被广泛 应用，而在我国起步较晚，与先进国家相比存在很大的差距，研究和发展射频识别 技术及其应用刻不容缓，任务紧迫。神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。目前，神 经网络的主要研究工作集中在： （1）生物原型研究。 （2）建立理论模型。即根据生 物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、 物理化学模型、数学模型等。 （3）网络模型与算法研究。在理论模型研究的基础上 构造具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，其中包括网络学习 算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。 （4）人工神经网络

7、应用系统。在 网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完 成某种信号处理或模式识别的功能、构造专家系统、制成机器人等。BP （Back Propagation是基于误差反向传播算法的人工神经网络。BP神经网络算 法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播组成。输入层各神经元负责接 收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负 责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构； 最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正 向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。当实际输出与

8、期望输出不符 时，进入误差的反向传播阶段。误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层 权值，向隐层、输入层逐层反传。周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程， 是各层权值不断调整的过程，也是神经网络学习训练的过程。该算法成功地解决了 求解非线性连续函数的多层前馈神经网络权重调整问题。多传感器信息融合又称数据融合，是对多种信息的获取、表示及其内在联系进 行综合处理和优化的技术，将系统获取的多传感器信息进行合成，形成一种对外部 环境或被测对象某一特征的表达方式。传感器信息融合技术从多信息的视角进行处 理及综合，得到各种信息的内在联系和规律，从而剔除无用的和错误的信息，保留 正确的和有用的成分，最

9、终实现信息优化。单一传感器只能获得环境或被测对象的 部分信息段，而多传感器信息经过融合后能够完善地、准确地反映环境的特征。经 过融合后的传感器信息具有以下特征：信息冗余性、信息互补性、信息实时性、信 息获取的低成本性。人员流量监控：当前采用 RFID 电子门票的系统逐渐增多，但多用于 RFID 的便 捷管理，没有深入完成基于 RFID 的人员流量监控，人员密集度分析。环境监测：当前利用 RFID 及多传感器技术实现环境监测的系统比较常见， 但主 要应用在森林防火，温度检测，气象相关信息监测，用在景区整体环境监测的应用 较少。高值高危物品监控：当前景区对重要物品的监控限于人为主观的监控，相对工

10、作量大，利用 RFID 技术在完成高值高危用品的监控系统也有应用， 但是用于景区重 点保护对象监控及预警的应用案例不多。综上所述， RFID 及无线传感器的应用可以向展馆管理扩展，并可在人员流动监 控，环境监测，以及高值高危物品监控等方面重点发展，应用前景十分广阔，并能 够提供一个全面安全的展馆监控管理系统。四、系统设计目标及技术路线4.1 系统设计目标系统提供一种基于 RFID 的展馆监控管理系统，采用 RFID 技术对展馆旅客流量、 展览作品进行监控，引入BP-神经网络算法对游客流量进行分析、 预测；采用ZigBee 技术将温度、湿度、风速传感器组成无线传感器网络，对自然环境进行实时监测；

11、 结合软件管理系统为工作人员提供可视化服务，为游客救援、排除险情以及贵重展 品追踪提供便利条件。系统主要模块包括用户管理模块、游客管理模块、人员分布在线地图显示模块、 警报管理模块，展馆高值高危物品监控管理、展馆险情预警模块、游客流量监控管 理、气象环境监测管理模块等，下面就主要的几个模块进行分析介绍。A、展馆人员监控采用 RFID 的电子门票替换现有纸质门票， 在游客购票的时候， 通过读取身份证 中的信息与电子门票进行关联，使人员信息的自动可识别。通过在旅游线路上安装 RFID 读卡器，自动获取过往游客的信息，可以实现指定游客的定位和浏览轨迹查询 业务功能，则这项功能尤其可以帮助快速寻找家庭

12、出游中的失散的老年人和小孩旅 游者。B、展馆游客流量及环境容量实时监控 对某一个时间点或时间段内景点的游客容量进行统计和分析，以实现指定景点的环境容量的监控和分析。同时，也可对整个展馆的游客流量和环境容量按各种时 间粒度进行时段分析。并通过计算机辅助决策功能实现对展馆游客的管理，比如通 过对环境容量过载的景点暂时限制售票等措施来进行游客分流。针对展馆情况建立BP-神经网络学习模型，通过设定各层输入内容及学习次数， 作出一个最佳分预测分析算法。 通过当前的游客的流量及重点区域人员密集度情况， 采用算法对展馆及重点区域人员流量及密集度进行预测分析， 及时进行预警及分流。C、重点展品监控当前展馆对重

13、要展品的监控限于人为主观的监控， 工作量大， 利用 RFID 技术在 可用于展馆重点保护展品的监控及预警， 在文物上放置 RFID 芯片，利用定位算法实 时测定物品的位置、移动方向，如果超出系统允许的范围则发出警报。通过此技术 建立景区安全防护网络体系，集监控、报警、预警于一体。D、自然环境险情预警通过无线多传感器技术，引入温度、湿度、风向等传感器，对展馆的实时监测 并分析处理数据， 完成危情险情警示， 对紧急情况做出应急措施 , 对存在的潜在风险 作出预警，防患于未然。对展馆防火、空间监测、展馆温度湿度监控、气象等进行 全面监控，建立传感器分布模型，确定传感器放置位置及节点数量、完成信息汇集

14、 及信息融合算法，通过对多点的数据分析，经过融合后能够完善地、准确地反映环 境的特征，判断出被监控区域的真实情况，作出合理的报警或预警提示。4.2 技术路线系统技术路线图如图 1 所示，下面就技术路线进行简要介绍。(1)通过 RFID 电子门票的应用及在展馆关键位置安装 RFID 读卡器，完成全 程监控，通过一定算法，完成人员分布及流量在线实时显示，设定每个区域人数限 制，超过限制时报警，即刻完成分流报警功能。(2)通过对展馆重点部位的流量监控及利用 BP-神经网络算法，通过训练完成 景区及重点区域人流量分析预测，及时提出预案，保证展馆景点安全，符合展馆负 载要求。( 3)通过无线多传感器技术

15、，引入温度、湿度、风向等传感器，研究展馆传感 器放置方式，通过信息融合算法，将展馆的实时数据分析处理，完成危情险情警示， 对紧急情况做出应急措施 , 对存在的潜在风险作出预警，防患于未然。( 4)通过 RFID 技术对高值、高危物品进行监控，利用定位算法实时测定物品 的位置、移动方向，如果超出系统允许范围则警报。预期目标： 完成展馆人员流量监测及预测、重点区域密度监测，高值物品监控、险情预警 及应急方案等模块； 完成一个基于上述研究成果的 RFID 及多传感器展馆监控系统。技术创新能力：研究多传感器融合算法；研究重点区域人流量密集度分析，采用BP-神经网络算 法作出预警处理；研究贵重物品定位服

16、务，对存在危险、可疑的情况及时作出报警处理社会效益：直观的可视化技术能准确地显示展馆人流量及密集度分析，为展馆 环境承载能力及人流管理的科学决策提供参考；及时的高危高值物品监控及防灾预 警体系，可在保护环境资源，实现展馆可持续发展上带来显著的经济效益，并对展 馆的科学管理提供决策依据；可为展馆提供整套解决方案，提升旅游单位的整体管 理水平。图1系统技术路线图五软硬件设计方案5.1硬件设计5.1.1系统结构系统硬件构成主要分为RFID系统和多传感器系统两部分，整体硬件组成如图2 所示。RFID芯片I n)RFID读卡器网络服务器无线射频图2系统硬件构成图5.1.2系统工作流程游客随身携带RFID

17、电子门票，通过在旅游线路上安装 RFID读卡器，读取电子 门票ID号，从而获取游客位置；历史文物附着 RFID芯片，通过临近RFID读卡器 获取位置移动信息。将获取数据信息存入数据库，由计算机取出数据库信息加以整 合分析，系统工作流程如图3所示。图3系统工作流程图5.1.3读卡器位置设置在景区的进出口外侧和内侧各安放一个 RFID读卡器，并设置它们的监控范围不 重叠。将游客于某景区的进入状态分为：准备进入、进入、离去，并将景区的外侧 读卡器采用统一的外侧读卡器类型标志，同样对内侧读卡器也采用统一的内侧读卡 器类型标志，一个游客如果在某个景点的外侧不管有多少次被读卡器检测到，系统 都只会保持其原

18、来状态，或离去，或准备进入。5.1.4多传感器系统系统中主要引入温度、湿度和风速三种传感器，需要根据景区实际情况建立传 感器分布模型，确定传感器放置位置及节点数量。通过传感装置采集温度、湿度和 风速数据，使用ZigBee技术组建无线传感器网络传递数据信息。ZigBee是一种短距离、自组织、低功耗、低成本的无线通信技术，主要适合用于自动控制和远程控制领域，可以嵌入各种设备。系统设计的ZigBee无线传感器网络由协调器、路由器和传感器节点组成。传感器节点负责采集并发送数据；路由器 在中间起中转作用；协调器负责数据的收集，也称为收集节点。传感器节点硬件构 成如图4所示。传感器图4 ZigBee传感器

19、节点硬件构成由于景区气象信息采集点分布广泛，故系统采用如图1所示的树状网络结构。收集节点和路由节点均为FFD(full function device)，具有路由与中继功能，可以同网 络中的任何设备通信；而传感器节点采用RFD(reduced function device),相互间不能直接通信，只能通过FFD节点通信。5.2软件设计系统提供一种基于RFID的旅游景区监控管理系统，采用RFID技术对景区旅客流量、历史文物进行监控，引入BP-神经网络算法对游客流量进行分析、预测；采用ZigBee技术将温度、湿度、风速传感器组成无线传感器网络，对自然环境进行实时 监测；结合软件管理系统为工作人员提

20、供可视化服务，为游客救援、排除险情以及 文物追踪提供便利条件。系统主要模块包括用户管理模块、游客管理模块、人员分布在线地图显示模块、 警报管理模块，景区高值高危物品监控管理、景区险情预警模块、游客流量监控管 理、气象环境监测管理模块等，下面就主要的几个模块进行分析介绍。系统主要功能模块图如图5所示。图5系统主要功能模块图1基本信息管理模块主要完成用户管理，读卡器的添加、删除、修改以及芯片的添加、删除、修改等管理功能。2、游客流量监控管理模块主要完成游客流量地图显示、游客信息管理和警报信息管理功能。电子地图实时显示各景点游客流量及游客信息；设置各景点的人员容量，超载时相应区域报警；采用BP-神经

21、网络算法完成对重点区域的人员流量及密集度预测分 析，针对景区情况建立BP-神经网络学习模型，通过设定各层输入内容及学习次数， 做出一个最佳预测分析算法，结合预测结果给出密集区域人员分流方案。此外，该 模块应实现游客历史线路回溯功能，方便险情发生时救援工作的开展。3、历史文物监控管理模块主要完成历史文物地图显示、历史文物信息管理和警报信息管理功能。电子地图实时显示各景点历史文物信息，文物位置改变时相应区域报警：（1）读卡器检测不到该景点对应文物芯片信息时报警；（2）读卡器检测到非法景点文物信息时报警，并为工作人员提供文物追踪路径。4、气象环境监控管理模块 主要完成气象环境地图显示、气象环境信息管

22、理和警报信息管理功能。 电子地图实时显示各景点气象信息，采用一定的信息融合算法对多点的数据进行分析，判断被监控区域的真实气象情况，做出合理的报警或预警提示。绘制监控 景点的气象曲线图，方便管理人员把握气象状况，及时排除险情。该系统主要用于景区环境的监测，因此景区地理环境的特殊性和复杂性是系统 建立过程中必须要考虑的因素。为了有效地降低系统在偏僻、崎岖、地形复杂和危 险地区的部署和维护难度，系统可采用 B/S 架构进行开发，从而有效避免上述问题。效果图见图 6 景点人流量监控分流运行效果展示图、图 7 气象信息监控管理页 面。貢山熾游嶽区示意固suntwy. June iy.典们 星曙口i*肖“

23、吿苗觐I訥吉万*込卡沓诃I薑护弓十总由 皋眞薈理井R/iUi: A； 3A京浒寺:理tl储图：譎豔H点老眸门薫编号曲曲容冊il号晕区直理社1MI01 张卷13W23I 驱湖 1123351. MI1I 也 16;14；的卽*唱业IttMOi剂fl41151 MWMim H 心 由 W: 14M聖区迂理牡1QMIH IHlt13C0231 WfflMfl52S2IM11 诃 16; 1 也 05图6景点人流量监控分流运行效果展示图12图7气象信息监控管理页面六、附录：RFID技术背景1、RFID技术介绍RFID是Radio Frequency Identification的缩写，即射频识别。RF

24、ID技术是一种非接触式自动识别技术，它是通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据。它能对相距几厘米到几十米范围内的物体进行识别，而且可以批量读取、 可识别静止和运动状态下的物体、设备、车辆和人员，从而成为了自动识别领域一颗耀眼的新星。RFID是一项易于操控，简单实用且特别适合用于自动化控制的灵活性的应用技术，识别工作无须人工干预，它既可支持只读工作模式也可支持读写工作模式，且无需接触或瞄准；可自由工作在各种恶劣环境下：短距离射频产品不怕油渍、灰尘污染等恶劣的环境，可以替代条码，例如用在工厂的流水线上跟踪物体；长距射频产品多用于交通上，识别距离可达几十米，如自动收费或识别车辆身份等。其所具备的

25、独特优越性是其它识别技术无法比拟的。条形码是一种已经应用非常广泛的自动识别技术，但RFID与之相比优势非常明显，条形码及RFID示意图如图2所示。RFID的主要优势及特性有以下几个方面：读取方便快捷： 数据的读取无需光源，甚至可以透过外包装来进行。有效识别距离更长，采用自带电池的主动标签时，有效识别距离可达到30米以上；识别速度快：标签一进入磁场，阅读器就可以即时读取其中的信息，而且能够同时 处理多个标签，实现批量识别；穿透性和无屏碍阅读：条形码扫描机必须在近距离而且没有物体阻挡的情况下，才可以辨读条形码。RFID能够穿透纸张、 木材和塑料等非金属和非透明的材质，进行穿透性通信，不需要光源，读

26、取距离更远。但不透过金属等导电物体进行识别。数据容量大：维条形码的容量是 50Bytes,二维条形码最大容量可储存2到3000字符，RFID最大的容量则有数 MegaBytes。随着记忆载体的发展，数据容量也有不断 扩大的趋势。未来物品所需携带的资料量会越来越大，对标签所能扩充容量的需求 也相应增加。使用寿命长，应用范围广 ：其无线电通信方式，使其可以应用于粉尘、油污等高污 染环境和放射性环境，而且其封闭式包装使得其寿命大大超过印刷的条形码；传统 条形码的载体是纸张，因此容易受到污染，但RFID对水、油和化学药品等物质具有很强抵抗性。此外，由于条形码是附于塑料袋或外包装纸箱上，所以特别容易受

27、到折损；RFID卷标是将数据存在芯片中，因此可以免受污损，RFID抗污染能力和耐久性强。标签数据可动态更改：利用编程器可以向电子标签里写入数据，从而赋予RFID标签交互式便携数据文件的功能，而且写入时间比打印条形码更短；更好的安全性：RFID电子标签不仅可以嵌入或附着在不同形状、类型的产品上，而且可以为标签数据的读写设置密码保护，从而具有更高的安全性；：由于RFID承载的是电子信息，其数据内容可经由密码保护，使其内容不易被伪造及变编造，安全 性更高。动态实时通信：标签以每秒 50100次的频率与阅读器进行通信，所以只要RFID标签所附着的物体出现在解读器的有效识别范围内，就可以对其位置进行动态

28、的追 踪和监控。体积小型化、形状多样化：RFID不需要为读取精确度而配合纸张的固定尺寸和印刷品质，更适合往小型化与多样形态发展，以方便嵌入或附着在不同形状、类型的产 品上。图2传统的条形码技术向 RFID转变2、RFID系统组成最基本的RFID系统由三大部分组成：（1）电子标签（Tag）电子标签又称为射频标签、应答器，一般由耦合元件（天线）及专用芯片组成。电子标签是射频识别系统真正的数据载体，每个标签具有唯一电子编码（ID号），而且标签一般保存有约定格式的电子数据。在实际应用中，RFID标签通常贴在不同类型、不同形状的物体表面，甚至嵌入到物体内部，因此会根据需要做成不同形状。各种形状的RFID

29、示意图如图3所示。图3各种形状的RFID设备（2）阅读器（Reader）读取（有时还可以写入） 标签信息的设备，可设计为手持式或固定式；阅读器可无接触地读取并识别电子标签中所保存的电子数据， 从而达到自动识别物体的目的。 通常阅读器与 电脑相连，所读取标签信息被传到电脑上进行下一步处理。RFID读写器茜片RHD阅读器便携式型的RHDfN读器图4各种形状的RFID阅读器（3）天线（Antenna）:在标签和读取器间传递射频信号。天线是一种以电磁波形式把无线电收发机的射频信号接收或辐射出去的装置。天线样式如图5所示。低频天维超高频天绕图5天线样式(4) RFID中间件(RFID Middlewar

30、e): RFID 中间件是将底层 RFID硬件和上层企业应用结合在一起的粘合剂。虽然原则上的中间件是横向的软件技术，但在RFID系统中，为使其更适用于特定行业，RFID中间件往往会针对行业做一定的适配工作。在RFID系统这种具体情况下，中间件层除通常的功能外，还有以下特定功能：使阅读/写入更加可靠把数据通过读卡器网络推或者拉到正确位置(类似路由器)监测和控制读卡器提供安全读/写操作降低射频干扰处理标签型和读卡器型事件应用通知接受并且转发来自应用的中断指令给用户提供异常告警3、RFID的工作原理RFID系统在实际应用中，电子标签附着在待识别物体的表面，电子标签中保存有约定格式的电子数据。阅读器可

31、无接触地读取并识别电子标签中所保存的电子数据，从而达到自动识别物体的目的。阅读器通过天线发送出一定频率的射频信号，当标签进入磁场时产生感应电流从而获得能量，发送出自身编码等信息， 被读取器读取并解码后送至电脑主机进行相关处理。RFID系统工作原理图如图 6、7所示，RFID技术系统应用说明如图8所示。读/埒黠天践标签大些ID译码器RFFD标签RFID迷耳码图6 RFID读写器工作原理图图7 RFID读写器工作原理图/v射表示出来YISO IEC 18000再0 止 CIS01EC15DG1巧 9G2图8 RFID技术系统应用说明4、RFID 工作频率技术参数毫无疑问， 射频标签的工作频率是其最

32、重要的特点之一。 射频标签的工作频率不仅决定 着射频识别系统工作原理（电感耦合还是电磁耦合） 、识别距离，还决定着射频标签及读写 器实现的难易程度和设备的成本。工作在不同频段或频点上的射频标签具有不同的特点。 射频识别应用占据的频段或频点 在国际上有公认的划分，即位于 ISM 波段之中。典型的工作频率有： 125kHz ， 133kHz ， 13.56MHz ， 27.12MHz ，433MHz ，902928MHz ，2.45GHz，5.8GHz 等。从应用概念来说，射频标签的工作频率也就是射频识别系统的工作频率。1、低频段射频标签低频段射频标签，简称为低频标签，其工作频率范围为 30kHz

33、 300kHz 。典型工作频 率有： 125KHz ，133KHz 。低频标签一般为无源标签，其工作能量通过电感耦合方式从阅读 器耦合线圈的辐射近场中获得。 低频标签与阅读器之间传送数据时， 低频标签需位于阅读器 天线辐射的近场区内。低频标签的阅读距离一般情况下小于1 米。低频标签的典型应用有：动物识别、容器识别、工具识别、电子闭锁防盗（带有内置应 答器的汽车钥匙）等。与低频标签相关的国际标准有： ISO11784/11785 （用于动物识别） 、 ISO18000-2（125-135 kHz ）。低频标签有多种外观形式， 应用于动物识别的低频标签外观有： 项圈式、耳牌式、注射式、药丸式等。典

34、型应用的动物有牛、信鸽等。低频标签的主要优势体现在：标签芯片一般采用普通的 CMOS 工艺，具有省电、廉价 的特点；工作频率不受无线电频率管制约束；可以穿透水、有机组织、木材等；非常适合近 距离的、低速度的、数据量要求较少的识别应用（例如：动物识别）等。低频标签的劣势主要体现在：标签存贮数据量较少；只能适合低速、近距离识别应用； 与高频标签相比：标签天线匝数更多，成本更高一些。2、中高频段射频标签中高频段射频标签的工作频率一般为 3MHz 30MHz 。典型工作频率为： 13.56MHz 。 该频段的射频标签， 从射频识别应用角度来说， 因其工作原理与低频标签完全相同， 即采用 电感耦合方式工

35、作， 所以宜将其归为低频标签类中。 另一方面， 根据无线电频率的一般划分， 其工作频段又称为高频，如表 2.2 所示，所以也常将其称为高频标签。鉴于该频段的射频标 签可能是实际应用中最大量的一种射频标签， 因而我们只要将高、 低理解成为一个相对的概 念，即不会在此造成理解上的混乱。为了便于叙述，我们将其称为中频射频标签。中频标签一般也采用无源设主， 其工作能量同低频标签一样， 也是通过电感 （磁） 耦合方式从阅读器耦合线圈的辐射近场中获得。 标签与阅读器进行数据交换时， 标签必须位于阅 读器天线辐射的近场区内。中频标签的阅读距离一般情况下也小于1 米。中频标签由于可方便地做成卡状，典型应用包括

36、：电子车票、 电子身份证、 电子闭锁防盗(电子遥控门锁控制器)等。相关的国际标准有：ISO14443 、 ISO15693 、 ISO18000-3(13.56MHz )等。中频标准的基本特点与低频标准相似， 由于其工作频率的提高， 可以选用较高的数据传输速 率。射频标签天线设计相对简单，标签一般制成标准卡片形状。3、超高频与微波标签超高频与微波频段的射频标签， 简称为微波射频标签， 其典型工作频率为： 433.92MHz ，862(902)928MHz , 2.45GHz , 5.8GHz。微波射频标签可分为有源标签与无源标签两类。工 作时，射频标签位于阅读器天线辐射场的远区场内， 标签与阅

37、读器之间的耦合方式为电磁耦 合方式。 阅读器天线辐射场为无源标签提供射频能量， 将有源标签唤醒。 相应的射频识别系 统阅读距离一般大于 1m,典型情况为46m，最大可达50m以上，当前采用最新技术的射 频芯片甚至能够达到百米以上。 阅读器天线一般均为定向天线， 只有在阅读器天线定向波束 范围内的射频标签可被读 /写。由于阅读距离的增加, 应用中有可能在阅读区域中同时出现多个射频标签的情况,从而提出了多标签同时读取的需求, 进而这种需求发展成为一种潮流。 目前, 先进的射频识别系 统均将多标签识读问题作为系统的一个重要特征。以目前技术水平来说,无源微波射频标签比较成功产品相对集中在902928M

38、Hz 工作频段上。 2.45GHz 和 5.8GHz 射频识别系统多以半无源微波射频标签产品面世。半无源标签 一般采用钮扣电池供电,具有较远的阅读距离。微波射频标签的典型特点主要集中在是否无源、无线读写距离、是否支持多标签读写、 是否适合高速识别应用, 读写器的发射功率容限, 射频标签及读写器的价格等方面。 典型的 微波射频标签的识读距离为 35m，个别有达10m或10m以上的产品。对于可无线写的射 频标签而言,通常情况下,写入距离要小于识读距离,其原因在于写入要求更大的能量。頻宰低類谡敢125J24KHZ13.56MHz43 3*92 MHz6096OMHz2.45 GHz识别距盅SCm50

39、100m一 5mSi (F)100m (A)饰以内(?)50m 如1嚴特性比较高价几乎没有环 境变化引起的 性能下降-出低频低廉-适合斑识剧距 离和需要多重 标签识别的应 用领域-长识别距离实时跟踪、刑集装 箱内部湿度、冲击 等环境敏感先进的IC技术愎 最低廉的生产成 対可能寥重标签识别距 离和性能最突岀.特性与9DD频带类似受环境的影运冇方式无源型无源型有洒型有涯型无源型有洒型r无酒 型识別逵凑低速高遠迟钝敏感标養犬申大型4水型图9 RFID技术频率对比图微波射频标签的数据存贮容量一般限定在2Kbits以内，再大的存贮容量是乎没有太大的意义，从技术及应用的角度来说， 微波射频标签并不适合作为

40、大量数据的载体，其主要功能在于标识物品并完成无接触的识别过程。典型的数据容量指标有：IKbits，128Bits，64Bits等。由Auto-ID Center制定的产品电子代码 EPC的容量为：90Bits。微波射频标签的典型应用包括：移动车辆识别、电子身份证、仓储物流应用、电子闭锁防盗(电子遥控门锁控制器)等。相关的国际标准有：ISO10374，ISO18000-4( 2.45GHz )、-5( 5.8GHz )、-6( 860-930 MHz )、-7( 433.92 MHz)，ANSI NCITS256-1999 等。RFID技术频率对比图如图 9所示。5、RFID标签类型RFID标签分为被动标签(Passive tags)和主动标签(Active tags)两种。主动标签自身带有电池供电，读/写距离较远，体积较大，与被动标签相比成本