面向真实场景的RFID感知技术学术报告

刘佳副教授，南大智能研究所，南京大学计算机系，陈力军教授学生，主要研究领域是物联网感知技术。

物联网是世界信息产业的第三次浪潮。RFID是物联网关键支撑技术，感知物理世界的神经元，应用广泛，可以无源通信（不用电源，感知电磁）。身份证是高频RFID技术。收费站ETC。

系统组成：标签，天线，阅读器，后台服务器。

感知流程：数据采集，数据甄别，数据融合。

关键技术：数据采样率低，数据源不可靠（标签伪造），感知范畴受限。

研究内容：高效感知，可靠感知，深度感知。

研究内容1: 高效感知

如何实现高效的数据分发？空中编程，密钥分发。

过滤分组：不隆过滤器+一次处理一组

最优组序问题。

各自的假设与标准协议不兼容。如何减少标签选择代价：编码+mask。找特性，针对特性设计眼吗，select绑定，一条选择命令选择多种标签（一次不隆操作，能否获取多个簇？）。

研究内容2:可靠感知

RFID标签防伪，剪断会被破坏而失效。克隆技术使其不可靠。

标签防伪：传统加密方法，但标签小不足以支撑计算；电磁波信号防伪，但对环境敏感，需要非常精确的测量设备，可扩展性不好。

解决方案：度量芯片的细微差异进行身份认定。

挑战：测量充电和放电时间来反应电路的特性，如何获取芯片放电结束时间？

研究内容3:深度感知

探索更多的感知，不仅定位还能感知物体方向。

传统工作：将标签视为质点。

我们的工作：极化媒介感知位置和方向。极化损失因子：PLF，系统部署在旋转的天花板上，使单一变量变化。

应用：睡姿检测研究，倒置异常检测

科研成果转化：RFID移动定位系统（大型物资仓储定位）