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物联网系统动态性能半物理验证技术 俞晓磊，汪东华，赵志敏 著 2017年版
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资料介绍
物联网系统动态性能半物理验证技术
作者：俞晓磊，汪东华，赵志敏 著
出版时间：2017年版
内容简介
半物理仿真是指将被仿真对象的一部分以实物（或物理模型）方式引入仿真回路，被仿真对象的其余部分以数学模型描述，进行实时数学仿真与物理仿真的联合实验。《物联网系统动态性能半物理验证技术》基于新颖的数学方法（Fisher矩阵、人工神经网络、热力学分析、支持向量机、图像处理算法等），将半物理仿真技术与物联网应用系统相结合，针对典型物联网系统（RFID系统、车联网系统、二维条码识别系统等）动态测试半物理验证若干关键技术的理论与应用进行了深入研究，对解决RFID及物联网工程技术发展的瓶颈问题具有重要的科学意义和广泛的应用前景。
目录
序
前言
第1章 基于光电传感的半物理验证技术研究进展 1
1.1 半物理仿真技术的起源与发展 1
1.2 半物理仿真验证的基本概念 3
1.3 半物理仿真验证的系统结构 4
1.4 光电传感技术在半物理验证测试中的应用 5
1.4.1 军事领域光电传感技术在半物理验证测试中的应用 5
1.4.2 民用领域光电传感技术在半物理验证测试中的应用 11
1.5 RFID动态性能半物理验证技术研究进展 17
1.5.1 单品级RFID标签半物理测试系统 18
1.5.2 托盘级RFID标签半物理测试系统 24
1.5.3 包装级RFID标签半物理测试系统 28
1.5.4 大功率级RFID标签半物理测试系统 31
1.6 本章小结 33
第2章 RFID-MIMO系统多天线**接收理论及半物理验证 35
2.1 MIMO无线通信技术 36
2.2 RFID-MIMO系统信道模型 37
2.3 RFID-MIMO系统仿真与分析 39
2.4 天线选择技术 41
2.4.1 **天线选择技术 41
2.4.2 次优天线选择技术 42
2.4.3 仿真与分析 43
2.5 基于光电传感的RFID识读距离测试半物理验证方法研究 45
2.5.1 单标签系统间接测距算法 47
2.5.2 多标签系统间接测距算法 48
2.5.3 单标签性能测试 49
2.5.4 多标签性能测试 52
2.5.5 多标签防碰撞性能测试实验 53
2.6 本章小结 54
第3章 温度对RFID动态性能影响的热力学分析及半物理验证 55
3.1 传热学与天线 55
3.2 温度对RFID系统识读距离的影响 56
3.2.1 RFID系统识读距离 56
3.2.2 温度对标签识读距离的影响 57
3.3 测量系统和测量方法 58
3.3.1 温度控制系统设计 58
3.3.2 半导体制冷器 60
3.3.3 半物理验证系统平台 61
3.4 实验结果与分析 62
3.4.1 塑料箱厚度影响分析 62
3.4.2 系统定标 64
3.4.3 预测标签的识读距离 65
3.5 本章小结 67
第4章 基于Fisher矩阵的RFID多标签几何分布**化分析及半物理验证 68
4.1 标签几何分布模型 68
4.2 **多标签几何拓扑的数学基础 69
4.3 基于Fisher矩阵的分布模型 70
4.4 多标签**化几何分布研究 71
4.4.1 半物理验证系统设计 71
4.4.2 半物理实验验证 73
4.5 多标签动态几何模式研究 75
4.5.1 理论推导 76
4.5.2 系统仿真与分析 76
4.5.3 目标沿不同路径匀速运动 77
4.5.4 目标沿不同路径变速运动 79
4.6 本章小结 81
第5章 人工神经网络在RFID多标签分布优化中的应用及半物理验证 82
5.1 基于BP神经网络的RFID多标签分布优化 82
5.1.1 BP神经网络基本概念 82
5.1.2 BP网络的学习算法 84
5.1.3 RFID多标签检测系统设计及实现 86
5.1.4 BP神经网络训练及结果分析 89
5.2 基于GA-BP神经网络的RFID多标签分布优化 91
5.2.1 GA-BP神经网络的基本概念 91
5.2.2 GA-BP算法 93
5.2.3 GA-BP神经网络训练及结果分析 95
5.3 基于PSO神经网络的RFID多标签分布优化 97
5.3.1 PSO神经网络的基本概念 97
5.3.2 PSO算法 98
5.3.3 PSO神经网络训练及结果分析 99
5.4 三种神经网络优化方法的比较分析 101
5.5 本章小结 103
第6章 基于图像处理的RFID多标签**分布检测及半物理验证 104
6.1 支持向量机概述 104
6.2 SVM回归算法 106
6.2.1 SVM回归算法原理 106
6.2.2 SVM的训练算法 107
6.2.3 SVM解题思路及步骤 108
6.3 半物理验证系统设计 109
6.3.1 旋转托盘式RFID检测系统结构 109
6.3.2 半物理验证测试流程 110
6.4 二维分布下的标签网络模型 112
6.4.1 标签图像处理中的形态学操作 112
6.4.2 标签定位及标签网络建立 114
6.4.3 基于SVM的**几何分布预测 116
6.4.4 **几何分布的实验验证 117
6.5 三维分布下的标签网络模型 117
6.5.1 基于模式识别的标签识别 118
6.5.2 基于DLT的标签定位 121
6.5.3 **三维标签及分布预测 123
6.6 基于视觉的RFID多标签网络三维测量建模方法 124
6.6.1 半物理验证系统搭建 124
6.6.2 Canny边缘检测算子 125
6.6.3 水平CCD控制 126
6.6.4 测试流程 127
6.6.5 测试实例 128
6.7 本章小结 132
第7章 半物理验证技术在物联网其他领域的应用 134
7.1 车联网电子车牌动态性能测试半物理验证 134
7.1.1 车联网的发展 134
7.1.2 RFID技术在车联网中的主要应用——电子车牌 135
7.1.3 电子车牌动态测试步骤 137
7.1.4 电子车牌动态测试实验 138
7.2 物流环境下二维条码动态图像质量检测半物理验证 143
7.2.1 条码技术研究进展 143
7.2.2 二维条码检测技术基础与研究进展 149
7.2.3 物流环境下二维条码光电动态检测系统设计与实现 155
7.2.4 二维条码动态图像质量检测半物理验证 170
7.2.5 物流环境下二维条码摄影定位 176
7.3 本章小结 179
参考文献 181
附录A 二维分布样本测试数据及预测结果 191
附录B 三维分布样本测试数据及预测结果 197
作者：俞晓磊，汪东华，赵志敏 著
出版时间：2017年版
内容简介
半物理仿真是指将被仿真对象的一部分以实物（或物理模型）方式引入仿真回路，被仿真对象的其余部分以数学模型描述，进行实时数学仿真与物理仿真的联合实验。《物联网系统动态性能半物理验证技术》基于新颖的数学方法（Fisher矩阵、人工神经网络、热力学分析、支持向量机、图像处理算法等），将半物理仿真技术与物联网应用系统相结合，针对典型物联网系统（RFID系统、车联网系统、二维条码识别系统等）动态测试半物理验证若干关键技术的理论与应用进行了深入研究，对解决RFID及物联网工程技术发展的瓶颈问题具有重要的科学意义和广泛的应用前景。
目录
序
前言
第1章 基于光电传感的半物理验证技术研究进展 1
1.1 半物理仿真技术的起源与发展 1
1.2 半物理仿真验证的基本概念 3
1.3 半物理仿真验证的系统结构 4
1.4 光电传感技术在半物理验证测试中的应用 5
1.4.1 军事领域光电传感技术在半物理验证测试中的应用 5
1.4.2 民用领域光电传感技术在半物理验证测试中的应用 11
1.5 RFID动态性能半物理验证技术研究进展 17
1.5.1 单品级RFID标签半物理测试系统 18
1.5.2 托盘级RFID标签半物理测试系统 24
1.5.3 包装级RFID标签半物理测试系统 28
1.5.4 大功率级RFID标签半物理测试系统 31
1.6 本章小结 33
第2章 RFID-MIMO系统多天线**接收理论及半物理验证 35
2.1 MIMO无线通信技术 36
2.2 RFID-MIMO系统信道模型 37
2.3 RFID-MIMO系统仿真与分析 39
2.4 天线选择技术 41
2.4.1 **天线选择技术 41
2.4.2 次优天线选择技术 42
2.4.3 仿真与分析 43
2.5 基于光电传感的RFID识读距离测试半物理验证方法研究 45
2.5.1 单标签系统间接测距算法 47
2.5.2 多标签系统间接测距算法 48
2.5.3 单标签性能测试 49
2.5.4 多标签性能测试 52
2.5.5 多标签防碰撞性能测试实验 53
2.6 本章小结 54
第3章 温度对RFID动态性能影响的热力学分析及半物理验证 55
3.1 传热学与天线 55
3.2 温度对RFID系统识读距离的影响 56
3.2.1 RFID系统识读距离 56
3.2.2 温度对标签识读距离的影响 57
3.3 测量系统和测量方法 58
3.3.1 温度控制系统设计 58
3.3.2 半导体制冷器 60
3.3.3 半物理验证系统平台 61
3.4 实验结果与分析 62
3.4.1 塑料箱厚度影响分析 62
3.4.2 系统定标 64
3.4.3 预测标签的识读距离 65
3.5 本章小结 67
第4章 基于Fisher矩阵的RFID多标签几何分布**化分析及半物理验证 68
4.1 标签几何分布模型 68
4.2 **多标签几何拓扑的数学基础 69
4.3 基于Fisher矩阵的分布模型 70
4.4 多标签**化几何分布研究 71
4.4.1 半物理验证系统设计 71
4.4.2 半物理实验验证 73
4.5 多标签动态几何模式研究 75
4.5.1 理论推导 76
4.5.2 系统仿真与分析 76
4.5.3 目标沿不同路径匀速运动 77
4.5.4 目标沿不同路径变速运动 79
4.6 本章小结 81
第5章 人工神经网络在RFID多标签分布优化中的应用及半物理验证 82
5.1 基于BP神经网络的RFID多标签分布优化 82
5.1.1 BP神经网络基本概念 82
5.1.2 BP网络的学习算法 84
5.1.3 RFID多标签检测系统设计及实现 86
5.1.4 BP神经网络训练及结果分析 89
5.2 基于GA-BP神经网络的RFID多标签分布优化 91
5.2.1 GA-BP神经网络的基本概念 91
5.2.2 GA-BP算法 93
5.2.3 GA-BP神经网络训练及结果分析 95
5.3 基于PSO神经网络的RFID多标签分布优化 97
5.3.1 PSO神经网络的基本概念 97
5.3.2 PSO算法 98
5.3.3 PSO神经网络训练及结果分析 99
5.4 三种神经网络优化方法的比较分析 101
5.5 本章小结 103
第6章 基于图像处理的RFID多标签**分布检测及半物理验证 104
6.1 支持向量机概述 104
6.2 SVM回归算法 106
6.2.1 SVM回归算法原理 106
6.2.2 SVM的训练算法 107
6.2.3 SVM解题思路及步骤 108
6.3 半物理验证系统设计 109
6.3.1 旋转托盘式RFID检测系统结构 109
6.3.2 半物理验证测试流程 110
6.4 二维分布下的标签网络模型 112
6.4.1 标签图像处理中的形态学操作 112
6.4.2 标签定位及标签网络建立 114
6.4.3 基于SVM的**几何分布预测 116
6.4.4 **几何分布的实验验证 117
6.5 三维分布下的标签网络模型 117
6.5.1 基于模式识别的标签识别 118
6.5.2 基于DLT的标签定位 121
6.5.3 **三维标签及分布预测 123
6.6 基于视觉的RFID多标签网络三维测量建模方法 124
6.6.1 半物理验证系统搭建 124
6.6.2 Canny边缘检测算子 125
6.6.3 水平CCD控制 126
6.6.4 测试流程 127
6.6.5 测试实例 128
6.7 本章小结 132
第7章 半物理验证技术在物联网其他领域的应用 134
7.1 车联网电子车牌动态性能测试半物理验证 134
7.1.1 车联网的发展 134
7.1.2 RFID技术在车联网中的主要应用——电子车牌 135
7.1.3 电子车牌动态测试步骤 137
7.1.4 电子车牌动态测试实验 138
7.2 物流环境下二维条码动态图像质量检测半物理验证 143
7.2.1 条码技术研究进展 143
7.2.2 二维条码检测技术基础与研究进展 149
7.2.3 物流环境下二维条码光电动态检测系统设计与实现 155
7.2.4 二维条码动态图像质量检测半物理验证 170
7.2.5 物流环境下二维条码摄影定位 176
7.3 本章小结 179
参考文献 181
附录A 二维分布样本测试数据及预测结果 191
附录B 三维分布样本测试数据及预测结果 197
