物流技术（装备版）
物流技術（裝備版）
물류기술（장비판）
LOGISTICS TECHNOLOGY（Equipment）
2015年
9期
121-126
,共6页
射频识别%联合参数估计%MCMC%AM抽样
射頻識彆%聯閤參數估計%MCMC%AM抽樣
사빈식별%연합삼수고계%MCMC%AM추양
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.
由于RFID設備固有特性的限製和環境譟聲的影響,造成RFID原始數據的不確定,進一步引起標籤位置信息的不準確,嚴重影響目標對象識彆、定位以及跟蹤與追溯等業務功能.在物流倉庫中基于實際採樣處理的電子標籤可能溢齣到相鄰閱讀器識彆區域這一冗餘特點,利用貝葉斯概率推斷模型併輔以最小熵的閱讀器識彆模型,從RFID不確定數據流中捕穫標籤數據的位置概率分佈,採用自適應Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法聯閤估計物流倉庫中RFID數據與標籤符號位置參數.最後,利用倣真實驗對本算法的有效性和準確性進行瞭驗證.
유우RFID설비고유특성적한제화배경조성적영향,조성RFID원시수거적불학정,진일보인기표첨위치신식적불준학,엄중영향목표대상식별、정위이급근종여추소등업무공능.재물류창고중기우실제채양처리적전자표첨가능일출도상린열독기식별구역저일용여특점,이용패협사개솔추단모형병보이최소적적열독기식별모형,종RFID불학정수거류중포획표첨수거적위치개솔분포,채용자괄응Markov Chain Monte Carlo(MCMC)방법연합고계물류창고중RFID수거여표첨부호위치삼수.최후,이용방진실험대본산법적유효성화준학성진행료험증.
