[发明专利]一种面向离散制造车间的三维射频识别网络布局优化方法有效
| 申请号: | 201910095173.9 | 申请日: | 2019-01-31 |
| 公开(公告)号: | CN109902794B | 公开(公告)日: | 2023-06-23 |
| 发明(设计)人: | 郭宇;张蓉;黄少华;熊伟杰;杨辰;刘道元 | 申请(专利权)人: | 南京航空航天大学 |
| 主分类号: | G06K7/10 | 分类号: | G06K7/10;G06N3/006;G06N3/126 |
| 代理公司: | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人: | 葛潇敏 |
| 地址: | 210016 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 面向 离散 制造 车间 三维 射频 识别 网络 布局 优化 方法 | ||
1.一种面向离散制造车间的三维射频识别网络布局优化方法,其特征在于,该方法具体包括如下步骤:
步骤1:将目标空间离散为若干个单位立方体,并将存在金属障碍物的立方体的状态属性值bxyz赋值为0,将工人的操作区域或生产要素流转区域所在的单位立方体的状态属性值bxyz赋值为1,排除状态属性值被赋为0和1的单位立方体后选择高度在0.1~2米的区域所在的单位立方体并给该单位立方体的状态属性值bxyz赋值为2;除状态属性值被赋为0、1、2的单位立方体外,将其他的单位立方体的状态属性值bxyz赋值为3;
步骤2:将标签与读写器的空间距离小于读写器的感知距离lr、标签与读写器的空间连线与RFID天线平面法向量的夹角小于读写器的感知夹角θr,且标签与读写器之间不存在状态属性值bxyz为0的单位立方体,作为标签能够被该读写器感知的条件;
步骤3,基于上述感知条件,构建多目标优化模型;
步骤4:利用多目标混合粒子群算法求解上述多目标优化模型,且在粒子群中的粒子相似时引入遗传算法,即进行交叉和变异的操作,从而得到RFID网络优化的解集;
所述多目标优化模型包括标签覆盖率COV,读写器间的相互干扰率INF,和读写器的部署成本COS;具体的标签覆盖率COV的表达式如下所示:
其中Nt表示状态属性值bxyz为1的单位立方体的总数量,表示状态属性值bxyz为2的单位立方体总数,N为Nt与之和,Xt用于表示状态属性值bxyz为1的单位立方体内的标签与空间中读写器的通信情况,若该标签至少可被一个读写器感知,则Xt为1,否则Xt为0;表示状态属性值bxyz为2的单位立方体内的标签与空间中读写器的通信情况;若该标签至少可被一个读写器感知,则为1,否则为0;
读写器间的相互干扰率INF表达式如下所示:
其中Nr为读写器的个数,表示为标签t2被读写器r感知的概率,若该标签处于读写器感知范围且未被金属障碍物遮挡,则否则表示状态属性值bxyz为1和2的单位立方体内的标签与空间中读写器的通信情况,若该标签至少可被一个读写器感知,则为1,否则为0;
读写器的部署成本COS表达式如下所示:
COS=Nr*C
其中,C为单个读写器的部署成本。
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