【摘 要】
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Radio Frequency Identification（RFID）作为物联网感知层技术的重要组成部分,近年来得到了广泛地应用。其中,高频-超高频（High-frequency-Ultrahigh-frequency,HF-UHF）双频RFID标签因其既能近场通信又能远距离群读群写而备受人们的青睐。但单纯地利用电磁仿真软件如High Frequency Structure Simulator（
【基金项目】
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国家重点研发计划——快件物流资源共享能力指数构建与动态评价（2018YFB1403103）； 北京市教委-市自然基金委联合资助项目——循环包装的智能协同调度、回收选址和状态识别的研究（No.KZ202210015020）； 北京印刷学院校级项目（No. Ee202204）；
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Radio Frequency Identification（RFID）作为物联网感知层技术的重要组成部分,近年来得到了广泛地应用。其中,高频-超高频（High-frequency-Ultrahigh-frequency,HF-UHF）双频RFID标签因其既能近场通信又能远距离群读群写而备受人们的青睐。但单纯地利用电磁仿真软件如High Frequency Structure Simulator（HFSS）设计此类的标签天线却是一件费时耗力且依赖专业知识的工作。智能算法可以为复杂问题提供低成本的解决方案。因此,本文研究了基于智能算法的HF-UHF RFID标签天线设计方法,共提出3种用于该类标签天线设计的智能算法,分别是HFSS辅助多种群遗传算法（Multi-population genetic algorithm-（HFSS）,MGA-（HFSS））、多尺度卷积神经网络堆叠长短时记忆网络算法（Multi-scale convolutional neural network stacked with long and short-term memory,MSCNN-LSTM）以及将两者相结合的MGA-（MSCNN-LSTM）算法。在基于MGA-（HFSS）的双频RFID标签天线设计方法中,本文采用改进的惠勒公式设计了HF天线,并将添加电感环结构的新型偶极子天线作为UHF天线,从而完成了双频标签天线的初始结构设计,然后利用所提的MGA-（HFSS）就天线的结构尺寸进行优化。仿真结果表明:优化后的UHF天线在915MHz时的输入阻抗为（16.75+j349.9Ω）较为接近理想值（22.5+j349Ω）,实现了与芯片良好的阻抗匹配;优化后的双频RFID标签天线的尺寸为42×42×0.075mm~3,最大增益为1.4d B,最大读取距离为7.17m,与现有的双频RFID标签天线尺寸相比,所设计的天线在小型化方面具有明显的优势。在基于MSCNN-LSTM的双频RFID标签天线设计方法中,本文针对HFSS计算UHF RFID标签天线性能耗时长的问题,提出了一种MSCNN-LSTM神经网络模型代替HFSS预测UHF天线的反射系数。在MSCNN-LSTM中,MSCNN有三个通道,包括三种具有不同核大小及数量的卷积层,利用不同的卷积通道可分别提取天线的细粒度局部信息和整体特征。LSTM可以有效学习天线不同结构的电磁特性,从而提高模型的预测精度。实验结果表明,MSCNN-LSTM的平均绝对误差（0.0073）、均方误差（0.00032）和均方根误差（0.01814）均优于其他预测方法。在预测100个UHF天线的反射系数时,与HFSS的仿真时间4800秒相比,MSCNN-LSTM在保证预测精度的前提下仅需要0.927519秒,显著减少了计算时间,为HF-UHF RFID标签天线的快速设计提供了基础。本文利用MSCNN-LSTM快速确定UHF天线的尺寸,所设计的双频RFID标签天线在13.56 MHz和915 MHz处的反射系数分别为-58.76d B和-22.63d B均达到预期设计目标。最后本文将MGA与MSCNN-LSTM相结合,利用MSCNN-LSTM计算MGA寻优过程中每一代个体的适应度即天线的反射系数,只有在选出最优个体后,才用HFSS来确定其是否符合设计要求,从而大大降低天线尺寸优化的计算代价,实现了双频RFID标签天线的快速智能化设计。本文的研究工作为快速智能设计HF-UHF RFID标签天线提供了可行的方法,具有重要的现实意义和理论价值。
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