给大家推荐8篇关于无线射频识别的计算机专业论文

今天分享的是关于无线射频识别的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到无线射频识别等主题,本文能够帮助到你

基于RFID技术的企业仓库管理系统设计与实现

这是一篇关于仓库,无线射频识别,B/S架构的论文, 主要内容为传统的仓库管理系统是工作人员手工的扫描入库出库操作,易出错,造成物资采购与系统实际库存的误差,企业经营管理成本增加,物资时间过期或者不必要的损耗等。因此,如何解决当前企业仓库管理过程中物资自动识别的问题,弥补传统管理系统存在的不足,实现仓库物资管理的信息自动化已经成为急需研究和解决的主要问题。为此,本人结合在企业工作多年的实践经验,拟研发设计基于RFID技术的仓库管理系统,以期为解决企业物资仓库管理的不足之处。本文的研究工作主要包括:1)在传统系统中引入仓库技术,仓库技术主要是指在仓库管理系统中增加了RFID技术,对企业仓库的物资到货、物资出入库、移库移位、仓库盘点等各个流程环节的数据进行自动化的系统数据采集,保证企业仓库管理各流程数据录入的速度和准确性,保证企业能够及时准确地掌握企业库存的实际数据,合理保持与控制企业实际库存。2)提出RFID仓库实现方案,为了解决物资自动识别和使应用系统拥有更好的便捷性,将RFID技术引入了应用系统,必须要有RFID子系统中的电子标签、天线、阅读器和相关管理系统。3)在应用系统中引入身份认证服务和WCF技术,确保应用系统安全问题。在系统中,为了避免非法用户通过公共网络进入内联网内各级局域网系统,篡改信息,插入或修改传输中的数据等,我们通过权限系统的角色管理来解决此问题。为了应用系统数据安全通讯,我们采用WCF技术,确保为应用系统提供安全可靠的数据通信机制。4)企业仓库管理软件研制,结合RFID实现方案,通过面向对象编程思想对系统进行设计,通过面向对象程序设计语言,采用面向对象程序设计思想对系统进行实现,开发出具有可扩展性好、耦合度低、兼容性好的企业仓库管理软件。基于RFID技术的仓库管理系统的设计与应用,保证了企业在业务流程上的方便与快捷。通过科学的编码,还可方便地对库存货物的批次、保质期等进行管理,能极大的提高企业的办公效率,增强企业的核心竞争力。

基于极限学习机和蝗虫群优化的RFID室内定位研究与应用

这是一篇关于无线射频识别,室内定位,极限学习机,蝗虫群算法,校园安全监管的论文, 主要内容为无线射频识别技术(Radio Frequency Identification,RFID),具有非接触、识别距离远、保密性高、抗干扰能力和环境适应性强等优点。RFID室内定位技术的研究不但具有广阔的市场前景并且拥有深远的实际意义。现有的RFID室内定位算法,在应对复杂室内环境时,对于定位精度、定位时间、适应能力等方面仍存在一些亟待解决的问题。随着机器学习的兴起,通过人工神经网络适应噪声数据训练,以其较强的非线性映射能力和良好的数据拟合能力构建起来的定位指纹模型能够有效的减少更新成本和调高自适应环境变化的能力。本文进而提出一种基于RFID技术和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的室内定位算法,并利用蝗虫群算法(Grasshopper Optimization Algorithm,GOA)进行定位模型优化,开发出相应的室内定位系统并以此为基础构建整个校园安全监管平台。本文的研究内容和创新点主要如下:1.蝗虫群算法对极限学习机进行优化:对于传统极限学习机算法,利用蝗虫群优化算法中蝗虫个体对于食物源位置矢量的不断迭代更新,对随机生成的输入层神经元和隐含层神经元的连接权值和隐含层神经元的阈值进行优化。这样不仅可以最大程度上避免陷入局部最优解和过快收敛,更可以针对ELM模型得到更好的连接权值和阈值,为其找到全局最优解,提升算法性能。2.将蝗虫群(GOA)优化的极限学习机(ELM)算法应用于RFID室内定位系统:优化后的定位系统凭借自身的随机特征映射和紧密的网络结构可以获得极快的学习速度,从而减少离线学习时间并且能够有效克服环境变化以及信号强度值时变性对定位精度的影响。本算法与LANDMARC算法和未优化的ELM算法相比,定位平均误差分别降低了21.67%和11.72%。仿真和实验结果表明,本算法在获得更精确定位结果的同时降低了一定时间成本,并对环境变化具有较好的适应性。3.在上述算法研究的基础上,本文以R200阅读器作为硬件平台,项目架构使用Spring Boot和My Batis,后台数据库使用My Sql、Redis和Elasticsearch,利用Java和Python语言设计实现了校园安全监管平台。主要功能包括学生信息管理、学生室内定位、历史踪迹管理等,并通过真实环境实验,测试了具体复杂室内场景下的学生定位功能及其它功能的有效性。

基于极限学习机和蝗虫群优化的RFID室内定位研究与应用

RFID标签所有权转移的安全协议研究

这是一篇关于无线射频识别,所有权转移,椭圆曲线,供应链,通用可组合安全的论文, 主要内容为无线射频识别(RFID)标签所有权是指标签的所有者(合法阅读器或数据库)能正常行使标签的各个功能,如获取标签内部信息,重新对标签内信息进行更改和写入,或是将对标签的所有权授权其他实体等。为了保护标签的所有权,安全的所有权转移是必要的。倘若贴有标签的商品只是简单的物理上的转移,而记录有商品和当前所有者信息的标签的所有权不发生转移,那么就存在新所有者和当前所有者互相利用自己已掌握的标签信息窃取对方隐私的风险。消除所有权转移过程中的安全和隐私威胁,需要依赖安全的所有权转移协议。基于此,本文对RFID标签所有权转移协议及其应用作了深入研究,主要内容如下:(1)对RFID所有权转移的应用场景和安全需求进行分析,探讨了相关设计方法。(2)将防伪功能引入所有权转移中,利用椭圆曲线离散对数问题和传递加密的方法,设计了一种兼有防伪功能的所有权转移安全协议,与同类方案相比,标签端的计算量明显减少,效率更高,并利用GNY逻辑对协议进行了安全性证明。(3)基于RFID技术的供应链在标签流动中存在节点隐私和供应链可见性管理问题,针对此问题,定义了供应链环境下RFID标签所有权转移的安全需求,提出了通用可组合安全模型,并基于所提出的RFID认证协议,设计了一个能实现该模型的RFID标签所有权转移协议。(4)在J2EE和J2SE开发平台上对供应链环境下RFID通信协议进行了仿真和验证,结果显示该协议在软件应用层面上是可行的,为协议投入实际应用作准备。

小区智能车辆管理系统的设计与实现

这是一篇关于管理系统,智能,无线射频识别,图像识别的论文, 主要内容为针对DSP技术和射频识别技术的发展,本文设计了一种基于DSP平台、利用射频识别技术的小区智能车辆管理系统并对系统进行了硬件和软件的架构。该系统在小区出入口进行车牌的图像采集以及识别,并通过射频识别技术与车辆所携带的芯片进行通信,将获得的数据与后台数据库进行比对,并将更新后的数据再次写入到芯片中,从而达到车辆进出小区的自动化管理模式。集远距离感应、免停车通过、自动控制技术、车辆智能感应以及车牌识别技术于一体,主要应用于中大型住宅小区以及商业聚集区。针对软件部分核心的车牌识别算法,采用了图像处理技术对动态采集的图像进行实时处理,并使用特征识别以及模板匹配的算法进行字符的识别。针对RFID通信系统,本系统根据通用EPC编码方式对芯片中编码格式和数据格式进行了自定义并进行了通信算法的设计与实现。

基于改进型多目标樽海鞘群算法的RFID天线优化部署研究及应用

这是一篇关于无线射频识别,优化部署,多目标优化,樽海鞘群算法,分离算子的论文, 主要内容为无线射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术是一种不断发展的自动识别(Auto-ID)的技术,有着低成本、低功耗、外形小等优点。在大规模RFID系统中,通常需要部署多个天线阅读器来保证系统正常运行,且在部署RFID天线阅读器时,需要考虑标签覆盖率、经济效益、负载均衡、阅读器碰撞等因素的影响,使得RFID天线优化部署成为了一个NP-难问题。现有的RFID天线优化部署算法,在应对大规模RFID系统时,仍存在一些还未解决的问题,例如保证最优覆盖率、保证负载均衡、避免阅读器碰撞、保证经济效益等。近年来,随着群体智能算法(Swarm Intelligence,SI)的进一步发展,通过设定优化函数定义RFID优化部署中各优化目标,并通过群体智能算法来求其最优解,以获取优化部署的解,取得了很好的效果。本文提出了一种基于改进型多目标樽海鞘群算法的RFID天线优化部署方法,利用象群算法中的分离算子改进多目标樽海鞘群算法,获得Pareto解集,得到RFID天线阅读器优化部署的解,开发出了相应的无人超市系统并以此为基础搭建了一个完整的无人超市平台。本文的研究内容及创新点主要如下:1.引入分离算子优化多目标樽海鞘群算法:在传统的多目标樽海鞘群算法中,由于链式搜索的原则,樽海鞘个体在寻优过程中容易陷入局部次优,加入象群算法中的分离算子,使适应度最差的樽海鞘个体改变搜索策略,这样做可以很好的避免算法陷入局部次优解和过于快速收敛得到一个次优的结果,还可以提高算法的搜索能力,提升算法的性能。2.将上述改进型多目标樽海鞘群算法应用于RFID天线阅读器优化部署:多目标樽海鞘群算法本质上是一种求Pareto解集的算法,在优化部署中无须先验知识,避免人为主观因素的干扰,且可以得到多个最优解。在相同实验环境下,本文提出的算法与带观察者机制的蝙蝠(BA-OM)算法、粒子群(PSO)算法、细菌觅食优化(MC-BFO)算法等相比,覆盖率分别提高33%、28%、20%。与同类型的求Pareto解集的混合萤火虫(HMOFA)算法相比,负载均衡提高7.14%,经济效益提高59.74%,阅读器干扰减少34.04%。虽然牺牲了一定的时间成本,但能得到多个解,与加权系数法类的算法得到的结果基本一致,是一种实用性强、性能较好的算法。3.在上述算法的基础上,以JT-928阅读器与STM32单片机作为硬件平台,后台服务器使用Spring Boot及My Batis框架,连接My SQL后台数据库,STM32上搭载u C/OS-III系统处理RFID阅读器数据,用户端可通过Android手机APP查看消费记录,利用Java和Matlab和C语言设计实现了无人超市系统。主要功能包括仓库盘点、购买商品、消费记录查询等,并且在真实环境中测试了该无人超市系统具体功能的实用性及有效性。