中国人民武装警察部队广东省总队医院吴涛获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民武装警察部队广东省总队医院申请的专利小空间密集存储环境下基于对比学习的RFID信号补全与抗干扰方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119514579B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411546780.X，技术领域涉及：G06K17/00；该发明授权小空间密集存储环境下基于对比学习的RFID信号补全与抗干扰方法及系统是由吴涛;舒畅;庞志坚;甘慧圆;柏宏华;陈沛霖设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本小空间密集存储环境下基于对比学习的RFID信号补全与抗干扰方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于射频识别信号质量增强技术，为小空间密集存储环境下基于对比学习的RFID信号补全与抗干扰方法及系统，其方法包括步骤：对RFID信号的自动化读取进行优化设计，从而根据环境变化实时优化射频识别，实现自适应性读取RFID标签；对RFID信号分离提取，将所读取到的RFID信号中强耦合部分进行分离，减少RFID信号彼此碰撞耦合产生错误数据；根据历史RFID信号和RFID标签的空间位置关系，对基于卷积神经网络的对比学习模型进行训练，使对比学习模型能够学习RFID信号的模式和关系特征，对残缺的RFID信号进行补全。本发明能够有效解决小空间密集存储环境下RFID信号碰撞导致的数据漏读错读问题。
本发明授权小空间密集存储环境下基于对比学习的RFID信号补全与抗干扰方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种小空间密集存储环境下基于对比学习的RFID信号补全与抗干扰方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对RFID信号的自动化读取进行优化设计，从而根据环境变化实时优化射频识别，实现自适应性读取RFID标签； S2、对RFID信号分离提取，将所读取到的RFID信号中强耦合部分进行分离，减少RFID信号彼此碰撞耦合产生错误数据； S3、根据历史RFID信号和RFID标签的空间位置关系，对基于卷积神经网络的对比学习模型进行训练，使对比学习模型能够学习RFID信号的模式和关系特征，对残缺的RFID信号进行补全； 步骤S2采用盲源分离算法，将所读取到的RFID信号中强耦合部分分解为独立的信号源； 对RFID信号分离提取时，使用图论和机器学习算法，对RFID信号进行建模，将信号视为节点，边代表信号间的相互作用；通过分析RFID信号间的关联性，识别出强耦合信号，将强耦合信号分解为独立的信号源。
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