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龙图腾网获悉江西琰圭技术服务有限公司申请的专利一种无源RFID标签的自动配对方法与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：CN119106692B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202411571844.1，技术领域涉及：G06K7/10；该发明授权一种无源RFID标签的自动配对方法与系统是由张露露;徐力;何毅宏;李鹏辉;周明设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无源RFID标签的自动配对方法与系统在说明书摘要公布了：本发明适用于RFID标签技术领域，提供了一种无源RFID标签的自动配对方法与系统，包括以下步骤：接收标签编号信息，标签编号信息包括若干个A类标签和B类标签的编号；A类标签提供IO接口，通过接收RFID扫描设备发送的指令来控制信号发送；B类标签提供IO接口，能够接收信号，并通过接收到的信号改变自身的数据；接收预设配对关系信息；基于RFID扫描器进行批量扫描，识别所有在场的RFID标签；向A类标签发送信号传输指令；持续扫描标签，分析从B类标签读取的数据，当读取出B类标签的数据发生改变，则表示该B类标签与对应的A类标签配对成功。本发明使用无源RFID标签，无需额外供电，降低了标签的制造成本和使用成本。

本发明授权一种无源RFID标签的自动配对方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种无源RFID标签的自动配对方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 接收标签编号信息，所述标签编号信息包括若干个A类标签和B类标签的编号；A类标签提供IO接口，通过接收RFID扫描设备发送的指令来控制信号发送；B类标签提供IO接口，能够接收信号，并通过接收到的信号改变自身的数据； 接收预设配对关系信息，所述预设配对关系信息包括每个A类标签编号预设配对的B类标签编号； 基于RFID扫描器进行批量扫描，识别所有在场的RFID标签，筛选出需要进行配对的A类标签和B类标签，扫描设备持续提供载波； 向A类标签发送信号传输指令，基于反馈信息确定A类标签是否成功接收信号； 持续扫描标签，分析从B类标签读取的数据，当读取出B类标签的数据发生改变，则表示该B类标签与对应的A类标签配对成功；当无法读取出有数据改变的B类标签，则表示该B类标签与对应的A类标签没有配对成功； 其中，所述基于RFID扫描器进行批量扫描，识别所有在场的RFID标签，筛选出需要进行配对的A类标签和B类标签的步骤，具体包括： 接收扫描参数信息，所述扫描参数信息包括扫描频率和扫描范围； 基于RFID扫描器进行批量扫描，识别所有在扫描范围内的RFID标签； 根据预设配对关系信息对识别到的RFID标签进行筛选，得到需要进行配对的A类标签和B类标签； 其中，所述向A类标签发送信号传输指令，基于反馈信息确定A类标签是否成功接收信号的步骤，具体包括： 通过RFID扫描器将信号传输指令以无线射频信号的形式发送至A类标签； 接收信号传输指令，对信号传输指令进行解码，反射一个特定频率或强度的射频信号，所述射频信号为反馈信息； 对反馈信息进行接收和识别，判定A类标签是否成功接收信号； 对反馈信息进行接收和识别，判定A类标签是否成功接收信号，具体包括： 对接收到的射频信号进行采样，以将射频信号转换为数字信号； 使用自适应卡尔曼滤波算法对数字信号进行过滤，再进行解码以得到解码后的信号； 从解码后的信号中提取出多种信号特征，多种信号特征包括频率偏移、相位变化、瞬时频谱以及时频分布； 将多种信号特征分别依次进行标准化和向量化处理，得到多种信号特征向量，将每种信号特征向量进行维度堆叠，以形成多个特征图； 将多个特征图输入至卷积神经网络中，通过多个卷积核分别提取得到多个特征图的局部特征； 对多个特征图的局部特征通过激活函数进行非线性变换，再通过池化层，得到池化后的特征图； 将池化后的特征图进行展平，再通过一个全连接层，得到综合特征向量； 将综合特征向量输入至长短期记忆网络中获取分类结果，将分类结果采用归一化指数函数转换为概率分布，根据概率分布判定A类标签是否成功接收信号； 其中，所述当无法读取出有数据改变的B类标签，则表示该B类标签与对应的A类标签没有配对成功的步骤，具体包括： 当在规定时间内或重试次数内未扫描到有数据改变的B类标签，确定该B类标签与对应的A类标签没有配对成功； 生成异常配对信息，所述异常配对信息包括没有配对成功的A类标签编号和B类标签编号，以及异常原因；所述异常原因为A类标签接收信号失败或者B类标签读取失败； 生成异常配对信息，所述异常配对信息包括没有配对成功的A类标签编号和B类标签编号，以及异常原因；所述异常原因为A类标签接收信号失败或者B类标签读取失败，具体包括： 给定时间超出阈值权重因子和时间阈值，检查每个RFID标签的扫描时间是否超过时间阈值，若某次扫描时间超过时间阈值，则将所超出的比例乘以扫描时间超出阈值权重因子，得到时间权重； 给定重试超出次数权重因子和最大允许次数，统计每个RFID标签的重试次数，若重试次数超过最大允许次数，则将所超出的比例乘以重试超出次数权重因子，得到重试权重； 对每个A类标签给定固定的权重值，若A类标签未成功接收信号，则将对应的权重值进行汇总作为信号接收失败权重； 对每个B类标签给定固定的权重值，若B类标签的数据未成功改变，则对应的的权重值进行汇总作为数据改变失败权重； 将信号接收失败权重和数据改变失败权重相加，得到综合失败权重； 将时间权重、重试权重和综合失败权重相加以得到综合的异常评分； 检查综合异常评分是否超过预设的阈值，若超过，则认定该RFID标签配对为异常； 其中，所述方法还包括： 基于预设配对关系信息和配对情况实时显示配对进度、已配对标签列表和未配对的标签列表； 计算配对成功速度和配对成功率，并实时显示配对成功速度和配对成功率； 计算配对成功速度和配对成功率，具体包括： 统计已成功配对的RFID标签对数，用已成功配对的RFID标签对数除以总RFID标签对数再乘以100，得到配对成功率的百分比； 记录从开始扫描到当前所有配对完成的总扫描时间，将总扫描时间除以成功配对的RFID标签对数，得到平均每对RFID标签的配对时间； 获取每一对成功配对的RFID标签的配对时间，引入时间折扣因子，根据每对成功配对的RFID标签的配对时间和重试次数进行加权平均，得到加权配对时间； 对加权配对时间计算倒数，以将时间转换为速度，得到综合配对成功速度； 基于RFID扫描器进行批量扫描，识别所有在扫描范围内的RFID标签，具体包括： 根据RFID标签与RFID扫描器的位置差异以判断RFID标签是否位于扫描范围内； 若RFID标签在扫描范围内，则根据自由空间路径损耗模型来计算信号在路径上的路径损耗，将路径损耗的倒数乘以环境因子，得到信号强度； 将信号进行傅里叶变换，再对傅里叶变换后的信号进行滤波，得到滤波后的信号； 利用正弦函数模型来对滤波后的信号进行曲线拟合，得到平滑后的信号； 设定RFID扫描器灵敏度阈值，将信号强度与RFID扫描器灵敏度阈值进行比较，若信号强度大于RFID扫描器灵敏度阈值，则接收对应平滑后的信号进行RFID标签识别。

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