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龙图腾网获悉杭州物必连科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的RFID标签信号优化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：CN121261744B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511785916.7，技术领域涉及：H04B5/77；该发明授权一种基于深度学习的RFID标签信号优化方法及系统是由郑星港;杜红伟;汤志全;何华芳;滕军;史钢;戴建锋设计研发完成，并于2025-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的RFID标签信号优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及RFID标签信号优化技术领域，公开了一种基于深度学习的RFID标签信号优化方法及系统。本发明通过对反向散射信号进行特征提取，分别从频域和时域量化了多径信道的核心特征，并进一步获取信道状态的数值化表征，接着将获取到的数据信息作为深度学习网络的输入，进行训练以及前向计算，由此对原始发射参数进行调整，从而实现了发射端从盲目粗放到精准调控的转变，以解决现有技术存在的发射端与接收端信息割裂导致的参数调控与信道状态失配的问题，然后基于离散冲激响应序列和噪声干扰特征集，通过端到端的深度学习架构实现收发参数联合调整的信号优化方法，显著提升了在复杂环境下的RFID标签信号的优化效果。

本发明授权一种基于深度学习的RFID标签信号优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的RFID标签信号优化方法，其特征在于，包括： 获取RFID阅读器的历史收发信号和原始发射参数，其中，所述历史收发信号包括反向散射信号和前向链路信号； 对所述反向散射信号进行分析，得到信道相干带宽和离散冲激响应序列； 根据所述历史收发信号、原始发射参数和所述离散冲激响应序列获取归一化路径损耗和噪声干扰特征集； 基于所述归一化路径损耗和所述信道相干带宽对所述原始发射参数进行调整，得到优化发射参数； 基于所述优化发射参数驱动RFID阅读器向RFID标签发射电磁波，并接收由RFID标签反射的初始标签信号； 基于所述离散冲激响应序列和所述噪声干扰特征集通过信号优化模型对所述初始标签信号进行优化，得到优化标签信号； 将所述初始标签信号输入信号优化模型中进行模型评估，得到不确定性指标； 判断所述不确定性指标是否大于预设阈值： 若所述不确定性指标大于预设阈值，则将所述初始标签信号纳入所述历史收发信号中，并返回至初始步骤执行信号优化。

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