Identification of rfid tags from a sensor field using uavs

封面

如何引用文章

全文:

详细

Radio Frequency Identification (RFID) technology is widely used in scientific and engineering applications, including integration with Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) for object identification in hard-to-reach environments. Two key performance characteristics of such systems are the probability of successful tag reading and the reading time, both of which can be quantitatively described using semi-Markov process models. This paper considers two fundamentally different scenarios. In the first scenario, tags are sparsely distributed, which eliminates collisions. An analytical model is proposed to describe the interaction between the reader and a single tag. In the second scenario, densely placed tags lead to collisions. To evaluate system performance in this case, a discrete-event simulation model is developed. The model takes into account the specifics of the EPC Gen2 protocol, radio channel parameters, spatial configuration of tags, and data reading strategies. The paper compares analytical and simulation results and investigates how tag density, data volume, and UAV altitude affect reading performance metrics.

作者简介

Vilmen Abramian

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

编辑信件的主要联系方式.
Email: abramian.vl@phystech.edu
Moscow

参考

  1. 1. CHOI H.W., KIM H.J., KIM S.K. An Overview of DroneApplications in the Construction Industry // Drones. – 2023. –Vol. 7, No. 8. – Art. No. 515.
  2. 2. FINKENZELLER K. RFID Handbook. – New York: JohnWiley and Sons, 2003.
  3. 3. GOPE P., MILLWOOD O., SAXENA N. A Provably SecureAuthentication Scheme for RFID-Enabled UAV Applications //Computer Communications. – 2021. – Vol. 166. – P. 19–25.
  4. 4. GORTSCHACHER L.J., GROSINGER J. UHF RFID SensorSystem Using Tag Signal Patterns: Prototype System // IEEEAntennas and Wireless Propagation Letters. – 2019. – Vol. 18,No. 10. – P. 2209–2213.
  5. 5. LARIONOV A.A., IVANOV R.E., VISHNEVSKY V.M.UHF RFID in Automatic Vehicle Identification: Analysis andSimulation // IEEE J. Radio Freq. Identif. – 2017. – Vol. 1,Iss. 1. – P. 3–12. – doi: 10.1109/JRFID.2017.2751592.
  6. 6. LAZARO A., GIRBAU D., VILARINO R. Effects ofinterferences in UHF RFID systems // Progress InElectromagnetics Research. – 2009. – Vol. 98. – P. 425–443.
  7. 7. LI C. et al. ReLoc 2.0: UHF-RFID Relative Localizationfor Drone-Based Inventory Management // IEEE Trans. onInstrumentation and Measurement. – 2021. – Vol. 70. – P. 1–13. – Art. No. 8003313. – doi: 10.1109/TIM.2021.3069377.
  8. 8. LONGHI M., MARROCCO G. Ubiquitous Flying SensorAntennas: Radiofrequency Identification Meets Micro Drones //IEEE Journal of Radio Frequency Identification. – 2017. –Vol. 1, No. 4. – P. 291–299.
  9. 9. LONGHI M., CASATI G., LATINI D. RFIDrone: PreliminaryExperiments and Electromagnetic Models // Proc. of the 2016URSI Int. Symposium on Electromagnetic Theory (EMTS-2016). – 2016. – P. 450–453.
  10. 10. LUBNA et al. IoT-Enabled Vacant Parking Slot DetectionSystem Using Inkjet-Printed RFID Tags // IEEE SensorsJournal. – 1 April 2023. – Vol. 23, No. 7. – P. 7828–7835.
  11. 11. MA Y. et al. RAPP: A Radio Tomography Localization MethodCharacterized by Performance Parameterization in Rapid-Moving RFID System // IEEE Trans. on Vehicular Technology. –2023. – Vol. 72, No. 1. – P. 1265–1278.
  12. 12. MOHSAN S.A.H., OTHMAN N.Q.H., LI Y. et al. UnmannedAerial Vehicles (UAVs): Practical Aspects, Applications, OpenChallenges, Security Issues, and Future Trends // IntelligentService Robotics. – 2023. – Vol. 16, No. 1. – P. 109–137.
  13. 13. NIKITIN P.V., RAO K.V.S. Performance limitations of passiveUHF RFID systems // IEEE Antennas and PropagationSymposium. – 2006. – P. 1011–1014.
  14. 14. QUINO J., MAJA J.M., ROBBINS J. et al. RFID and Drones:The Next Generation of Plant Inventory // Agri. Engineering. –2021. – Vol. 3, No. 2. – P. 168–181.
  15. 15. QUINO J., MAJA J.M., ROBBINS J. et al. The Relationshipbetween Drone Speed and the Number of Flights in RFID TagReading for Plant Inventory // Drones. – 2022. – Vol. 6, No. 1. –doi: 10.3390/drones6010002.
  16. 16. EPC TM Radio-Frequency Identity Protocols Generation-2 UHFRFID Standard. Specification for RFID Air Interface Protocolfor Communications at 860 MHz – 960 MHz, rel. 2.1. –Wellington: EPCGlobal, 2015.
  17. 17. SHARMA D.K., MAHTO R.V., HARPER CH. et al. Role ofRFID Technologies in Transportation Projects: A Review // Int.Journal of Technology Intelligence and Planning. – 2020. –Vol. 12, No. 4. – P. 349–377.
  18. 18. TAJIN M.A.S., JACOVIC M., DION G. et al. UHF RFIDChannel Emulation Testbed for Wireless IoT Systems // IEEEAccess. – 2021. – Vol. 9. – P. 68523–68534. – doi: 10.1109/ACCESS.2021.3077845.
  19. 19. XU H., YIN X., ZHU F. et al. RF-Ray: Sensing Objects inthe Package via RFID Systems // IEEE Systems Journal. –March 2023. – Vol. 17, No. 1. – P. 558–568. – doi: 10.1109/JSYST.2022.3196462.
  20. 20. XUE C., LI T., LI Y. et al. Radio-Frequency Identification forDrones With Nonstandard Waveforms Using Deep Learning //IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. –2023. – Vol. 72. – P. 1–13. – Art. No. 5503713. – doi: 10.1109/TIM.2023.3306822.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».