基于BP神经网络的智能轮胎标签仿真研究

宋廷强，齐艳丽

(青岛科技大学 信息科学技术学院，山东 青岛 266042)

基于BP神经网络的智能轮胎标签仿真研究

宋廷强，齐艳丽

(青岛科技大学 信息科学技术学院，山东 青岛 266042)

为了更加快捷方便地研究RFID标签植入环境与阅读器阅读距离之间的关系，从而预测植入轮胎中的RFID标签的最大阅读距离；利用FEKO电磁仿真软件建立了不同情况下的天线，并仿真得到反射系数S_11，然后用弗林斯传输方程(Friis)计算得到仿真读取距离，再利用MATLAB强大的数据处理能力，建立BP神经网络预测模型，从而建立起标签天线长度、轮胎中标签与钢丝层的距离、轮胎介电常数和已得到的仿真读取距离之间的BP神经网络模型；最后实际测量值与训练后得到的预测仿真值在误差允许的范围内可以认定为实际测量距离；此方法可以通过建立BP神经网络模型，快速方便地在一定精度范围内预测阅读器的阅读距离。

RFID;标签; 轮胎; BP神经网络

0 引言

轮胎 RFID 标签是轮胎数字化的重要形式，植入 RFID 标签的轮胎可以方便的实现产品的跟踪、定位、追溯等多个环节，给商品生产及管理带来巨大的便利性[1-2]。然而，橡胶中的炭黑等成分对RFID标签信号的传输产生了很大的影响，有文献指出915 MHz的RFID 芯片在空气下可以达到106 cm传输距离，而植入轮胎侧壁后，读取距离降至10 cm以下[3-5]。

因此，需要使用合适的方法来建立标签传输距离和对标签的影响参数之间的关系。BP神经网络(Back Propagation)是人工神经网络的一种，是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。……