9787030387486 特高频无源标签码分射频识别 科学出版社 刘礼白 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘礼白 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030387486

商品编码：29300969935

包装：精装

出版时间：2014-01-01

基本信息

书名：特高频无源标签码分射频识别

定价：98.00元

作者：刘礼白

出版社：科学出版社

出版日期：2014-01-01

ISBN：9787030387486

字数：

页码：

版次：1

装帧：精装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《特高频无源标签码分射频识别》从特高频射频识别（UHF RFID）空中接口属于短距离无线通信的概念出发，首先介绍要掌握UHF RFID空中接口设计的通信思维，来作为《特高频无源标签码分射频识别》的基础。然后分析以ISO/IEC18000-6为代表的源于雷达模型的现行UHF RFID空中接口标准和技术，说明其单信道射频识别（SC-RFID）特征、系统和各组成单元的技术特点。后详细介绍《特高频无源标签码分射频识别》的核心内容，即基于通信思维的码分射频识别（CD-RFID）系统设计技术。
　　《特高频无源标签码分射频识别》可供从事UHF RFID空中接口技术研究设计和工程应用的人员参考，对从事短距离通信系统研究和开发的人员也有参考价值。

目录

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序
前言
篇 通信思维
章 射频识别空中接口的物理模型
1.1 基于射频能量传递的RFID空中接口物理模型
1.1.1 感应标签的物理模型变压器模型
1.1.2 传播标签的物理模型雷达模型
1.2 基于雷达模型的单信道射频识别
1.2.1 基于雷达模型的后向散射调制
1.2.2 基于单信道体制的多种工作场景
1.2.3 基于雷达模型的单信道射频识别体制特征
1.3 基于信息传输的RFID通信模型
1.3.1 RFID空中接口工作全过程
1.3.2 通信思维
1.3.3 RFID无线数据通信模型
1.3.4 基于通信模型的RFID空中接口的主要参数定义
1.4 基于无线数据通信的码分射频识别
1.4.1 基于无线数据通信的UHF RFID空中接口
1.4.2 UHF码分射频识别空中接口特征
第二章 UHF RFID空中接口的通信资源
2.1 频谱资源
2.1.1 UHF RFID空中接口频谱与ISM频带
2.1.2 不同频带的典型应用
2.1.3 国际上800/900MHz RFID应用频段
2.1.4 我国800/900频段RFID空中接口频谱规定
2.2 功率资源
2.2.1 发射功率
2.2.2 发射功率参数监管
2.3 调制解调与制度增益
2.3.1 调制概念
2.3.2 二进制数字调制误码率特性
2.4 跳频通信与跳频扩展频谱通信增益
2.4.1 UHF RFID跳频系统
2.4.2 跳频扩展频谱增益
2.5 噪声与接收机灵敏度
2.5.1 UHF频段的噪声
2.5.2 接收机灵敏度
2.6 空间资源
2.6.1 天线分集
2.6.2 蜂窝组网
2.7 时间资源
2.7.1 时间资源受限于频谱资源
2.7.2 时间资源利用
2.7.3 多进制编码和多参量调制
第三章 UHF RFID空中接口的无线电波传播特性
3.1 传播机理
3.1.1 电磁场概念
3.1.2 三种不同特性的场区
3.1.3 电磁场的工程化界限
3.1.4 UHF RFID空中接口测试距离
3.2 基本传播损耗
3.3 UHF RFID空中接口的介质耦合损耗
3.3.1 无线通信的介质耦合损耗
3.3.2 天线极化状态的不确定性
3.3.3 二维空间天线极化偏差影响
3.3.4 三维空间极化偏差影响
3.4 传播时延
3.4.1 标称路径长度传播时延
3.4.2 UHF RFID路径传播时延
3.5 静态多径传播
3.5.1 传播方向的反射驻波
3.5.2 存在地面反射的传播
3.5.3 多径传播
3.5.4 多径时延扩展
3.6 移动多径传播特性
3.6.1 多普勒效应
3.6.2 移动多径环境的时域扩散延时功率谱
3.6.3 相关带宽
3.6.4 相关时间
3.6.5 多径衰落
第二篇 单信道射频识别
第四章 单信道射频识别概述
4.1 现行RFID标准及技术体制
4.1.1 演进中的ISO/IEC18000系列标准
4.1.2 ISO/IEC18000-6860~960MHz空中接口通信一致性参数标准
4.1.3 相应的测试标准
4.2 单信道应答信号传输数学模型
4.3 碰撞仲裁
4.4 ISO/IEC18046/7检测标准
4.4.1 ISO/IEC18046性能检测标准
4.4.2 ISO/IEC18047标签与阅读器一致性的标准
第五章 UHF RFID无源标签
5.1 UHF RFID无源标签概述
5.1.1 UHF RFID无源标签组成框图
5.1.2 无源标签的技术限制
5.1.3 标签的功能对系统体制的制约
5.2 无源标签UHF RFID无线功率传输
5.2.1 无线功率传输起源
5.2.2 无线功率传输(电荷泵)接收灵敏度
5.2.3 电荷泵
5.2.4 电荷储存与供电方式
5.3 无源标签包络检波接收灵敏度
5.3.1 无源标签UHF RFID空中接口下行信道数据传输原理框图
5.3.2 包络检波电路
5.3.3 包络检波接收灵敏度
5.4 UHF RFID无源标签ASK调制
5.4.1 无源标签UHF RFID空中接口上行信道数据传输原理框图
5.4.2 后向散射调制
5.4.3 后向散射调制灵敏度需求
第六章 UHF RFID阅读器
6.1 无源标签UHF RFID阅读器概述
6.1.1 阅读器的任务和特点
6.1.2 阅读器简单框图
6.1.3 阅读器的硬件组成
6.1.4 阅读器的软件组成
6.2 相干解调
6.2.1 阅读器对无源标签应答信号接收
6.2.2 AM信号相干解调
6.2.3 正交相干解调
6.3 阅读器接收灵敏度
6.3.1 晶体管噪声系数限制
6.3.2 阅读器发射机载波和杂散发射对接收机的干扰
6.4 阅读器载波泄漏抵消
6.4.1 直接耦合补偿
6.4.2 自适应补偿
第七章 通信协议
7.1 物理层参数
7.1.1 射频参数
7.1.2 调制参数
7.1.3 基带参数部分
7.2 媒体接入控制参数
7.2.1 指令和应答
7.2.2 ISO/IEC18000-6各型标准的标签防碰撞设计
7.3 ISO/IEC18000-6空中接口碰撞仲裁算法
7.3.1 ISO/IEC18000-6 Type A无源标签RFID空中接口
7.3.2 ISO/IEC18000-6 Type C无源标签RFID空中接口
7.3.3 ISO/IEC18000-6 Type B无源标签RFID空中接口
7.3.4 ISO/IEC18000-6 Type DRFID空中接口
第八章 通信资源利用状况
8.1 信道资源与系统接入能力
8.1.1 无源标签UHF RFID信道资源
8.1.2 信道利用率
8.2 频谱效率和频谱利用率
8.2.1 ISO/IEC18000-6C频谱效率和频谱利用率
8.2.2 与同频段移动通信比较
8.3 射频功率资源与无源标签高信噪比接收
8.3.1 标签可能接收到的高电平
8.3.2 无源标签接收端内部噪声
8.3.3 无源标签接收归一化信噪比
8.4 无源标签UHF RFID空中接口覆盖区
8.4.1 无源标签UHF RFID空中接口三种不同的灵敏度
8.4.2 不同概念的覆盖区范围及其意义
第三篇 码分射频识别
第九章 码分射频识别概述
9.1 码分射频识别发展需求
9.1.1 现行UHF RFID空中接口的改进需求
9.1.2 物联网的发展需求
9.1.3 RFID接入物联网的现行技术
9.1.4 有关码分射频识别的研究
9.2 码分射频识别系统设计要点
9.2.1 码分射频识别及其技术依托
9.2.2 码分射频识别的媒体接入控制
9.2.3 码分射频识别的物理层
9.3 码分射频识别的环境条件
9.3.1 无源标签空中接口的短距离通信环境
9.3.2 突发通信环境
9.3.3 无源标签高信噪比接收环境
9.3.4 相对信道速率的频谱资源富裕度
9.4 扩展频谱信号的抗干扰特征
9.4.1 相关函数
9.4.2 相关检测
第十章 码分射频识别数学模型
10.1 扩展频谱通信基础概念
10.1.1 扩展频谱通信的理论依据仙农信道容量公式
10.1.2 佳信号形式伪序列信号
10.2 多进制扩展频谱编码传输数学模型
10.2.1 多进制扩展频谱编码传输信号形成
10.2.2 多进制扩展频谱编码传输信号接收
10.3 码分多标签接入扩展频谱传输数学模型
10.3.1 码分多标签接入扩展频谱信号
10.3.2 码分并行应答扩展频谱接收
第十一章 m序列和移位m序列族
11.1 正交序列(码)与伪序列(码)
11.1.1 正交序列(码)
11.1.2 伪序列
11.2 长线性反馈移位寄存器序列(m序列)
11.2.1 线性反馈移位寄存器序列
11.2.2 特征多项式和本原多项式
11.2.3 游程
11.3 m序列特性
11.3.1 m序列是伪序列
11.3.2 m序列是周期序列
11.3.3 状态图和各态历经性
11.3.4 m序列本原多项式镜像特性
11.3.5 m序列的自相关特性
11.3.6 由本原多项式产生m序列
11.4 m序列捕获
11.4.1 已知本原多项式捕获m序列
11.4.2 已知移位寄存器级数寻找m序列的本原多项式
11.5 移位m序列族
11.5.1 移位m序列族概念
11.5.2 移位m序列族特性
11.5.3 衍生序列
11.5.4 同族的序列的初始状态具有各态历经性
11.5.5 反码序列族
第十二章 码分射频识别系统框架
12.1 码分射频识别系统组成
12.1.1 单阅读器应用
12.1.2 多阅读器码分射频识别系统
12.2 码分射频识别系统技术架构
12.2.1 总体框架
12.2.2 总体技术框架说明
12.3 码分射频识别系统参数
12.3.1 码分射频识别系统的写入和读取操作过程
12.3.2 基于通信模型的空中接口参数定义
12.4 码分射频识别系统技术特性
12.4.1 技术对比
12.4.2 预期效果
12.5 码分射频识别系统检测方法
12.5.1 基于通信模型的空中接口参数的测试装置
12.5.2 测试系统基本假定条件
12.5.3 测试程序
第十三章 无源标签码分射频识别空中接口下行链路
13.1 码分射频识别下行链路技术特点与设备组成
13.1.1 码分射频识别下行链路任务
13.1.2 码分射频识别下行链路的技术特点
13.1.3 下行信道的设备构成
13.2 浅调幅
13.2.1 下行链路浅调幅的需求与可能
13.2.2 浅调幅设计
13.3 注入同步
13.3.1 码分射频识别系统的同步需求
13.3.2 注入同步环路构成
13.3.3 注入同步环路工作状态
13.4 chip率相关检测
13.4.1 CD-RFID下行信道相关的特点
13.4.2 离散信号相关原理
13.4.3 移位m序列相关检测
13.4.4 数域映射和容错
13.5 多进制扩展频谱编码序列相关检测
13.5.1 下行链路多进制编码需求与可能
13.5.2 下行链路多进制编码分组
13.5.3 移位m序列衍生和多进制编码序列相关接收
第十四章 码分射频识别空中接口上行链路
14.1 码分射频识别上行链路技术特点与设备组成
14.1.1 上行链路的任务和技术特点
14.1.2 无源标签CD-RFID上行链路设备组成
14.2 并行应答序列分组与代码设定
14.2.1 序列分组需求
14.2.2 移位m序列族的序列分组和代码设定
14.2.3 移位m序列族序列长度选择
14.2.4 移位m序列族序列选择
14.2.5 序列族序列分组与代码设定举例
14.3 伪PSK调制
14.3.1 技术思路
14.3.2 均匀无耗传输线
14.3.3 伪PSK调制相位反射系数与负载归一化电抗关系
14.4 标签并行应答时域分散设计
14.4.1 设计思路
14.4.2 参数选择
14.4.3 接入状态
14.4.4 各级本原多项式
14.4.5 各本原多项式m序列的接入信道状态表
14.4.6 逻辑图
14.5 扩展频谱阅读器载波泄漏干扰抵消
14.5.1 CD-RFID系统载波泄漏干扰的特点
14.5.2 CD-RFID阅读器载波泄漏干扰抵消
14.6 无源标签并行应答功率控制
14.6.1 需求分析
14.6.2 标签可能接收到的大信号电压
14.6.3 分流式可变衰减器
14.6.4 衰减量计算
14.6.5 举例
第十五章 无源标签特高频码分射频识别的应用前景
15.1 码分射频识别的体制优势
15.2 提高了网络接入能力
15.3 码分射频识别应用前景
参考文献
附录A 无线电频谱划分
附录B 中国800/900MHz频段射频识别(RFID)技术应用规定(试行)
附录C 部分m序列本原多项式结构表
附录D 部分移位m序列族衍生关系表
附录E 并行应答时间分散控制逻辑图
附录F 名词术语

作者介绍

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文摘

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序言

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《新一代物联网感知技术：多模态融合与智能识别》 内容简介 随着信息技术的飞速发展，物联网（IoT）已成为连接物理世界与数字世界的关键桥梁，其核心在于高效、准确的感知能力。本书深入探讨了物联网感知技术的前沿进展，特别是多模态融合与智能识别在提升物联网系统性能方面的关键作用。全书共分为十一章，由浅入深，理论与实践相结合，旨在为读者提供一个全面、系统的知识体系，以应对当前和未来物联网应用中日益增长的复杂感知需求。 第一章 物联网感知技术概览 本章首先界定了物联网的内涵与外延，阐述了感知层作为物联网最基础也是最重要的组成部分，承担着数据采集、信息传递的重任。在此基础上，系统梳理了物联网感知技术的发展历程，从传统的传感器网络到如今的智能化、网络化感知系统。重点分析了现有感知技术面临的挑战，如数据异构性、信息冗余、环境干扰、功耗限制以及安全性问题等。随后，引入了“多模态融合”这一核心概念，解释了为何单一的感知模态难以满足复杂的物联网应用场景，并预告了后续章节将重点展开的各项技术。最后，对未来物联网感知技术的发展趋势进行了展望，强调了智能化、微型化、低功耗化、网络化和安全性等方向。 第二章 传统物联网感知技术回顾与分析 本章对当前物联网领域广泛应用的几种传统感知技术进行了详细回顾和深入分析。包括但不限于： 射频识别（RFID）技术： 详细介绍了RFID的技术原理、分类（如无源/有源、低频/高频/超高频/微波）、通信协议、识读距离、数据容量以及在仓储物流、零售、资产管理等领域的经典应用。同时，分析了RFID在识别精度、抗干扰能力、数据传输速率等方面存在的局限性。 传感器网络（WSN）技术： 阐述了WSN的体系结构、节点构成（感知单元、处理单元、通信单元、能源单元）、通信协议栈（如Zigbee、LoRa等）以及在环境监测、工业自动化、智慧农业等领域的应用。分析了WSN在节点部署、能耗管理、数据融合、可靠性等方面的挑战。 条形码与二维码技术： 介绍了条形码和二维码的基本原理、编码方式、识读设备以及在商品识别、信息传递等方面的应用。分析了其在数据容量、耐用性、信息安全性等方面的不足。 光学传感器技术： 涵盖了图像传感器、激光雷达（LiDAR）、红外传感器等，介绍了它们的工作原理、主要性能参数以及在视觉识别、距离测量、物体跟踪等方面的应用。分析了其在光照条件、环境遮挡、计算复杂度等方面的限制。 通过对这些传统技术的系统梳理，为理解多模态融合的必要性和优越性奠定了基础。 第三章 多模态感知数据的融合理论与方法 本章是本书的核心理论部分，重点阐述了多模态感知数据的融合理论与关键技术。 多模态感知的内涵与意义： 深入剖析了多模态感知为何能够弥补单一感知的不足，通过整合来自不同传感器（如视觉、声音、触觉、温度、湿度、RFID、IMU等）的信息，实现更全面、更鲁棒、更准确的环境理解和目标识别。 数据融合的层次： 详细介绍了数据融合的三个主要层次： 低层融合（信号级融合）： 将来自不同传感器的原始信号直接进行组合，例如将两个图像传感器的图像进行拼接或叠加。 中层融合（特征级融合）： 对来自不同传感器的原始数据提取特征，然后将这些特征进行融合。这是目前最常用也是最有效的融合方式。 高层融合（决策级融合）： 分别对来自不同传感器的数据进行处理和决策，然后将各个决策结果进行融合，以获得最终的判断。 典型的多模态融合算法： 重点介绍了几种主流的融合算法，包括： 基于统计学的方法： 如卡尔曼滤波（Kalman Filter）、粒子滤波（Particle Filter）等，常用于时间序列数据的融合和状态估计。 基于机器学习的方法： 如支持向量机（SVM）、决策树（Decision Tree）、随机森林（Random Forest）等，用于对融合后的特征进行分类或回归。 基于深度学习的方法： 重点介绍卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer等在多模态特征提取和融合中的应用，特别是多模态注意力机制（Multi-modal Attention）和跨模态学习（Cross-modal Learning）等前沿技术。 其他融合方法： 如证据理论（Dempster-Shafer Theory）、模糊逻辑（Fuzzy Logic）等，在处理不确定性和模糊性信息时具有独特优势。 融合过程中的关键挑战： 分析了数据同步、特征匹配、信息冗余、噪声处理、计算复杂度、实时性要求等在多模态融合过程中面临的挑战，并提出了相应的解决方案。 第四章 智能识别技术在多模态融合中的应用 本章聚焦于智能识别技术如何与多模态感知融合相结合，提升物联网系统的识别精度和鲁棒性。 目标检测与识别： 探讨如何利用多模态信息（如融合图像和深度信息）实现更准确、更鲁棒的目标检测。例如，利用RFID标签辅助视觉识别，提高特定物品的识别率；或将声音信号与视觉信号结合，识别特定事件或物体。 场景理解与分类： 分析如何通过融合不同传感器获取的信息（如视觉、音频、位置信息、环境温湿度等）来更准确地理解和分类物联网场景。例如，区分室内与室外、白天与夜晚、繁忙与安静等场景。 行为识别与跟踪： 阐述如何融合多种传感器数据（如人体姿态、运动轨迹、声音信号等）来实现更精细的人体行为识别和物体跟踪。这在智能安防、智能家居、人机交互等领域具有重要意义。 异常检测与预警： 探讨如何利用多模态数据分析，及时发现物联网系统运行中的异常情况，并进行预警。例如，通过融合设备运行状态数据、环境传感器数据和视频监控数据，提前预警设备故障或安全隐患。 特征提取与降维技术： 介绍与智能识别相关的各种特征提取技术（如SIFT、HOG、CNN特征等）以及降维技术（如PCA、t-SNE等），并阐述它们在多模态数据处理中的作用。 第五章 基于深度学习的多模态融合模型设计 本章将重点介绍如何利用深度学习技术设计高效的多模态融合模型，以应对复杂的识别任务。 多模态深度学习框架： 介绍主流的多模态深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，以及如何在这些框架下构建多模态模型。 模态特定特征提取器： 针对不同的感知模态，设计相应的深度学习网络作为特征提取器。例如，使用CNN提取图像特征，使用RNN或Transformer提取序列数据（如音频、文本）特征。 跨模态交互与注意力机制： 详细阐述如何设计跨模态交互模块，让不同模态的特征信息能够相互关联和影响。重点介绍各种注意力机制，如交叉注意力（Cross-attention）、自注意力（Self-attention）等，如何有效地捕捉模态间的依赖关系。 融合策略的设计： 探讨不同的融合策略，包括早期融合、晚期融合、中间融合，以及基于注意力机制的自适应融合。 模型训练与优化： 讨论多模态模型的训练技巧，包括损失函数设计、数据增强、迁移学习等，以及如何进行模型优化以提高识别性能和泛化能力。 模型可解释性探讨： 简要介绍模型可解释性技术在理解多模态融合模型决策过程中的作用。 第六章 物联网场景中的多模态融合实例分析 本章通过具体应用场景，展示多模态融合技术如何在实际物联网项目中发挥作用。 智慧零售： 融合RFID、视觉传感器（摄像头）、客流统计系统等，实现商品识别、库存管理、顾客行为分析、个性化推荐等。 智能安防： 结合视频监控、声音传感器、门磁传感器、入侵检测传感器、甚至生物识别技术（如人脸识别），构建更全面的安全监控和预警系统。 智慧交通： 融合交通摄像头、地磁传感器、雷达、GPS/北斗定位信息，实现交通流量监测、车辆识别、事件检测、路径优化等。 工业自动化与预测性维护： 结合设备振动传感器、温度传感器、压力传感器、声音传感器以及机器视觉，实现设备状态监测、故障预警、预测性维护。 智慧医疗： 融合可穿戴设备（心率、血压、血氧）、环境传感器、医疗影像、甚至患者语音信息，实现健康监测、疾病预警、远程诊断辅助。 智慧农业： 结合土壤传感器、温湿度传感器、光照传感器、无人机影像、气象数据，实现精准灌溉、病虫害监测、作物长势分析。 第七章 非接触式识别技术的融合与发展 本章将特别关注非接触式识别技术，如RFID、NFC、UWB（超宽带）等，并探讨如何将其与其他感知模态融合，以克服其自身在环境适应性、数据丰富性方面的不足。 RFID与其他传感器的融合： 探讨RFID与视觉、声学、惯性测量单元（IMU）等传感器的融合，用于提高物品的精确定位、状态监测和识别精度。例如，结合RFID和视觉识别，实现对货架上物品的精确定位和盘点。 UWB定位与多模态融合： UWB技术的高精度定位能力，与视觉、IMU等融合，可实现更精确的室内定位、物体跟踪和导航。 NFC的应用拓展： NFC在近距离通信中的便捷性，可与移动设备、智能家居设备等融合，实现身份认证、支付、数据交换等更丰富的应用。 非接触式识别的安全性与隐私保护： 讨论非接触式识别技术在数据安全和用户隐私保护方面面临的挑战，以及如何通过多模态融合和加密技术来增强安全性。 第八章 物联网感知系统的功耗优化与边缘计算 物联网设备的功耗是制约其广泛应用的关键因素之一。本章将探讨如何通过多模态融合和智能识别技术，实现系统的功耗优化，并结合边缘计算技术，降低对云端资源的依赖。 多模态融合的能耗效益分析： 分析如何通过融合不同传感器，在提高感知精度的同时，减少无效或冗余的传感器工作时间，从而降低整体功耗。 低功耗感知硬件设计： 介绍一些低功耗传感器的选择和设计原则，以及如何优化传感器的工作模式。 边缘计算在多模态融合中的作用： 阐述将部分数据处理和模型推理能力部署到边缘设备（如网关、智能终端）的重要性，可以减少数据传输量，降低云端负荷，提高响应速度，并有助于隐私保护。 轻量级深度学习模型设计： 介绍针对边缘设备设计的轻量级深度学习模型，如MobileNet、ShuffleNet等，以及模型压缩、量化等技术。 能量采集与管理技术： 简要介绍能量采集技术（如太阳能、振动能）在延长物联网设备续航方面的应用。 第九章 物联网感知系统的安全性与隐私保护 物联网系统的安全性与隐私保护是至关重要的议题。本章将深入探讨在多模态融合的物联网感知系统中，如何保障数据的安全性和用户的隐私。 感知数据的安全风险： 分析物联网感知数据可能面临的攻击，如数据窃听、篡骗、篡改、重放攻击等。 身份认证与访问控制： 介绍在多模态物联网系统中，如何实现设备和用户的身份认证，以及精细化的访问控制策略。 数据加密与隐私保护技术： 讲解端到端加密、差分隐私、联邦学习等技术在保护用户数据隐私方面的应用。 对抗性攻击的防御： 探讨如何设计鲁棒的多模态模型，以抵抗对抗性样本的攻击，避免模型被欺骗。 隐私增强的多模态融合： 研究如何在进行多模态数据融合的同时，最大程度地保护用户的个人隐私，例如通过本地化处理、匿名化技术等。 安全审计与监控： 介绍如何对物联网感知系统进行安全审计和实时监控，及时发现和应对安全威胁。 第十章 前沿研究与未来展望 本章将对多模态融合与智能识别在物联网感知技术领域的最新研究进展进行梳理，并对未来的发展方向进行展望。 自监督学习与无监督学习在多模态融合中的应用： 探讨如何利用大量未标记数据训练多模态模型，减少对人工标注数据的依赖。 跨模态生成模型： 研究如何利用多模态数据进行内容生成，例如根据文本描述生成图像，或根据图像生成文本描述。 可解释性AI（XAI）在多模态感知中的应用： 提升多模态模型的可解释性，帮助理解模型做出决策的依据。 通用人工智能（AGI）与多模态感知： 探讨多模态感知技术如何为实现更高级别的通用人工智能提供基础。 伦理与社会影响： 讨论物联网感知技术发展可能带来的伦理和社会影响，以及如何负责任地发展和应用这些技术。 标准化与互操作性： 展望未来物联网感知技术在标准化和互操作性方面的发展趋势。 第十一章 附录 本章将提供一些有用的附录内容，可能包括： 关键术语解释： 对书中出现的关键术语进行详细解释。 常用工具与平台介绍： 介绍常用的开发工具、数据集和模拟平台。 参考文献： 列出书中引用的重要文献。 本书力求为读者提供一个全面、深入且富有启发性的物联网感知技术学习平台，无论是初学者还是资深研究者，都能从中获得宝贵的知识和启示，共同推动物联网感知技术的进步与创新。

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我最近刚好在研究一些关于物联网（IoT）和智能制造的课题，射频识别技术（RFID）无疑是这些领域中非常重要的一环。这本书的题目《特高频无源标签码分射频识别》一下子就抓住了我的眼球，因为“特高频”和“无源标签”是 RFID 技术中非常关键的两个方面，而“码分”这个词则暗示着一种可能更先进、更具竞争力的识别技术。我一直在寻找能够深入了解这些技术细节的书籍，尤其是关于无源标签的能量收集和信号传输机制，以及码分技术如何提升 RFID 系统的性能。我希望这本书能够提供一些前沿的理论知识和最新的技术进展，或许还能分享一些在实际应用中遇到的挑战和解决方案。如果书中能够提及一些具体的标准、协议，甚至是一些行业内的案例研究，对我目前的学习和研究将会有极大的帮助。我特别期待它能解释清楚，为什么选择特高频频段，以及无源标签在特高频下的优势和限制，还有码分技术在解决多标签同时识别时的表现。

评分☆☆☆☆☆

这本书我早就听说过，一直想找机会翻翻，结果最近正好看到，就迫不及待地买了下来。拿到手的时候，感觉纸质挺好的，封面设计也比较简洁大气，一看就知道是“科学出版社”出品，质量上肯定是有保证的。我是一个对技术细节不太敏感的人，但这本书的书名《特高频无源标签码分射频识别》听起来就很有科技感，感觉它会打开一个新世界的大门。虽然我可能没办法完全理解书中的每一个技术术语，但光是标题就让我对射频识别这个领域产生了浓厚的兴趣。我特别期待书中能够用通俗易懂的方式介绍特高频无源标签的工作原理，以及它在实际生活中的应用场景。比如，是不是有很多我们不知道的科技，其实就在悄悄地改变着我们的生活？这让我感到非常好奇。而且，这本书是由刘礼白老师编写的，这位老师在业界也是很有声望的，相信他的讲解一定非常专业且有深度。总之，我对这本书充满了期待，希望它能给我带来知识上的启发，让我对这个看似神秘的技术领域有更深入的了解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计我挺喜欢的，简约而不失专业感，让人一看就知道是那种硬核的科技读物。我一直对通信和信息技术领域抱有浓厚的兴趣，尤其是那些能够提升效率、优化流程的技术。RFID 早就不是什么新鲜词了，但“特高频”、“无源标签”、“码分”这些关键词组合在一起，让我觉得这本书可能不仅仅是关于 RFID 的基础介绍，而是更深入地探讨了某种特定技术方向的奥秘。我特别好奇“码分”技术是如何应用到 RFID 上的，这是否意味着它能比传统的识别方式有更高的带宽、更强的抗多径效应能力，或者更有效的频谱利用率？对于“无源标签”来说，我总是觉得它神奇，如何在没有电池的情况下实现远距离通信？这本书是否会揭示其中的能量采集技术或者高效的低功耗设计？如果书中能够详细讲解这些技术细节，并且提供一些理论推导或者模拟结果，那就太棒了。我想，这本书会带我进入一个更深层次的技术世界，让我理解这些看似不起眼的技术背后蕴含的智慧。

评分☆☆☆☆☆

我对“射频识别”这个概念一直很感兴趣，尤其是在接触到一些关于自动化和智能化的讨论后。这本书的名字，尤其是“特高频无源标签码分射频识别”，听起来就非常有技术含量，而且“科学出版社”的出品也让我对内容的专业性充满信心。我一直想了解 RFID 技术在不同频段下的特性差异，以及“无源标签”的运作原理，这对我来说是一个比较神秘的领域。更让我好奇的是“码分”这个概念，我猜想它可能与通信中的扩频技术有关，也许能提升识别的可靠性和安全性。我希望这本书能够详细解释清楚，为什么选择特高频频段，它相较于其他频段有什么优势和劣势？无源标签又是如何工作的，能量从何而来，信号如何传输？而“码分”技术又是如何融入到 RFID 系统中，它能带来哪些性能上的提升，例如抗干扰能力、多标签识别能力或者数据传输速率？如果书中能提供一些实际应用案例，让我能更直观地感受到这些技术如何改变我们的生活，那就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名确实非常吸引我，尤其是“码分射频识别”这个词，让我联想到了一些通信领域的基础概念，比如 CDMA（码分多址）。我想，这本书很可能是在介绍一种利用码分技术来实现射频识别的独特方法。我之前接触过一些关于 RFID 的基础知识，知道它在仓储物流、门禁系统、甚至是动物溯源等方面都有广泛应用。但是，对于“特高频”和“无源标签”的具体含义，以及它们与“码分”结合会带来怎样的技术优势，我还是比较模糊的。我非常希望这本书能够清晰地阐述这些关键概念，特别是“无源标签”是如何在不借助外部电源的情况下工作的，这对我来说一直是一个技术上的谜团。同时，我想了解“码分”技术在 RFID 中的具体实现方式，它是否能够提高识别的准确性、抗干扰能力，或者增加数据传输的安全性？如果书中能够结合一些实际的图示和案例分析，那就更好了，这样我这样的非专业读者也更容易理解。总而言之，这本书的内容让我对射频识别技术有了更进一步的探索欲望。