Derin öğrenme yaklaşımı ile RFID tabanlı 2 boyutlu konum belirleme uygulaması

Abstract

Konum bulma teknolojileri için halihazırda GPS, bluetooth, Wi-Fi ve RFID gibi birçok teknoloji mevcuttur. Tüm bu teknolojiler arasında, düşük maliyetli olması ve enerji verimli olması gibi nedenlerle RFID teknolojisinin özel bir yeri vardır. İç mekanlarda konum tespit etme ihtiyacı RFID teknolojisinin önemini daha da artırmıştır. Bu çalışmada piyasadan hazır alınan RFID alıcı ve verici arasındaki iletişim bir dış donanım yardımıyla dinlenmiş, iletişim sonucu elde ettiğimiz verilerle derin öğrenme yaklaşımından faydalanılarak makine öğrenmesi sağlanmış ve belli bir hassasiyette konum tespiti yapılabilmiştir. Sinyalin melspectrogramı derin öğrenme algoritmasına beslenmiş ve nihayetinde sistemin alıcının eksenine göre simetrik yerleştirilen RFID etiketlerindeki eksen simetrisini, deney ortamındaki asimetrik yansımalardan dolayı fark edebildiği görülmüştür. Kısa mesafeli bir RFID etiketi ve alıcı/verici sistemi için, iki boyutlu ortamda 1,2 m çözünürlükte bir konum tespiti gerçekleştirilmiştir.

A number of technologies are already available for positioning technologies such as GPS, bluetooth, Wi-Fi and RFID. Among these, RFID technology has a special place due to its low cost and low energy requirements. The need for indoor localization has further increased the importance of RFID technology. In this study, the communication between RFID receiver and transmitter was sniffed with the aid of an SDR receiver and the data obtained as a result of this communication was fed into a deep learning architecture and localization is achieved within a certain sensitivity. We figured that the system was able to distinguish symmetrically placed RFID tags thanks to asymmetric reflections in the experimental indoor environment. For a short-range RFID tag and receiver system, a 1.2 m resolution in position detection was achieved in a 2D environment.