[发明专利]一种门禁管理场景中的RSSI阈值自学习方法

说明书

RFID技术在门禁系统中有广泛的应用，现有技术中需依靠施工者的经验，通过不断调试发射功率和天线角度来寻找一个合适的RSSI检测阈值，系统搭建难度大。本发明提出一种RSSI阈值自学习方法，包括步骤：设置数据处理系统中的初始值，具体为根据经验给所有车辆设置一个统一的RSSI最大值S_max，根据经验给所有车辆设置一个统一的初始RSSI阈值S₀；当RFID读取设备第n次读取放置在车辆上的RFID标签时，记录此时的RSSI值，当RSSI值大于等于S₀时过车数据有效；记录之后1分钟内测得的其他车辆的RSSI值，并找出其中的最大值S_nmax；计算第n次过车后最新的RSSI阈值S_n，如果S_nmax大于S_max，则计算公式为：S_n＝S_max*0.3+S₀*0.7，否则计算公式为：S_n＝S_nmax*0.3+S₀*0.7。

技术领域

本发明属于RFID标签识别领域，尤其是一种门禁管理场景中的RSSI阈值自学习方法。

背景技术

无线射频识别(RFID)技术由于成本低、复制难度高、在门禁管理系统使用非常普遍。但是，由于RFID标签生产一致性差问题，标签安装高度不相同问题，车辆挡风玻璃的角度、材质不相同问题，以及现场环境产生的多径效应问题；造成现场RFID识读设备覆盖区域控制和发射功率配置难度非常大。如果功率配置太高，标签识读的覆盖区域变大，性能好的标签在很远处就能被识别到，会出现后车有权限RFID标签被识读而前车无权限无RFID标签反而正常进入的问题。如果功率配置太小，很多性能不好的标签就无法识别上来，会出现有权限由RFID标签的车辆无法正常进入的问题。

现有技术中，解决RFID标签识读距离不一致的方法主要有两种：

一种方法是依靠经验现场试验。依靠施工者的经验不断的调试发射功率和天线角度来寻找一个适合的参数。期望达到即不出现漏读，又不出现跟车的理想场景。经过实际现场验证，此种方法很难达到预期效果。要么出现漏读情况，要么出现跟车误读情况，需要管理员现场人工处理。

另一种方法是依靠RSSI值过滤低信号强度的标签。RFID标签识读设备接收到的信号强度总体上是距离越近信号越强。系统在设计时，根据经验设定一个RSSI阈值，小于此值的识别结果抛弃，大于等于此值的识别结果上报。这种方法在一定程度上解决了远距离多径效应引起的识别结果上报造成的误判。由于实际使用中无法对所有车辆现场测试设计一个单独的RSSI阈值，只能设置一个统一的RSSI阈值，这种方法还是无法彻底解决安装RFID标签的车辆识读范围不一致的问题。RSSI阈值设置太高时性能差的车辆需要非常近的距离才能被识别到，RSSI阈值设置太低又会出现后车识读前车进入的误判情况。同时，RFID标签在长时间使用后性能会有一定的下降，RSSI值会不断的降低；相应的，系统中RSSI阈值也需要随之经常性的更新下调，给现场施工维护和系统可靠性都带来了很大麻烦。

发明内容

基于此，提出一种门禁管理场景中的RSSI阈值自学习方法，采用的技术方案如下：

一种门禁管理场景中的RSSI阈值自学习方法，更新一辆汽车的RSSI阈值包括步骤：

步骤1.所述汽车第n次通过门禁管理系统时，RFID读取设备读取放置在所述汽车上的RFID标签中的数据，记录此时的RSSI值，基于此RSSI值判定过车数据是否有效；

步骤2.当过车数据有效时，记录之后在设定时间内测得的其他车辆的RSSI值，并找出最大值S_nmax；

步骤3.基于S_nmax和预设的阈值S_max计算所述汽车第n次过车后最新的RSSI阈值S_n。