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World File Search System多频率的
基于多频率的 RFID 标签范围估计
摘要 — 射频识别 (RFID) 是一种快速发展的无线通信技术，用于电子识别、定位和跟踪产品、资产和人员。RFID 已成为构建实时定位系统 (RTLS) 的主要手段之一，该系统使用简单、廉价的标签（附在或嵌入物体中）和读取器（接收来自这些标签的无线信号以确定其位置）实时跟踪和识别物体的位置。大多数 RFID 标签定位技术严重依赖于对读取器和标签之间距离的精确估计。传统上，距离信息是从接收信号强度指示 (RSSI) 获得的。这种方法不准确，特别是在复杂的传播环境中。到达相位差 (PDOA) 的最新发展允许相干信号处理以提高距离估计性能。利用多个频率可以进一步提高范围估计性能。在本文中，我们重点研究基于多频的技术，以实现无源或半无源 RFID 标签范围估计的几个重要优势。使用精心设计的多个频率可以实现有效的相位上卷和消除 PDOA 方法中可能遇到的范围模糊问题。在复杂的传播环境中，当信号在某些频率上高度衰落时，基于多频的技术可提供频率分集以实现稳健的范围估计。这些优势不仅可以提高各种应用中 RFID 标签的范围估计精度，还可以在具有挑战性的场景中实现稳健的范围估计。
神经调节 - 糖尿病治疗的未来
神经调节 - 范围和未来糖尿病的早期阶段为逆转病情提供了一个窗口。这项研究中的一个特别有趣的发现是，在这些较早的阶段中，块和刺激也有效。对于某些人来说，这提供了希望他们的糖尿病状况不会进一步进展，实际上可能会停止。研究团队评论说：“该系统将有能力与AI和机器学习一起使用，以优化与多站点，多频率的Vagus分支神经调节相关的巨大参数集”。这意味着人工智能工具可以学习如何同时掌握刺激和阻止不同神经位点的复杂范围。以此方式，可以快速有效地管理最佳的葡萄糖血浆水平。