RFID基础知识

  1. RFID是什么?

RFID代表近距离通讯(Radio Frequency Identification).

----------------------------------------------------------------------

RFID系统硬件相关知识

1. RFID系统的基本组成是什么?

RFID系统有以下几个基本组成结构:

a.电子标签(Electronic Tag/Smart Tag)

b.读写器(Reader)

c.RFID中间件(Middleware)

d.应用软件/系统

2. RFID的工作方式是什么?

一套RFID电子标签系统的工作流程是由读写器发射一特定频率的无线电波能量给Tag, 用以使Tag电路输出内部的数据,此时读写器便依序接收解读数据, 送给应用程序做相应的处理。

3.电子标签

3.1 电子标签(Tags)是什么?

电子标签是配有天线的微型电路.Tag一般没有微处理器,由很多逻辑门电路组成,加密算法,签名算法就集成在里面.

3.2 常见的电子标签样式

3.3 Tags的种类有哪些?

(1) 按照供电方式分为 有源卡和无源卡.

有源卡(主动式Tag/半被动式Tag)

有源卡的特点:有源卡的电源可能内置也可能外接.

优点:读取范围更远,成本更高,能独立检测控制,可以发起通讯,可以进行数据诊断

缺点:断电可能导致误读,成本高.

无源卡(被动式Tag)

无源卡的特点:依靠读卡器的射频能量来进行数据传输等操作.

优点:寿命长

主动式tag最大距离可以达到1000m

半被动式tag最大距离可以达到100m

被动式tag最大距离可以达到10m

(2) 按照载波频率

低频卡:主要应用于门禁控制等(大部分频率为125kHz/134.2kHz)

中频卡:学校饭卡,水费卡等(我国大部分应用13.56MHz)

高频卡:高速公路收费,车辆监控等(433MHz,915MHz,2.45MHz,5.8GHz)

(3)按照卡的芯片

只读卡

读写卡

CPU卡

(4)根据其功能分类

种类 能量来源方式 别名 储存 特点
Class 0 被动式 防盗Tag None EAS功能
Class 1 被动式 EPC 只读 仅用于识别
Class 2 被动式 EPC 读写 数据日志记录
Class 3 半被动式 智能传感 Tag 读写 环境传感器
Class 4 主动式 智能颗粒 读写 自组网络

硬件安全学习–RFID / Hardware security learning – RFID的更多相关文章

  1. 深度学习加速器堆栈Deep Learning Accelerator Stack

    深度学习加速器堆栈Deep Learning Accelerator Stack 通用张量加速器(VTA)是一种开放的.通用的.可定制的深度学习加速器,具有完整的基于TVM的编译器堆栈.设计了VTA来 ...

  2. 强化学习之 免模型学习(model-free based learning)

    强化学习之 免模型学习(model-free based learning) ------ 蒙特卡罗强化学习 与 时序查分学习 ------ 部分节选自周志华老师的教材<机器学习> 由于现 ...

  3. Automotive Security的一些资料和心得(8):Hardware Security Module (HSM)

    1. Introduction - 保护软件的安全性措施,作为值得信赖的安全锚,- 安全地生成,存储和处理安全性关键材料屏蔽任何潜在的恶意软件,?- 通过运用有效的限制硬件篡改攻击的可能性篡改保护措施 ...

  4. Python学习入门基础教程(learning Python)--5.6 Python读文件操作高级

    前文5.2节和5.4节分别就Python下读文件操作做了基础性讲述和提升性介绍,但是仍有些问题,比如在5.4节里涉及到一个多次读文件的问题,实际上我们还没有完全阐述完毕,下面这个图片的问题在哪呢? 问 ...

  5. 贝叶斯深度学习(bayesian deep learning)

      本文简单介绍什么是贝叶斯深度学习(bayesian deep learning),贝叶斯深度学习如何用来预测,贝叶斯深度学习和深度学习有什么区别.对于贝叶斯深度学习如何训练,本文只能大致给个介绍. ...

  6. 深度学习概述教程--Deep Learning Overview

          引言         深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning algorithm),亦是人工智能领域的一个重要分支.从快速发展到实际应用,短短几年时间里, ...

  7. (转载)林轩田机器学习基石课程学习笔记1 — The Learning Problem

    (转载)林轩田机器学习基石课程学习笔记1 - The Learning Problem When Can Machine Learn? Why Can Machine Learn? How Can M ...

  8. 关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph Learning (PGL))

    关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph Learning (PGL)) 欢迎fork本项目原始链接:关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习 ...

  9. 学习RaphaelJS矢量图形包--Learning Raphael JS Vector Graphics中文翻译(一)

    (原文地址:http://www.cnblogs.com/idealer3d/p/LearningRaphaelJSVectorGraphics.html) 前面3篇博文里面,我们讲解了一本叫做< ...

随机推荐

  1. maven仓库策略

    当构建Maven项目时,首先检查pom.xml文件以确定依赖包的下载位置,执行顺序如下: 1.从本地资源库中查找并获得依赖包,如果没有,执行第2步. 2.从Maven默认中央仓库中查找并获得依赖包(h ...

  2. 【Maven】maven 插件开发实战

    前言 众所周知,maven 实质上是一个插件执行框架,所有的工作都是通过插件完成的.包括我们日常使用到的类似 install.clean.deploy.compiler...这些命令,其实底层都是一个 ...

  3. Mybatis(万能map)

    mybatis(万能map) 我们使用对象作为参数有一个缺点: 我们要在mapper.xml文件和测试中要把所有的字段都写出来,那么,假如一个对象有100个字段,那我们要把这些字段都写出来吗? 所以这 ...

  4. 论文解读DEC《Unsupervised Deep Embedding for Clustering Analysis》

    Junyuan Xie, Ross B. Girshick, Ali Farhadi2015, ICML1243 Citations, 45 ReferencesCode:DownloadPaper: ...

  5. GeoServer介绍

    GeoServer本质上是一个地图服务器,它是遵循OpenGIS Web 服务器规范的J2EE实现,通过它可以方便的将地图数据发布为地图服务,实现地理空间数据在用户之间的共享.另外,它也提供了相应的接 ...

  6. 使用.NET 6开发TodoList应用(填坑1)——实现当前登录用户获取

    系列导航及源代码 使用.NET 6开发TodoList应用文章索引 需求 在前面的文章里使用.NET 6开发TodoList应用(5)--领域实体创建,我们留了一个坑还没有填上,就是在数据库保存的时候 ...

  7. pytest文档8-参数化(parametrize)结合allure.title()生成不同标题报告

    参数化parametrize 先看一个简单的pytest参数化案例演示test_a.py # test_a.py import pytest import allure def login(usern ...

  8. 微服务架构 | 4.2 基于 Feign 与 OpenFeign 的服务接口调用

    目录 前言 1. OpenFeign 基本知识 1.1 Feign 是什么 1.2 Feign 的出现解决了什么问题 1.3 Feign 与 OpenFeign 的区别与对比 2. 在服务消费者端开启 ...

  9. 学习MyBatis必知必会(2)~MyBatis基本介绍和MyBatis基本使用

    一.MyBatis框架基本介绍: 1.认识 MyBatis: MyBatis 是支持普通 SQL 查询,存储过程和高级映射的持久层框架,严格上说应该是一个 SQL 映射框架. 其前身是 iBatis, ...

  10. 微信小程序--给数组的每个对象添加动画(数据驱动)

    思路:用数据驱动事件,用数组的方式去对循环数组的每个对象进行操作 js代码: data:{ selectCategory: [{ name: '生产模式', content: [{ txt: '原厂' ...