Anwendung von RFID-Systemen, 1.Auflage by Christian Kern

By Christian Kern

Die Radio-Frequenz-Identifikation (RFID) dient seit etwa 15 Jahren zur Identifikation von Personen, Objekten und Tieren. Mit der inzwischen intestine entwickelten Technologie k?nnen heute Rationalisierungen in vielen Wirtschaftsbereichen erreicht werden. Das Buch bietet eine Darstellung bestehender Anwendungen und Technologiegrundlagen sowie eine Beschreibung der M?glichkeiten und Grenzen von RFID. Es soll dem Projektleiter zugleich als Leitfaden f?r die Auswahl geeigneter RFID-Systeme dienen. Eine Abgrenzung von Funktionseinheiten ist in einer Systembetrachtung enthalten. Der Leser wird in die Lage gebracht, eine RFID-Anwendung von der Idee bis zur Praxis aufzubauen und die richtigen Ressourcen zusammenzustellen. Im Anhang aufgef?hrt sind: Firmen, die im Bereich RFID t?tig sind, eine ?bersicht zu bestehenden Anwendungen in verschiedenen Branchen sowie Gremien und Institute, die sich mit RFID besch?ftigen und kompetente Beratung geben k?nnen.

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Good tuning.A pocket guide

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Das Internet der Dinge: Ubiquitous Computing und RFID in der Praxis: Visionen, Technologien, Anwendungen, Handlungsanleitungen

Mit dem ''Internet der Dinge'' zeichnet sich ein fundamentaler Technik-Trend ab, dessen betriebswirtschaftliche Konsequenzen und Chancen hier erstmals erläutert werden. Das Buch stellt dabei nicht nur eine klare technologisch wie ökonomisch begründete imaginative and prescient des Ubiquitous Computing dar, sondern beschreibt darüber hinaus in mehreren Fallstudien auch deren Umsetzung in die Unternehmenspraxis unterschiedlichster Branchen, skizziert die wichtigsten Technologien und leitet unmittelbar anwendbare Handlungsanleitungen ab.

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28) k=1 This is plotted in Fig. 6. 5, an asymptotic expression of C as t → ∞ can be obtained, yielding C ∼ log(1 + ρ). This approximation to the capacity is also plotted in Fig. 6. s. Hence, the following asymptotic expression holds: C = log det(Ir + (ρ/t)W) → r log(1 + ρ). 2. Ergodic Rayleigh fading channel 31 15 SNR=30 dB 10 C SNR=20 dB SNR=10 dB 5 SNR=0 dB 0 0 2 4 6 8 10 r 12 14 16 18 20 Fig. 5 Capacity of the ergodic Rayleigh MIMO channel with t = 1 (continuous line). The asymptotic approximation C ∼ log(1 + ρr) is also shown (dotted line).

R ρR . . 1 ⎞ ⎟ ⎟ ⎟. ) + (m − 1) log(1 − ρT ) + log(1 − ρT + mρT ) + (m − 1) log(1 − ρR ) + log(1 − ρT + mρR ). When m is large, the asymptotic power loss is about −10 log10 ((1 − ρT )(1 − ρR )) dB. 4 A critique to asymptotic analysis [29] The previous results derived under the assumption r → ∞ should be accepted cum grano salis. Our assumption that the entries of the channelgain matrix H are independent random variables becomes increasingly questionable as r increases. In fact, for this assumption to be justified the antennas should be separated by some multiple of the wavelength, which cannot be obtained when a large number of antennas is packed in a finite volume.

Deterministic channel 23 µ − λi−1 µ λi−1 Fig. ” ˜: we see that, for the corresponding components of the noise vector z i > m, y˜i is independent of the transmitted signal, and x ˜i does not play any role. Maximization of the mutual information requires independent x˜i , i = 1, . . , m, each with independent Gaussian, zero-mean real and imaginary parts. Their variances should be chosen, as indicated in Appendix B, via “water-filling” (Fig. 5) µ − λ−1 ˜i ]2 = E[Re x ˜i ]2 = E[Im x i + 2 where (·)+ max(0, ·).

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