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档案数字化管理师：创设动因、职业能力与培养路径

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档案学研究 2024年第5期 45-52页

作者：杨智勇岳幸晖上海大学文化遗产与信息管理学院

数字时代对档案从业者的职业能力提出新要求。档案数字化管理师作为一种新兴职业，其创设是档案领域响应数字中国建设、顺应档案工作数字化转型趋势、回应传统档案工作者诉求的创新之举。依循国家职业标准，本文从基础级、专业级、专家... 详细信息

数字时代对档案从业者的职业能力提出新要求。档案数字化管理师作为一种新兴职业，其创设是档案领域响应数字中国建设、顺应档案工作数字化转型趋势、回应传统档案工作者诉求的创新之举。依循国家职业标准，本文从基础级、专业级、专家级分别阐释档案数字化管理师应具备的通用职业能力、专业职业能力和综合职业能力，并从制度标准、主体协同、培养模式、个人素养层面提出档案数字化管理师的培养路径，以期为档案事业高质量发展注入人才新动能。

关键词：档案数字化管理师档案职业职业能力人才培养数字素养

广东省贫困县土地利用多功能与脱贫成效耦合协调关系及障碍诊断

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农业资源与环境学报 2024年第4期41卷 976-988页

作者：蔡怀滨王枫华南农业大学公共管理学院广州510642 自然资源部华南热带亚热带自然资源监测重点实验室广州510700

为探究2014—2020年广东省贫困县土地利用多功能与脱贫成效耦合协调关系及其障碍因素,本研究基于土地利用多功能与脱贫成效耦合协调机理构建评价指标体系,运用熵权法、耦合协调度模型和障碍度模型测度二者的耦合协调关系及障碍因素。结... 详细信息

为探究2014—2020年广东省贫困县土地利用多功能与脱贫成效耦合协调关系及其障碍因素,本研究基于土地利用多功能与脱贫成效耦合协调机理构建评价指标体系,运用熵权法、耦合协调度模型和障碍度模型测度二者的耦合协调关系及障碍因素。结果表明:土地利用多功能与脱贫成效水平均呈增长态势且增幅水平基本相当;土地利用多功能综合评价指数均值由0.2397上升到0.2681,增长11.85%,空间上呈“核心-边缘”分布格局;脱贫成效综合评价指数均值由0.3567上升到0.3987,增长11.77%,空间上由均匀散布转向中部集聚增长;耦合协调度从0.5290上升到0.5598,增长5.82%,均以初级协调为主,空间上由整体均匀散布转向局部高等级提升;耦合协调类型以土地利用多功能滞后型为主,较为均匀散布全域;制约二者耦合协调的主要障碍因素(障碍度大于5%)相对稳定,集中于文化和社会类指标,但其障碍度呈现不同幅度上升或下降的演变态势。研究表明,广东省贫困县土地利用多功能与脱贫成效整体尚处于初级协调水平,未来促进二者耦合协调应强化对障碍因素的控制与管理,结合不同耦合协调类型分类施策,有序推进全域土地综合整治、有效衔接脱贫成果与乡村振兴、有力支撑同步协调联动机制。

关键词：土地利用多功能脱贫成效耦合协调度时空分异障碍因素贫困县广东省

中国绿色低碳循环经济体系发展水平测度与时空演变分析

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统计与决策 2024年第11期40卷 109-114页

作者：赵伟李香英王智勇山东青年政治学院会计学院济南250103 山东青年政治学院信息工程学院济南250103 山东青年政治学院信息化工作办公室济南250103

文章在构建中国绿色低碳循环经济体系发展水平评价指标体系的基础上,采用熵权法对2009-2021年我国30个省份的绿色低碳循环经济体系发展水平进行测度,并利用Dagum基尼系数法、Kernel密度估计法和收敛模型分析其时空演化趋势以及收敛特征... 详细信息

文章在构建中国绿色低碳循环经济体系发展水平评价指标体系的基础上,采用熵权法对2009-2021年我国30个省份的绿色低碳循环经济体系发展水平进行测度,并利用Dagum基尼系数法、Kernel密度估计法和收敛模型分析其时空演化趋势以及收敛特征。研究发现:考察期内八大综合经济区绿色低碳循环经济体系发展水平均有所提高;全国绿色低碳循环经济体系发展水平整体差异呈逐渐缩小趋势,且区域间差异是绿色低碳循环经济体系发展水平总体差异的主要来源;绿色低碳循环经济体系发展水平的σ收敛特征不明显,但有效支持绝对β收敛和条件β收敛机制。经济发展水平、政府干预力度和人力资本水平的调整优化,有助于持续稳定中国绿色低碳循环经济体系。

关键词：绿色低碳循环经济体系 Dagum基尼系数法 Kernel密度估计法

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燃料电池涡电复合空压机系统建模与调控研究

华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第9期52卷 93-103页

作者：赵荣超王振朱智勇李巍华华南理工大学机械与汽车工程学院广东广州510640

配备具有排气能量回收功能的涡电复合空压机是大功率燃料电池空气管理系统的发展趋势,但涡电复合空压机在非设计工况下存在压比低、能量回收率低、设计需求工况无法满足等问题。以某款大功率燃料电池系统为研究对象,根据电堆进排气参数... 详细信息

配备具有排气能量回收功能的涡电复合空压机是大功率燃料电池空气管理系统的发展趋势,但涡电复合空压机在非设计工况下存在压比低、能量回收率低、设计需求工况无法满足等问题。以某款大功率燃料电池系统为研究对象,根据电堆进排气参数完成了涡轮膨胀机和空压机的3维气动设计,建立了包含燃料电池电堆与涡电复合空压机的电化学—流动传热耦合模型,搭建了涡电复合空压机实验台架,测试空压机与涡轮性能曲线,通过电堆、空压机与涡轮试验数据验证了该模型的准确性。基于该模型进一步研究涡轮流量特性、阀门调节方法对全工况系统排气能量回收率、电机功耗和阀门理论功率消耗的影响规律,分析了有无涡轮配置对燃料电池系统净输出功率的影响。结果表明,在中小负载工况下,涡轮流量系数每降低0.1,排气能量回收率提高5.26个百分点,但过小的流量系数导致设计点工况下电堆压力过高,需增加旁通阀泄压,导致系统过于复杂、排气能量损失大,选择涡轮流量系数为1时可获得较优的全工况能量回收率。此外,阀门前置方案优于后置方案,在非设计工况下阀门前置可使能量回收率提高6.25%。结合涡轮流量系数为1和阀门前置的方案,在设计流量点和50%设计流量点下,涡电复合空压机排气能量回收率分别为33.07%和27.31%。

关键词：燃料电池涡电复合空压机调控特性能量回收

基于Petri网的智慧农业管理流程仿真方法研究

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山东农业大学学报（自然科学版） 2024年第3期55卷 413-421页

作者：高智勇山东农业大学信息科学与工程学院山东泰安271018

随着信息技术在农业领域的广泛应用,智慧农业逐渐成为农业现代化发展的重要方向。合理高效的农业管理流程对于提升生产效率、降低经营成本、实现可持续发展具有重要意义。本文提出一种基于Petri网的智慧农业管理流程建模和仿真方法。首... 详细信息

随着信息技术在农业领域的广泛应用,智慧农业逐渐成为农业现代化发展的重要方向。合理高效的农业管理流程对于提升生产效率、降低经营成本、实现可持续发展具有重要意义。本文提出一种基于Petri网的智慧农业管理流程建模和仿真方法。首先,利用UML的时序图、状态图、交互图,对智慧农业管理流程进行直观描述和建模。其次,将以上各图转换为由普通网、时间网、着色网、随机网组成的多模式Petri网形式化表达,构建具有并行、选择等复杂逻辑特征的Petri网模型;进而设计一种基于多模式Petri网的仿真方法,模拟农业生产过程中资源动态分配、流程执行情况等;最后,在示例案例中验证了所提出方法的有效性,并通过可达性分析表明该方法具有较强的建模和仿真能力。该研究为智慧农业管理流程的优化、自动化控制提供了有力支持。

关键词： Petri网智慧农业管理流程 UML 物联网

基于非接触式力触觉反馈设备的手部跟踪系统的关键问题研究

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基于非接触式力触觉反馈设备的手部跟踪系统的关键问题研究

作者：韩智勇南昌大学

学位级别：硕士

力触觉反馈系统是实现人与虚拟或遥操作环境进行力触觉感知与交互的关键媒介,能够将本地操作信息传送到虚拟或远端环境中,并将虚拟与远端环境的力和触觉信息反馈给操作者,用于提升操作体验和操作效率。然而,现有的大部分力触觉反馈系统... 详细信息

力触觉反馈系统是实现人与虚拟或遥操作环境进行力触觉感知与交互的关键媒介,能够将本地操作信息传送到虚拟或远端环境中,并将虚拟与远端环境的力和触觉信息反馈给操作者,用于提升操作体验和操作效率。然而,现有的大部分力触觉反馈系统,通常采用直接接触的方式进行人机交互,导致交互不够自然,交互空间受限。针对上述问题,本文开展了基于非接触式力触觉反馈设备的手部跟踪关键问题研究,具体包括:跟踪系统的UR3机械臂逆运动学解逆、基于Leap Motion的人手跟踪检测和跟踪交互动态手势识别。基于所研究的三个关键问题,实现了基于非接触式力触觉反馈设备的手部跟踪与识别系统。在该系统中,电磁线圈阵列和人手视觉定位装置(Leap Motion)安装在跟踪系统的六自由度UR3机械臂末端,当人手进行自然交互移动时,Leap Motion能够实时检测到人手所在位置,跟踪系统通过控制算法控制UR3机械臂实时跟踪人手,使得UR3机械臂末端的电磁线圈阵列与人手保持相对静止,从而既实现了大空间的自然手势交互,又实现了人手交互时的非接触式的电磁力触觉反馈再现。具体研究内容如下。1、为了实现准确的人手跟踪,就需要对UR3机械臂进行准确高效的逆运动学计算,从而实现对UR3机械臂6个关节角的高精度逆运动学解逆,并根据解算实现对UR3机械臂末端位姿高精度控制,降低跟踪时的累计误差。因此,UR3机械臂逆运动学解逆是实现准确高效的人手跟踪系统的首个关键问题。为了实现高精度的逆运动学解算,结合UR3机械臂逆运动学分析,提出了一种多元网格回溯搜素算法(Multi-Grid Strategy Backtracking Search Algorithm,MGBSA)的UR3机械臂运动解逆方法。该方法通过引入边界处理策略、多元学习和网格法,解决了优化过程中运动学解逆易陷入奇异点和计算复杂度大等难题。实验结果表明,相比较其他元启发优化算法,所提出的MGBSA能够快速的实现UR3机械臂逆运动学的高精度解逆运算。2、为了实现人手的快速准确跟踪,就需要采集人手在现实空间中的具体位姿改变量,从而通过位姿改变量来控制UR3机械臂移动相同的改变量,实现手部准确快速跟踪。因此,精确的采集人手的位姿改变量并实现快速跟踪是本文要解决的第二个关键问题。然而,由于人手存在生理上的自然抖动,这会影响跟踪系统中UR3机械臂的跟踪精确性和稳定性。为了有效获取人手中的准确位姿改变量,首先提出了基于使用卡尔曼滤波算法的手势位姿滤波方法,滤除了人手在移动时产生的细微抖动,实验结果表明,相对于其它滤波器而言,卡尔曼滤波器能够更好的滤除人手在移动时产生的细微抖动,提高手部跟踪系统的稳定性和准确性。其次、设计了一种基于模糊PID控制的机械臂人手跟踪算法,基于卡尔曼滤波后的人手位姿数据,实现了对机械臂末端位姿的有效控制。3、为了实现对手部跟踪的精确控制以及跟踪时的自然交互,需要对Leap Motion采集的动态手势数据进行识别,从而根据识别结果控制手部跟踪的开始与暂停等交互操作,因此如何快速且准确的对动态手势进行识别是实现准确高效的人手跟踪系统的第三个关键问题。为了实现准确的动态手势识别,提出了一种动态手势特征融合混合ViT神经网络(Dynamic Gesture Feature Fusion Hybrid ViT Neural Network,DGFF＿ViT)。该网络模型通过引入长短记忆神经网络(Long Short-Term Memory Neural Network,LSTM)和3D卷积网络,来解决了Vision Transformers(ViT)对于时空特征和局部特征采集能力弱的难题。实验结果表明,对比于其它网络模型,DGFF＿ViT对于动态手势的识别准确率最高。

关键词：力触觉反馈系统动态手势识别逆运动学元启发式算法 ViT

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大规模MIMO信道预测和估计模型研究

大规模MIMO信道预测和估计模型研究

作者：刘智勇齐鲁工业大学

学位级别：硕士

大规模MIMO(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)是一种基于大量天线和用户设备的多输入多输出技术,旨在提高通信系统的频谱效率、系统容量和抗干扰能力。在大规模MIMO系统中,通过使用数十甚至数百个天线,并利用空间多样性和波束成形... 详细信息

大规模MIMO(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)是一种基于大量天线和用户设备的多输入多输出技术,旨在提高通信系统的频谱效率、系统容量和抗干扰能力。在大规模MIMO系统中,通过使用数十甚至数百个天线,并利用空间多样性和波束成形技术,实现更高的信道容量和更好的抗干扰性能。信道预测和估计在大规模MIMO系统中起着至关重要的作用,它通过对信道状态进行估计和预测,帮助优化天线波束的配置和功率分配,从而提高系统的性能和可靠性。近年来,针对大规模MIMO信道预测和估计的研究逐渐受到关注,涉及到各种预测和估计算法和技术,如基于机器学习的方法、时变信道建模等。这些研究旨在克服大规模MIMO系统中的信道变化和干扰等挑战,为未来通信系统的发展提供重要支持。针对大规模MIMO信道预测的研究至关重要。由于用户移动导致上行和下行信道的差异,信道老化问题已经出现。获取准确的信道状态信息(Channel State Information,CSI)是具有挑战性的,这主要是由于多径衰落引起的快速信道变化,CSI往往会变得过时。CSI的不准确性会对无线系统的性能造成严重影响,信道预测可以减少由于过时的CSI而导致的无线通信质量下降。因此,本文考虑使用信道预测方法来解决这个问题。信道预测的理论基础在于,不同时间、频率和天线都经历着相似的传播环境,这使得它们之间具有一定的相关性和一致性。然而,信道与环境之间的映射关系通常十分复杂,难以用传统的数学方法准确刻画。幸运的是,深度学习技术具备强大的近似能力,可以有效地对这种复杂且非线性的映射关系进行连续的逼近。因此,深度学习模型将在大规模MIMO信道估计和预测系统中发挥出其强大的计算能力和预测精度。本文将各种深度学习模型与信道预测和估计相结合,并分析各种模型在信道预测中的优缺点。关于大规模MIMO信道估计,本文提出了一种基于深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)的信道估计方法,该方法利用DNN强大的学习和泛化能力,从接收到的信号中精确提取信道状态信息,从而实现对信道特性的有效估计。首先,详细阐述了DNN模型的设计思路。同时,选择了合适的激活函数和损失函数,以优化模型的训练过程。其次,通过不断调整网络参数,使模型能够逼近真实的信道特性,并实现对信道状态的准确估计。在仿真实验中,本文对比了基于DNN的信道估计方法与传统信道估计方法的性能。实验结果表明,在多种信噪比条件下,DNN方法均展现出了优越的性能。在低信噪比环境下,DNN方法能够显著减少估计误差,提高频谱效率;而在高信噪比条件下,虽然信道状态较为稳定,但DNN方法仍能保持较高的估计精度。大规模MIMO信道预测作为无线通信领域的关键技术,对于提升系统性能至关重要。在大规模MIMO信道预测领域,本文首先提出了堆叠神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和注意力机制相结合的预测模型,称为DL(3)-Attention。首先,该模型通过堆叠多个LSTM层,增强了模型对数据的深层次特征提取能力。这种多层次的结构使得模型能够逐步学习到数据中的更高级别特征表示,从而提高预测的准确性。其次,DL(3)-Attention模型引入了注意力机制,使得模型在预测过程中能够自适应地关注到输入数据中的关键部分。这种关注机制有助于模型更加精确地捕捉信道数据的时空特性,进一步提高预测精度。相比之下,CNN-LSTM模型虽然结合了卷积神经网络和LSTM网络的优势,但在处理复杂信道数据时可能无法充分提取关键特征。由两层LSTM堆叠而成的模型,称为DL(2)。DL(2)和DL(3)模型在结构或参数设置上存在一定的局限性,导致预测精度不如DL(3)-Attention模型。但是DL(3)-Attention模型的预测效果提升并不明显。针对这个问题,本文又提出了CNN-Bi-LSTM-Attention深度学习预测模型。相较于DL(3)-Attention模型,CNN-Bi-LSTM-Attention模型在预测精度上表现更为优越。通过结合卷积神经网络的空间特征提取能力、双向长短时记忆网络的时序建模能力,以及注意力机制对关键信息的关注,CNN-Bi-LSTMAttention模型能够更准确地捕捉信道数据的时空特性,从而实现更高精度的预测。

关键词：大规模MIMO 信道预测信道估计模型

偏心多连杆秸秆砍切装置研制及立式旋耕复式作业机设计

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偏心多连杆秸秆砍切装置研制及立式旋耕复式作业机设计

作者：蔡智勇河南农业大学

学位级别：硕士

本文叙述了偏心多连杆砍切式秸秆还田装置的研制,叙述了偏心多连杆秸秆砍切装置及立式旋耕复式作业机总体设计。主要设计了偏心多连杆秸秆砍切装置和立式旋耕装置复合作业机整体的动力传动系统,其同时驱动偏心多连杆秸秆砍切装置和立式... 详细信息

本文叙述了偏心多连杆砍切式秸秆还田装置的研制,叙述了偏心多连杆秸秆砍切装置及立式旋耕复式作业机总体设计。主要设计了偏心多连杆秸秆砍切装置和立式旋耕装置复合作业机整体的动力传动系统,其同时驱动偏心多连杆秸秆砍切装置和立式旋耕装置。该复式作业机可以满足秸秆粉碎和土壤立式旋耕一体化的复合作业要求,使得一次作业能够完成对秸秆的砍切和对土壤的立式旋耕作业功能,减少机器下地次数。砍切式秸秆还田使粉碎后的秸秆停留在地表;立式旋耕使得土壤在旋耕后,秸秆仍留在地表,不打乱土层结构,土壤中几乎没有秸秆残留,从而减少了土壤中秸秆对种子的棚架,避免了由于土壤中秸秆残留造成的种子与大气相通,降低了小麦的地中茎和缺苗断垅现象,保证每亩土地的壮苗数,为实现增产、稳产打下基础。主要研究内容如下:(1)偏心多连杆秸秆砍切装置及立式旋耕复式作业机总体设计。主要是对传动系统进行设计,包括偏心多连杆秸秆砍切装置和立式旋耕装置传动系统的设计,对满足砍切和立式旋耕要求的总传动系统进行了设计,并选取了满足总传动系统的主要驱动部件。选取“一进三出”结构的T型转向器,T型转向器左右两边输出轴通过联轴器与砍切装置减速器相连,后方输出轴通过联轴器与立式旋耕装置减速器的传动轴相连,旋耕装置减速器带动8组立式旋耕单元转动,完成对土壤的旋耕。偏心多连杆砍切式秸秆还田装置与立式旋耕装置装配成一体。采用Solidworks对偏心多连杆秸秆砍切装置及立式旋耕复式作业机整体结构进行三维模型设计。(2)偏心多连杆秸秆砍切装置研制。采用偏心多连杆机构实现砍切刀对秸秆的往复砍切直线运动,首先设计了实现其运动的简易偏心多连杆机构,并制作了验证其工作原理的试验台架。通过初步台架试验,对所设计的多连杆机构能够满足砍切刀往复直线运动设计要求。在此基础上,研制了实际运动杆件,并将实际运动杆件组成的偏心多连杆秸秆砍切装置装车试验,满足设计要求。该装置与原曲柄摇杆砍切装置相比,纵向结构尺寸大大减小,便于拖拉机悬挂复合作业装置。(3)偏心多连杆秸秆砍切装置的仿真分析。对部分零部件进行有限元分析;采用Adams对研制的偏心多连杆秸秆砍切装置进行了动力学仿真分析,验证所设计偏心多连杆秸秆砍切装置的可靠性。(4)偏心多连杆砍切式秸秆还田机的试验。对研制的偏心多连杆砍切式秸秆还田机进行了试验,记录相关的试验数据。在室内对机具的运行平稳性进行了试验;在室外对机具作业前后土壤硬度、土壤含水率、土壤容重,及砍切刀入土深度和秸秆砍切后长度进行了测量。满足偏心多连杆砍切式秸秆还田机的作业要求和被砍切秸秆长度的农艺要求。试验结果表明:该偏心多连杆砍切式秸秆还田机在1.5 km/h的前进速度下,秸秆砍切长度平均值为56.92 mm,能满足秸秆砍切长度小于60 mm的农艺要求,作业机工作状态稳定。

关键词：秸秆砍切偏心多连杆机构 T型转向器立式旋耕

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应用于射频识别的小型化宽带圆极化天线设计

应用于射频识别的小型化宽带圆极化天线设计

作者：高智勇西安理工大学

学位级别：硕士

射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术是一种非接触式自动识别技术,它通过无线射频信号识别目标对象并获取相关数据。目前,随着RFID技术的迅猛发展以及为了适应不同的RFID频段,宽频带、可重构、多频段以及圆极化特性的天... 详细信息

射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术是一种非接触式自动识别技术,它通过无线射频信号识别目标对象并获取相关数据。目前,随着RFID技术的迅猛发展以及为了适应不同的RFID频段,宽频带、可重构、多频段以及圆极化特性的天线逐渐成为研究的焦点。在无线通信系统中,天线的性能直接决定了整个通信系统的质量。因此对天线的稳定性和抗干扰能力提出了更高的标准。宽带圆极化天线和可重构天线因其在提高接收灵敏度、增强通信信道容量、减少多径效应干扰等方面的明显优势,已经在RFID系统被广泛采用。本文从实现圆极化理论基础和实现方法入手,对应用于射频识别的小型化宽带圆极化天线展开研究,主要包括以下工作内容:(1)双频宽带圆极化天线设计。设计了一种紧凑的用作于射频识别(RFID)阅读器的双频宽带圆极化天线。天线由弯折处理的矩形贴片、L形贴片和三角形地板构成,通过微带线进行馈电。两个辐射贴片分别独立控制高低两个频段,其轴比带宽也可独立调整,测试结果表明在超高频(UHF)频段该天线实现了49%(0.77～1.27 GHz)的阻抗带宽和46%(0.84～1.34 GHz)的轴比带宽,在无线局域网(WLAN)频段实现了47.5%(1.54～2.50 GHz)的阻抗带宽和24.2%(1.96～2.50 GHz)的轴比带宽,可以完整覆盖UHF和WLAN两个频段,具有良好的辐射特性。(2)超表面极化可重构天线设计。设计了一款超表面天线单元,并将其组成了4×4的超表面层。随后,设计了缝隙天线,并通过对缝隙天线和极化原理的分析,将其与超表面结合,完成了极化可重构天线的设计。结果表明,在机械旋转超表面层时,当天线处于右旋圆极化状态时,阻抗带宽为2.30GHz至3.45GHz,轴比带宽为2.30GHz至2.72GHz。当天线处于线极化状态时,其工作频段为2.26GHz至3.52GHz。而当天线处于左旋圆极化状态时,阻抗带宽为2.32GHz至3.38GHz,轴比带宽为2.28GHz至2.60GHz。在工作频段内,具有良好的辐射特性。以上数据表明所设计的超表面极化可重构天线可以实现极化可重构功能,具有重要的应用价值。(3)基于二极管的频率可重构天线。利用开口缝隙和蜿蜒的微带馈线实现了圆极化,且两个工作频点都是独立可调整,通过调整开口缝隙的长度,使得天线在所需的频段发生谐振。对缝隙进行折叠处理可以实现尺寸的小型化。二极管的闭合与断开,可以实现天线在WLAN/UHF频段间切换,从而实现天线的频率可重构特性。当天线开关接通时,阻抗带宽为0.77GHz至1.09GHz,轴比带宽为0.81GHz至1.11GHz。而当开关断开时,阻抗带宽为2.25GHz至2.87GHz,轴比带宽为2.37GHz至2.73GHz。此设计不仅实现了小型化和结构简单,同时可以完全覆盖UHF的通用频段和WLAN频段。本文提出的三种圆极化天线,为应用于射频识别领域的小型化宽带圆极化天线设计提供了更多思路,具有一定的参考价值。

关键词：圆极化天线射频识别可重构天线宽带