(« R IP ») sans puce

La présente invention concerne un procédé de détection de dispositifs d'identification par fréquence radio (« RFID ») sans puce (personnalisés), en particulier la détection d’étiquettes RFID sans puce (personnalisées), aussi appelées « chip-less RFID tags » ou « code-barres RF ». La présente invention concerne également les dispositifs et étiquettes utilisables dans le procédé revendiqué.

Par « dispositif » il faut comprendre un emballage, un document, une étiquette, notamment un document de sécurité ainsi qu'éventuellement tout support sur lequel le marquage de l’identification par RFID sans puce peut être réalisé.

Exposé de l’art antérieur

Les systèmes de transmission de données utilisant la technologie d'identification par fréquence radio sont couramment utilisés pour identifier tous types d'objets et d’êtres vivants (par exemple un animal ou un humain) porteurs d’un dispositif (étiquette) adapté. La technologie RFID est devenue au cours des dernières décennies de plus en plus répandue en tant que dispositif de stockage et de transmission d'informations.

Cette technologie RFID utilise une radio-étiquette, également dénommée transpondeur (de l'anglais « transponder », par contraction des mots « transmitter » et « responder »), qui est placée sur un objet, et un lecteur, également dénommé interrogateur, pour lire et identifier la radio-étiquette. Les technologies RFID sont généralement classées en catégories utilisant des radio-étiquettes «actives» ou «passives». Les radio-étiquettes actives disposent d’une source d'énergie locale (telle qu'une batterie) grâce à laquelle elles envoient un signal au lecteur ; elles sont ainsi généralement caractérisées par une portée de signal émis relativement longue. En revanche, les radio-étiquettes passives ne disposent pas de source d'alimentation interne car leur énergie d’émission de signal provient du lecteur lui-même, et en particulier de la réception du signal émis par le lecteur ; ainsi, les radio-étiquettes passives ont une portée de signal beaucoup plus faible, en générale inférieure à 8 mètres.

D'un point de vue pratique, la technologie RFID utilise des fréquences radio qui ont des caractéristiques de pénétration du matériau beaucoup plus élevées que les signaux optiques. Ainsi, en comparaison avec les étiquettes codes à barres, la technologie RFID permettra une utilisation dans des conditions environnementales bien plus hostiles ; par exemple, les étiquettes RFID peuvent être lues à travers toute sorte de matière telle que le papier, le carton, le bois, la peinture, l'eau, la saleté, la poussière, le corps animal ou humain, le béton ou encore à travers l'article étiqueté lui-même ou son emballage. Ceci a ouvert aux étiquettes RFID une large gamme d’applications parmi lesquelles nous citerons à titre illustratif, l'identification des biens et des personnes, en particulier des emballages, des voitures (parking, péages, ...), la gestion des inventaires, les cartes d'accès

électroniques, sans oublier tous les documents de sécurité tels que par exemple un moyen de paiement, tel qu'un billet de banque, un chèque ou un ticket restaurant, un document d'identité, tel qu'une carte d'identité, un visa, un passeport ou un permis de conduire, un ticket de loterie, un titre de transport ou encore un ticket d'entrée à des manifestations culturelles ou sportives.

Il existe principalement deux types d'étiquettes RFID, les étiquettes comprenant un circuit électronique intégré, dites étiquettes à puce (électronique), et les étiquettes ne comprenant pas de circuit électronique intégré, généralement désignées dans la technique par les termes anglais « chip-less RFID tags » - étiquettes RFID sans puce.

Les étiquettes RFID à puce (actives ou passives) comprennent généralement une antenne, un circuit électronique, une mémoire pour stocker un code d'identification. Le circuit électronique permet notamment de recevoir le signal émis par la borne de lecture et d’émettre en réponse, dans une bande de fréquences déterminée, un signal modulé contenant le code d'identification stocké dans la mémoire. Pour les étiquettes RFID à puce passives, une partie de l'énergie portée par les ondes radio émises par la borne de lecture sert à alimenter électriquement la puce.

Du fait de la présence de circuits électroniques dans les étiquettes RFID à puce, ces étiquettes ont un coût de revient non négligeable. C'est notamment pour réduire ce coût de revient qu'on a proposé de réaliser des étiquettes sans puce. Ce type d’étiquette RFID sans puce ne nécessite donc ni circuit intégré, ni composants électroniques discrets, tels que par exemple un transistor et/ou une bobine et/ou une capacité et/ou une antenne; c’est leur caractéristique géométrique conductrice qui engendre un comportement spécifique, notamment de type résonateur. Cette caractéristique de résonance à fréquence donnée permet d'imprimer des étiquettes RFID sans puce directement sur un substrat à des coûts inférieurs à ceux des étiquettes RFID traditionnelles avec puce.

D’autres challenges doivent également être adressés pour fiabiliser la technologie des étiquettes RFID sans puce (personnalisées) et, en particulier fiabiliser et améliorer la détection des étiquettes dans des environnements différents. En effet, il est inutile d'essayer d'augmenter la quantité d'informations qu'une étiquette sans puce peut contenir si son identification ne peut pas être détectée/lue correctement dans des environnements réels et sans avoir à utiliser des techniques de calibration complexe pour extraire l’identifiant du tag. Ce challenge de détection est encore plus exacerbé lorsqu’il s’agit de dispositifs d'identification par fréquence radio sans puce (personnalisés) sans plan de masse comme expliqué ci-dessous dans la description.

La majorité des techniques de détection utilisées à ce jour pour les étiquettes RFID sans puce requièrent d’effectuer plusieurs mesures, à savoir une mesure de l'étiquette dans son environnement (par exemple sur son support) ainsi qu’une mesure (sans étiquette) du dit environnement (par exemple, du support sur lequel elle se trouve). Après cela, l'identifiant de l'étiquette est obtenu en faisant la différence entre la mesure de l’environnement seul et la mesure avec l'étiquette. Ce traitement est nécessaire car, dans la technologie RFID sans puce, la surface équivalente radar (SER ou Radar cross-section RCS en anglais) des étiquettes est très petite comparée à la SER de l'environnement. Malgré ce procédé, dès lors qu’un objet a été ajouté dans l’environnement de mesure du tag sans être initialement présent lors de la mesure de l’environnement (c’est à dire sans la présence du tag), la détection de l’identifiant du tag peut se révéler être impossible à obtenir. Ce comportement très limitant pour la technologie RFID sans puce se retrouve également lorsque les objets sont mobiles autour du tag, là encore la mesure de l’environnement seul ne permettra pas à prendre en compte correctement l’influence de l’objet perturbateur dans la mesure où cette influence sera différente lors de la mesure avec le tag de celle sans le tag (le champ rétrodiffusé par de l’objet qui est mesuré par le lecteur et lié entre autre à la position de l’objet par rapport à l’antenne du lecteur).

Une nouvelle technique permettant de pallier ces inconvénients a été développée récemment. Elle consiste à combiner l’utilisation d’étiquettes dépolarisantes robustes avec une approche de transformation du signal rétrodiffusé au moyen d’une méthode de type « STFT » [short-time Fourier transform] ; cela permet de détecter/identifier l’étiquette sans aucune mesure d'étalonnage. Ceci est rendu possible car les étiquettes sans puce dépolarisantes dans le domaine fréquentiel sont des structures intrinsèquement résonantes, conçues pour avoir un facteur de qualité élevé afin de présenter une SER élevée. C'est pourquoi leur facteur de qualité est supérieur à celui provenant des objets environnants. Ainsi, les étiquettes vont restituer l’énergie emmagasinée pendant un certain temps (en lien avec le facteur de qualité du ou des résonateurs présents sur l’étiquette) ; l’énergie correspondant à la fréquence de leurs résonances va permettre une identification des étiquettes. La discrimination basée sur cette détermination a été décrite dans l’article intitulé « Temporal Séparation Détection for Chipless Depolarizing Frequency-coded RFID » (Angle Ramos, Etienne Perret, Olivier Rance, Smail Tedjini, Antonio Lazaro, and David Girbau ; IEEE Transactions on microwave theory and techniques, vol.64, No.7, July 2016, page- 2326-2337). Bien que la technique d’exploitation du signal rétrodiffusé selon « Ramos » constitue déjà une avancée dans le domaine des étiquettes sans puce et de leur identification, il n’en demeure pas moins que l’on recherche toujours des améliorations permettant de s’affranchir des erreurs de détection dues au bruit de fond de

l’environnement, de la présence d’objet mobile se déplaçant autour du tag, tout en maximisant l’information exploitable par détection/identification de l’étiquette.

L’article de Rubayet-E-Azim, N. Karmakar, E. Amin, "Short Time Fourier Transform (STFT) for collision détection in chipless RFID Systems", 2015 International Symposium on Antennas and Propagation (ISAP), pp. 1-4, Nov 2015, intitulé en français

« Transformation de Fourier à court terme (STFT) pour la détection de collision dans les systèmes RFID sans puce » concerne une méthodologie de détection de collision dans un système RFID sans puce. L’enseignement de cet article consiste à utiliser plusieurs lecteurs (en particulier 3 comme représenté à la figure 3 de l’article) pour interroger différentes étiquettes en même temps, et à ne conserver que le signal issu du lecteur présentant le meilleur « SNR » (« signal to noise ratio ») rapport signal/bruit pour pouvoir différencier les signaux respectivement émis par chacun des tags. Il ne s’agit donc pas d’une méthode d’analyse et de discrimination d’étiquette comme dans la présente invention mais davantage d’une méthodologie basée sur la STFT pour différencier plusieurs tags lorsqu’ils sont dans la zone de lecture du lecteur. A titre d’exemple, sur la figure 2 de l’article présentant schématiquement le principe de l’approche introduite sur la base d’un spectrogramme (STFT); les tags (comportant N résonances, précisément 4 (Tag 2) et 3 (Tag 1)) sont représentés par N points (marqueurs cercle ou étoiles) et non des formes 2D bien plus complexes sur lesquels s’appuie la présente invention. L’idée est donc bien de montrer qu’avec plusieurs lecteurs, deux tags vont pouvoir être lus par au moins un lecteur à partir du moment où ils ne se situent pas chacun à la même distance du lecteur. Ainsi, le signal rétrodiffusé par chaque tag arrive au lecteur à des instants différents (notés t2 pour le tag 2 et t4 pour le tag 1), ce qui permet de les différencier. S’ils étaient situés à la même distance, l’article nous explique que le lecteur récupérait à chaque instant un signal qui serait la somme de la contribution de chaque tag et ne serait donc pas capable d’en déduire quels tags sont dans la zone de lecture. C’est en cela que la STFT est utilisée pour séparer temporellement les deux signaux issus de chacun des tags. Une personne du métier comprend d’ailleurs que les auteurs font l’hypothèse à travers l’article que les tags qu’ils considèrent répondent par un signal sur un temps très court, négligeable par rapport aux autres temps en question (notamment le temps d’aller-retour de Fonde qui est décrit par t2 par exemple). C’est pour cela que le signal d’un tag est représenté sur la figure 2 de l’article par un point. Un tag résonant considéré dans la présente invention ne peut pas être représenté de la sorte. En effet une forme de type ligne / segment (segment s’étalant sur l’axe des temps) serait plus appropriée, plus représentative en première approximation qu’un point qui décrit très mal (abusivement) le comportement de tags résonants. La longueur du segment correspondrait à la durée pendant laquelle le tag continue à réémettre du signal dans l’espace et donc dans la direction du lecteur. Ce temps est caractérisé par le facteur de qualité qui indique la capacité d’un résonateur à emmagasiner l’énergie en provenance du lecteur et à la réémettre dans le temps. Ainsi en faisant cette approximation les auteurs ne considèrent pas ce facteur, ou simplement font l’hypothèse qu’il est nul. Ceci est très différent de l’approche décrite dans la présente invention, où le facteur de qualité du tag est un élément très important qui est utilisé pour identifier précisément l’identifiant du tag.

Cette même remarque s’applique également à la représentation très simplifiée du comportement du tag en fonction de la fréquence. Là aussi, l’évolution de l’amplitude rétrodiffusée d’un tag résonant en fonction de la fréquence est abusivement représentée par un point. Une variation de type courbe en cloche caractérisée par une largeur à mi-hauteur non nul représenterait de manière plus réaliste le comportement en fréquence d’un tag au niveau d’un spectrogramme.

On note que dans le papier, il n’est donné aucune information sur comment les fréquences de résonnances sont extraites à partir du spectrogramme. On note également qu’aucun modèle analytique n’est utilisé pour aider à l’interprétation du spectrogramme calculé sur la base de la réponse des tags. On note également qu’aucun spectrogramme n’est calculé sur la base de la réponse d’un seul tag. Enfin, on note qu’aucune information sur la phase du signal rétrodiffusé par le tag n’est donnée. La phase du signal rétrodiffusé n’est pas prise en compte dans l’étude.

Figures

Description des Figures :

• La Figure 1 représente un spectrogramme d’une réponse d’un tag comportant 8 résonateurs

• La Figure 2 représente le tag représentatif du spectrogramme de la Figure 1

• La Figure 3 représente un spectrogramme moyenné selon l’axe temporel (Ramos)

• Le figure 4a représente le module | H(w) |, la fonction de transfert H (w) étant définie par l’équation (1).

• La figure 4b représente la phase arg (H(w)) et le retard de groupe de la fonction de transfert H (w) définie par l’équation (1).

• La Figure 4c représente le module du spectrogramme de la fonction de transfert H(w ) définie par l’équation (1), avec fO=lGHz et Q=15

• La Figure 4cbis représente la phase du spectrogramme de la fonction de transfert H(w ) définie par l’équation (1) avec ft)=lGHz et Q=15

• La Figure 4d représente le retard de groupe calculé sur la base de la phase du

spectrogramme (figure 4cbis) de la fonction de transfert H (w) définie par l’équation (1) avec ft)=lGHz et Q=15. • La Figure 4e représente la dérivée du retard de groupe calculé sur la base de la phase du spectrogramme de la fonction de transfert H (w) définie par l’équation (1) avec f0=lGHz et Q=15.

• La Figure 4f représente la dérivée du retard de groupe calculé sur la base de la phase du spectrogramme de la fonction de transfert H(w ) définie par l’équation (1) sur un signal mesuré provenant d’un tag RFID sans puce.

• La Figure 5 représente le résultat de la corrélation 2D appliquées entre les signaux présentés sur la Figure 1 et la Figure 4c d’autre part. Les traits gris clair

représentent les maximums en fréquence pour chaque position temporelle. Les traits gris clair représentent les maximums en fréquence pour chaque position temporelle. Ces 8 traits correspondent aux 8 fréquences de résonances du tag dont le spectrogramme mesuré est présenté figure 1. Ces fréquences sont numérotées fri avec i=l jusqu’à i=8.

• La Figure 6 est subdivisée en 5 sous-figures qui représentent respectivement (a) le Spectrogramme issu d’une mesure d’un tag en configuration réelle d’utilisation ;

(b) le Tag utilisé pour la mesure ; (c) le Signal moyenné en temps calculé sur l’intervalle Tavg ; (d) l’évolution du signal pour f=frl (première fréquence de résonance) en fonction du temps ; et (e) l’évolution du signal pour f=4,05GHz (fréquence autre qu’une fréquence de résonance du tag) en fonction du temps.

• La Figure 7 représente le Spectrogramme moyenné issu d’une mesure d’un tag en environnement réel (le tag mesuré est présenté Figure 2).

• La Figure 8 représente le Spectrogramme issu d’une mesure d’un tag en

environnement réel (le tag mesuré est présenté Figure 2).

• La Figure 9 représente différentes géométries de tags réalisées en lien avec la

méthode revendiquée. A titre d’exemple les 4 tags du bas (tag une ligne) présentent au niveau du 3ème résonateur (en partant de la gauche) des facteurs de qualité différents, avec la même fréquence de résonance.

• La Figure 10 représente différentes géométries de tags réalisés en lien avec la

méthode revendiquée. Les quatre tags présentés ont chacun six résonateurs. Deux familles de résonateurs (forme en double L - en gris foncé - et forme en double trait parallèle incliné à 45° - en gris plus clair) sont utilisées pour optimiser les performances du tag. La bande de fréquences dans laquelle se situent les fréquences de résonance de chacun des tags est indiquée en bas gauche de chaque tag.

Invention

Ainsi, la présente invention apporte une solution prometteuse à cette problématique en proposant un procédé de détection de dispositifs d'identification par fréquence radio (« RFID ») sans puce (personnalisés), en particulier la détection d’étiquettes RFID sans puce (personnalisées) ; ce qui a également permis de développer une gamme nouvelle de dispositifs et étiquettes d'identification par fréquence radio (« RFID ») sans puce

(personnalisés) utilisables dans le procédé revendiqué, les dits dispositifs/étiquettes présentant des propriétés physiques particulièrement adaptées au mode de détection revendiqué.

En particulier, la présente invention concerne un procédé de détection d’étiquette d'identification par fréquence radio (tag RFID) sans puce (personnalisé) caractérisé en ce que le procédé de détection comprend

la communication entre un lecteur et le tag dans une bande de fréquences ultra large (ultra large bande ULB) caractérisée par une bande passante supérieure ou égale à 500 MHz, de préférence comprise entre 3,1 et 10,6 GHz,

la communication comprenant l’émission d’un signal par le lecteur vers le tag et la rétrodiffusion d’un signal par le tag, et

l’identification du tag par extraction du signal rétrodiffusé en utilisant une transformation temps-fréquence [ de préférence une transformation de type STFT (short-time Fourier transform) ] comprenant l’établissement de spectrogramme temps-fréquence [ de préférence STFT ], la dite identification étant caractérisée en ce qu’elle comprend la reconnaissance des formes 2D présentes sur le

spectrogramme temps-fréquence, les dites formes étant l’expression des résonances des résonateurs du tag RFID.

Cette reconnaissance des formes 2D présentes sur le spectrogramme temps-fréquence permet de s’affranchir de l’étape de calcul de moyenne du spectrogramme temps-fréquence [ de préférence STFT ] de l’art antérieur. Ainsi, la présente invention est également caractérisée dans un mode d’exécution préféré par le fait que l’identification ne comprend pas d’étape de calcul de moyenne du spectrogramme temps-fréquence. Dans le cadre de la présente invention, utilisation du qualificatif « personnalisé » pour les dispositif/étiquette vient simplement confirmer que le procédé revendiqué permet bien l’identification/discrimination du dispositif / de l’étiquette.

Comme expliqué dans la description qui suit, cette invention a également permis de développer des familles de tags nouvelles ainsi que des nouvelles méthodes

d’identification de ces familles.

Dans un mode d’exécution particulier et préféré selon la présente invention, le tag RFID sans puce personnalisé pouvant être utilisé dans le procédé de détection et/ou l’utilisation revendiqués possède les caractéristiques suivantes

o Un motif conducteur ou un ensemble de motifs conducteur caractérisant sa géométrie, avec de préférence au moins un ou plusieurs ou tous les motifs asymétriques,

o Caractérisé par son identifiant qui comprend au moins une fréquence de résonance fri et, de préférence, au moins un facteur de qualité Qi, o Résonant dans une bande de fréquences ultra large (ULB) caractérisée par une bande passante supérieure ou égale à 500 MHz, de préférence comprise entre 3,1 et 10,6 GHz,

o De préférence sans plan de masse, et

o Polarisant ou de préférence dépolarisant.

Dans un mode d’exécution particulier, la présente invention concerne également l’utilisation des tags revendiqués dans une méthode d’identification et de discrimination des tags qui prend en compte la fréquence de résonance et/ou le facteur de qualité des dits tags. Ainsi, la présente invention concerne également l’utilisation de tag RFID sans puce personnalisé dans un procédé de détection caractérisé en ce que le procédé permet la discrimination de deux tags successifs au moyen de la fréquence de résonance et/ou du facteur de qualité des dits tags, de préférence au moyen de leur couple fréquence de résonance fri et facteur de qualité Qi. La Demanderesse est parvenue à développer une technologie de détection permettant de s’affranchir de l’étape de calcul de moyenne du spectrogramme temps-fréquence. Ceci est d’autant plus inattendu à la lecture de l’art antérieur qui considère que cette étape constitue une étape essentielle de tout procédé de détection de tag. En effet le traitement basé sur le moyennage du spectrogramme a l’avantage indéniable de pouvoir réaliser un fenêtrage fréquentiel (choix de la bande de fréquence pour le calcul du spectrogramme) puis un fenêtrage temporel à la lecture du spectrogramme. Ces fenêtrages fréquentiel mais surtout temporel permettent d’isoler de l’environnement le signal rétrodiffusé du tag et donc de pouvoir remonter à son identifiant (« ID »), plus particulièrement à sa (ou ses) fréquence(s) de résonance. Le fait de réaliser un calcul de moyenne du spectrogramme comme décrit dans l’article de Ramos précité, revient à transformer un signal en deux dimensions, celui du spectrogramme STFT en un signal en une dimension (1D) qui a l’avantage de pouvoir être utilisé très simplement par la suite (on remonte à l’ID du tag en repérant sur ce signal 1D les maximums de la courbe). De la même manière, ce procédé a l’inconvénient majeur de perdre une grande partie de l’information qui était disponible sur le spectrogramme original (données 2D) avant l’opération du moyennage. En effet, on perd par exemple les formes géométriques 2D qui étaient présentes et qui correspondaient au signal présent sur le tag. Une extraction de l’ID du tag directement à partir du signal 2D du spectrogramme constitue une avancée discriminante dans la lecture d’un tag chipless selon la présente invention. En effet, par ce procédé revendiqué, il est montré qu’il est possible de diminuer de manière drastique le taux de faux positif, c’est-à-dire la détection d’un ID qui ne correspond pas à celui du tag lu. Cette erreur est liée à un faible rapport signal à bruit, ou à la présence d’un objet mobile autour du tag, qui dans le cas du moyennage va conduire à l’apparition de pic à des fréquences qui sont différentes des fréquences de résonance du tag. On montre qu’un traitement en 2D du spectrogramme permet d’éliminer ces erreurs soit en arrivant à détecter le bon ID, ou soit si le rapport signal à bruit est véritablement trop faible, de reconnaître cette lecture comme non exploitable et donc de ne pas la traduire en un faux ID. Une manière simple de le comprendre, est de reconnaître qu’un signal fortement bruité, va conduire après l’étape de moyennage à la présence d’un très grand nombre de pics, et donc la présence de pics dans les bandes de fréquence de recherche pour l’attribution d’un code. Ces pics n’étant pas liés à la géométrie du tag, le code extrait est erroné. La lecture du spectrogramme est-elle totalement différente, et fortement moins trompeuse dans la mesure où le bruit va pouvoir être clairement différencié du signal lié à la résonance du tag comme expliqué dans le détail ci -après. Ceci est lié au fait qu’une résonance liée au tag va avoir une forme 2D très reconnaissable comme le montre la Figure 1 ; cette Figure 1, qui représente un spectrogramme d’une réponse d’un tag comportant 8 résonateurs, est expliquée dans le détail ci-dessous.

Dans un mode d’exécution particulier, la présente invention concerne un procédé de détection d’étiquette d'identification par fréquence radio (tag RFID) sans puce personnalisé caractérisé en ce que le procédé de détection comprend

la communication entre un lecteur et le tag dans une bande de fréquences ultra large caractérisée par une bande passante supérieure ou égale à 500 MHz, de préférence comprise entre 3,1 et 10,6 GHz,

la communication comprenant l’émission d’un signal par le lecteur vers le tag et la rétrodiffusion d’un signal par le tag, et

l’identification du tag par extraction du signal rétrodiffusé en utilisant une transformation temps-fréquence comprenant l’établissement de spectrogramme temps-fréquence et la détermination d’au moins une fréquence de résonance et, de préférence, au moins un facteur de qualité correspondant à cette fréquence, du tag à partir du dit spectrogramme temps-fréquence, cette détermination étant possible grâce à la reconnaissance des formes 2D présentes sur le spectrogramme temps- fréquence, les dites formes étant l’expression des résonances des résonateurs du tag RFID ; et, de préférence, sans devoir effectuer d’étape de calcul de moyenne du spectrogramme temps-fréquence.

Toute transformation temps-fréquence permettant l’établissement d’un spectrogramme correspondant pourra avantageusement être utilisée dans le cadre de la présente invention. A titre illustratif, seront cités les transformations de type STFT « transformée de Fourier à court-terme », décomposition de Gabor, et/ou transformée en ondelettes.

A titre illustratif, un exemple de spectrogramme STFT (représentation 2D) extrait à partir de la réponse rétrodiffusée (mesure) d’un tag chipless en lien avec la présente invention est donné sur la Figure 1. Le tag utilisé est présenté sur la Figure 2 ; on peut y apercevoir un tag caractérisé par une géométrie comportant 8 motifs similaires (symétriques dans cet exemple). La mesure a été faite en chambre anéchoïque. On peut voir à la Figure 1 des bandes horizontales de différentes durées (qu’on peut déterminer précisément en se référence à l’axe des abscisses noté Time en ns sur la figure). Chaque bande est

caractéristique d’une résonance du tag et donc d’un des 8 résonateurs présents sur le tag.

On voit ainsi clairement sur la Figure 1 que le tag contient 8 fréquences de résonance (8 bandes horizontales, qui correspondent physiquement à la présence de 8 motifs résonants correspondant respectivement à chacun des 8 motifs comme on peut les voir Figure 2). La position selon l’axe des ordonnées (Fréquence (en GHz)) de ces bandes va permettre de déterminer la fréquence de résonance de chaque résonateur. La présente invention a pour but de présenter une méthode pour venir déterminer précisément ces fréquences de résonance, notamment lorsque la mesure est effectuée dans un environnement très bruité. On peut comprendre à la lecture de la Figure 1, que ces fréquences vont correspondre - par rapport à la barre de référence couleur (« colorbar » plus ou moins grisée) - à la partie où le signal est maximum en amplitude à savoir sur la Figure 1, les zones en blanc qui deviennent gris puis noir lorsque le signal s’atténue. On note qu’un trait pointillé horizontal a été ajouté sur le spectrogramme afin de faire clairement apparaître la fréquence que l’on peut extraire en mettant en œuvre la présente invention.

La durée (indiquée par l’axe des abscisses) de ces mêmes parties (indiquées par les flèches sur la Figure 1) est également un paramètre très important pour lire un tag chipless en lien avec un mode d’exécution particulier selon la présente invention (codage en fréquence et facteur de qualité). On va chercher à extraire cette information en utilisant le dit spectrogramme pour en extraire des valeurs de facteur de qualité (deuxième grandeur intrinsèque aux résonateurs). On voit sur la Figure 1 pour le cas du tag lu [tag contenant 8 résonateurs identiques avec simplement une diminution de la longueur des bandes (notées Li - avec i = 1 à 8 - sur la Figure 2)] ces durées caractéristiques indiquées par des flèches. L’invention concerne ainsi dans ce mode particulier l’introduction d’une méthode fiable pour détecter à la fois les fréquences de résonances du tag ainsi que le facteur de qualité associé, ceci en utilisant le spectrogramme (représentation temps / fréquence - 2D des résultats) - et ceci sans devoir effectuer d’étape de calcul de moyenne du spectrogramme STFT. Dans l’article de Ramos précité on peut trouver une démarche visant à extraire la fréquence de résonance des tags. La méthode consiste à calculer le spectrogramme comme celui présenté Figure 1 ; puis à définir une zone rectangulaire (entre les temps tΐ t2 et les fréquences Fl F2, où la définition de ces 4 paramètres est indiquée dans l’article de Ramos précité) sur laquelle une opération va être effectuée de manière à repasser d’une donnée 2D (spectrogramme) vers une donnée 1D (répartition du signal en fonction de la fréquence).

En effet, la méthode consiste à effectuer la moyenne selon l’axe des abscisses (temps) pour se ramener à un signal qui est fonction uniquement de la fréquence. Le tel procédé a été mis en œuvre à partir des données de la Figure 1 pour obtenir la Figure 3 ; cette Figure 3 représente donc un spectrogramme moyenné selon l’axe temporel selon l’approche introduite dans l’article de Ramos précité. On voit sur cette Figure l’apparition de pics en fréquence, dans cet exemple, ces pics correspondent aux fréquences de résonance des résonateurs. On note que le moyennage effectué sur le paramètre temporel (axes des abscisses entre tΐ t2 - on notera Tavg= t2- tΐ par la suite) fait que le résultat est devenu indépendant du temps.

L’intérêt de cette approche (passage données 2D vers 1D après moyennage) consiste à pouvoir appliquer un décodage classique à partir du résultat de la Figure 3 (courbe 1D). On entend par décodage classique ce qui est fait habituellement sur le signal fréquentiel (réponse du tag mesurés en fréquence par exemple avec un Analyseur de Réseau ou VNA en anglais) avant spectrogramme ; comme décrit dans l’article « Vena, Arnaud, Etienne Perret, and Smail Tedjini. "Chipless RFID tag using hybrid coding technique." IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques 59.12 (2011): 3356 ». Il suffit à partir des données de la Figure 3 de détecter les fréquences où le signal présente un maximum local dans la bande d’utilisation du tag (en particulier, dans l’exemple décrit ici, de 3 GHz à 6,8 GHz). En fonction de ces fréquences un identifiant du tag peut être déterminé. On voit sur la Figure 3 ; des traits verticaux (en gras, alternativement représentés en noir puis gris pour faciliter la lecture) qui délimitent des zones ou fenêtres. La première fenêtre est définie entre 3 GHz et 3,4 GHz (trais gras noir). Le tag est conçu pour présenter une résonance dans cette zone (un pic en fréquence dans la représentation de la Figure 3). On voit également sur la Figure 3 des sous-domaines à l’intérieur de cette fenêtre. Il y a en 4 dans cet exemple, chacun bénéficiant d’une bande fréquentielle de 100 MHz). C’est très exactement en fonction d’où se trouve le pic à l’intérieur de cette fenêtre que le code est déterminé. A titre d’exemple si le pic appartient au premier sous-domaine, on va pouvoir lui attribuer le code 00. S’il appartient au deuxième sous-domaine, on va lui attribuer le code 01, et ainsi de suite, 11 pour le 4 ^eme sous-domaine. On va répéter cette opération pour chacune des résonances du tag, et dans cet exemple, le code du tag pourra être présenté sur 7*2 bits (pour les 7 premières fenêtres contenant 4 sous bandes) plus 1 bit (pour le 8eme résonateur où la dernière fenêtre ne contient que deux sous-domaines). Le tag mesuré Figure 3 contient ainsi l’information : 00 00 00 00 00 00 00 0.

L’utilisation de cette approche a montré qu’en passant par le spectrogramme puis en définissant une zone de ce spectrogramme, le fenêtrage temporel et fréquentiel ainsi réalisé après avoir fait la moyenne, permettait de récupérer l’information du tag dans un environnement bruité et sans utiliser de mesure de référence. C’est pour ces raisons que cette approche est très performante et que la présente invention a pour but de l’améliorer. Malgré les avantages décrits précédemment, on peut noter la chose suivante : le décodage n’est pas réalisé sur le spectrogramme lui-même (données 2D) mais à l’issue de l’étape de moyennage réalisée à partir du spectrogramme. Or, le fait de passer du spectrogramme (2D) à un signal 1D se fait au détriment de la quantité d’information présente. En effet, le signal 1D contient bien moins d’informations que le signal 2D (perte notamment des informations temporelles du tag). Cette perte d’information est dommageable pour la détection du tag, où en environnement fortement bruité, avec la présence d’objet mobile autour du tag, il est essentiel d’optimiser au mieux ce post traitement de manière à limiter au maximum les erreurs de décodage. Pour cette même raison, on perd entres autres l’information précise sur le facteur de qualité, autrement dit, il n’est plus possible d’extraire le facteur de qualité Q à partir de la courbe 1D avec suffisamment de précision. C’est pour cela que la présente invention propose une nouvelle manière de procéder où les informations pertinentes pour le décodage de l’information du tag (fréquences de résonances et facteurs de qualité) sont extraites directement à partir du spectrogramme.

Démarche introduite à titre illustratif pratique selon la présente invention :

Après avoir calculé le spectrogramme comme par exemple dans l’article de Ramos précité, la caractéristique selon la présente invention est basée sur la reconnaissance des formes 2D présentes sur le spectrogramme, formes qui sont l’expression des résonances des résonateurs présents sur l’étiquette. En reconnaissant ces formes dans le spectrogramme, à savoir la position selon Taxe des ordonnées de la forme allongée horizontale ainsi que sa durée relativement à Taxe des abscisses, on est en mesure d’en déduire les fréquences de résonance (relativement à l’axe de ordonnées) ainsi que les facteurs de qualité

(relativement à l’axe de abscisses) correspondants, chose qui n’avait jamais été réalisée à ce jour.

Les résonateurs utilisés dans le tag peuvent être modélisés de différentes manières ; on entend par modéliser le fait de pouvoir décrire le comportement idéal de ces résonateurs en fonction du temps et de la fréquence. On peut donc les présenter également sous la forme d’un spectrogramme, dont les formes qui le composent peuvent être utilisées comme formes de références pour la suite de la démarche de traitement de l’information. A titre d’exemple, ces résonateurs peuvent être modélisés par un circuit électrique équivalent du deuxième ordre (système du second ordre) ayant pour fonction de transfert H l’équation suivante :

où co _r et s correspondent à la pulsation à la résonance et au facteur d'amortissement, respectivement, d'un pôle du second ordre, w est la pulsation, j valeur imaginaire pure. La pulsation est directement reliée à la fréquence par l’expression w=2.pT.

On parlera donc indifféremment de la pulsation ou de la fréquence d’un signal. Le gros intérêt d’utiliser un modèle comme celui décrit par la fonction (1) est qu’on sait qu’il décrit le comportement de nos tags chipless résonants et nous permet de calculer un

spectrogramme. Toutefois toute autre fonction analytique ou numérique similaire à la fonction (1) et décrivant le comportant du résonateur utilisé pour confectionner le tag pourra être utilisée dans la présente invention. En effet, il suffit que ces fonctions constituent une connaissance a priori du comportement du tag pour qu’elles puissent être utilisées pour extraire l’information du tag dans le signal mesuré. Dans le cas idéal donné par l’équation (1), le facteur de qualité Q peut être extrait à partir de la courbe \H(w)\ (où | |désigne le module) en utilisant Q =fr / (BW-3dB), où l’expression (BW-3dB) correspond à une bande passante BW (« band width ») de -3 dB autour de la fréquence de résonance. Le facteur d'amortissement s peut lui être calculé en utilisant l’équation (2) :

On parlera donc indifféremment du facteur d’amortissement ou du facteur de qualité du signal ; les deux grandeurs étant directement reliées entre elles à travers l’expression (2). Ainsi à partir de l’équation (1) il est possible de tracer son module \H(w) \ et sa phase arg (H (w)) comme représenté respectivement sur les figures 4a et 4b. On peut voir sur ces figures un mode de résonance (à 1 GHz) qui se traduit soit par la présence d’un pic sur le module ou d’un saut de phase de 180° pour la phase. Le point d’inflexion au niveau de la courbe représentant la phase correspond très exactement à la fréquence de résonance à savoir 1GHz dans l’exemple. On note que l’utilisation de la phase pour la détermination de la fréquence de résonance ou du facteur de qualité, bien que théoriquement envisageable est très peu utilisée en pratique. Ceci vient principalement du fait que cette grandeur est définie à 2p près, et que lorsque la mesure est réalisée pour une distance non nulle entre l’antenne est le tag (cas en pratique), le signal obtenu est bien différent de celui présenté figure 4b (ce dernier équivaut à une distance nulle), ce dernier devient incliné, ceci d’autant plus que la distance est grande. Il est généralement plus simple de calculer le retard de groupe de la phase comme représenté figure 4b. Ceci consiste à prendre l’opposé de la dérivée de la phase en fonction de la fréquence. Cette transformation permet de s’affranchir de la difficulté provenant de l’inclinaison de la phase en fréquence. On voit figure 4b, que sous cette représentation, la fréquence de résonance correspond à un pic du retard de groupe.

Ainsi, dans le cadre de la présente invention, il est possible de représenter le

spectrogramme soit en module (comme sur la figure 4c) soit en phase (comme sur la figure 4cbis). En effet, le résultat du calcul du spectrogramme de la fonction de transfert H (équation (1)) est une grandeur imaginaire, et il est donc possible de considérer soit son module (figure 4c) soit sa phase (figure 4cbis). Sur les deux figures évoquées, là aussi on peut reconnaître des formes particulières qui décrivent un mode de résonance idéal. On note par exemple pour la phase (voir figure 4cbis), un changement de courbure des lignes qui en dehors de la fréquence de résonance sont des lignes verticale (voir les traits horizontaux dessinés sur la figure 4cbis). Autour de la fréquence de résonance (1GHz) on observe une courbure caractéristique de la résonance. Comme lorsque l’on évoquait la difficulté d’utiliser la phase, il est préférable là aussi de représenter le retard de groupe de la phase du spectrogramme. Il est à noter qu’à notre connaissance, jamais personne n’a utilisé le retard de groupe de la phase du spectrogramme pour déterminer l’identifiant d’un tag RFID sans puce, à savoir pour déterminer sa fréquence de résonance ou encore son facteur de qualité. On note que contrairement au module du spectrogramme qui présente une décroissance en fonction du temps, le retard de groupe de la phase du spectrogramme est lui constant en temps et reste maximum pour la fréquence de résonance. En cela, il présente lui aussi une forme caractéristique potentiellement utilisable pour l’interprétation de spectrogramme de cibles inconnues. A titre d’exemple, si on effectue le même traitement sur la mesure radar issue d’une cible quelconque (potentiellement d’un tag RFID sans puce), et que l’on reconnaît une forme horizontale similaire à celle présentée figure 4c ou encore à la figure 4d, il est possible d’en déduire que la cible comporte une résonance à la fréquence 1 GHz. Sur la question de quelle forme est la plus pertinente pour réaliser une étape de comparaison afin d’en extraire les paramètres permettant l’identifiant du tag, on note qu’une représentation du type module du spectrogramme ou retard de groupe de la phase du spectrogramme sont à privilégier. Toutefois, on ne se limite pas ces représentations, toute représentation 2D permettant de mettre en évidence des formes spécifiques caractérisant le mode de résonnance de l’objet peut être utilisée dans la démarche faisant l’objet de ce brevet. A titre d’exemple, il est intéressant de dériver une seconde fois le retard de groupe de la phase du spectrogramme en fonction de la fréquence. On passe ainsi de la figure 4e à la figure 4f. On peut observer sur cette nouvelle

représentation 2D que la fréquence de résonnance (1GHz) se caractérise par une vallée (valeurs minimum centrées sur la fréquence de résonance) entourée par deux sommets. On observe en pratique que ce type de représentation est bien adaptée pour y opérer des reconnaissances de formes comme celles décrites par la suite.

Les tags sont conçus sur la base de simulations électromagnétiques. Ainsi nous

connaissons précisément les intervalles des valeurs que vont prendre les fréquences de résonances fr et les facteurs de qualité Q des tags produits. Par exemple on peut prendre une valeur possible de fréquence de résonance fr et de facteur de qualité Q pour reconstituer un signal que pourrait avoir un de nos tags, à savoir ici le signal rétrodiffusé par une résonateur caractérisé par (fr, Q ). En effet, ces valeurs a priori peuvent être utilisées pour tracer la courbe résultante de l’expression de la fonction (1) en fonction de la pulsation w. De même, il est possible de calculer le spectrogramme correspondant au comportement de ce résonateur (ou du tag, dans ce cas on considère l’ensemble des résonateurs) toujours sur la base de l’équation (1). La Figure 4c donne le spectrogramme calculé à partir de l’équation (1) avec fr =lGHz et Q=15. On retrouve bien sur la Figure 4c la forme horizontale caractéristique d’une résonance qui se retrouve 8 fois sur la Figure 1, où le spectrogramme d’un tag réel (issu d’un signal mesuré), contenant 8 résonateurs est présenté.

A partir de la Figure 4c (modèle d’un résonateur), il est possible de rechercher les similitudes de forme avec la Figure 1 (signal issu de la mesure d’un tag). Mathématiquement plusieurs solutions sont envisageables. Par exemple, cette opération peut être réalisée en faisant une corrélation 2D entre les données présentées sur les Figures 1 et 4. La Figure 5 affiche le résultat de cette opération de corrélation où on peut voir que les maximums de la courbe 2D ainsi obtenus (représentés par des traits gris clair) vont se retrouver pour les mêmes fréquences de résonances présentes sur la Figure 1, à savoir les fréquences de résonance du tag mesuré. On peut ici sur cette base, extraire très précisément les fréquences de résonance.

La Figure 5 représente donc le résultat de la corrélation 2D effectuée entre les résultats présentés sur la Figure 1 et la Figure 4c. Les traits gris clair représentent les maximums en fréquence pour chaque position temporelle.

Cette comparaison des spectrogrammes respectivement mesurés et calculés à l’aide d’une fonction mathématique pourra être effectuée par toute méthode d’analyse appropriée. On citera à titre illustratif une analyse topologique ou encore une analyse mathématique régressive classique, par exemple la régression des moindres carrés partiels (PLS), la régression multilinéaire (MLR), la régression canonique et/ou la régression sur composant principal (PLR). En plus de l’extraction des fréquences de résonance du tag fr = fri , il est possible d’extraire les valeurs des facteurs de qualité Q=Qi de chaque résonateur numéroté i pour prendre en compte la présence de plusieurs résonateurs dans le tag. En effet, pour extraire le facteur de qualité, l’opération de corrélation 2D est répétée en modifiant à chaque fois la valeur de Q=Qi_ _cai dans l’équation (1). Qi _cai étant différentes valeurs de facteur de qualité choisies dans l’intervalle des valeurs des facteurs de qualité des tags, c’est-à-dire valeurs définies lors de la conception du tag comme expliqué précédemment.

A l’issue de l’ensemble des calculs effectués, l’idée est de traiter le résultat (Figure 5) fréquences de résonance fri par fréquence de résonance. Par exemple pour la fréquence de résonance la plus faible notée ici fri (conformément à la Figure 5), on s’intéressera à la trace gris claire ayant la coordonnée 180 sur l’axe notées « fréquence (point) » sur la figure 5. On identifiera la valeur Qi _ _cai= Qi pour laquelle, comparativement aux autres valeurs testées de facteur de qualité, on a le maximum du facteur de corrélation correspondant à la trace gris claire relative à fri Cette valeur de facteur de qualité Q, _C ai- Qi ainsi extraite, n’est autre que la valeur du facteur de qualité du résonateur /= 1, lié à la fréquence fri

On répète ce procédé pour les autres fréquences, à savoir pour les fri , i=[2,8] dans l’exemple utilisé (tag caractérisé sur la Figure 1). On obtient ainsi les valeurs des facteurs de qualité Qi de chaque résonateur.

En conclusion, on peut ainsi extraire sur la base du spectrogramme directement les paramètres caractéristiques de chaque résonateur i : la fréquence de résonance fri et son facteur de qualité associé Qi.

Ainsi, dans un mode d’exécution, la présente invention propose un procédé de détection d’étiquette d'identification par fréquence radio sans puce dans lequel la reconnaissance des formes 2D présentes sur le spectrogramme temps-fréquence comprend l’établissement d’un spectrogramme temps-fréquence calculé (« C _ana ») à partir d’un modèle analytique représentatif des résonances des résonateurs du tag RFID et une étape de corrélation 2D par comparaison des spectrogrammes Cmes et C _a na . Cette comparaison des spectrogrammes Cmes et C _ana peut donc avantageusement comprendre une analyse topologique ou une analyse mathématique régressive classique, par exemple la régression des moindres carrés partiels (PLS), la régression multilinéaire (MLR), la régression canonique et/ou la régression sur composant principal (PLR).

En particulier, ce procédé de détection d’étiquette d'identification par fréquence radio sans puce est donc caractérisé en ce que la reconnaissance des formes 2D présentes sur le spectrogramme temps-fréquence comprend 1) l’établissement d’un spectrogramme temps- fréquence calculé (« C _ana ») à partir d’un modèle analytique (écrit sur la forme d’une fonction de transfert) décrivant la présence de résonateurs sur nos étiquettes , 2) l’établissement d’un spectrogramme temps-fréquence calculé (« Cmes ») à partir du signal mesuré par le lecteur, signal comportant la réponse du tag présent dans la zone de lecture du tag, 3) l’établissement d’un calcul de type corrélation 2D, permettant de comparer (« Cmes ») et (« Cana ») de manière à identifier dans les données (« C _ana ») les formes caractéristiques présentes dans (« Cmes »), qui une fois déterminée permettent de déduire précisément et dans des conditions de mesure comportant du bruit, les fréquences de résonance du tag (et donc son identifiant) et de manière optionnelle les facteurs de qualité grâce à cette corrélation.

De manière plus générale, on peut donc aussi dire que la reconnaissance des formes 2D présentes sur le spectrogramme temps-fréquence comprend l’établissement d’un spectrogramme temps-fréquence calculé à partir d’un modèle analytique (« C _a na »), d’un autre spectrogramme temps-fréquence calculé à partir du signal mesuré par le lecteur (« Cmes »), d’une comparaissant basée sur un calcul numérique visant à identifier dans (« Cmes »), les zones où l’on retrouve des formes similaires à (« C _ana ») et par l’extraction optionnelle des fréquences de résonance et du facteur de qualité grâce à cette comparaison.

Les tests comparatifs effectués entre la méthode de référence dans l’article de « Ramos » précité et la méthode présentée ici montrent une fiabilité de détection en environnement réel bien supérieure pour la méthode introduite. On peut aisément le comprendre de la manière suivante. En environnement réel, le signal récupéré par le lecteur contient en plus du signal réfléchi par le tag, des signaux provenant de la réflexion sur d’autres objets (certains objets pouvant être mobile comme expliqué précédemment), ou encore simplement un signal issu du couplage entre l’émission et la réception. C’est pourquoi le signal récupéré dans pareil cas est significativement perturbé par ces signaux parasites ; ce phénomène est inhérent à une utilisation pour une application réelle (et non en laboratoire). Le spectrogramme d’un signal mesuré dans le cadre d’une application réelle est présenté Figure 6. On peut voir la présence d’artefacts liés à la superposition de signaux autres que ceux liés au tag. Sur le spectrogramme moyenné (Figure 6b) on voit la présence de pics à des fréquences qui ne correspondent pas aux résonances du tag. Si sur ce signal, on applique la méthode de détection des pics (décrite précédemment) pour le décodage de l’information (ID du tag) comme décrit sur la Figure 3, l’identifiant obtenu sera incorrect ce qui implique que le tag ne pourra pas être lu correctement (l’ID renvoyé ne sera pas celui du tag). En revanche, lorsque l’on regarde l’approche par spectrogramme, comme le montre la Figure 6d, il va être possible de faire la différence entre un artefact de lecture (« outlier ») et une véritable résonance du tag. En effet, si on s’intéresse à la présence d’une zone allongée comportant un certain niveau de signal (voir par exemple la zone autour de 4, 1 GHz notée outlier - zone apparemment très semblable à une résonance du tag, présentant également un pic sur la représentation moyennée - Figure 6b), il est intéressant de représenter pour la fréquence présentant un maximum local (ici 4,1 GHz), l’évolution du signal en fonction du temps. Pour un résonateur, il est attendu d’avoir une décroissance exponentielle à l’image de celle présentée Figure 6c ou encore décrite dans l’expression (1). Cette décroissance est en tout point identique à celle représentée sur la courbe Figure 4c, lorsque l’on considère là aussi la fréquence correspondant au maximum local. En revanche la présence d’un artefact lié par exemple à un trop faible rapport signal sur bruit ou un objet mobile va lui être caractérisé par une toute autre variation, à l’image de celle présentée sur la Figure 6d. On voit à travers cet exemple (ce qui est la même chose pour les autres artefacts visibles au niveau de la Figure 6b, où des pics sont présents à des fréquences autres que celles des résonances) que le spectrogramme (signal 2D) contient d’avantage d’information, et se révèle être plus pertinent pour le décodage du tag. La méthode présentée ici basée sur la reconnaissance de forme (forme que prend une résonance dans une représentation en spectrogramme temps / fréquence) exploite ces informations. Elle va se révéler être très performante pour différencier les résonances d’artefacts liés à une lecture bruitée, lecture que l’on va retrouver pour une application réelle.

La Figure 6 illustre respectivement (a) le Spectrogramme issu d’une mesure d’un tag en configuration réelle d’utilisation (b) le Tag utilisé pour la mesure (c) le Signal moyenné en temps calculé sur l’intervalle Tavg, (d) l’évolution du signal pour f=frl (première fréquence de résonance) en fonction du temps, et (e) l’évolution du signal pour f=4,05GHz (fréquence autre qu’une fréquence de résonance du tag) en fonction du temps.

Nous présentons ici un dernier exemple révélateur de l’avantage à utiliser un décodage en utilisant le spectrogramme plutôt que le signal moyenné issu du spectrogramme de l’article de « Ramos » précité. Le tag présenté sur la Figure 2 (8 résonateurs) est lu en environnement réel à 17 cm de l’antenne. Il contient l’identifiant 00 00 00 00 00 00 00 0, c’est-à-dire l’ensemble de fréquences de résonance doivent être positionnées dans le sous- domaine fréquentiel le plus petit (à l’intérieur de chaque fenêtre de détection). Le spectrogramme moyenné est présenté sur la Figure 7. On observe le code : 00 00 00 00 00 00 01 0. En effet le 7 ^eme pic détecté est positionné sur le deuxième sous domaine ce qui conduit à une erreur de lecture. Le même signal (même spectrogramme) est utilisé avec l’approche revendiquée. Le résultat est donné sur la Figure 8, où les barres horizontales noires correspondent aux fréquences détectées par l’approche basée sur le spectrogramme 2D. On voit qu’elles appartiennent toutes au premier sous domaine de chaque fenêtre conduisant au bon identifiant 00 00 00 00 00 00 00 0.

La possibilité d’extraire, à partir du spectrogramme STFT des tags, les couples fréquence de résonance et facteur de qualité associé, constitue une avancée très importante pour le monde de la RFID sans puce personnalisé.

Décodage basée sur l’utilisation de la phase du signal rétrodiffusé :

La première approche a donc consister à réaliser le décodage à partir du module de la fonction de transfert (1), le tout en utilisant une représentation de type spectrogramme et en procédant à une comparaison avec une forme de référence provenant d’une connaissance a priori du tag. Dans la mesure où les informations pertinentes du tag, à savoir sa fréquence de résonance et son facteur de qualité sont elles aussi présentes dans la phase de la fonction de transfert et qu’en pratique la mesure de la phase peut être réalisée indépendamment de celle du module, il parait judicieux de chercher à utiliser également la phase pour remonter à ces mêmes informations. Si l’on considère que l’on est en mesure de procéder à l’extraction des informations du tag à travers ces deux approches indépendantes ; on peut envisager deux cas de figures : 1) soit les deux mesures (module et phase) sont entachées de bruit de la même manière, et donc nous obtiendrons une petite amélioration (relative à la connaissance seule des informations extraites à partir de l’une ou (ou exclusif) l’autre grandeur) en moyennant les deux résultats pour en obtenir l’information finale. 2) Soit pour une raison liée soit au canal de propagation, à l’environnement direct du tag, voire même au lecteur lui-même (ou autre), la mesure du module est entachée d’erreur conduisant à l’extraction d’un identifiant incorrect, dans ce cas il est judicieux d’utiliser les identifiants liés à l’utilisation de la phase pour en associer le correct identifiant. En pratique, il est probable que sur un système permettant la mesure de la phase et du module il ne soit pas possible de déterminer quelle grandeur est correcte ou non. Dans ce cas il reste tout de même un avantage à utiliser ces deux moyens d’extraction, en se disant qu’il est préférable d’associer un identifiant à l’objet mesuré uniquement si les résultats provenant de la phase et du module sont proches les uns des autres. Cette approche a l’avantage de permettre de réduire de manière importante les fausses lectures qui restent à l’heure actuelle une problématique très importante pour les systèmes d’identification. En effet il est bien plus dommageable de remonter un faux identifiant que de ne pas lire l’identifiant du tag.

Mise en œuvre pratique de la méthode basée sur la phase :

La démarche est similaire à celle basée sur l’utilisation du module. L’objectif est de représenter le signale mesuré ainsi que le signal de référence obtenu à partir d’un modèle (à l’image de celui donné par l’équation (1)) sous une forme 2D. A partir de ces deux représentations, une comparaison entre les deux va permettre comme pour le module d’identifier sur la mesure, les formes similaires à celles du modèle. Les résultats de cette comparaison vont permettre de remonter à la fréquence de résonance ou encore le facteur de qualité. Pour cela, une représentation de type dérivée du retard de groupe calculé sur la phase du spectrogramme est particulièrement bien adaptée. Pour la reconnaissance du facteur de qualité, on note que d’après la fonction (1), il est possible de relier la largeur de la vallée caractéristique de la figure 4e à ce facteur. L’opération pour réaliser la

comparaison peut être identique à celle utilisée pour l’approche basée sur le module.

Toutefois, la forme de la représentation 2D pour la phase n’étant pas fonction du temps (contrairement à celle pour le module), des approches plus simples que la corrélation 2D peuvent être aussi utilisées avec succès. Il est par exemple possible de calculer l’intégrale par rapport à la fréquence de la différence des modules des deux courbes 2D (figure 4e), ceci pour chaque position d’une courbe 2D par rapport à l’autre (mesure par rapport au modèle). Le minimum retourné par ce calcul correspondra à la position pour lesquelles des deux courbes présentent des similitudes. On peut aussi à partir de cette démarche détecter les fréquences de résonances.

La figure 4f présente un exemple de mise en œuvre pratique de cette démarche où on peut voir la représentation de la dérivée du retard de groupe de la phase du spectrogramme. Un signal mesuré d’un tag comportant 6 résonances a été utilisé. Pour la référence, c’est la représentation donnée sur la figure 4e qui est retenue. On voit très clairement la présence de vallées qui caractérisent la présence de résonances aux fréquences qui sont celles du tag lu.

Extraction du signal et transformation

La présente invention est donc caractérisée par une extraction du signal rétrodiffusé en utilisant une transformation temps-fréquence permettant l’établissement d’un

spectrogramme correspondant. Toute transformation temps-fréquence permettant l’établissement d’un spectrogramme correspondant pourra avantageusement être utilisée dans le cadre de la présente invention. A titre illustratif, seront cités les transformations de type STFT « transformée de Fourier à court-terme », décomposition de Gabor, et/ou transformée en ondelettes ; dans le cadre de la présente invention c’est la transformée de Fourier à court-terme qui a été privilégiée. Cette dernière est très couramment utilisée, ce qui fait que des codes de calcul optimisés à l’architecture des microprocesseurs des ordinateurs grand public sont disponibles et facilement imprésentables. Il en résulte un temps de calcul le plus souvent significativement réduit, facilitant son utilisation avec des lecteurs mobiles ou avec des capacités de calcul réduites. Cette réduction du temps de calcul pour l’extraction de l’identifiant du tag permet le plus souvent de réduire le temps de lecture d’un tag, élément important là aussi pour des applications industrielles.

On pourra par exemple avantageusement utiliser soit une transformée de Fourier locale continue, soit une transformée de Fourier locale discrète.

Un exemple de transformée de Fourier locale continue est celle décrite dans l’article intitulé « Temporal Séparation Détection for Chipless Depolarizing Frequency-coded RFID » (Angle Ramos, Etienne Perret, Olivier Rance, Smail Tedjini, Antonio Lazaro, and David Girbau ; IEEE Transactions on microwave theory and techniques, vol.64, No.7, July 2016, page- 2326-2337).

Pour une transformée de Fourier locale discrète, en pratique, c’est celle qu’on programme sur un ordinateur. Elle se calcule en faisant appel à des bibliothèques dédiées de calcul de FFT (fast fourrier transform). La fonction w est le plus souvent une fonction rectangle simple d’une certaine durée T.

A titre illustratif, c’est principalement cette donnée T (durée sur laquelle w est non nulle - voire égale à 1 pour le cas de la fonction rectangle) que l’on va définir en fonction de nos tags. Idéalement plus T est grand plus le spectrogramme va être précis en fréquence. A l’inverse si T est bien supérieur à la durée pendant laquelle le tag restitue l’énergie qu’il a emmagasiné, on va augmenter très significativement le bruit dans le signal et donc détériorer le résultat. Ainsi le choix de T est lié au tag et résulte d’un compromis.

Tag

Comme déjà expliqué, la présente invention concerne donc aussi un tag RFID sans puce personnalisé pouvant être utilisé dans le procédé de détection et/ou la méthode

d’identification revendiqués, le dit tag possédant les caractéristiques suivantes : o Un motif conducteur ou un ensemble de motifs conducteur caractérisant sa géométrie, avec de préférence au moins un ou plusieurs ou tous les motifs asymétriques,

o Caractérisé par son identifiant qui comprend au moins une fréquence de résonance fr et, de préférence, au moins un facteur de qualité Q, o Résonant dans une bande de fréquences ultra large (ULB) caractérisée par une bande passante supérieure ou égale à 500 MHz, de préférence comprise entre 3,1 et 10,6 GHz,

o Avec ou sans plan de masse, et

o Polarisant ou de préférence dépolarisant.

Tag - Géométrie

Grâce aux possibilités de codage offertes par la méthode revendiquée, la Demanderesse a également développé toute une gamme de familles de tags nouvelle. Ainsi, dans un mode particulier, un tag sera de préférence composé d’au moins un motif, de préférence au moins deux motifs asymétriques. A titre d’exemple, la Figure 9 montre les tags sans plan de masse réalisés spécifiquement pour la méthode revendiquée. Cette Figure 9 illustre différentes géométries de tags réalisées en lien avec la méthode revendiquée ; à titre d’exemple les 4 tags du bas (tag une ligne) présentent au niveau du 3 ^eme résonateur (en partant de la gauche) des facteurs de qualité différents, avec la même fréquence de résonance. De même, la figure 10 montre des tags avec plan de masse réalisés eux aussi spécifiquement pour la méthode revendiquée.

Tag - Identifiant

Le tag selon la présente invention sera de préférence caractérisé par un identifiant qui comprend au moins une fréquence de résonance fr et au moins un facteur de qualité Q, chacun pouvant être calculé au moyen de la méthode revendiquée. Un avantage des tags selon la présente invention réside dans le fait que des petites modifications de leur géométrie permettent d’obtenir des tags

A fréquence de résonance discriminante, et/ou

A facteur de qualité discriminant, ce qui n’avait jamais été réalisé auparavant.

Tag Résonant

Le tag selon la présente invention est donc résonant dans une bande de fréquences ultra large (ULB) caractérisée par une bande passante supérieure ou égale à 500 MHz, de préférence comprise entre 3,1 et 10,6 GHz.

Tag Passif

Comme déjà expliqué dans la partie introductive, notre type de dispositif d'identification par fréquence radio sans puce ne nécessite donc ni circuit intégré, ni composants électroniques discrets, tels que par exemple un transistor et/ou une bobine et/ou une capacité et/ou une antenne. Ce type de dispositif est donc caractérisé par un comportement passif car il ne devra pas intégrer de source d'énergie locale (telle qu'une batterie).

Pour rappel, par « dispositif » il faut comprendre un emballage, un document, une étiquette, notamment un document de sécurité ainsi qu'éventuellement tout objet et/ou être vivant sur lequel le marquage de G identification par RFID sans puce peut être réalisé ou sur lequel un support du marquage peut être rapporté.

Tag avec ou sans plan de niasse

Le tag selon la présente invention peut être caractérisé en ce qu’il possède ou non un plan de masse. Dans sa plus simple expression, un tag avec plan de masse se définit comme une structure comportant un substrat diélectrique plan d’une épaisseur généralement inférieure à 1mm et supérieure à 1 Opm pris en sandwich entre deux couches métalliques (d’une épaisseur classiquement comprise entre 50nm jusqu’à 50 m m ) ; le total des couches (métal - diélectrique - plan de masse) pourra par exemple avoir une épaisseur de 0,1 à 2mm. A titre explicatif, on considérera que la couche du motif conducteur représentant le tag surmonte le substrat diélectrique et que l’autre couche conductrice est située sous le substrat diélectrique. Le plan de masse correspond donc à la couche métallique située sous le substrat diélectrique. Sa surface peut être identique ou supérieure à celle du motif conducteur situé sur le substrat diélectrique, pour autant qu’elle recouvre au moins une surface symétrique au dit motif par rapport au plan du substrat diélectrique ; par facilité de conception, on pourra aussi sélectionner sa surface pour qu’elle corresponde totalement à celle du substrat. La seconde couche métallique va-elle être façonnée de manière à présenter une forme géométrique particulière correspondant aux motifs du tag (à l’image de motifs présentés sur la figure 2). Un tag avec plan de masse est donc une structure comportant deux couches métalliques alors que son analogue sans plan de masse va lui comporter une seule couche à savoir celle où le motif du tag est réalisé (à l’image de la Figure 9). Un tag avec plan de masse a l’avantage, une fois positionné côté plan de masse sur un objet, d’isoler d’un point de vue électromagnétique le tag de l’objet. Dans ce cas, l’influence de l’objet sur le tag est moindre par rapport à un tag sans plan de masse.

Toutefois, la présence du plan de masse complexifie la fabrication du tag : en plus de présenter une couche métallique (souvent la partie la plus onéreuse du tag du fait du matériau mais aussi de la dimension), il n’est plus possible dans ce cas de figure d’imprimer le tag chipless directement sur l’objet à identifier. En effet dans bon nombre d’applications où l’on va chercher à tracer la vie d’un produit contenu dans un emballage carton, la solution la plus simple et donc la moins onéreuse consiste à imprimer la couche métallique relative au motif du tag (voir Figure 9) directement sur le carton qui va jouer ici le rôle du substrat diélectrique. En contrepartie les performances du tag vont être dégradées dans la mesure où ce substrat ne va pas se comporter aussi bien qu’un substrat ayant été retenu pour ces performances d’un point de vue RF, qui a l’avantage de présenter moins de perte et donc de pouvoir faciliter la lecture du tag.

On note toutefois que dans le cas d’un tag avec plan de masse, une solution basée sur G utilisation du support carton comme substrat est envisageable à condition de pouvoir imprimer de parte et d’autre du carton les deux couches métalliques qui vont permettre de réaliser un tag chipless. Les principales limitations ici sont 1) d’assurer un bon alignement entre les deux couches métalliques, 2) les pertes du cartons vont dans cette configuration affecter les performances du tag de manière plus notable que pour le cas sans plan de masse, dans le mesure où la structure avec plan de masse va d’avantage concentrer le champ entre les deux couches métalliques, à savoir au niveau du substrat carton (forcément avec des pertes, contrairement à l’air qui peut être considéré comme un matériaux sans perte).

La présente invention s’applique donc de manière avantageuse aussi bien aux tags sans plan de masse qu’avec plan de masse.

Tag dépolarisant

Le tag selon la présente invention sera de préférence caractérisé par le fait qu’il est polarisant ou de préférence dépolarisant. Un tag dépolarisant est un tag capable d’émettre une onde avec une polarisation orientée perpendiculairement à celle incidente (on parle alors de réflexion en polarisation croisée ou cross polarisation en anglais).

Lecteur

A titre illustratif, dans le cadre de la présente invention, le lecteur est un lecteur émetteur- récepteur d'ondes électromagnétiques ; le principe de fonctionnement du dit lecteur repose sur l’émission d’un signal électromagnétique en direction du dispositif d’identification (par exemple l’étiquette) qui va réfléchir le dit signal en fonction de sa géométrie (et par exemple de ses caractéristiques de résonances propres) et sur la capture par le lecteur du dit signal réfléchi - ainsi, le traitement du signal reçu (notamment à travers une étape de décodage) permettra de remonter à l’information contenue dans le dispositif (par exemple, l’étiquette / le tag). Ainsi, de manière générale, les dispositifs d'identification par fréquence radio sans puce selon la présente invention font partie d’un système RFID qui comprend également un ou plusieurs lecteurs RFID qui sont eux -mêmes connectés on non à des ordinateurs de supervision ou à une carte électronique qui réalise un traitement qui peuvent par exemple faire le lien avec des bases de données existantes. Ces lecteurs permettent donc d'identifier des objets grâce aux tags RFID qui y sont apposés, les dits tags RFID sans puce étant assimilables à une cible radar statique avec une signature électromagnétique spécifique. Ainsi, dans un mode d’exécution particulier de la présente invention, les lecteurs RFID sans puce sont donc assimilables à un radar en termes de fonctionnement, par exemple un radar aérien détectant la signature des avions à un rapport d'échelle et de puissance près. A titre illustratif, les tags RFID sans puce peuvent être vus comme des cibles radar possédant une signature temporelle ou fréquentielle particulière. Tout type de radar approprié à la réception/identification du signal retro-émis par le tag RFID pourra avantageusement être utilisé dans le cadre de l’invention ; à titre illustratif et non limitatif, nous citerons le radar impulsionnel.

Les capacités de codage obtenues au moyen des dispositifs d'identification par fréquence radio sans puce selon la présente invention répondent aux normes en vigueur car les étiquettes obtenues permettent d’avoir au moins 40 bits d’informations ce qui correspond au codes à barre de type EAN13. A titre illustratif, des valeurs de plus de 40 bits pour un format de carte de crédit [soit 40 / (85,60 x 53,98 mm)= 40 /46 bits/cm ² ] ont été obtenues ; ainsi, dans un mode d’exécution particulier selon la présente invention, les dispositifs revendiqués sont caractérisés par une valeur de capacité de codage supérieure à 0,85 bits/cm ² , par exemple supérieure à 1 bits/cm ² , supérieure à 2 bits/cm ² , voire supérieure à 5 bits/cm ² .

Dans une variante de réalisation de la présente invention, le substrat sur lequel le tag sera apposé (de préférence imprimé) peut être sélectionné parmi un grand nombre de matière et ne pas être considéré comme limité aux matières fréquemment utilisées dans les dispositifs standards d’impression et/ou de personnalisation tels que les substrats papier, carton et plastique. On citera à titre d’exemples non limitatifs le métal, le papier, le tissu non tissé, le plastique, par exemple une résine copolymère méthacrylique, du polyester, du

polycarbonate, du polyéthylène, du polypropylène, et/ou du chlorure de polyvinyle, ou même les matériaux de type cellulosique tels que, par exemple, le bois, le contreplaqué ou les matériaux cristallins tels que le verre ou les céramique, par exemple les matériaux complexes comprenant un ou plusieurs de ces composants comme par exemple les briques de lait.

Selon la présente invention, le substrat (feuille, carte, etc.) se présente généralement sous une forme rectangulaire ou carrée. Cette feuille se déplace, en général grâce à un système de transport de substrats dans une machine d’impression, le long d’un chemin de transport orienté selon un axe longitudinal depuis au moins un magasin d’entrée fournissant les substrats imprimables et/ou personnalisables, jusqu’à au moins un magasin de sortie recevant les substrats imprimés et/ou personnalisés, et donc recouverts des traces de matière conductrice conformément à la présente invention. Les « bords latéraux » du substrat sont les deux bords situés de part et d’autre de cet axe longitudinal; les bords avant et/ou arrière sont ses bords transversaux. Le substrat peut également se présenter sous la forme de bobine dans une machine de type bobine-bobine.

La stratégie préférée introduite dans la présente invention consiste donc à faire de la détection de formes sur le signal mesuré à l’aide de formes de références qui constituent une connaissance a priori du mode de fonctionnement des résonateurs utilisés pour réaliser le tag. Ce type de résonateur a été étudié depuis de nombreuses années, et l’homme du métier est en mesure de les modéliser précisément en les considérant comme des systèmes du second ordre. On parle ici d’un modèle décrivant un comportement idéal de la structure ; par idéal on considère un résonateur isolé de tout autre effet physique qui en pratique pourrait en perturber son comportement comme par exemple la présence de bruit. C’est à partir de là que l’on est en mesure de parler de connaissance a priori des résonateurs car on sait comment, et de manière générale, ils se comportent dans le temps, en fréquence en fonction de l’excitation extérieure comme celle d’une onde RF qui vient les impacter. On peut donc en déduire analytiquement leur comportement temps- fréquence en calculant le spectrogramme.

Il est ainsi possible de les décrire aussi bien, et de manière équivalente, à partir d’une fonction de transfert, d’une équation différentielle ou encore d’un circuit électrique équivalent comportant une résistance, une capacité, et une inductance. Ainsi, de manière illustrative préférentielle nous établissons un spectrogramme temps-fréquence de référence à partir du module d’une fonction de transfert H répondant de préférence à l’équation suivante : où co _r et s correspondent à la pulsation à la résonance et au facteur d'amortissement, respectivement, d'un pôle du second ordre, w est la pulsation, j valeur imaginaire pure, et la pulsation étant directement reliée à la fréquence par l’expression w=2.p.ί. On note également qu’en plus de pouvoir modéliser leur comportement idéal, on a connaissance de certaines informations sur les paramètres qui rentrent en compte dans l’équation (1). Par exemple dans la mesure où les résonateurs ont été dimensionnés par une personne du métier, on connaît d’avance le domaine dans lequel se situe les fréquences de résonances des tags (w _G =2.p.ί _G ), même chose pour le domaine dans lequel se situe les valeurs des facteurs d'amortissements. Ces connaissances nous permettent avec (1) de définir un spectrogramme de référence qui va nous permettre d’identifier sur la base du

spectrogramme calculé à partir de la mesure, les similitudes en termes de formes qui au final va permettre de remonter précisément aux informations inscrites dans les tags.

On note également que toute fonction s’approchant de (1) peut également être utilisées dans la présente invention à partir du moment où elles modélisent le comportement des résonateurs utilisés pour la confection du tag.

La présente demande décrit diverses caractéristiques techniques et avantages en référence aux Figures et/ou à divers modes de réalisation. L’homme de métier comprendra que les caractéristiques techniques d’un mode de réalisation donné peuvent en fait être combinées avec des caractéristiques d’un autre mode de réalisation à moins que l’inverse ne soit explicitement mentionné ou qu’il ne soit évident que ces caractéristiques sont

incompatibles ou que la combinaison ne fournisse pas une solution à au moins un des problèmes techniques mentionnés dans la présente demande. De plus, les caractéristiques techniques décrites dans un mode de réalisation donné peuvent être isolées des autres caractéristiques de ce mode à moins que l’inverse ne soit explicitement mentionné. Il doit être évident pour les personnes versées dans l'art que la présente invention permet des modes de réalisation sous de nombreuses autres formes spécifiques sans l'éloigner du domaine d'application de l'invention comme revendiqué. Par conséquent, les présents modes de réalisation doivent être considérés à titre d'illustration, mais peuvent être modifiés dans le domaine défini par la portée des revendications jointes, et l'invention ne doit pas être limitée aux détails donnés ci-dessus.