一種適用於大規模rfid及手持設備的標籤識別方法及系統的製作方法
2023-09-16 17:01:25 2
一種適用於大規模rfid及手持設備的標籤識別方法及系統的製作方法
【專利摘要】一種適用於大規模RFID及手持設備的標籤識別方法，將識別過程中時隙的狀態分為三種：空閒、成功和碰撞，包括以下步驟：1)在第一輪識別開始時，所有工作標籤作為一組進行識別，閱讀器記錄已識別標籤的信息，並通過指令使這些標籤進入休眠，根據碰撞率C2，1進行相應處理；2)第k輪識別：在對所有標籤分組進行識別後，讀卡器記錄此輪中已識別標籤的信息並通過指令使這些標籤進入休眠，然後根據碰撞率C2，k對未識別標籤進行處理；3)識別結束條件：當所有標籤分組都為空時，識別結束。以及提供一種適用於大規模RFID及手持設備的標籤識別系統。本發明有效適用於大規模場合、穩定性良好、計算複雜度較低。
【專利說明】一種適用於大規模RFID及手持設備的標籤識別方法及系統
【技術領域】
[0001]本發明涉及RFID系統領域，尤其是一種大規模RFID及手持設備的標籤識別方法及系統。
【背景技術】
[0002]一個RFID系統通常由RFID閱讀器和眾多的RFID標籤組成。RFID閱讀器通過射頻無線電和附著在物體上的電子標籤通信來讀取其中的唯一 ID號，進而識別物體。由於所有RFID標籤共享一個無線信道，RFID系統的工作範圍內，經常有兩個或兩個以上的電子標籤同時試圖和同一個閱讀器進行通信，導致碰撞發生。為了避免碰撞的發生，防碰撞算法被提出，並在實際系統中得到廣泛使用。
[0003]當RFID標籤數量較大時，碰撞發生頻繁，會嚴重影響閱讀器的正常工作，大幅度降低閱讀器識別標籤的效率，以致於需要很長的額外時間才能讀完所有標籤。為了提高閱讀器的工作效率，有效縮短標籤識別所用時間，基於標籤數量估計和分組的防碰撞算法被提出，如EDFSA算法，它是在2005年第二屆國際移動和普適系統年會提出的(Su-Ryun Lee,Sung-Don Joo和Chae-Woo Lee,An Enhanced Dynamic Framed Slotted ALOHA Algorithmfor RFID Tag Identification, The Proceeding of the2nd Annual InternationalConference on Mobile and Ubiquitous Systems, 2005，即，「一種用於 RFID標籤識別的增強型動態幀時隙ALOHA算法」，第二屆移動和普適系統國際年會論文集)。
[0004]但是，已有的防碰撞算法中，分組是根據估計到的標籤數量進行的。一方面，標籤數量估計算法比較複雜，計算量較大，特別是對於RFID閱讀器這樣的小型設備。如果RFID閱讀器採用由電池供電的手持設備，會耗費大量的電能標籤數量估計算法就顯得不適用了。另一方面，標籤數量估計算法有它的適用範圍，也就是說，當標籤數量大於4倍的幀時隙總數Fmax的時候，標籤數量估計算法就會完全失效，如圖1所示。
[0005]圖1顯示，當實際標籤總數不大於4Fmax時，基於標籤估計函數的EDFSA基本表現出線性，也就是說，所估計的標籤總數與實際標籤總數差距不大。但是，當實際標籤總數大於4Fmax時，標籤數量估計精度開始下降，其估計值基本保持在4Fmax不再變化。如圖1所示，當採用幀時隙總數為128時，即Fmax = 128，即使實際標籤總數為1000，甚至2000，估計標籤數量都維持在512左右。類似的，當Fmax = 256時，當時實際標籤總數超過1024以後，估計標籤數量保持在1024附近。
[0006]所以，基於標籤數量估計進行分組，在大規模RFID系統中，就無法實現優化分組、減少碰撞的初衷。例如，對於一個米用巾貞時隙總數為128的系統,其實際標籤總數為1600。根據估計，標籤數量為512，可以分為4組，每組128個標籤。但實際結果是，分4組，每組400個標籤。每組中的碰撞依然非常嚴重，以致於系統效率依然很低。
[0007]綜上所述，如果根據標籤數量估計算法進行分組，甚至防止碰撞，是不能適用於大規模RFID系統中的，也就是說，不能適用於標籤數量大於4Fmax的情況下。這就大大限制了已有的、基於標籤數量估計和分組的防碰撞算法在大規模RFID系統，或者需要使用手持閱讀器的系統中的應用。
【發明內容】
[0008]為了克服已有的RFID系統的標籤識別技術的不能適用於大規模場合、穩定性較差、計算複雜度較高的不足，本發明提供了一種有效適用於大規模場合、穩定性良好、計算複雜度較低的適用於大規模RFID及手持設備的標籤識別方法及系統。
[0009]本發明解決其技術問題所採用的技術方案是:
[0010]—種適用於大規模RFID及手持設備的標籤識別方法，大規模RFID系統由一個RFID閱讀器和Nall個RFID標籤組成，在某一時刻，N個標籤同時出現在RFID閱讀器的射頻覆蓋範圍或工作範圍內，N ( Nall, RFID閱讀器將所用幀分為F個時隙，N >> F，其特徵在於:將識別過程中時隙的狀態分為三種:空閒、成功和碰撞，所述空閒狀態是指該時隙中沒有標籤處於發送信息的狀態；所述成功狀態:該時隙中只有一個標籤發送信息，閱讀器能夠成功識別該標籤的狀態；所述碰撞狀態是指該時隙中有兩個或兩個以上的標籤同時發送信息，閱讀器不能成功識別任何一個標籤；其特徵在於:令N0,k, N1,,, N2,k分別為第k輪某一分組中，空閒時隙數、成功時隙數和碰撞時隙數；令Cci,,，Cul^C2,,分別為相應的空閒率、成功率和碰撞率，Fk為第k輪幀時隙數，Nestjk為第k輪時估算得到的待識別標籤數，N為工作範圍內的標籤總數，Nrjk為第k輪中已識別標籤數；
[0011 ]
【權利要求】
1.一種適用於大規模RFID及手持設備的標籤識別方法,大規模RFID系統由一個RFID閱讀器和Nall個RFID標籤組成，在某一時刻，N個標籤同時出現在RFID閱讀器的射頻覆蓋範圍或工作範圍內，NS Nall，RFID閱讀器將所用幀分為F個時隙，N >> F，其特徵在於:將識別過程中時隙的狀態分為三種:空閒、成功和碰撞，所述空閒狀態是指該時隙中沒有標籤處於發送信息的狀態；所述成功狀態:該時隙中只有一個標籤發送信息，閱讀器能夠成功識別該標籤的狀態；所述碰撞狀態是指該時隙中有兩個或兩個以上的標籤同時發送信息，閱讀器不能成功識別任何一個標籤；其特徵在於:令Nchk, N1,,, N2, k分別為第k輪某一分組中，空閒時隙數、成功時隙數和碰撞時隙數；令Cci,,，Cul^C2,,分別為相應的空閒率、成功率和碰撞率，Fk為第k輪幀時隙數，Nestjk為第k輪時估算得到的待識別標籤數，N為工作範圍內的標籤總數，Nrjk為第k輪中已識別標籤數；
2.如權利要求1所述的適用於大規模RFID及手持設備的標籤識別方法，其特徵在於:對標籤進行分組過程如下:所有待分組標籤產生一個平均分布的隨機數；其中，所有隨機數為奇數的標籤分為一組，偶數標籤分為另一組。
3.一種適用於大規模RFID及手持設備的標籤識別系統，其特徵在於:所述標籤識別系統包括: 標籤識別模塊，用於當閱讀器發出指令，對未識別標籤進行識別； 碰撞率分析模塊，用於根據碰撞率的不同，將處理分解為:(I)如果碰撞率大於0.5,發給分組模塊，對仍未識別的標籤進行分組；(2)如果碰撞率小於0.25，發給動態幀處理模塊，對幀時隙總數做相應調整；(3)否則，不做處理，繼續識別； 分組模塊，用於對未識別的標籤進行平均分組，然後繼續識別； 動態幀處理模塊，用於減少幀時隙總數，然後繼續識別。
4.如權利要求3所述的適用於大規模RFID及手持設備的標籤識別系統，其特徵在於:所述分組模塊中，所有待分組標籤產生一個平均分布的隨機數；其中，所有隨機數為奇數的標籤分為一組，偶數 標籤分為另一組。
【文檔編號】G06K7/00GK103679098SQ201310687045
【公開日】2014年3月26日 申請日期:2013年12月13日 優先權日:2013年12月13日
【發明者】麻銳, 王輝, 吳越 申請人:浙江銀江研究院有限公司