CN100546293C - 在通信系统中使用已知源参数的电子货物识别的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

一种通信方法(图5)，包含步骤：在第一信号源传输期间，从至少一个信号源接收信号(510)；根据在所述第一信号源传输期间接收的信号，估计至少一个信号源参数(520)；在第二信号源传输期间，从至少一个信号源接收信号(530)；以及利用至少一个估计的信号源参数，确定所述的第一和第二信号源传输之间的差异(540)。

Description

在通信系统中使用已知源参数的电子货物识别的方法和装置
相关申请参考
本申请涉及下述美国专利申请，这些申请同本申请都为摩托罗拉公司所拥有：
申请号09/982,279，提交日2001年10月17日，名称“CollisionMitigation Methods used in a Communication System”，发明人Kuffner等(代理卷号CM01969G)；
申请号10/385,893，提交日2003年3月11日，名称“Method andApparatus for Source Device Synchronization in a CommunicationSystem”，发明人Kuffner等(代理卷号CM05696G)；以及
申请号10/385,886，提交日2003年3月11日，名称“Method andApparatus for Adaptive Processing Gain for Multiple Source Devices in aCommunication System”，发明人Kuffner等(代理卷号CM05698G)。
技术领域
本发明一般涉及通信系统中的冲突缓解方法。
背景技术
对于许多应用，在多用户系统中传送数据的时候都希望有快速、有效和稳定的手段。当接收器需要快速读取多个数据片(来自多个源)时，就需要这样的方法。这种技术的一种特定应用是多件货物(item)的电子识别。
电子识别产业对大量的商业和军事应用是重要的，包括实时货物跟踪和库存清单。这样的应用在数不清的情况中可以极大地提高操作效率，实际上包括涉及某种形式的生产、仓储、发货和零售的所有方面。快速有效地执行精确实时库存跟踪的能力可以极大地减少许多形式的浪费，所说的浪费包括但不限于货物的错误放置、货物的供应过度或供应不足以及货物的失窃等。
目前，电子识别产业严重依赖手工的(基于光的)扫描来识别多件货物，其中每件货物被赋予产品代码。整个美国零售业目前在广泛使用统一产品代码(UPC)系统。但是，手工扫描货物极为费时并且很可能发生人为错误。
因此，需要提供一种方法，用于从多个源向接收器快速、有效和可靠地传输数据。特别地，在库存系统的通常使用情况中，需要尽可能快地读取这样的数据。所述系统的通常使用情况的一个例子是商店的实时库存应用，其中货架上的库存通常随小的时间增量改变(如，按给定时段，相对少量的货物从货架移除或添加到货架上)。
附图说明
下面只是以例子的方式参照附图来说明本发明，其中相同的标号表示相似元件，并且其中：
图1示出了根据本发明的与单一目标设备通信的多源设备的高级视图；
图2示出了根据本发明在操作时存储在标签上的数据如何更改并如何用于确定通信信道；
图3示出了根据本发明的用于对标签上存储的数据进行加扰(scramle)的处理的高级视图；
图4示出了根据本发明的多个标签通信和在读取器中执行加扰反转(解扰方法)的高级系统视图；
图5示出了根据本发明中所使用方法的流程图；
图6示出了根据本发明的标签、读取器和中央控制器设备的高级系统视图；
图7示出了根据本发明的标签的高级框图；
图8示出了根据本发明的说明标签传输条件的一般流程图；
图9示出了根据本发明的说明标签传输条件的详细流程图；
图10示出了根据本发明的通常实施例中使用读取器和各种标签之间的电容性耦合的应用；
图11示出了根据本发明的基于存储在标签上的数据来产生用于标签通信的信道；
图12示出了根据本发明的简化的标签电路功能框图，其中突出了通路(pass)依赖和解调方法；
图13示出了根据本发明的读取器框图的详细视图；
图14示出了根据本发明的Walsh编码信号的快速转换方法的例子；
图15示出了根据本发明的用于快速相关伪噪声序列的读取器接收器信号处理的详细例子；
图16示出了根据本发明的简化的读取器信号处理功能框图；
图17示出了根据本发明的当存在冲突时的波形的例子；
图18示出了根据本发明的当不存在冲突时波形的几个例子；
图19示出了根据本发明的读取器动作的一般流程图；
图20示出了根据本发明的利用前向冲突缓解技术的读取器处理信号的详细流程图；
图21示出了根据本发明的不采用冲突缓解技术的库存记账的例子；
图22示出了根据本发明的在没有采用冲突缓解技术时的库存算法的例子流程图；
图23示出了根据本发明的采用前向冲突缓解技术的库存记账例子；以及
图24示出了根据本发明的采用双向冲突缓解技术的库存记账例子。
具体实施方式
所说明的系统提供一种改进的通信方法，使得多个源设备可快速有效地向目标设备传送信息。所述的通信系统采用几种技术的组合，以获得比现有技术更优越的性能。本发明通过使用已知的干扰特性，使得通常的数据收集(或库存读取数据传输)处理得到极大地加速。这些干扰特性通常在完整的查询(或读取)周期的正常过程期间由目标设备(或读取器)来收集，下面将说明。收集和使用这种已有的知识使得目标设备可以按比在通常系统操作中的正常速度更快的速度从各源设备(或标签)接收数据。
所述系统提供代替UPC的手段，同时增加了另外的特性和好处，例如减少了手工(基于光的)扫描，并极大提高了扫描(或货物识别)速度。本发明还提供大量货物的快速同时识别，这在许多典型应用中都极其有用，例如，管理商店货架上的库存等。常常地，当以实时或接近实时的方式来执行时，这种信息的管理更有价值。本发明就适用于这种情况，并且提供比在通常情况下可获得速度快得多的数据读取速度(或更高的系统吞吐量)。
本发明的优选实施例在目标设备(或读取器接收机)使用增强的信号处理以及在过去的完整读取循环中收集的知识。它通常还使用单向通信(从源设备到目标设备)，以便简化源设备的电路，因源设备不需要使用接收机。该增强的信号处理通常采用各种干扰消除技术的形式，下面将详细说明。
从源设备向目标设备传送的信息通常采用二进制电子产品编码(“EPC”)或识别(“ID”)信息的形式，但不以任何方式限制这些信息的形式。也可以传送其他类型的信息，例如电子遥测(或任何其他类型的测量的或赋予的数据)。事实上，利用所述系统可以传送任何可表示成二进制(或其他进制)数形式的信息。
如图1所示，通常把信息从一组源设备110、120、130传送到单一的目标设备100；本发明的优选实施例采用从源设备110、120、130到目标设备100的同时信息通信。由于本发明具有大量的应用，为了说明的简明，根据例子的背景，在整个讨论中所使用的某些术语可以与其他术语相互替换。即应该注意，在下面的整个讨论中，下述的术语可以互换使用而不失一般性：源设备、转发器、用户、货物、标签等；还应该注意，在下面的整个讨论中，下述的术语可以互换使用而不失一般性：目标设备、系统控制器、询问器、读取器、接收机等。
本发明所使用的通信系统可以覆盖几种不同形式的通信140，包括但不限于：光通信、射频(RF)通信、有线(接触)通信、声波通信、电容耦合通信或电感耦合通信。本发明的优选实施例使用标签110、120、130同读取器100之间的电容耦合通信链接，但也可以不限制地使用其他形式的通信链接。
下面的本发明的说明分成几个背景段(I-IV)，说明该系统的许多重要方面，其后的各段(V-VI)提供本发明的详细说明。该系统的优选实施例使用下述的全部关键技术，而其他的实施例可以只使用所述技术的子集。
I.数据加扰和解扰
如图2所示，在所述系统中，由标签110传送给读取器100的数据200可采用许多形式，包括但不限于如下所述的测量数据或其他用户定义的数据。在本发明的优选实施例中，所传送数据200至少由识别数据序列组成。例如，数据200可以至少由具有96位识别数据的EPC组成，EPC的说明见David L.Brook，“The electronic Product code”，MIT-auto ID center，January 2001。在系统中，EPC 200通过用于首标203的保留字段、对象类204、厂商代码205和序列号206来唯一识别每个标签(或货物)110。注意，例如，96位的信息可设定大量的唯一ID(296≈8×1028；只要知道整个地球的质量是6×1027克，就明白这个数的巨大)。
在优选的实施例中，附加信息202通常添加到标签110所存储的数据200，例如是用户信息、错误校验或校正信息(如，前向错误校正(FEC)、循环冗余校验(CRC)等)，以及其他保留位。注意该附加信息(如错误校验或修正数据)可以在下述的数据加扰处理之前添加也可在数据加扰之后添加，但希望，如果在数据加扰之后添加该附加信息，它也有均匀随机的特性。
本领域的普通技术人员都知道，还可以预先确定几种不同形式的附加信息(如可编程时间戳、其他的用户个人识别号(PIN)、测量数据、环境数据等)，并存储在标签110、120、130上。注意，在所述系统中，对于存储在标签110、120、130上的数据的量和类型都没有限制。
通常，所有的标签功能都是用低复杂性(即低成本)的电路实现。为了使标签110上的电路简单，并改进系统中信道选择处理的性能(下面将详述)，非常希望先对原始ID数据加扰，然后存储到标签110。通常，在向标签110上存储数据230的操作之前，通过执行随机化或加扰过程211来实现这种处理。
通常，该加扰算法211一致地在整个系统中施加，以保证EPC数据200在经过加扰之后的220能表现出所期望的统计(如均匀和随机)特性。可替换地，在另外的实施例中，对存储的数据200可以施加某些其他的加扰、加密或编号分配算法，以便有效产生加扰数据220。为了获得附加信息的私密性，各厂商可选择应用加密210。
图3示出了根据所述系统的优选实施例的用于把加扰数据220嵌入到标签110中的系统的例子。在图3中，从诸如制造商的EPC管理者310以通常方式获得原始EPC 200。然后把EPC 200输入到执行加扰算法的加扰器330，并输出加扰的数据(S_EPC)220。然后RF标签编程器/写入器350把加扰的数据S_EPC 220嵌入到标签110。作为原始数据200修改版的加扰数据220现在驻留在标签110内。
图4示出了从许多RF标签设备110、120、130同时读取电子识别数据200的高级框图。该例子示出了在通常的库存记账期间可能的读取与货架上的产品相关联的标签的过程。在操作中，读取器100同时激活一组标签110、120、130。然后，被激活的标签110、120、130使用作为信道选择基础的加扰数据220继续做多通路(multiple-pass)传输算法(在第III节详细说明)。
例如，在所述多通路算法的第一通路中，至少一部分S_EPC1(其嵌在标签110中)被用来选择信道A 240，至少一部分S_EPC2被用来选择信道B 240，至少一部分S_EPCn被用来选择信道C 240。应该注意，信道A、B和C或其任何组合可以是相同的或不同的。读取器100继续其解调算法，最终获得货架上的标签110、120、130的各S_EPC220。各S_EPC 220传递到执行解扰算法的解扰器460，以便得到标签110、120、130的原始EPC数据200。然后，对应每个标签的EPC数据200可以保持在读取器100中，或以库存报告的形式发回到原始EPC管理者310(如制造商)。本领域的普通技术人员理解解扰操作可以在另外的位置执行，例如在远程计算机或在线的服务器。图4系统的冲突被最小化了，因在多通路传输算法的每一通路中，不使用高度结构化的EPC数据200，而是由标签110、120、130使用至少一部分EPC数据的加扰版本220来选择信道。这种加扰的数据非常类似于均匀分布的数据，因此具有相似EPC数据200的产品之间的冲突被最小化。关于多通路传输算法和信道选择的更多内容，见下面的第III节；关于冲突和冲突消除的更多内容，见下面的第V节。
在标签110需要选择信道用于传输(下面将说明)之前，在标签110和读取器100之间没有信息交换。因此，在所述系统中，加扰和解扰方法只能是自参照的(self-referential)，即加扰EPC 200或解扰S_EPC 220所需要的信息只是该数据本身。
所述系统需要使用具有特定关键属性的加扰方法。一个重要的属性是加扰方法把通常的数据序列(如EPC数据序列)映射到表现出均匀随机分布属性的结果。在优选的实施例中，加扰方法具有两个主要的属性：
1.给定两个由k进制数字表示的通常EPC 200，其中k是预定的整数(如，在通常的EPC 200对中，许多的但非全部的k进制数字是一样的)，对应这些EPC 200的加扰S_EPC 220有n个连续的k-ary数位相匹配的概率近似为1/kn；以及
2.给定两个由k进制数字表示的通常EPC 200，其中k是预定的整数(如，在通常的EPC 200对中，许多的但非全部的k进制数字是一样的)，其加扰的输出有n个连续的k进制数字(由标签110使用来确定信道分配)匹配，则后续的m个k进制数字(由标签110使用来确定后续的信道分配)也匹配的概率近似为1/km。
在EPC 200的二进制表示的例子中，这些属性与强雪崩属性有关，因此每个输出比特依赖于每个输入比特，并且平均来说改变单个输入比特要改变半数的输出比特。
除了上述的加扰处理，在对数据200施加统一的加扰算法之前或之后(如在编程标签110之前)还可以进行加密210，以进一步保证数据安全性。在本领域有各种公知的加密算法(如AES、数据加密标准(DES)、国际数据加密算法(IDEA)等)，可在该任务中使用。对于要求高度私密性的应用中，这种额外的安全性级别的可用性是重要的(例如当标签包含有敏感的医疗或金融数据)。
II.加电方法
图7示出了在优选实施例精神下的标签110的框图。对于电容耦合系统，天线701是一对导电电极(如电容板)，但一般地可以是任何从电磁场到电路的耦合能量的方法。来自与标签110连接的读取器100的交流电(“AC”)电能在电转换器703中整流，由此输出的直流电(“DC”)用来给标签110供电，并且也用作使得可进行通信的标签能量监视器704(其元件在后面详细讨论)。状态控制器705作用在标签数据220和通信信道选择块240，以便产生传送信号信息，当该信息在信道调制器708的控制下施加到传输元件702(如本领域熟悉的负载调制元件)，将产生从标签到读取器的信号源传输。
存储在每个标签110上的数据220通常存储在低复杂性(低成本)电路，然后该电路应答来自读取器100的询问。每个标签110、120、130在用多通路算法传送其信息之前通常等待满足第一预定条件。通常，第一预定条件对标签110、120、130的每个是同样设置的，尽管在另外的实施例中也可以随机选择或分配。图8示出了表示标签传输条件的一般流程图的例子。注意在这个流程图中，通过各种测量，可能满足第二预定条件(如，当不再满足第一预定条件或满足第二预定条件)。
在优选的实施例中，读取器100对标签110、120、130远程加电，并且，当在标签110瞬时接收的功率电平超过了预定的阈值(这通常由703和704来确定)，则满足第一预定传输条件。图9示出了该动作的流程图，其中T1和T2表示第一和第二功率电平阈值。注意，在不脱离所述系统的精神的前提下，本领域的普通技术人员也可采用使用其他预定条件(例如，特定同步脉冲或伪随机暂停)的实现方式。一旦标签110接收到电能(或者是被动标签从读取器100远程接收电能，或者是主动标签的自供电)，标签110连续监视所接收信号的强度以便确定何时开始传输。一旦标签110开始其数据的调制和传输250，它就完全被激活了。注意，在所述系统的优选实施例中，通常在给定的时间完全激活多个标签110、120、130。
在一个组中被完全激活的标签继续按多通路方式进行信息的信号源传输(下面将详述)，直到满足第二预定传输条件，此时它们将停止传送数据。在优选的实施例中，当通过标签能量监视器704观察的在标签110所接收的功率电平降低到第一预定阈值之下或者超出了第二预定阈值，则第二预定传输条件得到满足。通常，设置第二预定阈值高于第一预定阈值。
以这种方式，第一和第二预定传输条件构成所接收的功率电平的范围(如，窗口)，通常在这个范围内每组标签被完全激活。在所述系统的优选实施例中，通常加电范围大约是3dB宽，意思是标签110、120、130将在1～2倍(相对于某些正常接收的操作功率电平)的范围内响应功率。注意，这种功率窗口通常使标签的传输落在成比例变窄的功率窗口的范围内，这可以帮助减缓通常影响某些通信系统的远近问题(如，当在带有非正交扩频码的扩频系统中)。
在优选的实施例中，通常对系统中所有标签110、120、130赋予相同的加电范围，然而诸如使用可编程(如预分配，但也可不同)或随机加电条件的其他实施例也是可以的。当对不同的制造商分配不同的加电范围的电平以便在不同制造商的产品之间提供分割(或区别)，就可能发生这样的例子。
在所述系统的另外实施例中，可以有具有双向通信能力的标签，在这种情况下，第一和第二预定传输条件可以由某种类型的同步脉冲或其他信号信息组成。当预定传输条件是随机的情况下，它们可以在标签110上或在标签110的编程期间随机确定。再次注意，在不脱离所述系统的精神的前提下，这些传输控制(如，同步信号、标签的双向通信等)的其他实现也是可以的。
在图10所示的例子实施例中，读取器100经由传输介质1003连接到安装在货架1005上的天线1004，读取器100可能由总公司通过控制器1001远程控制。各种物理尺寸的物品，在其外包装的不同部分安置了标签110、120、130，并因此导致在与读取器100相关联的天线1004和与标签110、120、130相关联的天线701之间耦合的变化，还导致标签电子部件1012所接收的功率电平的差异。由于系统中读取器天线1004和各标签110、120、130之间耦合特性的差异，对给定的读取器天线激励电平(如读取器传送功率电平)，不同的标签可以接收不同的功率电平(通过以线1030和1031为边界的范围来示出)。在优选的实施例中，这种效应还可以用作本系统中所存在的标签的原始群体削减(coarse population reduction)，因各标签110、120、130将以不同的读取器传输功率电平开始传送，因此以不同的时间传输。注意，在所述系统的优选实施例中，多个标签110、120、130通常还是以特定的功率电平同时开始传送。例如，在库存中可能有一千件货物(标签)需要做识别，并且读取器100可以逐级经过十个不同的可能功率电平，在每个功率电平激活大约一百个标签的组(尽管在最高和最低的功率电平可能激活较少的标签)。在所述系统的另外实施例中，从多个标签的传输可以只是同步(尽管不必同时)，例如在时隙型(信道化)系统的情况下，用户选择特定的时隙(相对于公共参考)来传送。注意，在一个实施例中，读取器100将从最低的传输功率电平开始逐级经过所有可能的传输功率电平。这样，由于标签110、120、130特定的加电范围，读取器100可以有效控制何时开始和结束各组标签的传输。这个特征是重要的，因读取器100确定所有特定加电范围(如在1030和1031之间)的标签110、120、130何时被唯一识别，在什么时间它可以进到下一个功率电平(如高于1031)或者终止识别过程。
在另外的实施例中，读取器100对给定的库存描述可以“学习”或记忆预期的功率电平的范围，并根据利用活动历史对这些功率电平给出的优先级来安排其功率扫描。当读取器100步进到没有激活标签的功率电平，它就会检测到这种情况(通常通过短能量或调制检测测量)，并快速步进到下一个功率电平，以便使标签的整体读取时间最小，下面将进一步说明。
III.信道选择和传输方法
所有的多源(或多用户)通信方法都使用某种类型的信道化方法，本发明也是这样。在所述的系统中，可以使用几种信道化方法或技术中的任何一种。一般来说，所使用的信道化方法可以划分成两类：正交(orthogonal)信道化方法和近似正交信道化方法。本发明依赖这样的事实，被激活的标签同时传送它们的数据，利用这一点和干扰消除技术来进一步提高读取速度。
正交通信信道具有优点，在所选择的信道上的通信与线性系统中的其他信道上的通信(完全)不相干扰(如，不同信道之间的符号时间上的互相关限定为零)。近似正交信道几乎是正交的(如，不同信道的互相关值接近零)，并且通常用于直接序列码分多址(DS-CDMA)系统，其中通常给每个用户分配不同的扩频码(spreading code)。
在本领域都熟知，最大长度线性反馈移位寄存器(“LFSR”)序列(如m序列)不同的相位(如时移)具有低(即近似正交的)互相关特性。两个非对齐(unaligned)序列的互相关值定义成-1/N(归一化)，其中N是LFSR伪噪声(“PN”)序列的长度。在码分多址系统中，常使用相同的基本m序列的不同代码相位来对不同用户信道化。本领域熟知，在PN序列中的每个符号或比特位通常被称作“码片(chip)”。
正交信道化函数的一些例子包括但不限于：Walsh函数、时隙型系统中的时隙、频分系统中的频率、专用加长PN码等。近似正交信道化函数包括上述的m序列或PN序列。
专用加长PN代码的例子是具有人工插入(即不是通过正规的LFSR操作产生的)到序列中的二进制零(根据代码的相位插入到序列的不同点)，这样，在每个信道的相同时间偏移上发生的时间对齐(即同步)的人工插入的零，导致在相同的m序列的不同代相位之间的零互相关值。注意，本发明的优选实施例使用这种专用加长m序列(图11示出其生成)来获得同步系统中的正交码信道。在通信领域中都熟知，使用扩频技术可带来好处，能得到抗干扰效果(也称作处理或扩频增益)。这样的技术对诸如工厂这样的粗糙电磁环境是重要的。
如上所述，所述系统中的标签110、120、130使用多通路传输算法传送它们的数据。多通路传输算法在确定标签110、120、130的总体读取时间方面具有重要作用，它由几个不同的方面组成。该算法所采用的一般思想是每个标签110、120、130在每个算法通路中选择特定的(优选统一随机的)信道来通信。
在所述系统的优选实施例中，通常信道选择240直接基于存储在标签110的数据220。然后，在优选实施例中标签110通常在所选择的信道传送其信息(如识别数据)，直到算法的下一通路再选择新的信道，并重复该处理。在本发明的优选实施例中，假定标签的传输大致是同步的(由于第一预定传输条件)。
每个标签的信道选择基于预定的信息(或在通常实施例中标签编程230所确定的信息、或由标签收集的实际数据、或可能在标签本身的设计中的信息)。在本发明的优选实施例中，每个标签110的信道选择直接由识别数据220来确定(以算法的形式)，识别数据220存储在标签110(下面将说明)。还应注意，在另外的实施例中，上述的预定信息可以包括不直接基于标签110所存储数据的伪随机生成数。
如在上述的第I节中详细说明的，为了保证良好的系统性能，本发明的优选实施例要求在把数据200(如EPC、CRC等)存储230到标签110之前，数据200的至少一部分要经过预随机化(或加扰)211。因在多通路算法的每一通路中，标签110基本上使用所存储的数据200或其一部分(如221、222)来选择240通信信道，为了得到最佳的整体系统性能，均匀随机地呈现数据220是重要的。这通过低复杂性的可逆加扰算法211来实现，该算法在第I节已说明。
特别地，如图12所示，在优选实施例中，通过使用预加扰的(如随机化的并存储的)数据220的预定子集(如221、222、223、224)来执行多传输通路中每个的信道选择处理240，以便在每个通路中选择通信信道240。通常，诸如转接器或多路复用设备1240等信道选择器1220选择信道。在该算法的每个后续的通路中，存储在标签220上的数据的新子集221、222、223、224(即从中提取的新随机数)通常被用于信道选择，以保证在整个多通路传输算法中的信道选择的随机性和独立性。
注意，在算法的每个通路中，标签110可以传送其所有的数据220(如优选实施例)，或者只传送该数据的一部分(如，传送的数据足够确定标签在下一通路中所使用的信道)。通常，在该算法的每一通路中用于信道选择的数据的部分221、222、223、224是数据220的唯一和连续的段(section)，优选地，要经预先随机化，尽管并不严格要求这种条件。多通路传输算法的各通路中的特定信道选择被称作“信道选择过程描述(profile)”。
例如，在每个标签存储有128位的预加扰识别数据220的系统中，在16(即128/8)个算法通路中的每一个，唯一且顺序的8位的段可用于选择256(即28)个信道中的一个。这样，在该算法的第一通路，每个标签的数据的第一随机化字节(如221)分别用于选择240对每个标签的通信信道，在该算法的第二通路，每个标签的随机化的第二(希望不相同)字节(如222)被用于选择240传输的信道，等等。继续这种多传输通路处理，直到存储在标签上的数据都穷尽(如，在本例中完成第16通路；在图2中这对应于224)，或者读取器100向标签发信号来停止传输(通常如上述的在704(1210)满足第二预定条件时，由标签110检测这种信号)。当数据穷尽，整个处理可以有选择地重复，尽管各标签通常选择相同的(确定的)信道。注意，在每个算法通路希望对每个标签选择随机和唯一确定的信道，以便随机化必然要发生的冲突(见下面第V节更详细的说明)。
当然，本领域的技术人员知道，其他的数据段(如非连续的或非完全唯一的)也可以用于在每个通路中直接或间接地选择通信信道。按这种方式，在重复信道选择之前，可以扩展算法通路的最大数量，实际上可无限制地扩展。在经过若干个传输通路之后，可以修改信道选择过程描述(或信道选取算法)，这样，相同数据220的不同子集被用于后面的信道选择1220(以便在任何模式重复发生之前扩展唯一信道的选择)。例如，在多通路传输算法的16通路之后，标签可以对信道选择数据(即预定的数据)移位n位(其中对上述例子n＝1～8)，以便对算法的后续的通路得到新的信道选择。按这种方式，实际上可以无限制地扩展唯一信道选择的次数，尽管标签电路的复杂性增加了。
在信道选择算法的另外实施例中，还可以采用其他类型的映射(通常是一对一的查找表，或其他代数或逻辑)函数来从标签上存储或编程的(通常是有限的)数据确定信道选择。信道选择处理的唯一关键特征就是，一旦知道了有关标签数据的某部分信息，在读取器100可计算信道选择。
由于信道资源是有限的(在多通路通信算法的每个通路中用户可选择的可用信道数量有限)，在各传送的标签之间必然存在冲突。当在特定的算法通路期间，两个或多个标签选择在相同的信道上通信，这样的情况被定义成冲突。在常规的系统操作下能够预料到这种情况。例如，25个标签在64个信道上传送的典型情况，至少存在一个冲突的概率是每通路99.6％。这基于这样的事实，对于M个标签在N个信道上传送，无冲突的概率的表达式是：
Figure C20048000661700181
冲突标签传输的几个数值例子及其补救在下面第V节的冲突缓解方法中讨论。
在许多情况下，系统中存在的标签(按特定的功率电平)数量可能会超过可用信道的数量(尤其在优选实施例算法的较早的通路中，或者当可用信道的数量设置得低，如下所述)。当使用正交的信道化方法时，在本发明中完全可接收这种情况。注意，在这一点上，典型的DS-CDMA系统(使用近似正交信道化码)被认为是过载，并且不能产生可靠的通信(尤其是没有标签传输特征的知识)。重要的是，在所述的系统中，通过冲突缓解技术，可以进一步有效缩减被激活的标签群体，这将在下面的第V节说明。
另外重要的是，所述系统的优选实施例在多通路传输算法的每个通路中使用可变的信道数(通常由221、222、…、224来确定)，以改进整体性能(如，整体读取时间、整体系统容量、可靠性等)。换言之，在多通路传输算法的一个通路的可用信道数可以与该传输算法的另外通路中的可用信道数不相同。在这里的讨论中，每个算法通路(如每单位时间)的可变信道数也称作动态信道描述，因可用信道数随时间动态改变。实现动态的信道描述对一个或多个预期的标签群体从根本上优化整体传输时间(整体读取时间)。
注意，该算法每个通路的传输时间通常与该算法的该通路可用的信道数量成比例(与所使用的信道化方法无关)。多通路传输算法的整体传输时间(TTX)可以表示成：
T TX = 1 R Σ i = 1 L N i * B i
其中L是成功传送数据所要求的传输通路的数量，R是传输(发信或信道符号)率，Bi是在每通路中传送的数据符号数量，以及Ni是在该算法的第i通路的可用信道(或扩频增益)数。注意，在所述系统的实施例中，L可以等于16通路(允许)，Bi固定为128位，R等于62.5KHz，并且特定的Ni值在上述的例子中给出，尽管这只是本系统的特定实施例。许多其他的发信率和数据格式也是可以的，许多不同的传输信息的载波频率也是可以的。回顾前述，每通路的可用信道数(Ni)通常依赖在每通路中用于选择通信信道的位数(ni)，如下述公式(也在240中示出)：
N i = 2 n i
在所述系统的优选实施例中，Ni表示扩频增益(或处理增益)和每通路的可用码相位(信道)的数量，并且R是每秒按码片的发信率。注意，在给定的传输通路中，并不需要使用所有可能的信道，尽管希望所有信道对数据传输都可用。高级冲突缓解技术的应用(见下面的第V节的说明)可以极大地减少所要求的从标签110、120、130的传输通路的数量(L)。一般来说，在所述系统的另外实施例中，对上述公式中的任何值都没有限制。
如上所述，在优选的实施例中，由于每通路的传输时间依赖于每通路的信道数量(以及符号速率)，通过在多通路传输算法的较早的通路中使用较少数量的信道，对于小数量的标签，系统的整体读取(即获取)时间性能可以得到改进(因对小数量的标签，在这种情况下对系统增加更多的信道将不会有很多益处)。在该算法较靠后的通路中，信道的数量可能会增加(可能在多个步骤里)，以适应系统中存在大量标签的情况，或者通信信道不良的情况，以及读取器100没有使用在下面第V节所参考的更精致的信号处理(即先进的冲突缓解)技术的情况。扩频增益的增加提高了系统对其他噪声或干扰源的免疫性，这还可提高系统的鲁棒性(使得其可以在各种通信信道条件下成功操作)。
按这种方式，存在小数量标签的系统通常不会因系统的较长的传输时间而受到不利影响，该系统具有较多(较早)的信道选择，而在同时，存在较多标签的系统也不会受到显著影响(多通路算法的较早的通路通常也只花很少的时间，因在初始只有少量的信道可用)。而且，在算法后来的通路中信道选择数量的增加保证了存在大量标签的系统可在有限的算法通路数中成功获取所有数据(因此提高系统的可靠性)。注意，可替换地，如果知道在读取器接收机使用冲突缓解技术(见下面的说明)，可以减少较后的通路中的信道数量，因这样的算法随着时间的推进能有效释放更多的信道。
例如，所述系统的优选实施例使用128位数据220，在第1和第2算法通路中有32个信道，在第3和第4算法通路中有64个信道，在第5到第8通路中有128个信道，在8以后的各算法通路中有1024个信道。还要注意，在该实施例的每个通路中，数据220的唯一子集被用于直接选择1220通信信道1260，在该数据的唯一的、非重叠的部分被穷尽之前，又产生16个算法通路。所述系统的另外实施例可以在每个传输算法通路使用可变信道数，在经过预定的通路数之后改变信道数量。例如，在上述例子的多通路传输算法的前16通路中可以使用无论何处的32～256的可用信道(即5至8位的信道选择数据)，而接下来的16通路可使用无论何处的从256～4096的可用信道(即8至12位信道选择数据)。按这种方式，动态信道描述(或每个算法通路的可用信道数量)实际上可以无限制地扩展。还应该注意，通过使用数据的重叠的或交错的部分来驱动信道选择算法，可以扩充通路的最大数量。
在所述系统的特定实施例中，每个算法通路的可用信道数的实际选择(也称作动态信道描述)还可以依赖于(除了系统中存在的标签预期数)读取器100中使用的预期的或占支配地位的信号处理算法(如冲突缓解算法)的类型。注意，每个算法通路中的可变的信道数量还可以造成在以后的通路中信道描述的减少。一般来说，任何信道描述相对时间的变化被看作是用于说明系统的动态信道描述。
注意，读取器100不必事先知道特定标签110的信道描述，但通常是知道的。如果不知道标签110的信道描述，读取器100就要确定PN(分码片)序列的周期(可能通过测量其自相关或频谱特性)，然后相应地行动(解调)。
特别地，在所述系统的优选实施例中，在多通路传输算法的每个通路中，使用随机信道选择来选取特定的扩频码(或在1220的码信道)。更特别地，在该优选实施例中，在标签110上存储/编程的数据220的部分被用于直接指定长度N的专用加长m序列(其中N等于特定算法通路中的信道数量，如上所述)的时间偏移(或如在1220中的码相位)。注意，不失一般性，扩频码可以是复数值。在图11中示意性地示出了该处理。通过采用PN生成器(LFSR)状态的掩蔽函数(或AND-XOR化简网络1100)来获取PN序列的不同相位，其有效执行两个或多个m序列的模2加以产生相同m序列的第三码相位。这样，在优选的实施例中，在每个算法通路，所有的标签110、120、130以相同的初始生成器状态开始使用相同的基本LFSR(m序列)生成器，这样所有的标签110、120、130传输被同步至已知的基本初始生成器状态。这些方面对于在读取器100中的快速有效的解调是关键的，下面的第IV节将说明。注意，基本LFSR序列生成器长度(即，本原多项式)在每个算法通路动态改变(改变信道数)，如上所述。
在优选的实施例中，通过对第一片码(或PN位)时间强制零输出，把传统的m序列生成器做成专用加长PN序列生成器，保证在给定的序列周期上，来自不同标签的序列的互相关值是零。注意，在另外的实施例中，可以使用其他类型的正交函数生成器来代替LFSR PN生成器(如Walsh或Hadamard函数)，尽管这样的代码不具有所期望的抗干扰能力。然后由传统的装置1230(如按数字方式实现的XOR门，或按模拟方式实现的乘法器，如本领域普通技术人员所熟知的)通过所生成的扩频代码来扩频存储在标签110上的数据220。然后在给定的通信信道上(总体)传送被激活标签的扩频数据信号。
注意，所述标签可以使用一类调制类型(如振幅调制、相位调制、频率调制或这些调制的某种组合)来传送它们的数据。所述系统的优选实施例经由传输元件702使用源自负载调制的某种形式的幅移键控(“ASK”)，当然，其他调制类型和实现也是可以的(如差分正交相移键控、正交振幅调制、脉冲编码调制、脉冲振幅调制、脉冲位置调制等)。使用许多不同的载波频率来传送标签信息也是可以的，从几十千赫到几千兆赫的范围(如125KHz、13MHz、900MHz、2.4GHz)。对所述系统使用不同的数据编码和映射技术也是可以的。一些编码技术的例子包括但不限于：归零码(RZ)、不归零码(NRZ)、曼彻斯特编码、差分编码，这些都是本领域所熟知的。注意，如本领域的普通技术人员所知道的，不失一般性，在本发明中可以使用许多不同的编码、调制、译码和发信类型。译码技术的一些例子包括CRC码、卷积码、分组码等，这也是本领域所熟知的。
优选实施例中的标签110、120、130还直接调制由读取器100经由传输元件702提供的载波。这样，它们就没有局部振荡器(虽然在所述系统的范围内使用局部产生的载波当然也是可以的，这里并不想限制其应用)。在所述系统的优选实施例中，功率转换器703整流来自读取器100的载波信号，这样读取器100对标签110上的电路远程加电。注意，使用主动加电的标签也是可以的，并且不想以任何方式限制本发明的应用。所述系统的一般目标是使标签110的复杂性最小化，并且通过使用优选实施例中所述的技术，标签110上的电路可以达到最小。
IV.快速解调方法
读取器负责执行许多重要的信号处理步骤。如图13所示，通常，读取器利用传输电平控制1320和放大器1330来初始化信号源1310的输出并以某种最小电平传送电能，以此开始标签110、120、130的读取处理。然后，在优选实施例中，读取器100以所述电平开始传输连续的波。一旦读取器100以特定的功率电平传输，它通常(经由耦合设备1340和天线1345)监听来自标签110、120、130的任何返回信号。这种主动检测可采用调制或能量检测测量的形式，例如在每个可能的通信信道中检测信号电平或信号摆动(下面将详述)。希望使这种测量或特征化周期尽可能短，所以，如果在特定的功率电平没有标签被激活，读取器100可以快速步进(通常以增加的方式)到下一个功率电平。如果在特定的传输功率电平检测到信号，读取器100可以开始完全的解调处理1390(可能采用冲突缓解技术，如下面第V节所述)。注意，不失一般性，在所述系统的其他实施例中，读取器100还可以发出调制的载波信号、同步脉冲、或非对称载波波形。
由读取器100执行的信号处理既可以在硬件结构上执行，也可以在软件结构上执行，或者在硬件和软件的某种组合结构上执行。典型的实施例包括某种选择性1365、放大1370、模拟到数字转换1375以及DC获取和增益控制功能1380。
一般来说，在特定实施例中，读取器100还可以执行其载波信号的主动或被动抑制，以及干扰或噪声消除(来自不同于系统中所期望标签的源的任何形式的干扰)。
如上所述，本发明的优选实施例在标签110、120、130使用扩频调制，其中所有的标签同时传输。这样，必须通过对每个代码信道首先逆用每个可能的扩频码(或每个复杂扩频码的复共轭)，使所接收的数据在读取器100中解扩(despread)，本领域人员熟知这些内容。
更确切地，由于所述系统的优选实施例使用专用加长m序列作为标签110的扩频序列，在读取器解调处理1390中可以使用非常快速和有效的解调(如解扩和信道化)技术。这些技术大大降低了在读取器解调处理1390中所要求的处理功率(如，在优选实施例中大约以57的倍数)，这就导致了快速的读取时间和读取器100的低成本实现。实际处理的节省依赖于在多通路系统中每一通路所使用的信道数，可以用一个因子(F)来表示，该因子等于每符号的传统解扩操作次数与改进的解扩操作次数的比率(使用所接收序列重排序和快速Hadamard变换(FHT))：
F = 1 L Σ i = 1 L ( N i ) 2 N i * log N i = 1 L Σ lpasses N i log N i
其中L等于成功解调源数据所需要的通路数，以及Ni(又一次)等于第i通路中的信道数。该因子直接表示读取器解调处理1390中的处理节省(这通常用每秒百万操作(MOPS)和每秒百万指令(MIPS)来表示)。这样，在这个例子中，在最优情况下(没有下述的冲突缓解)，能力低57倍(10MOPS比570MOPS)的处理器1390可用在优选实施例的读取器100中。
回顾前面，这种专用加长m序列(图11的框1120中示出)是传统PN序列的正交扩充，其与正交Walsh编码(图14的框1420中示出)有某种相似性；即，这两组序列在序列中具有相同数量的二进制1和0(即它们的权重相等)。实际上，这两种类型的序列(如，长度Ni的专用加长m序列和Walsh序列)通过使用一个特殊重排序函数而相关联。这个特殊重排序函数直接从图15的读取器接收机模块1520中用来生成基本m序列(如在标签序列生成器1110中示出)的本原多项式导出。当接收设备1375接收数据样本(或元素)时，序列重排序函数1510直接用于对它们进行重排序，下面将详述。接收设备1375可以是模拟到数字的转换器、模拟采样和保持设备、寄存器或接收信号的任何其他设备。注意，信号序列重排序1510函数施加在复合接收信号上，所述信号由几个不同标签110、120、130使用多个码信道(或110中的码相位)的传输信号组成。
一旦该复合接收信号(由几个m序列码相位组成)在诸如存储器缓冲区的存储介质中经过重排序，它类似一组有效的Walsh序列，可使用诸如快速hadamard变换(FHT)的快速变换技术来快速(并且并行)地从标签110对所有数据信道解扩数据(如1540所示)。相对于完整的Walsh代码集，使用FHT快速相关数据序列(并行地)，如本领域技术人员熟知的那样。在不脱离所述系统的精神的前提下，连同所述的快速关联方法，可使用任何与FHT有关的变换(如快速Walsh变换、Walsh-Hadamard变换、递归Walsh变换等)。还应注意，所有所述的处理技术既可在模拟信号处理领域执行也可在数字信号处理领域执行。
注意，各种传统的FHT算法(如，框1410中示出的)已广为人知，它们的基本核心操作(框1400，称作“蝶形”)示出在图14。基2FHT蝶形类似于基2FFT蝶形，尽管它由只用+1和-1值乘数据元素的过程组成(或者等值地一起加和减该数据值)。还示出了8×8 FHT的格子结构1410。FHT 1550的每个输出被称作FHT bin或FHT码信道。当完成时，N点FHT有效地相关所有长度N的正交Walsh序列。在优选的系统中，这等价于对长度N序列的所有可能代码相位做相关。由于FHT是一种快速变换(类似于上述因子F)，对于N点正交序列可比传统相关表现出(N2/NlogN)的处理节省。通过使用所述的快速相关技术也实现同样的节省。
在正常操作期间，通过观察标签斐波纳契(Fibonacci)LFSR(如在1110所示，或其等同物)循环的状态，确定确切接收的数据的特殊重排序函数1520(还可参见下面的例子)。LFSR所经过的状态直接对应于该特殊重排序函数，或者对应当按时(线性)接收呼入的(扩频的)被接收数据样本时，在接收数据存储器缓冲区(1530或其他存储介质)中必须存储它们的间接地址。可替换地，该地址的序列(在1520中)可以存储在存储介质(如随机存取存储器、只读存储器、硬盘驱动器等)中，而不是在接收机主动生成。注意，对每个基本扩频码(本原多项式)，这些序列只需要生成一次。按这种方式，对所接收的m序列(或m序列的总体)的元素进行重排序，这样，它们现在就确切表示Walsh序列中的元素(或者更确切地，是Hadamard矩阵中的行)。这样，现在可以使用传统的快速(Hadamard)变换(相关)方法(在1540)，以便有效地并行解扩所接收的数据信道。注意，还可以把数据序列双重缓存在存储器中，以适应任何处理等待。
表现信号能量的FHT的输出指标(index，或bin)1550直接对应用在标签110、120、130的AND-XOR化简1100中的掩蔽值1130(当表示成二进制)。例如，信道选择代码1130(在图11中示出的“c0～c3”)(发射机处理)直接对应于图15的FHT模块1540的活动输出1550。回顾前面，二进制掩蔽值1130被施加到标签110以选择特定的码信道(或码相位)。这也示出在图7，其中掩蔽值710从标签数据240抽出，输出到信道选择240。即，二进制掩蔽值1130(和FHTbin指标)直接对应于存储在标签110上的数据221、222、223、224，这用于在特定的通路期间选择信道(还可参见图17和图18中的标识符1710、1820、1830和1840，用于补充说明标签数据是如何与信道选择相关联)。在优选的实施例中，在多通路算法的每个通路期间，每个标签110要在固定的信道1260上发送其数据。解扩之后，在每个FHT bin的输出信号电平直接对应于每个码信道1260上信号电平(如对每个码相位)。这样，在FHT的输出端，复合接收信号被有效地信道化成其构成分量。
下面将进一步讨论，在所接收数据序列的信道选择部分期间，对每个活动FHT bin的输出端的数据信号1550，可以通过把它与二进制FHT指标值匹配来进行验证(因对有效数据这两个序列应该匹配)。这种技术实现了一种粗略的额外的错误检测形式，并且，针对多通路传输算法的第2通路(Pass #2)示出在图18中。注意，在部分222上用于对第2通路选择信道240的数据序列1820、1830、1840是FHTbin数的二进制等量值。
在优选实施例中，通过图15中示出的重排序和FHT技术的结合，解调器可以快速解调(即，解扩)所有可能的码信道(即，码相位)。注意，在接收机(对每个潜在的数据信道和符号，其对应于所要求的解信道化和解扩频操作)的每个接收的符号周期，通常要求N点FHT来解调N信道。还应注意，所述转发器系统的另外实施例可以使用正交Walsh代码用于信道化功能，在这种情况下，FHT bin将直接对应于Walsh代码信道指标(并且无须重排序过程)。尽管同优选实施例相比，这样的系统没有很好的抗干扰能力，因Walsh信道化代码是周期性的，并且与周期性干扰源高度相关。因此，所述系统的优选实施例使用专用加长m序列作为信道化用途，以及上述的解调技术。还要注意，在所述系统中不必严格使用所述的解调技术(如，也可使用强制的或传统的相关/解扩技术)，尽管在这样的实现中，实现成本(电路面积和电流电耗)要更高。
作为例子，对于在标签发射机使用长度16(N＝16，n＝4)的专用加长PN序列的系统，由值为二进制数‘0001’(1)的信道选择值1130(ni)表示的序列1260将是‘0111101011001000’，而由值为二进制数‘1001’(9)的信道选择(掩蔽)1130值表示的序列1260将是‘0010110010001111’(这只是后来具有前导零的专用加长的相同基本m序列的不同的时移或码相位)。对23的原始多项式(当按标准的八进制记号表示)的标签PN生成和掩蔽电路示出在图11。假定两个标签发射机在通信信道上独立地发送这些序列。读取器接收机使用特殊的重排序函数1520和FHT处理(如图15所示)来分解这两种信号。必须对传送的PN序列使用的特殊接收的数据样本重排序是等价于专用加长PN生成器要循环经过的状态，或对这个例子是{0，15，7，11，5，10，13，6，3，9，4，2，1，8，12，14，与1120中示出的相同}。通过重复在标签110中使用的m序列生成器1110，并观察该PN生成器的状态，或者简单地在存储器中存储所要求的重排序序列，可以在读取器100生成这个序列。所述重排序序列通过使用间接地址把呼入的接收数据样本流存储到存储器。例如，到达读取器的第一个有效A/D样本(以扩频或码片速率最优采样)被存储在存储介质1530的存储器缓冲区位置0(对所有专用加长码也是这样)，第二个样本被存储在存储器位置15，第三个存储在位置7，等等。一旦接收了N个(本例是16个)样本，可以在存储器缓冲区1530的新重排序的数据样本上执行常规FHT处理1540。重排序函数将把上述的‘0001’PN代码转换成序列‘0101010101010101’(这与Walsh代码1相同)，并且‘1001’PN代码被转换成序列‘0101010110101010’(这与Walsh代码9相同)。FHT 1540将指出信号能量存在于(如标签正在传送)输出端1550的bin 1(对应信道代码1)和bin 9(对应信道代码9)中。这样，通过对每个传输的信号观察bin 1和bin 9FHT输出，可以读出标签数据的剩余数据。
注意，通过在接收机假定由标签110发送的第一片码(或符号)是二进制0(这等于信道上+1归一化信号值)，上述的技术可以用在传统的(即非专用加长的)m序列上，尽管实际上不会发送这样的信号。这样，存储介质1530的第一缓冲区位置被初始化成+1值，并且按常规来继续处理(如重排序1510和各FHT 1540)。按这种方式，对传统PN序列，可以对多个码信道(或代相位)执行非常快速的相关。通过跟踪附加的码片(如不同于上述的第一码片)插入到序列的何处，也可以适应其他的常规加长的PN序列。
上述的快速关联技术(如，特定接收序列重排序1510和FHT1540)适合于任何使用可由AND-XOR化简网络1100产生的PN序列(也不论它们是否由这样的网络产生)的通信系统。许多流行的通信系统使用这些PN序列的类型，或者由传统m序列(如本领域所熟知的Gold码)的组合产生的序列。这样的系统的一些例子是IS-95、IS-2000、3GPP CDMA蜂窝系统、以及GPS CDMA定位系统。上述的快速相关技术在这些系统中也同样有效。
在任何情况下(不论采用什么样的信道化技术)，复合接收信号必须在接收机前端1610经过滤波和放大，然后在读取器100中信道化(或解信道化)1620，如图16所示。然后，为了信号和冲突检测的目的(通常在1630)，每个信道通常要分开处理(可以是并行的)。例如，在所述系统的另外实施例中，使用Walsh代码代替上述的m序列，仍然可以按如上所述使用FHT操作同时解调所有不同的数据信道。所述系统的另外实施例可以使用一组(并行的或时间共享的)传统解扩器(代替1540、1620)来执行解信道化和解扩处理。本领域人员熟知，解扩器通常由跟随有积分和转储功能的乘法器组成。
应该注意，如下面将说明的，所选择的信道化方法并不改变在读取器100中采用的冲突缓解算法的一般类型。
还应注意，在本发明的许多实施例中，所述的解调处理通常是多重迭代处理，因在多通路传输算法的第一通路中，通常不可能所有的标签都成功地传输它们的信息。这样，读取器100必须依然加电(以同样的功率电平)并继续解调呼入的数据，直到来自各标签的所有数据都被成功接收(进一步使用下述的方法)。而且，当在读取器100使用高级的冲突缓解技术1630(如下面所述)，对多通路算法的每个通路可以要求多重解调迭代(如各FHT)。还应注意，多通路传输算法的后续的通路可以要求解调器能适应新的信道数量，如前面讨论的动态信道描述中说明的。
V.冲突缓解方法
如前面提到的，在这个(以及任何)通信系统中，标签110、120、130可用来与读取器100通信的通信信道资源的数量是有限的。由于只存在有限数量的通信信道，并且在多个标签之间也没有组织化的信道分配(如有效使用的随机化分配)，在所述系统中标签传输的冲突就不可避免。冲突被定义成这样的情况或事件：当两个或多个标签同时选择在相同的信道上通信(如，在多通路传输算法的特定通路期间)。回顾前面，由于存储在标签上的数据很接近均匀随机数据，所述分配实际上是随机的，见本说明书第I节所说明的。
根据所期望的读取器100的复杂性，在读取器接收机中可使用几种不同的冲突缓解算法(下面进一步说明)。例如，低成本的接收机可以只使用前向冲突缓解技术(下面说明)，而较高成本(较高的处理功率型)的接收机可以使用(双向)冲突缓解技术(下面说明)。
下面一般的讨论首先假定使用前向冲突缓解技术，然后考察使用双向冲突缓解技术的情况。注意，标签110、120、130一般以相同的模式传送，无论在读取器100是否使用冲突缓解。每个标签(如110)实际上“看不到”系统中存在的其他标签(如120、130)。执行下述的附加步骤进一步在接收机中执行解调过程。
通常，在给定的通信通路中，读取器100循环经过每个可能的解扩通信信道(顺序地或并行地)，并且在每个信道查找信号活动或信号能量。本发明的读取器接收机还应该能够在每个可用信道上检测冲突，下面将详述。所有这些信号特征化要发生在每个信道，并且通常解扩一旦完成就执行，以降低实现的复杂性(不失一般性，也可以在解扩之前执行等价的操作)。注意，在所述系统的优选实施例中，同步采样所接收的信号(在最优采样点)，尽管其他的方法也是可以的(涉及过采样和后采样的最优采样时间确定也是可以的)。
本发明的优选实施例使用低复杂性的方法来估计每个信道上的信号能量。特别地，在本发明中，这种方法考察每个信道的最优采样解扩器输出的累加的(合计的)绝对值。如果对给定的信道，该累加的绝对值超过了预定的阈值，就可以说信号在该特定信道存在。下面的公式示出了一种所用的方法，对信道k计算累加的绝对值(ABSk)，其中DSk，n是对信道k和符号n的非归一化最优采样的解扩器(FHT)输出，Ni是可用信道(或扩频序列长度)的数量，B是估计块长度(按位或符号)，以及n是位或符号-时间索引：
ABS k = 1 N i B Σ i = 1 B | DS k , n |
一般来说，对所有k(或Ni)个可用信道执行这种计算，以确定在每个信道是否存在信号。可以使所述预定的阈值可编程或自适应(根据读取器接收机中的其他条件)。这种方法较之传统的能量估计(平方和)方法具有优点，它不需要高开销的乘法操作来确定信号的存在。注意，当确定该信道是信号占用的(如只有一个信号源设备使用它)，上述的平均绝对值度量(ABSk)也是对源设备的平均信号振幅的度量。这个信息连同相应的接收信号数据序列，可以被用来重建标签的信号。还应注意，对于使用复数调制格式或非相干解调技术的系统，这种平均信号振幅值可以是复值的(如具有同相的和正交的分量)，这意味着信号相位也要同时估计，如本领域人员所熟知的。一般来说，当清除所识别的信号时，在这样系统的任何信号抑制和清除都必须考虑所估计的信号振幅和相位。
特别地，在所述系统的优选实施例中，通常，从信道减去任何平均信号电平(如1380中的dc值)以获得规范化的信号，以此检测来自标签的低偏差ASK信号(多个信号)的存在，并考察剩余(规范化)信号的绝对值，如上所述。注意，可施加某种形式的自动增益扩展(也在1380)以进一步归一化信号电平。
在特定信道上一旦检测了信号，通常，读取器100必须检测在该信道上是否发生冲突。这种检测通常通过在某个时间周期上考察归一化信号电平的绝对值的方差来获得。如果信号绝对值的方差超过了某个(不同的)阈值，就可以说在该特定信道发生了冲突(因不同标签的ID数据的冲突二进制数据值造成，见图17)；否则，就可以说在该信道存在单一的信号(见图18)。存在单一信号的信道也称作“单一占用”信道。本领域的普通技术人员理解这些测量值的过滤和平均以及指示符(indicator)可被用来提高它们的可靠性(如，提高该估计的SNR)。这样，对这种测量值观察的时间周期越长(并用在后续的过滤中)，该估计就变得更精确更可靠(如，更高的处理增益)。
如前面提到的，通过检查每个信道上的归一化信号的方差，读取器接收机可以检测每个信道上的冲突。归一化信号的方差可以被看作是一种错误信号，并且表示了与理想信号的偏差。在优选的实施例中，也实现了用于确定信号冲突的降低复杂性的方法。特别地，对每个信道累加归一化(可以是dc校正的)错误信号的绝对值。使用如上述公式中的相同的值，对每个解扩器输出可按下述公式计算每个信道的归一化方差，其中B也是(可能不同)估计块的长度：
VAR k = 1 B Σ i = 1 B | | DS k , n | - ABS k |
对每个码信道又执行这种计算，以确定在给定信道上是否存在两个或多个信号。如果累加的错误信号绝对值超过了第二预定(可能自适应地确定)阈值，则称在该信道发生冲突。可以从上述的降低复杂性的信号存在计算来部分地确定该归一化错误信号(如，上述公式中的和项)。特别地，可以设置归一化错误信号等于最优采样解扩器输出的绝对值减去平均信号电平绝对值(通过缩减上述的累加绝对值的计算来确定)。可以在全部或许多解扩器输出位上对这种值求和，以提供附加的噪声平均(为了提高该估计的SNR)。较之传统的方差估计(样本值减去平均值的平方和)方法，这种方法还具有优点，它不要求高开销的乘法操作来确定信号冲突的存在。可以使用这种方差度量(VARk)来检测什么时候信号条件不良，如下所述。
本领域的技术人员理解还有许多方法可用于检测信号的存在，以及检测冲突存在或不存在，可以根据调制和信号类型而有所不同。可以通过替换的方法检测冲突，例如标准错误检测(如CRC)方法，尽管这些方法可能不能够在所有情况下正确检测冲突(由于错误)。还应注意，不论是否在信道上发生冲突，可以使用标准出错校正方法来校正传输错误并改进信号估计的精确性。
通常，在给定的通路中，在所有的可用(可能的)通信信道(可能随上述的多通路算法的通路号变化)上又执行这些信号特征化度量。
一旦读取器接收机对给定的通信通路计算了上述的数量，它就可以确定其他的信号质量度量值。这样的度量值可用于确定何时存在不良的信道条件，以及何时需要执行完整的读循环(可能由于不适当的信号消除条件，见下述的进一步说明)。特别地，通过取平均信号电平除以噪声电平估计值的比值，可以估计成功接收信号的SNR。下面的公式示出了这种计算的例子，使用上述的记号和公式，其中在单一占用的信道上的平均信号电平被确定为(ABSs)，并且对非占用信道的归一化方差被确定为(VARu)：
SNR = 20 · log ( ABS s [ VAR u · N i · 0.482 ] )
如上面所述，可以看出，噪声电平估计(对高斯噪声是0.482)与每个非占用信道的解扩器输出在数学上相关。每个信道的SNR值可以在所有单一占用信道上平均，以获得平均SNR度量。这些度量可用于做其他决策，例如在消除处理期间何时启动完整的读循环，如下所述。
因此，在每一通路，通常读取器100要表征出(每个以及)所有可能的通信信道上是否存在任何信号，以及在每个存在信号的信道上是否发生冲突。回顾前面，通常，冲突是这样定义的，在多通路算法的同一通路期间，两个或多个标签使用相同的通信信道。当在给定的信道上发生冲突，如果不使用冲突缓解技术，该信道上的数据通常就会丢失。如果在给定信道上存在信号，并且没有检测到冲突，在该(给定)信道上的特定信号通常就被称作成功接收，并且读取器100通常知道该特定标签的整个数据序列。
注意，某些实施例可以执行错误检测或校正(或某些其他类型的信号完整性测量)，以保证数据的有效和正确接收。还应注意，如果传送了标签信道选择数据，读取器100还可以检查标签确实在期望的通信信道上通信(用作对用于确定信道的数据部分的另外形式的错误检查，如上所述，也见图18，其中用于第二通路的信道选择数据必须与该信道选取相匹配，如以1820、1830、1840所标示的)。
一旦知道了来自标签110的信号(并且可能经确认)，就可以把它从其余的信号群体中去除(如下所述)。如果来自特定标签的信号被有效地从信号群体中去除或减掉(通过下述的各种可能算法)，就实现了某种形式的冲突缓解。按这种方式，可以去除来自已知(经识别的)标签的信号，因此从系统中去除不想要的“干扰”。这样就有效释放了宝贵的通信资源。实际上，整个系统是一种自组织网络，其中，所有的组织不是在发射机本身而是在读取器接收机中完成的。注意，为实现冲突缓解的好处，信号的去除不是必需的。
图19示出了当使用冲突缓解技术时的读取器动作的一般流程图。在这种情况下，在进到多通路传输算法的下一通路之前，读取器100试图尽可能多地分解冲突(数据中的错误)(如在优选实施例中通过保持读取器传输功率恒定)。
如上所述，通常，读取器100以给定的功率电平保持传输，直到获得识别了所有主动传输的标签的某个置信水平(或概率)。
如上面指出的，读取器100通过控制第一和第二预定传输条件来直接控制标签传输的通路数。在本发明的优选实施例中，保持读取器传输功率恒定，以便在完全激活的标签之中继续传输，尽管其他的第一和第二预定传输条件也可以控制来自各标签的一组传输。通常由特定的信道选择算法来确定最大通路数，但对完全唯一(非重叠的)信道选择选取，也部分受限于数据长度(按位)除以信道选择数据部分(按位)的总和。在上述给定的例子中，具有128位的数据，以及在每通路中的8位信道ID选择数据，这样，在多通路算法中最多有16(即，128/8)个通信通路(在非重叠的信道选择开始重复之前)。这样，在优选实施例中给定信道(如PN)符号率，可以确定最大询问时间，并且在给定所要求的传输通路数的所有情况下整体获取(或读取)时间是固定的(也示出在上述的公式中)。
读取器100的优选实施例使用几种形式的冲突缓解技术中的任何一种。通常，冲突缓解技术降低冲突在给定通信信道上的影响。理想情况下，它们在信道上去除特定冲突的影响。在所述系统中，这可以通过重新生成已知的信号并从整个信号群体(或复合接收信号)中减掉该已知的信号来实现(至少在概念上)。已知信号可以被看作是对其他(未知)信号的干扰，因此所述技术也被称作干扰消除技术。注意，这种干扰信号去除可以发生在解调处理的任何阶段(如它可以码片速率发生或在优选实施例中，它可以发生在解扩之后)。本发明的优选实施例在解扩之后执行冲突缓解，以降低实现的复杂性。
一般来说，在冲突缓解技术的家族存在不同等级的复杂性，并且它们较之不使用冲突缓解技术的实现通常要更复杂(如要求更多的处理能力、存储器或硬件)。但是，这种技术通常导致总体标签数据获取(读取)时间更短，并且极大提高系统能力。再一次地，假定所述信道是近似静态的，并且所述系统对最佳系统性能是相对线性的。
一般来说，当使用冲突缓解技术，对于多通路算法的给定通路，已知的信号(即成功确定)越多，在系统中看起来存在的标签就越少。因在优选实施例中，存储在标签110上的数据直接确定信道选择(或者否则就是读取器100已知的)，一旦读取器100成功接收了该数据(通常发生在标签110在另外的非占用信道上传输的时候)，它就知道了标签110对多通路通信算法的每一通路要做的所有信道选取。这样，读取器100就可以预测标签110将使用哪个信道用于未来(以及过去)的传输，如上所述。注意，在常规的信号检测处理期间，从标签110观察的信号电平通常还在读取器100测量(并经低通滤波)，所以给定(非冲突)标签的实际信号强度的可靠估计是可用的。这种知识可用于有效重建已知信号，并从总体接收信号中精确地去除已知信号，因此从其他的传输通路中去除其影响。
特别地，通过在一个或多个传输通路的某些部分上做平均，可以确定每个成功接收的标签信号的平均信号电平(以及可能的相位)。回顾前面，当标签在单一占用的信道上传输时，该标签是成功接收的，在这种情况下，其数据可以通过传统的方法来成功解调。为了简化在本发明优选实施例中的处理，再一次计算平均累加绝对值(如上述的信号检测步骤)。每个信道上的(可能经dc校正的)绝对信号电平的平均值(在解扩之后)表示该标签预期的信号电平(如，接收的信号强度)。对于采用了复杂数据路径(例如在RF耦合系统中那些)的接收机，信号相位也可以在该传输的某些部分上平均。
如果信道是近似静态的，或者在所关注的周期内信道是稳定的(如对短的读取循环常常是这样的)，可以假定干扰标签的信号电平是稳定的。这样，它的本地再生成形式就可以从复合接收信号中去除或减掉。由于不再需要来自成功接收的标签的信号或者说该信号不再有用(一旦它的数据被确定)，因此去除它以释放通信信道，用于其他的未知标签来进行通信。通过已知标签的解调数据符号值或位序列乘以平均期望信号电平，可以重建该已知标签的数据信号。这种信号的去除可以发生在解扩之后；否则，如果它在解扩之前去除，就要重新施加该特定选取的扩频序列(从计算复杂性的观点来看，完全不希望这样)。注意，在多通路传输算法的每一通路中，为了改变信道，要知道标签的信号，在去除处理中也要考虑这一点。还应注意，对多通路算法的每一通路可用信道的数量和扩频码可能改变。
一种形式相对简单的冲突缓解涉及在多通路算法(关于时间是前向的)的后续通路中减掉或清除已知信号。这样，这种形式的冲突缓解通常称作前向冲突缓解。图20示出了使用前向冲突缓解技术的读取器处理的例子流程图，其中，为了便于理解该过程，该处理以顺序方式执行(即每次一个信道)。通常，该处理涉及确定哪个标签110、120、130已经成功传输了它们的ID数据(如前面在接收机算法中说明的)，以及保持包含有该多通路算法的每一通路的已知(标签的)信道选取和估计的信号电平的数据结构(或列表)。一旦知道了标签的ID数据和传送的标签信号的信号电平，就可以有效地把它从任何后来的涉及该标签的冲突中去除。还要注意，可以在增加的时间长度上测量和滤波所述的信号电平，以得到更精确的干扰信号电平。这样，在本发明的一个实施例中，一旦估计了标签信号(在某个精确度的范围内确定)，它就在多通路传输算法后来的通路中从适当的(预先确定的)信道中减掉，以此来取消(已知)标签的信号在由其他用户传输的其他信号上的任何干扰效果。由于每个标签的信道选取的确定性特点，可以实现这种技术，信道选取通常基于存储在标签110上的数据。
这里，近似静态信道的假设是重要的，因对所有后续的通路或至少对该传输的当前通路要假定保持该测量的信号电平和可能的相位。一般来说，每个传输通路可以更新信号电平的估计，以考虑缓慢变化的信道条件。注意，只需要存储已知的标签信号信息(通常包含在数据结构或列表中)和来自当前传输通路的复合接收信号(或突发)，以执行这种算法(与下述算法中在存储器中存储所有接收的突发相对)。一般来说，较之不执行任何冲突缓解的方法，这种类型的前向冲突缓解算法可以产生显著(2～4倍)的整体读取时间改进。
另外的更高级形式的冲突缓解涉及从多通路传输的后续的通路和前面的通路都减掉已知的信号。这样也是可以的，因一旦识别了来自标签110的数据，它在前面各通路占用的信道就清楚了，并且其对前面的任何冲突的作用也就可以取消了。这类冲突缓解算法通常被称作双向冲突缓解技术。双向冲突缓解技术的计算复杂性更高(并且通常要求更多存储器来存储以前的通信通路)，但是可大大降低整体标签读取时间(较之不采用任何冲突缓解的方法，大约降低一个数量级)。
一般来说，这种方法要求存储数据结构，该数据结构包含有每个识别的标签在每个通信通路中(如上述的情况)的已知信道选取(如接收的数据序列)和估计的信号电平和/或相位。但是，由于从前面的传输通路中减掉了信号(如在前向冲突缓解算法中，除了当前的通路)，可以分解另外的冲突。例如，如果分解了来自多通路通信算法的第三通路的数据(即成功接收)，则在该算法的前一通路(即第二通路)中来自其他用户的数据就是可分解的，这又可以释放另外的以前在传输的前面的通路(即第一通路)或后面的通路(即第三通路)中冲突的用户。每次分解了来自新用户的数据，从所有传输通路(直到并包括当前的通路)减掉它的重构的信号，并且，再次计算单一占用的信道数和处于冲突的信道数(对所有可能的通信信道和通路)。按这种方式，读取器100可以循环经过所有可用的传输通路(直到并包括当前的通路)，并且实际上继续分解更多的标签信号，直到在任何通路(直到并包括当前的通路)中不再有可分解的用户。然后，读取器100进到下一个功率电平并继续执行双向冲突缓解算法。在后来的传输通路中，可以有相当有力的效果，使得被分解的标签信号的数量比可用的通信信道数量大很多。
注意，由于扩频增益可以(在每个通路)动态改变，在从复合接收信号中减掉信号之前，可能有必要对特定的扩频因子重新归一化这些信号。还应注意，可以按任何次序(按时间)执行双向干扰消除的循环的各通路。
一旦接收了所有的标签数据，读取器100可以通过上述的方法(如错误检测和校正)检查数据的完整性，优选地，在任何信号消除之前做这种检查。可以根据标签发射机中使用的调制类型，执行传统的数据解调技术。读取器100还可以对所述数据进行后处理，这通常包括诸如解扰、解密、分类和冗余项去除等功能(在本发明的优选实施例中，这在多于一个的加电范围中启动)。注意，这些功能中的一些或全部可以发生在集中控制的位置，因此适合于多个读取器或天线。
采用冲突缓解技术的完整读取循环一旦完成(即识别了所有的活动标签)，也就知道了系统中的每个信号的信号源(或干扰)参数特征。完整的读取循环被定义成其中识别了所期望数量的标签的信号源传输。通常，在完整的读取循环中识别所有的标签。特别地，对多通路传输算法的每个通路有效分辩(或估计)信号源振幅和相位，并且(通过标准解调技术)识别系统中存在的每个活动标签接收的数据序列。实际上，可以知道有关每个标签信号的所有信息。一旦知道了标签信号参数，从通信系统的观点来看，它的信号实际上就已无用了。这样，它就被当作干扰，并可以使用第V节中讨论的冲突缓解技术来清除。已经知道，对给定的标签群体，完整的读取循环需要L个传输通路，对给定的冲突缓解算法这可以同整个事务(读取)时间相关联，取决于发信率和数据有效负荷大小，如上述公式中所描述的。
常常，在许多货架库存系统中(如零售环境中)，对于给定标签群体，只有少量货物按改变。考虑具有几十或几百的RFID标签的商店货架的情况，其中，顾客可能移走了少量的货物，并且在相对短的时段内又在货架上(留意地或非留意地)添加了少量货物。通常知道(与采用的算法无关)，RFID群体中的标签越多，读取它们内容所用的时间就越长(因通信资源有限)。这样，如果读取器要在受影响的货架上执行完全的(完整的)读取循环(没有初始条件或已知的干扰特征)，就要花费与原始货架配置情况下相近的时间量。例如，设定对给定RFID系统(和算法)读取100件货物要用1秒。读取98件货物(假如原来从货架上拿走3件货物，又添加了1件货物)依然要花费接近1秒的时间(或当系统是线性的，则是0.98秒)。但是，通过使用已知的干扰特征(如在上述段落中提及的信号源参数信息)，就可以大大减少这种情况下的读事务时间。
实际上，在所述系统的优选实施例中，可以使上述情形的读取循环时间同只有4个标签的情况一样，而不是98个标签。这样，读事务时间可以大大降低(如果系统是线性的，可降低至0.04秒)。在这种情况下，读取器只需读取“增量数据”，或因系统和冲突缓解算法的唯一特征而产生的标签群体中的变化。不用执行上述段落中所述的完全或完整的读取循环，而通过使用已知的或存储的在前面的读取循环中收集的有关每个标签信号的信息，就可以实现这一点。为了讨论的目的，所述的存储的信息可以是任何信号源参数，例如接收的信号振幅、相位或数据序列。只要信道在各读事务之间的时间段内保持相对静态(即标签耦合特性不显著改变)，则在读取循环的一开始就可在读取器接收机中使用上述同样的信号或干扰取消或消除技术。整体标签读取时间(或者整个系统吞吐量的增长)可以得到大倍数的改进，对于实时的或接近实时的库存应用这是非常重要的。
图5示出了根据由使用已知信号或干扰参数或特征的读取器实现的本发明优选实施例的一般流程图。特别地，在本发明的优选实施例中，由前面的完整读取循环(510)已知的标签信号源参数或特征实际上被用作信号取消或抑制处理的初始条件。按照与上述的标准干扰取消算法相类似的方式，在常规的读取(和冲突缓解)循环处理(523)期间，对每个标签保持数据结构，该数据结构包含有平均信号振幅、相位和信道选择(即标签数据序列)。从步骤520估计的信号参数信息作为冲突缓解算法540的种子，这样，在第二读取循环530之前没有货物添加到标签群体或从标签群体中去除，则多通路传输算法的第一通路将会指明在系统中不存在标签(因所有已知的或前面已发现的标签信号都从接收的信号中减掉)。注意，多通路传输算法中的通路是完整读取循环的子集，如上所述。如果在读取循环510和530之间从整个群体中去除特定的标签，则它对混合信号的作用就不再存在。但是，事先并不知道，读取器冲突缓解算法就要假定该标签依然存在，并试图从混合信号中去除它的作用。冲突缓解算法的常规去除处理就引起信号出现，该信号是特定标签的已知传输特征的负像(negativeimage)，因在它实际上不存在时不正确地假定它在混合接收端信号中存在。这样，标签的负像或“幽灵”看起来出现在读取的信号群体中。这样的标签将表现得好像它是系统中个别“新识别”的标签，尽管实际上它不是。可以很容易地检测这种条件，即，通过把对这种标签接收的数据序列与已知的(预期的，或以前收集的)数据序列相比较，并确定哪个已知的标签数据序列是所检测标签序列的负像(即具有相反的数据序列或信号参数特征)。这样，可以很容易检测从系统中去除的标签。按照通常的方式，在从所接收的信号中去除了所有前面已知的标签之后，添加到群体中的任何标签就表现为增加的(非预期的或未知的)标签，并且可以按通常的方式来处理。
更重要的是，在读取器接收机中，由于从前面的读取循环估计的信号源参数(或干扰特征)被用在后续的读取循环中(即估计的信号被去除)，所有在前面由系统中存在的标签所占用的信道被释放，用于其他标签的通信(或是新的标签或是幽灵标签)。这样，整个系统表现得好像只有少量增加的或去除的标签存在(即增量群体)，并且读取循环变得更快。
随着由以前信息辅助的读取循环的进行，读取器可以确定以前关于干扰特征的假定不再有效(如，由于耦合特性改变)。如果从上一次读取循环以来经过了长的时间段，读取器接收机还可以选择不使用以前的信息，这引起估计的信号源参数无效。例如，从上一次读取循环以来操作频率或货架配置(如标签朝向或环境)已经显著改变，则耦合或信号特性就可能已改变。读取器可以检测这种情况，例如当估计的SNR或CIR比率(对成功解调的数据信道)落在预定阈值之下。在这种情况下，读取器可以自动选择执行完全的读取循环，以便保持所接收数据的完整性。也可以采用这种情况的另外的测量，如冲突或CRC错误的持续存在。在本发明的优选实施例中，读取器接收机自动执行这些类型的检查。
当源设备除了它们通常的ID有效负荷还传送数据或遥测数据(如温度、压力、传感数据)，可以使用本发明的另外实施例。通常，这些增加的数据可以附加在该标签的唯一ID序列的尾部，并且其本身不必唯一。如果本发明的技术应用在这种情况，可以使用估计的信号源参数来消除所接收信号的以前版本，只留下该信号源的差别信息。这种差别信息(如温度的改变)可以被常规快速地解调以到达新的接收信号数据序列。
除了在降低执行库存记账时所需时间方面的好处之外，需要传回到中央控制器设备或库存管理者的数据量也显著减少。图6示出了读取器100，标签110、120和130，以及中央控制器设备630的高级系统例子。一般来说，中央控制器负责汇集所有从源设备(可能包含几个RFID读取器-标签系统，如610和620)传送的数据，并且可以包含或连接到数据库，以管理库存目录。中央控制器设备还可以位于远程，并且数据可以按任何不同的方式(如无线网络、局域网、广域网、光纤网等)传送到中央控制器或从中央控制器传送出来。对上述的例子，在最初的100件货物的情况下，每个货物ID占128位，这需要把12800位传回到中央控制器或库存管理者。如果货架上的群体没有改变，每次清点该货架，都需要传送12800位，尽管没有新的数据需要报告。但是，如果只对增量群体记账，则只需报告增量群体，这就显著降低到中央控制器或库存管理者的数据流量。对上述的4件货物增量群体的例子，在最初仍需报告12800位，但在第二次清点库存时只需报告512位。通过降低了需要传送的信息量，在读取器“回程”网络上要求的带宽或数据吞吐量就可以显著降低，就可以选择使用承载较低数据率的低复杂性、低成本的收发信机。
在某些应用中，读取器设备可以附加地包含网络节点，能够与其他读取器设备中的网络节点通信。网络节点可以根据已知的协议向其他网络节点传输信息(可能通过无线装置)。在这种系统中的这些网络节点中的至少一个能够连接到中央控制器设备，该中央控制器设备也包含有网络节点并可以充当信息集中器。按这种方式，具有相关网络节点的读取器设备可以向其他的网络节点转发库存信息，并最终把信息发到中央控制器设备。如上述的系统例子，只转发与库存信息的改变有关的信息是有益的，这样可保持低网络流量。这样的网络的例子可以是IEEE 802.15.4网络，这是低功率的低数据率的网形网络。也可以采用其他网络。
系统操作的例子
这些算法的操作或许最好是通过例子来表达。该例子将详细说明简化的假想的标签系统，该系统在每个通路获取随机信道。用来解释该例子的图21、23和24是该系统的状态图，示出了哪个信道是每个标签通过传输算法选取的用来在每个后续的通路上在其上通信的信道。该例子的各状态是使用随机数生成器来选择信道的实际实验中的不改变的输出。此时，物理信道的类型(如，码相位等)是无关紧要的。因在上述的第I节详细说明了本发明的数据加扰部分，所以该例子提供了整个系统的精确模型。
在图21、23和24详细说明的例子假定了8个标签的群体，并进一步假定8个信道的每个通路的固定信道容量，标签从该8个信道中获取信道来通信。这样，在优选实施例中，在传输的每个通路期间，每个标签的ID信息的3位(如，可以是标签的唯一子集)用于选择8个信道中的一个，每个标签110将在该信道上传送。对于八进制数字，标签ID的前30位随机地生成，并且为了方便重复如下：
标签1：0033 0436 07...
标签2：1106 2551 65...
标签3：4767 4416 41...
标签4：2044 6111 36...
标签5：6072 3355 74...
标签6：1476 5432 40...
标签7：5443 3675 34...
标签8：2135 5115 64...
标签1在第1通路(Pass#1)期间选择信道0，在第2通路(Pass#2)期间选择信道0，在第3通路(Pass#3)期间选择信道3，等等。标签2在第1通路(Pass#1)期间选择信道1，在第2通路(Pass#2)期间选择信道1，在第3通路(Pass#3)期间选择信道0，等等。从这个表中，可以看出，对Pass#1，是从第一个八进制位获取信道，标签1是信道0的单独占用者，标签3是信道4的单独占用者，标签5是信道6的单独占用者，标签7是信道5的单独占用者。由于在这些信道中没有冲突，标签1、3、5、7被成功地整体识别。标签1、3、5、7在没有冲突的信道上传送它们的完整ID。但是在Pass#1，标签2和6在信道1冲突，标签4和8在信道2冲突。这些标签不能被成功识别，并需要后续的通路来分解。读取器100在观察到冲突存在的情况下使得按当前电平施加电能，并允许所有的标签由第二个八进制位获取另外的信道用于Pass#2。应该注意，在传输处理的任何阶段，没有标签能知道它们是否成功传送了它们的ID信息。只有读取器具有这样的知识。当整个读取处理完成，读取器通过去除传输条件(如断电)向标签发信。
在第二通路(Pass#2)，唯一不涉及冲突的标签是标签3。由于该标签已经在Pass#1被识别，读取器100不获取任何新的信息。在Pass#1中冲突的标签都还没有被识别。在统计上，对8个标签和8个信道，至少一个冲突的概率是1-8！/88＝99.76％。这一结果来自在给定的N个信道上在M个标签之间没有冲突的概率的更一般情况：
P { no collision } = N ! ( N - M ) ! 1 N M
以及P{冲突}＝1-P{无冲突}的事实。对算法的每个通路有至少一个冲突的同样的概率。对这种标签和信道的组合，在100,000次实验结果上平均，在每通路8个信道中2.7498个信道未被占用，3.1386个信道包含单一的标签，1.5737个信道包含2个标签，0.4482个信道包含3个标签，0.0796个信道包含4个标签，0.0093个信道包含5个标签，7.2×10-4个信道包含6个标签，4×10-5个信道包含7个标签，没有在一个信道中包含8个标签的记录。
前向冲突缓解的例子
当标签被个别地识别，则其对所有后续通路的信道选择在读取器都是已知的。如果另外还知道信号电平和相位，则该标签对冲突的作用可以被取消。来自该标签的信号实际上可以从后续的冲突中被去除，因此，实际上把它从该群体中去除。考察图23示出的实验。标签1、3、5和7在第一通路期间被明确识别。假定它们的信号电平和相位也被确定。
在第二通路期间，已知标签1和5在信道0传送它们的数据。利用它们已知的信号电平，可以去掉它们，只留下标签4可现在来识别。类似地，在第二通路期间标签7预计要在信道4传送它的数据，并且通过去掉该标签，只留下标签6要被识别。在信道1依然有未解决的冲突，所以需要至少一个该算法的另外的通路。
在第三通路期间，标签2独自出现并且被识别。标签1预计在信道3传送它的数据，所以把它去掉，只留下标签8，现在可以识别标签8。所有其他的冲突只包含已知的标签，所以在算法的三个通路中完全有把握地完成了标签的清点，而不是如图21的无冲突缓解的八通路或更多的通路(取决于所要求的置信等级)。
对于静态信道，可以很精确地知道已识别标签的信号强度。考虑加长PN信道的情况。对于该实验，各标签选取不同码相位的八码片长PN序列。根据特定ID位的意义，传送八码片长PN序列既可以是每个标签ID位的真值也可是反转的。在读取器100，接收机的相关器实际在每位的八码片上平均信号电平。这要对该ID中的所有位(如128位)完成，这里，给定在8×128＝1024个样本上的平均，10log(1024)＝30dB的信噪比平均增益。在更实际的情况中，会有更多的所期望的标签和更多的可用信道(多于32)，这样增益也增加。对32信道和128位，有36dB的信噪比增益。
双向冲突缓解例子
如果读取器100存储来自前面各通路的波形例子，甚至可以得到清点时间的更大的改进。利用所存储的波形，可以再考察前面的通路并可看作是后续的通路，由此可以消除以前的冲突。这是因为一旦识别了标签，不仅所有后续的活动成为已知的，并且所有以前的信道选择和信号电平也成为已知的。
考虑图24示出的例子。在第一通路，识别了标签1、3、5和7的位模式和信号电平以及相位。如前向冲突缓解，可以在第二通路识别标签4，因可以从信道0的冲突中去掉标签1和5的影响。类似地，从信道4的冲突中去掉标签7的影响使得可识别标签6。在第二通路和应用前向冲突缓解之后，标签1、3、4、5、6和7成为已知的。
不再需要第三通路，可以在应用前向冲突缓解之后，重新考察第一通路的结果。利用在第二通路期间识别的标签4，可以从第一通路的存储结果的信道2去掉它，以分解信道8。利用在第二通路期间识别的标签6，可以从第一通路的存储结果的信道1去掉它，以分解信道2。在这种情况下，只需要两个通路就成功识别所有8个标签。当涉及大量的信道和标签，前向冲突缓解和双向冲突缓解的好处就更加显著。
这样，已经完整说明了具有卓越性能(如读取时间和容量)的使用多通路传输算法(优选地采用扩频技术)的单向通信系统。冲突缓解技术、动态信道描述和加电范围的结合又进一步改进系统性能。所述的通信系统具有许多应用，不限于优选的实施例和本说明书所述的实际例子。在不脱离权利要求书的基本特性的前提下(在下面的权利要求中说明)，本发明还有在双向通信设备、自动加电的用户设备和网络设备中的应用。
在不脱离本发明的精神或基本特性的前提下，本发明还可以按其他的特定形式来实施。所述的实施例在各个方面都应看作是说明性的，并且不是限定性的。本发明的范围由权利要求书来指定，而不是由上述的说明来指定。来自权利要求书的等价物的含义和范围的所有改变也包含在本发明的范围之内。

Claims (6)

1.一种通信方法，包含：
在第一信号源传输期间，从至少一个信号源接收信号；
根据所述第一信号源传输期间接收的信号，估计至少一个信号源参数；
在第二信号源传输期间，从至少一个信号源接收信号；以及
利用所述的至少一个估计的信号源参数，确定所述第一和第二信号源传输之间的差异；
其中，所述的确定所述第一和第二信号源传输之间的差异包括下述中的至少一个：根据所述的至少一个估计的信号源参数来抑制至少一个预期的信号；以及确定在所述第一信号源传输期间传输的信号源在所述第二信号源传输期间不再传输。
2.如权利要求1所述的方法，其中，在所述第一信号源传输期间从信号源接收的信号的至少一部分也在所述的第二信号源传输期间接收。
3.如权利要求1所述的方法，其中，在所述的第一信号源传输期间，对每个信号源执行估计至少一个信号源参数。
4.如权利要求1所述的方法，其中，在所述第一信号源传输期间从至少一个信号源接收信号包括执行完整的读取循环。
5.如权利要求1所述的方法，其中，估计至少一个信号源参数包括下述至少一个：对信号源估计所接收信号的振幅；对信号源估计所接收信号的相位；以及对信号源解调所接收信号数据序列。
7.一种通信方法，包括：
在第一信号源传输期间，从至少一个信号源接收信号；
根据所述第一信号源传输期间接收的信号，估计至少一个信号源参数；
在第二信号源传输期间，从至少一个信号源接收信号；以及
利用所述的至少一个估计的信号源参数，确定所述第一和第二信号源传输之间的差异；
其中，根据具有至少一个传输通路的多通路传输算法，在每个信号源传输期间，各信号源同时传输。
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