CN101194181B - 用于搜索物理对象的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种用于搜索物理对象的系统和方法。所述系统包括一个或者多个标签，每个标签被配置在相关对象上；一个或者多个分站，配置每个分站以便其与位于每个分站附近范围内的标签进行通信；一个或者多个基站，配置每个基站以便其与位于每个基站范围内的分站进行通信；驻留在每个基站上的询问引擎，响应于搜索查询，询问在每个基站范围内的分站，去确定搜索查询的搜索对象是否存在于各个分站的范围中。

Description

用于搜索物理对象的系统和方法
技术领域
本发明涉及一种用于搜索物理对象的系统和方法。
背景技术
随着信息和通信技术的进步，询问引擎在以搜索查询方式产生信息方面非常有效率，因此已经没有必要下载并把数据存储在本地。因此，现在在互联网上搜索信息是一项容易的任务。
并且，不必要损失效率，在计划和组织上只需要更少的时间和更小的努力。例如，Google的Gmail使邮件能够被有效地标记和搜索。人们现在可以不再需要编制和归档他们的电子邮件。
然而，搜索物理对象仍然是单调而困难的工作。需要花费许多时间和努力来寻找具体对象或组织物理对象使其在未来能够被很容易地检索。
因此，需要用于搜索实体物体的系统和方法以解决上述问题。
发明内容
根据本发明的第一方面，提供一种用于搜索物理对象的系统，该系统包括：一个或多个标签，每个标签被设置在相关的对象上；一个或多个分站，设置每个分站以使其与位于每个分站周围范围内的标签进行通信；一个或多个基站，设置每个基站以使其与位于基站附近范围内的分站通信；位于每个基站内用于询问的询问引擎，其响应搜索查询，用于询问每个基站范围内的分站，从而确定搜索查询的搜索对象是否位于各自分站附近的范围内。
系统可以进一步包括一个或多个用于输入搜索查询和显示搜索结果的查询终端。
每个分站可以把在所述分站附近范围内的标签的标签描述序列，与表示各自标签的信号强度的值一起提供给询问引擎。
如果一个标签在两个或多个分站周围的范围内，询问引擎可以把一个标签分派给接收的信号强度更高的分站。
标签描述可以包括其上设置有标签的各个物理对象的描述。
可以设置每个基站以标记对应于所述每个基站的范围的空间为公共的或私有的，根据空间对于用户是公开的或非公开的，询问引擎可以进行搜索查询。
每个标签可以设置以用于标记相关对象为公开的或非公开的，并且询问引擎可以采取一种根据对象对于用户来说是公开的或私有的方式而进行搜索查询。
询问引擎可以使搜索结果以二进制的形式显示，如果搜索对象是公开的并且位于私有空间之内。
如果搜索对象对于一个用户来说是私有的并且搜索对象位于与另一用户相关的私有空间内，询问引擎可以使搜索结果以二进制方式显示。
询问引擎可以在基站内集中执行，或询问引擎可以以分布的方式在基站上和一个或多个分站或标签上执行。
询问引擎协议可以为了能量、执行时间或两者而被优化。
根据本发明的第二方面，提供一种搜索物理对象的方法，该方法包括：设置一个或多个标签，每个标签设置在相关对象上；设置一个或多个分站用于与在每个分站附近范围内的标签通信；设置一个或者多个基站用于与在每个基站附近范围内的分站进行通信；使用位于每个基站内用于询问的询问引擎，响应于搜索查询，在每个基站附近范围内的分站，以确定搜索查询的搜索对象是否位于各自分站附近的范围内。
该方法还进一步包括使用一个或多个查询终端以输入搜索查询和用于显示搜索结果。
该方法可以进一步包括使用每个分站以在所述每个分站范围内提供标签的标签描述的序列，和各自标签的信号强度值一起提供给询问引擎。
该方法可以进一步包括使用询问引擎，如果一个标签位于两个或更多分站的范围内，分配所述一个标签到信号强度的值更高的分站。
标签描述可以包括其上设置有标签的各个物理对象的描述。
该方法可以进一步包括设置每个基站以标记对应于所述每个基站范围的空间为公共的或私有的，并利用询问引擎以根据空间是公共的还是用户私有的而进行搜索查询。
所述方法可以进一步包括设置每个标签以使用询问引擎，以根据所述对象是公共的还是用于私有的而进行搜索查询。
所述方法可以进一步包括在搜索对象是公共的并且是位于私有空间中的情况下指导二进制形式的搜索结果的显示。
所述方法可以进一步包括，如果搜索对象相对于用户是私有的并且搜索对象位于和另一个用户相关的私有空间中，那么指导搜索结果以二进制形式显示。
所述方法可以进一步包括，集中执行基站上的询问引擎，或者以分布方式在基站上和一个或者多个基站上或者多个标签上执行询问引擎。
所述方法可以进一步包括优化能量，执行时间或者对两者均优化的询问引擎协议。
附图说明
根据下面所写的描述，仅仅通过解释，结合附图，本领域普通技术人员将更好地理解和明了发明的实施例：
图1显示系统框架的结构图；
图2显示系统搜索结果的示例；
图3显示系统模型所使用的协议的概略；
图4显示在一个房间中的系统的小规模的系统实施；
图5a显示解释为了获得系统协议的两个可能的子集的方法流程图；
图5b显示解释可能的状态行为对的流程图；
图6a显示表I，它显示系统的硬件设备参数；
图6b显示表II，它显示系统的模拟参数；
图7显示表III，它显示协议的能量延迟值；
图8a显示在智能标签被哑标签所取代的时候的能量消费和所导致的延迟的增长；
图8b显示当集中系统改变为分布系统的时候，在能量消耗上的轻微减小以及在所导致的延迟上的较大减小；
图8c显示在当需要全局相关结果代替局部相关结果时，所导致的延迟上的巨大减少以及在所耗能力上的小量改变；
图8d显示当低重叠系统被改变为高重叠系统的时候在能量消耗和所导致的延迟上的增加；
图8e显示当每个分站的标签数目增加的时候，在能量消耗和所导致的延迟上的增加；
图8f显示当每个分站的智能标签增加的时候，在能量消耗和所导致的延迟上的增加；
图9显示图4所示系统的计算机实施。
具体实施方式
除了特别的说明，否则下面明确的，值得注意的是，整个的当前发明中，采用公开的术语，如“发送”，“计算”，“判定”，“广播”，“生成”，“检索”，“输出”，或者类似名称，是指计算机系统或者类似电子设备，操作和转换表示为计算机系统中物理量的数据为其他类似的表示为计算机系统或者其他信息存储器，传输或者显示设备中的数据的动作和过程。
图1显示用于搜索物理对象的系统100的框架的框图。系统100包括标签102，分站104和基站106。标签102，分站104和基站106在对象制造的时候被嵌入。或者，标签102，分站104和基站106可以被系统100的用户放置在对象上。例如，通过采用可印刷的天线，很容易将对象的描述(例如，带有作者和名称的书)写入到标签102中并且将标签102粘贴到对象上。
系统100采取分级结构，其中处于下级的对象比处于上级的对象更具有可移动性。基站106处在系统分级结构的最高级。每个基站106代表一个地点，例如一间房子，其是静止的并储存有地点的描述符(例如杰克的房子)。根据地点的规模，每个地点可以有一个或者多个基站106。另外，基站106还可以作为主干网络108和标签102之间的网关。
基站106可以是客户建立的无线射频识别(RFID)读出器或者设备，其与分站104通信。基站106具有存储和处理能力。由于基站106是线路供电，在分站104和标签上的处理和能量负担显著降低。
分站104处于分级结构的下一级并且描述对象，例如家具，它基本上是静止的并且仅仅偶尔改变位置。分站104可以通过各自的基站106而被询问。每个分站104存储每个对象所附的描述符(例如，咖啡桌)。多个分站104可以形成多跳的专门网络并且传播信息进入基站106或者从基站106传出。所使用的分站104更加复杂并且具有简单存储和处理能力。这将减少在集中位置上的计算负担。分站104可以是混合智能粉尘设备(dust device)和RFID读出器。能够被用作分站104的设备的例子是Skye-Tek，它将RFID读出器和Berkeley Mote集成在一起。
标签102处于层次结构的最低级。标签102被附加到对象，例如容易移动的书籍。每个标签102存储被附加的对象的描述符号(例如书Harry Potter)。
标签102可以是RFID标签。基于负载或者基于射频，RFID可以被分为两个基础的类。基于负载的标签借助RFID读出器和标签之间的电耦合感应而工作，由此，检测范围被限制在15厘米或者更小的范围里。由于有限的范围，基站106可能不能够听见来自标签102的响应并且分站104将不得不负责将信息从标签102中继到基站106中。因此，为了接收来自所有标签102的传输，要求大量的分站104。另一方面，采用基于负载的优势是，既然范围被限制，并且每个标签将处于非常少的分站范围内，那么精确性将更高。
RFID标签可以进一步被分类为主动的或者被动的。被动的标签是非常简单的设备，它们仅仅可以存储信息并且不要求来自电池的电力。当读出器利用能量发射它们的时候，被动的标签通过传送所存储的信息而做出响应。采用被动标签的优势是，它们不需要电源并且能够持续一段长的时间。采用标准的被动RFID标签的另一个优势是，闲置的设备可以被使用并且可以由于规模的经济而可以节约成本。然而，采用被动标签可能不能够得到可扩展的协议，因为每个标签都采用它的描述符做出响应而不考虑查询是什么。
另一方面，主动标签需要电池供电并且因此能够进行更多的处理。然而，使用主动标签。但是，需要在花费和获得利益之间取其一。
或者，定制的被动标签，也可以被认为是智能标签，它们包括简单逻辑门，可以使用加法器和比较器。智能标签能够将它的描述符和查询进行比较，并且有条件地对查询作出响应。这样的修改可以在不增加诸如电池的外部能源的情况下进行。然而，定制导致在规模经济上的损失，由此导致在系统性能和成本之间的平衡的缺失。
对系统100的应用的例子做如下描述。当用户希望发现一个对象的时候，他将查询输入在查询终端110上，该终端与基站106通过网络主干108而连接起来。通过提供系统100的人机接口，查询系统110被用于查询在物理环境中的物理对象。所述接口是独立于平台的，允许诸如台式机，个人数字助理和移动终端被用作查询终端110。
然后，查询被发送到一个或者多个基站106。接着，每个基站106广播查询到附近的分站104和标签102。存储有一个或者多个匹配查询信息的标签102对基站106做出响应。分站104听标签响应并且报告来自标签102的接收信号强度指示(RSSI)值给基站106。
无论什么时候搜索出物理对象，例如蜂窝电话，根据对象在层次上的结构，例如咖啡茶几中较高级别上的对象，定位物理对象。因此，标签结果按照沿着标签102的估计相关位置上的减少的匹配数目的顺序而被显示。匹配数目是由匹配查询的标签102上的描述符的数量而决定的。通过将标签102与听见具有最大RSSI值的标签102的分站104相关而评估出相关的位置。图2显示搜寻结果的示例显示。
尽管无线通道的本质随着时间变化，仍可用RSSI去评估对象的适当位置，因为假定通道波动在基本静态的环境中是小的。其次，大约1米的传送范围可以被用于分站104。定位错误总是被束缚在等同于传送范围的半径范围中。在小传输范围中，阴影的效果被减少，因此RSSI足以去帮助用户迅速定位对象。进一步地，当定位被包围在金属中例如金属柜中的对象的时候，分站104可以被设计以便天线位于金属柜的外边。这允许被金属柜所包围的对象容易被定位。
回到图1，系统100也使得多个新的包括物理资源的分享和对换的应用可以进行。例如，在大学校园里，可在教授和学生之间分享昂贵并且寻找困难的图书。可以将使用过的图书标记为用作销售，而少去了为它们做广告而付出的努力。
系统100也使得用户限制了公众对他的物理存在的搜索。考虑一个在大学校园里分享图书的简单应用，系统100允许用户指定一定的书作为公用而剩下的书作为私用。任何人都能够确定公共书籍的存在以及位置，而只有用户能够定位私有书籍。进一步地，用户可能不希望他的私有空间被其他用户所搜索。
因此，系统100的应用中的关键元素是安全和私密性。系统100所面对的基本安全和保密风险是系统100采用无线技术去进行通信。因此，需要提供安全鉴别和接入以便保证物理对象和物理空间的私密性。对象的保密由密码技术所提供而空间的保密则由安全代理112所提供。
正如前面所描述的，标记为私有的对象仅仅能够被它的拥有者所搜索而标记为公共的对象可以被任何人搜索。每个用户在查询终端110上被鉴别，并且一对公共密钥和私有密钥将被用户检索出来，或者为新的用户创建。
考虑到标签102和分站104的硬件限制，对任何复杂的鉴别而言，由标签102和分站104来执行是不可行的。标签102和分站104仅仅以加密的形式或者简单和便宜的清晰的文本形式存储信息。此外，安全框架也不需要无线通道的密钥交换。设计查询终端110或者基站106可做必要的加密和解密。
在开始阶段，所有的对象被标记为公共的或者私有的。私有对象的描述采用拥有者的公钥加密，而公共对象则以清晰文本形式存储描述符。当拥有者查询他的对象的时候，查询语句在查询终端110上采用它的公钥而被加密。同时，所加密的查询和它的纯文本被发送到指定的基站106。所加密的内容与私有对象匹配，而清晰文本部件与所有的公共对象匹配。然后，所有的结果被返回给查询终端110，其中采用用户的私有密钥对加密的描述符进行解密。
在系统100中，物理空间被指定为公共的、私有的或者禁止入内的。任何用户可以查询在公共空间中的物理对象，但是只有被授权的用户可以搜索被指定为禁止入内的空间中的对象。授权是由驻留在基站106上的安全代理112来完成。安全代理112通过安全通道与查询终端110进行通信。用户在他们被允许查询由基站106所提供的地点之前将要被验证。RSA基于加密的握手可以被用于去阻止地点的任何非授权的访问，允许地点的拥有者去授予或者拒绝访问。这将要阻止任何对空间的非授权访问。因此空间除了对空间的拥有者外对任何人都是禁止入内的。
安全代理112在基站106上使用标准的软件鉴别，它是完全专用化的，线路供电并连接到高速主干108。因此，没有或者很少有耐用，处理能量或者通信过载的问题。为了支持私有对象的加密，典型地，发送一个两倍于查询语句大小的查询。
图3显示在系统100的标签102，分站104和基站106之间所进行的通信。系统100根据最小化传输成本的目的而构思。具体地，采用超时机制，系统100能避免多个源在单个接收节点上的溢出并且提供检测和重新传输丢失的包。
单一查询对话开始于用户输入查询到查询终端110中(图1)。查询被发送到基站106上，在接收了查询以后，基站在步骤302确定分站104的数目，分站104采用各自的ID进行回复。
在步骤306上，基站106接着继续发送查询到所有的分站104。在步骤308上，分站104确定在附近的标签102的数目。标签102在步骤310上采用各自的ID在分站104广播查询到标签102之前进行回复。在步骤312上，分站104请求标签102的标签描述符。在步骤314上，标签102用各自的标签描述符对分站104进行回复。步骤312和314对所有标签102进行重复。采用循环赛的方式各个标签描述符由分站104下载下来，并且被缓冲到内部的EEPROM存储器中。同时，在步骤316上，查询统计被编译并且匹配的计数矢量被发送到基站106中。匹配记述矢量包括一对数值，即匹配计数和具有匹配计数的标签的数目。
基于来自分站104的匹配计数矢量，基站106作出匹配计数临界值上的用于标签102的全局判定。由于高度的重叠，为了将标签和等于或者高于在步骤318上的匹配计数临界值的匹配计数进行匹配，通过首先请求来自分站104的标签身份，以及关于分站104的相关RSSI值来避免对标签描述符的重复下载。在步骤320，分站104采用标签ID，与分站104相关的匹配计数的数目和RSSI值进行回复。
在步骤322上，基站106接着请求具有标签描述符的标签，它之前没有被检索出来并且在步骤324分站104采用标签ID以及与分站104相关的RSSI值进行回答。最后，基站106在步骤326上要求分站104的位置，并且在步骤328上分站104采用各自的位置进行回答。步骤320到步骤328被重复，并且对所有的分站104进行顺序地执行所述被重复的步骤。当所有的来自分站104的相关信息被检索出来的时候，搜索过程被完成。
在搜索过程结束的时候，所选择的标签102的标签描述符，在每个标签102的附近中的分站104的列表以及基于RSSI阅读的各个所估计出来的可能性被发送到查询终端110。
图4显示在房间中的系统100的小规模的系统实施400。发展系统400以探查在系统400设计中的各种问题。采用Crossbow的MICA2无线传感器进行实施。MICA2 mote的特征在于采用4KB的RAM或者512KB的EEPROM为永久数据存储器的8位AVR RISC微控制器。这个mote提供基于CC1000低功率射频收发器的无线连接。TinyOS在mote的运作中被使用。所有的查询语句和描述符通过多个包而被发送出去而29字节的最大包尺寸在TinyOS中被提供。
系统400包括由查询终端所使用的计算机402和基站404。计算机402通过线性连接406被连接到基站404。提供给用户简单的图形用户截面，通过它可以执行查询。当用户输入查询字符串的时候搜索被启动。系统将开始扫描搜索环境并且将匹配标签按照相关度的递减而放置。用户可以进一步在任何感兴趣的特定标签的可能位置上查询。
计算机402具有通过线性连接406的所附加的网关mote(没有显示)。所述网关(没有显示)用作分站408和计算机402之间的接口。基站404采用计算机的软件实现利用可用的资料并且促进研发和试验。系统400假定标签410可以在存在匹配的情况下有条件地对查询作出响应。另外，标签410也具有利用匹配计数进行用于查询的响应的能力。
用于搜索物理对象的方法和系统在计算机402上被实施，在图9中被图形化显示。它也可以作为查询引擎而被实施，例如在计算机402上被执行的并且指示计算机402去执行示范实施例方法的计算机程序。
计算机402包含计算机模块902，输入模块，如键盘904，鼠标906以及多个输出设备，如显示器908以及打印机910。
计算机模块902通过适当的收发器设备914而被连接到计算机网络912，从而实现接入到，例如英特尔网或者其他诸如局域网或者广域网的网络系统中。
在例子中的计算机模块902包括处理器918，随机存取存储器(RAM)920和只读存储器(ROM)922。计算机模块902也包括多个输入/输出(I/O)接口，例如到显示器908的I/O接口924，以及到键盘904的I/O接口926。
计算机模块902的组件典型地通过互连总线928以及采用相关领域技术人员所熟知的方式进行通信。
典型地，应用程序被提供给在诸如CD-ROM或者快速存储器载体上所编码的计算机402的用户，并且采用对应的数据存储设备930的数据存储媒体驱动器而被读出。所属领域技术人员应当理解的是，可以采用互联网执行物理对象的搜索。在处理器918执行的过程中，应用程序被读出和被控制。程序数据的中级存储器可以采用RAM 920而被实现。
为了验证大约定位的充分性，在系统400上执行秘密的用户试验。四个被标记的对象以及七个分站408被放置在房间中。在用户的试验中，房间和四个对象被标记为公共的。
在之前不知道房间的具体结构的情况下，指示十个随机对象去发现房间中被标记的对象。指示它们去手工定位具有系统400的两个对象。对每对对象来说，一个是可视的而另一个不在可见的范围中。提供它们正在寻找的对象的简单描述。类似地，系统也提供非常简单的和粗糙的对象位置的描述给用户。同时，分站408和标签410被藏起来以阻止任何额外的视觉提示。
在没有系统400的帮助下，用于定位对象的平均时间是101.4秒，具有大约87.3的标准偏差。所用时间范围为大约10s至300s。在系统的帮助下，所需时间提高为平均为39.8秒，具有35.5秒的标准偏差。最小和最大时间得到改善，分别为大约2秒和110秒。这里有三个范例，其中源放弃了不采用系统对对象的搜索。在系统400的帮助下，用户设法在大约15秒到70秒之间去寻找对象。
随着原型的应用和测试，发现RSSI读出除了标签410和分站408的邻近以外，由于各种各样的理由而不同。RSSI读出很大程度上依赖于传输功率。而且，也发现读出依赖于单极天线的方向。
由于基于RF系统的相对长的传输范围，系统400中可能经历高重叠性，它可能对系统的扩展性提出大量的限制。当每个分站408需要在它的传输领域中服务更多的标签410的时候，将引发对存储器的大量需求以便缓冲标签描述符。因此，在系统400的实施过程中，分站408的存储器需求将不得不被仔细考虑到。
高重叠性也会导致拥塞的增加并且因此导致更高可能性的包的丢失。这样导致的重传可能产生大量的延迟。同时，获得通道接入的失败可能导致对队列的需求以便存储待收的消息。这样的消息队列形成了分站408上的大量的存储需求。这使人想到，在说到系统效率和延迟的时候，“少量或者没有”重叠的系统将是值得向往的。换句话说，可以采用长范围的RFID去减少所需要的分站408的数量但是可能增加延迟和等待的时间。
在房间被标记为私有的情形下，存在三类需要考虑的物理对象，即公共对象，私有空间的拥有者所拥有的私有对象以及由第三方所拥有的私有对象。下面将要描述另外一个系统400的应用，以解释返回给不同用户对于私有空间中公共或者私有对象的查询的搜索结果。
在例子概要中，有三个人物，Alice，Bob和Charlie。Alice已经指定了房间是她的私有空间。房间里有Alice所拥有的一些公共的和一些私有的对象。Bob不小心遗失了它的手机在Alice的家里，它被标记为私有的。存在于Alice家中的基站404上的安全代理(没有显示)验证并允许Alice去搜索她所拥有的所有公共的和私有的对象，并且这些对象的位置被返回给Alice。
如果Charlie在Alice的房间里寻找公共对象，那么将清晰的文本查询和由Charlie公钥所加密的查询一起发送出去。既然Alice的私有对象由她的私钥所加密，那么仅仅是在她家里的公共对象匹配清晰的文本查询。此外，在基站404上的安全代理(没有显示)确保只有指示Alice房间中对象存在或者缺少的二元回答返回给Charlie，且不提供Alice房间中对象所在的位置。
如果Bob在Alice房间中寻找他的手机，那么将清晰的文本查询和用Bob的公钥所加密的加密文本一起发送出去。在这种情形下，Bob的手机将匹配加密后的查询。然而，仅仅那些指示Alice房间中的Bob手机存在与否的二进制回答将要返回给Bob。
查询协议的设计
回到图1，系统100的设计选择(图1)依赖于设备，例如采用所使用的比较起和查询协议的专有化的被动标签。值得关切的两个问题是能量和等待时间。既然假定分站104是由电池所供给能量的，那么能量就成为了需要被尽可能考虑的关键资源，以确保设备和系统100的耐用性。此外，应该尽可能快地将结果返回给用户以便提高用户的效率。
下面将要描述用于设计延迟优化协议和能量优化协议的方法。有效的协议是一组动作，它使得系统100从开始状态运行到所期望的结束状态。优化的限制是一组对系统可用的动作。采用方法，具有不同设备选择的系统100的性能将被调查。下面所描述的方法是小的且具代表性的最终优化的子集合，执行该最终优化以便发现优化查询协议。
获得协议的一种方法是去考虑所有可能的方法。图5a显示解释两种可能方法的流程图。通过比较它们的总的消耗，可能在这些选项中做出决定。
在步骤502上，分站知晓一个查询语句。在步骤502之后，需要在选项504和506之间做出选择。如果选择了选项504，那么分站在步骤508上发送查询语句到标签。在步骤510上，标签知晓查询语句。在步骤512上，标签计算匹配计数相似度(ids)。在步骤514上，标签知晓匹配计数ids。在步骤516上，标签发送匹配计数ids给分站。
如果选择了选项506，那么分站在步骤518上发送用于所有描述符的查询给标签。在步骤520上，标签知晓用于描述符的查询。在步骤522上，标签采用描述符进行回答。在步骤524上，分站知晓所有的标签描述符。在步骤526上，分站计算匹配计数ids。
在最后步骤528上，对于选项504和506而言，分站知晓所有标签的匹配计数ids。
为了实现系统的搜索最好协议，将要探查所有可能的动作组合。每个动作实现系统从一个状态到另一个状态。此外，每个动作与表示执行该动作所需努力的成本相关。因此，协议的成本是与所有的它的动作相关的成本的总合。同时，每个动作在它被执行之前要求特定预先需求状态。
为了规划易处理的问题，优选的是，确保状态是Markovian。这可以确保在每个状态上的可能操作不依赖于之前的状态。
定义原始的状态去表示系统中的设备信息。例如，图5a的初始状态A表示分站知晓由用户所输入的查询语句。
动作将系统从初始状态转换到另一个状态，由此引起过程中的消耗。考虑到原始的状态-动作对，用户可以确定接下来的初始状态。图5a的动作1被描述为“分站发送查询语句”。动作1要求初始状态A作为预先-要求状态并且实现系统过渡到下一个初始状态B。
状态被定义为初始状态的矢量。例如，状态[A；B]532包括初始状态A和B，如图5b所显示的。因此，采用图5a的动作1，系统可以从状态[A]530过渡到状态[A；B]532。
在定义了系统的状态和动作之后，通过发现从特定开始状态530到期望的结束状态534的最小成本途径，可以设计出优化的协议。用于系统协议的几个结束状态可以被接受。因此，采用无消耗的动作，可以创建一种从各种可能的结束状态所获得的人工的结束状态。无消耗的动作是将各种包含初始状态F的状态过渡到图5b中的任意结束状态534的动作。这些状态被表示为图的顶点并且沿着边缘运作。每个边缘有着对应于执行各个动作所需的能量和延迟的权重。任何最短路径算法，例如Djikstra’s算法，能够被使用以便发现最优协议。
按照前面的方法，可以制定45个初始状态和64个动作。基本上，初始状态表示每个设备的信息，它们被粗略地归类到查询语句，匹配计数，描述符和任何所作的决定中。因此，可以执行对可能的初始状态的细致地改变。另一方面，处理动作的可能列表被设备上可用的信息，例如初始状态，所束缚。因此用户只能发送信息到另一个设备或者处理该信息以便获得新的信息。因此，将处理动作都一一列举出来。重要的是每个初始状态必须是通过一动作可以达到另一初始状态，除非它是开始的初始状态。同时，每个初始状态不得不采取动作以便使其进行到另一初始状态，除非它是结束的初始状态。这能够确保初始状态的集合和动作是一致的。如果所有的可能状态被列出来，可能存在总数为3,518×1013的可能状态。通过仔细考虑，状态的数目能够急剧减少到89,350。这个考虑对于保持易处理性的问题来说是可取的。这样的考虑在图5b中被示范，其中32个状态的总数可以被生成，而仅有14个状态是可能的。状态的列表可以自动进行。
需要注意的是，由分站所建立的RFID标签的清单是一次性的过程，它对每次查询仅有微小的消耗。也可以认为基站计算能力强大并且是线路驱动的。因此在基站上的任何计算需要微不足道的延迟。基于能量最小化将要获得耐用性的事实，可忽略任何由基站所执行的动作的能量消耗。在基站和分站之间的通信引起在分站上的消耗，它不能够被忽略。因此，协议的能量消耗仅仅是由分站和标签所引起的。
图6a显示表I，它显示系统100(图1)的硬件设备参数。采用硬件值去确定各种动作的能量和等待时间消耗。这些值从当前可用的硬件中导出，即Crossbow的MICA2传感器，Skye-Tek的RFID读出器和IS015693 RFID标签。图6b显示表II，它显示系统100(图1)的仿真参数。采用前面所描述的技术以及在表I和表II中的值，用于各种情况的最佳协议根据系统设计期间可用的各种不同选择而被计算出来。
在系统设计期间，可以调查专有化智能标签的使用，它能够计算和传输标签的匹配计数到分站。智能标签也能够按照匹配计数的临界值而传输标签的描述符。也需要调查处理的适当数量以便分配系统的分层结构。在集中式系统中，用于选择标签的决定不能够由分站本地执行。在一个分布式系统中，标签选择的确定可以由分站本地化执行。
此外，发现在集中式系统中的结果可以是全局相关或者局部相关的。全局相关结果包含“所选标签数目”NT(S)的所有最相关结果。这要求执行所有的用于选择的将要被返回给基站的一对匹配计数和相似度。或者，基站可以基于诸如匹配计数矢量或者一对匹配计数和相似度的子集的其它统计数字而做决定。在这样的情形下，结果被称为是局部相关的。
因此，为了测试分站的重叠覆盖的效果，在改变了表II中的值以后计算优化的协议。“在每个分站中的标签总和”的值∑Ni T可以从2250改变为7500，并且“分站中的标签的最大数目”maxi Ni T从45改变为225。“所选择标签的总数”值∑Ni T(S)和“分站中所选择标签的最大数目”maxi Ni T(S)分别从40变为200，从10变为50，为了分站对匹配计数做出决定，分别从40变为160，从10变为40，为了由基站对匹配计数做出决定。这些值被改变以便反映重叠覆盖的程度。
最后，每个分站的标签数目可以从30变为10从而表示少量的标签，也可以从30变为50从而表示大量的标签。基于前述的值，Djikstra的算法被用于去确定协议，并且所选择最佳协议如下被呈现。
用于带有哑标签的分布系统的能量-等待时间优化协议返回局部相关结果
1)查询终端查询基站。
2)基站发送查询语句。
3)分站发送用于所有描述符的查询。
4)标记所有回答。
5)分站计算来自描述符的匹配计数。
6)分站计算匹配计数矢量。
7)分站计算局部匹配计数。
8)分站发送局部确定的匹配计数。
9)基站接近基于局部值的匹配计数。
10)基站发送局部决定的相似匹配计数。
11)分站过滤器根据全局粗略的估计为所选择的标签ids进行筛选。
12)分站为全局选择值(近似-匹配)过滤描述符。
13)分站发送全局选定的标签描述符(近似-匹配)。
14)基站过滤全局相似的标签描述符的总和。
用于具有返回局部相关结果的智能标签的分布系统的能量优化协议。
1)查询终端查询基站。
2)基站发送查询语句。
3)分站发送查询语句。
4)标签计算匹配计数。
5)标签回答匹配计数-id值。
6)分站计算匹配计数矢量。
7)分站计算局部匹配计数。
8)分站为局部选定标签进行过滤。
9)分站发送局部选定标签的匹配计数-id。
10)基站过滤局部选定标签匹配计数-ids。
11)基站基于局部选定的匹配计数ids而确定匹配计数。
12)基站为全局近似值过滤局部选定的匹配计数-id。
13)基站发送全局选定标签的匹配计数-id(相似的)。
14)分站通过全局选定ids发送查询(相似-id)。
15)标签基于全局相似选择做出回答(id)。
16)分站发送全局选定标签描述符(相似-id)。
所选定的协议的-能量等待时间值被列表在表III中，如图7所示。表III的行702通过或者用30个智能标签或者用30个哑标签以及表II中的值来模拟，从而显示用于低重叠系统的能量和等待时间的值。
表III的行704通过或者用30个智能标签或者用30个哑标签以及值的模拟来显示用于高重叠系统的能量和等待时间值，其中对于分布式系统而言，用于由分站所决定的匹配计数而做出的决定的值为，∑Ni T＝7500，maxi Ni T＝225，以及∑Ni T(S)＝200，maxi Ni T(S)＝50，或者对于集中式系统而言，用于由基站所决定的匹配计数而做出的决定的值为，∑Ni T(S)＝160，maxi Ni T(S)＝40。
表III的行706通过或者用10个智能标签或者用10个哑标签以及值的模拟来显示用于具有较少标签的系统的能量和等待时间值，其中对于分布式系统而言，用于由分站所决定的匹配计数而做出的决定的值为，∑Ni T＝7500，maxi Ni T＝225以及∑Ni T(S)＝200，maxi Ni T(S)＝50，或者对于集中式系统而言，用于由基站所决定的匹配计数而做出的决定的值为，∑Ni T(S)＝160，maxi Ni T(S)＝40。
表III的行708通过或者用50个智能标签或者用50个哑标签以及值的模拟来显示用于具有较少标签的系统的能量和等待时间值，其中对于分布式系统而言，用于由分站所决定的匹配计数而做出的决定的值为，∑Ni T＝7500，maxi Ni T＝225以及∑Ni T(S)＝200，maxi Ni T(S)＝50，或者对于集中式系统而言，用于由基站所决定的匹配计数而做出的决定的值为，∑Ni T(S)＝160，maxi Ni T(S)＝40。
允许协议在多个轮回中操作的智能标签将被使用。在第一个轮回中，已经匹配了查询的智能标签用它们的匹配计数进行应答。在接下来的轮回中，仅仅匹配了大于一些临界值的计数的智能标签被要求采用他们的描述符进行应答。同时，哑标签仅仅采用各自的标签描述符对查询做出回答。
图8a显示在智能标签(点802，804，806和808)由哑标签(点810，812，814和816)所代替的时候的能量消耗和引发的等待时间上的增长。图8a显示，当智能标签(点802和804)由哑标签(点810和812)取代的时候，对低重叠系统而言，所消耗的能量以平均17.66倍的速度增加，而所引起的延迟以平均1.31倍的速度增加。发现在所有的用于智能标签的最佳协议中，匹配计数由标签所列表出来，并且因此提供更低的能量消耗以及所遭遇的更少的等待时间。
图8a显示对于使用哑标签(点814和816)的高重叠系统而言，当和采用智能标签(点806和点808)所消耗的能量以及所引起的等待时间相比较，其分别按照37.25倍和2.71倍的速度增加。两项值都远远大于低重叠系统的这两项值。因此，对于高重叠系统而言使用智能标签更好。
图8b显示，当集中式系统(点818和点820)转变为分布式系统(点822和点824)的时候，在能量消耗上的较小减少以及在所引起的等待时间上的较大减少。所消耗的能量和所引起的等待时间分别以0.990和0.996的倍数改变。在两种情形下，采用全局决定的匹配计数临界值检索出标签描述符。区别在于分布式系统允许匹配计数临界值被局部决定，获得在能量和等待时间上的少量储蓄。
结果由很多因素影响。首先，分站模拟成Crossbow MICA2传感器，其消耗大量的空闲能量。这样，与通信所消耗的能量相比，计算消耗的能量很显著。其次，系统重叠的程度很大程度上影响结果。图8b显示，对于哑标签和智能标签，与集中系统相比，分布系统的等待时间减少大约0.836和0.507倍。对于智能标签，可以得到能量消耗显著地下降0.566倍。因此，对于高重叠系统，最好使用分布系统。
图8c显示，当全局相关结果(点830和点832)而不是局部相关结果(点826和点828)被需要的时候，所引起的等待时间有很大的增加而在能量消耗上少有变化。由此，确保集中式系统中的全局相关结果的消耗可能高于确保局部相关结果的消耗。所引起的等待时间以及所消耗的能量分别按照1.789倍和1.097倍的速度增加。对全局相关结果而言，标签的匹配计数相似度对全部被传送到基站，导致等待时间的增加。然而，当匹配相似度在尺寸上小的时候并且借助相似度的查询估计任何不必要的描述符的查询的时候，能量增加是最小的。
图8d显示，当低重叠系统(点834和点836)变化为高重叠系统(点838，840，842和844)的时候，所消耗能量的增加从大约1.350倍变化为大约3.329倍，所引起的等待时间的增加范围从大约1.133倍到大约3.245倍。在所消耗的能量和所引起的等待时间上有大的增加。因此，由于大量的重复，存在消耗上的大量增加，尤其在使用哑标签的时候可以观察到。
将被观察到的是，如果采用由具有一对匹配计数和身份的完整集合的基站所确定的身份进行查询，那么确定数目的所选标签将作出应答。然而，如果采用在基站上所确定的临界匹配计数来进行查询，那么由于重叠，在邻近范围中的不止一个分站上的标签描述符将被检索到。因此，所返回的结果的数目不得不被扩展。
图8e显示，当每个分站的标签数目从10(点846和点848)增加到30(点849和850)的时候，所消耗的能量和所引起的等待时间的增加分别是大约2.284倍和大约1.198倍。图8e也显示，当每个分站的标签数目从10(点846和点848)增加到50(点852和点854)的时候，所消耗的能量和所引起的等待时间的增加分别大约是3.084倍和大约1.383倍。
图8f显示在图8e中所示的域856的扩展视图。图8f显示，对分布式系统而言，当每个分站的智能标签从10(点858)增加到30(点860)的时候，所消耗的能量和所引起的等待时间的增加分别大约是1.185倍和1.012倍。图8f也显示，对分布式系统而言，当每个分站的智能标签从10(点858)增加到50(点862)的时候，所消耗的能量和所引起的等待时间的增加分别是大约1.25倍和大约1.052倍。
对集中式系统而言，图8f显示，当每个分站的智能标签的数目从10(点864)增加到30(点866)的时候，所消耗的能量和所引起的等待时间的减少分别是大约1.222倍和大约1.006倍。图8地显示，对集中式系统而言，当每个分站的智能标签的数目从10(点864)增加到50(点868)的时候，所消耗的能量和所引起的等待时间的增加分别大约是1.407倍和大约1.086倍。
被观察到的是，所消耗的能量和所引起的等待时间的增加与标签的数目大约线性相关，其指示系统的扩展性。同时，对智能标签而言，所消耗的能量和所引起的等待时间的增加更加小，允许对每个分站运用更多的智能标签。
根据前面的结果，在最佳协议的设计中，发现最佳延迟和最佳能量协议是相同的。在能量效率和延迟之间没有观察到平衡。在多数无线系统中，改善一个度量的性能暗示放松在其他方面上的要求。然而，由于被动RFID的本质，就最佳延迟和最佳能量协议而言，这没有被观察到。
进一步地，将观察到，借助前面的全局相关结果，可以获得等待时间上的大量减少。
如前所述的系统易于安装和使用。系统使用自然人类语言以输入查询和表示搜索结果，它允许用户和系统方便地进行交互。此外，系统在重配置物理空间和在这样的重新配置发生的时候要求最小变化方面的适应性强。
进一步地，可以确保系统不会受到未授权的访问。私密性可以确保私有的对象的移动和位置可以不被持续地跟踪，并且标记为私有的对象只能由他们的拥有者所搜索，而标记为公共的对象可以被任何人所搜索。
系统也允许在广范领域中，例如办公室建筑，大学校园或者城市里进行物理对象的搜索。搜索结果可以被迅速返回并且搜索过程可以利用带宽能量的系统资源以便尽可能地有效。
本领域普通技术应当理解的是，在本发明较为宽泛的描述下，可以在不背离发明精神和发明范围的情况下，对具体实施方式进行各种改变和/或修改。因此，本具体实施方式应当被看作是包括示例的各个方面，而并非限制示例。
所属领域技术人员可以理解的是，系统可以不仅仅涉及单一位置上的物理对象的搜索。系统可以搜索广泛领域中的搜索，由此用户可以搜索位于不同位置上的对象，以及远程搜索，由此用户可以从任意位置上进行查询。抽象网络主干可以被用于去连接各种基站以及查询终端。这个网络主干也可以开发现存的网络连接，诸如局域网(LAN)，DSL和WiFi，因此允许在广泛的地理区域中使用系统。

Claims (20)

1.一种用于搜索具有分别被置于其上的一个或多个标签的物理对象的系统，该系统包括：
一个或多个分站，其被配置以使其与位于所述至少一个分站附近范围内的至少一个标签进行通信，并且，至少一个分站被配置以传递所述至少一个分站的位置的描述符；
一个或多个基站，其被配置以使其与位于至少一个基站附近范围内的分站进行通信；以及
驻留在至少一个基站上的至少一个询问引擎，其被配置以响应于指定至少一个对象的搜索查询、询问在至少一个基站附近范围内的分站，从而确定搜索查询所指定的所述至少一个对象是否存在于各个分站附近范围中，并至少部分基于所述各个分站的位置的描述符来确定所述至少一个对象的位置。
2.如权利要求1的系统，进一步包括一个或者多个查询终端，其被配置以允许输入搜索查询、或使得能够显示搜索结果。
3.如权利要求1的系统，其中，所述至少一个分站被配置以向询问引擎提供：所述分站附近范围内的标签的标签描述符的列表、以及代表来自各个标签的信号强度的值。
4.如权利要求3的系统，其中，询问引擎还被配置以向两个或更多分站之中的接收到指示信号强度的更高值的分站分配位于所述两个或更多分站附近范围内的至少一个标签。
5.如权利要求3的系统，其中标签描述符包含对标签所配置在其上的各个物理对象的描述。
6.如权利要求1的系统，其中，至少一个基站被配置以将与所述基站的范围相对应的空间指定为公共的或私有的，并且，其中，所述询问引擎被配置以根据空间是公共的还是私有的而处理搜索查询。
7.如权利要求6所述的系统，其中，至少一个标签被配置以将各个对象指定为公共的或者私有的，并且，其中，所述询问引擎被配置以根据对象是公共的还是私有的而处理搜索查询。
8.如权利要求6的系统，其中，所述询问引擎被配置以在搜索对象是公共的并且位于私有空间中的情况下，以二元的形式指导搜索结果的显示。
9.如权利要求6的系统，其中，所述询问引擎被配置以在搜索对象是私有的且与第一用户相关、且搜索对象位于与第二用户相关的私有空间的情况下，以二元的形式指导搜索结果的显示。
10.如权利要求1的系统，其中，对于能量、等待时间或者两者而优化询问引擎协议。
11.一种用于搜索物理对象的方法，所述方法包括：
基站的询问引擎响应于对至少一个对象的搜索查询，询问在所述基站附近范围内的一个或多个分站；
所述一个或多个分站与位于至少一个分站附近范围内的一个或多个标签通信，所述一个或多个标签分别被置于一个或多个对象上；
所述一个或多个分站向所述基站的询问引擎提供位于至少一个分站附近范围内的一个或多个标签身份、以及所述分站的各个位置的描述符；
所述基站的询问引擎至少基于所述标签身份，确定所述搜索查询的至少一个对象是否在分站附近范围内；以及
所述基站的询问引擎至少部分基于各个分站的位置的描述符，确定所述至少一个对象的位置。
12.如权利要求11所述的方法，进一步包括：利用一个或者多个查询终端来输入搜索查询、以及显示搜索结果。
13.如权利要求12的方法，进一步包括：所述一个或多个分站向所述基站的询问引擎提供代表来自所述分站所识别的各个标签的信号强度的各个值。
14.如权利要求13的方法，进一步包括：利用询问引擎向两个或更多分站之中的被提供指示信号强度的更高值的分站分配位于所述两个或更多分站附近范围内的至少一个标签。
15.如权利要求11的方法，进一步包括：所述一个或多个分站向所述基站的询问引擎提供所述分站附近范围内的标签的标签描述符的列表，其中标签描述符包括所述标签被置于其上的各个物理对象的描述。
16.如权利要求11的方法，进一步包括：配置至少一个基站，以将与所述基站的范围相对应的空间指定为公共的或私有的，并且，利用询问引擎来根据空间是公共的还是私有的而处理搜索查询。
17.如权利要求16的方法，进一步包括：配置至少一个标签，以将各个对象指定为公共的或者私有的，并且，利用所述询问引擎来根据对象是公共的还是私有的而处理搜索查询。
18.如权利要求16的方法，进一步包括：利用询问引擎，以在搜索对象是公共的、且位于私有空间中的情况下，以二元的形式指导搜索结果的显示。
19.如权利要求16的方法，进一步包括利用询问引擎，以在搜索对象是私有的且与第一用户相关、且搜索对象位于与第二用户相关的私有空间的情况下，以二元的形式指导搜索结果的显示。
20.如权利要求11的方法，进一步包括：对于能量，等待时间或者对二者而优化询问引擎协议。
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