CN103065112B - 基于模运算标签分类的rfid标签防碰撞识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于模运算标签分类的RFID标签防碰撞识别方法，属于物联网中的RFID射频识别领域。该方法引入一种检测信息碰撞的时隙选择信息，对标签所选取时隙的碰撞情况进行分析并估计标签数量；然后对标签EPC编码进行逐级的取模运算，将同余的标签归为一组。各个标签经过K次取模运算后，分为2k组,每组只有发生少量碰撞位的标签。再将标签按照分组对应的时隙发送，碰撞标签采用二叉树后退式算法处理。本方法极大的提高了标签的识别效率，适用于射频识别系统中阅读器对于大量电子标签的快速识别。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于模运算标签分类的RFID标签防碰撞识别方法，属于物联网中的RFID射频识别领域。
背景技术
射频识别(RFID)技术作为一种新的自动识别技术，以其快速、实时、准确采集的特点在众多领域得到广泛应用。RFID系统主要由阅读器、标签和数据处理系统三部分组成，其中阅读器和标签之间采用非接触工作方式交互信息。在RFID系统中标签有3种类型 :主动、半主动和被动。被动标签本身是无源的，其工作所需的能量是靠阅读器传输给它的，且标签之间不能交互，多个标签同时发送数据会导致数据冲突，从而阅读器不能正确读取标签中的数据。防碰撞算法就是用来协调标签之间顺序工作以避免这种情况的发生。
目前在RFID系统中标签防碰撞方法主要有四种：时分复用、频分复用、码分复用以及空分复用，其中应用最广泛的是时分复用方法，时分复用又可分为两种防碰撞算法:二叉树算法和 ALOHA算法。
ALOHA算法是标签在每个时隙开始时选取一个随机时间发送数据，当发送数据时没有其他标签发送，即可被阅读器识别。如果在同时有多个标签发送数据给阅读器，则这些碰撞的标签随机地等待一段时间后再次发送数据。针对ALOHA算法提出的改进方法有很多。例如动态帧时隙ALOHA算法，该算法能够根据未识别的标签数量调整时隙的数量(帧长)，使得识别吞吐量达到最大值。
二叉树算法中，阅读器通过要求标签不断地选择 0和 1来使标签有序地发送数据。针对二叉树算法同样有很多改进方法，例如二叉树后退式索引算法，使算法保持后退式二进制树形搜索算法的后退机理，实现标签的有序读取。
这两种算法虽然能解决标签的冲突问题，但交互过程过多，且随机性很强，当标签数量较多时，识别效率会严重下降。因此也有不少人提出标签分组算法，例如一种基于 ALOHA的分组识别算法,该算法先利用循环过程来预识别所有的标签，然后将所要识别的标签进行分组，分组结束后再利用 ALOHA算法识别各组中的标签。另外还有基于随机分组的算法，结合ALOHA和二叉树的算法。
传统的动态时隙ALOHA算法和二叉树后退算法最大的标签识别率分别为42.6%和50%。要进一步提高标签的识别率需要有新的机制。
发明内容
为了提高大量标签存在时的识别效率，本发明提出了一种基于模运算标签分类的RFID标签防碰撞识别方法，采用逐级分组机制，每一组只有少量标签，一般可将每组标签数控制在少于4个。本方法构造出一种有利于标签识别的碰撞环境，使得每组的标签具有大量相同位和少量碰撞位的特征，结合曼彻斯特编码的特征和二进制搜索算法的特点可以高效的识别标签。
本发明为解决其技术问题采用如下技术方案：
一种基于模运算标签分类的RFID标签防碰撞识别方法，包括如下步骤：
（1）阅读器初始化标签，阅读器选择一个1到256范围的数作为帧长，然后请求所有标签发送其完整EPC编号，通过统计该帧内的空时隙、碰撞时隙和成功识别的时隙数目，利用DFSAZ算法估算出标签数量；
（2）阅读器计算分组次数K，将该值传送给所有标签，标签对EPC编码进行取模分组，得到分组序列号；
（3）分组完毕之后，分组数总共为2k个，分组序列号即为时隙号，不同分组的标签在对应的时隙发送；
（4）以阅读器发送Query命令附加分组次数K作为这一帧的开始，以最后一组标签发送完毕作为这一帧的结束；这一帧共包含2K个时隙；对于一个时隙内发生的标签冲突，阅读器对碰撞标签进行进一步的处理，采用二进制后退搜索算法识别，直到识别完该时隙内的所有标签，经过2K个时隙，阅读器识别全部标签。
所述步骤（2）中标签对EPC编码进行取模分组的方法，包含如下步骤：
（a）阅读器将标签分组次数K和请求命令一起发送给所有标签，标签将分组次数存储在计数器中；
（b）各标签对EPC编码进行取模运算，取模数采用2的幂次方，再对每一分组中的标签EPC编码进行另一个值的取模运算，同余的标签再归为一组，每执行一次取模运算计数器减一；
（c）标签将最后的分组序列号存储在临时寄存器中。
所述步骤（2）中各标签对EPC编码进行取模运算后，标签只需发送部分EPC编码的位数，通过分组增加了一个时隙中只有1个碰撞位的标签碰撞的情况，使得阅读器一次识别两个标签。
所述步骤（4）中阅读器对碰撞标签进行进一步的处理的方法是通过阅读器发送读取QueryAdujst命令附加指定编号作为参数，即阅读器在当前时隙采用二进制后退式搜索算法，利用计数器作为多标签的状态指示，完成多标签的识别，当这一帧全部时隙的分组标签信息发送完毕之后，阅读器完成对全部标签的识别。
本发明的有益效果如下：
本方法可以对大量标签进行快速分组，同时对标签进行排序，不断减少同组标签的碰撞位，以利用曼彻斯特编码的性质一次识别两个标签。通过标签分组序列号和时隙号的对应关系，减少标签发送编码的长度。
附图说明
图1 本方法步骤流程图。
图2 标签分组示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明创造做进一步详细说明。
在详细介绍本发明前还需要说明一下标签阅读的冲突情况。由于标签之间使用相同的发射频率，因此在任意时隙阅读器读取标签时将可能出现三种情况：
1、该时隙没有标签发送消息，为空时隙。
2、该时隙有且只有一个标签发送消息，阅读器可以获取标签发送的消息。
3、该时隙有两个或两个以上标签发送消息，即发生标签碰撞，阅读器不能获取标签发送的消息，但可以根据曼彻斯特编码知道碰撞位，以及没有发生碰撞的其他位的值。
本发明提出一种基于模运算标签分类的RFID标签防碰撞识别方法，标签按时隙分组，使得标签不断缩小碰撞范围，发生碰撞的标签具有少量的碰撞位，逐级分组后标签和时隙具有对应关系。本方法使用一个临时寄存器存储标签分组序列，一个计数器用于存储分组次数和冲突信息。
本发明中定义时隙为从阅读器发送Query命令请求开始，直到下一次阅读器发送Query命令请求之前，其中包含了阅读器和标签的多次交互。每帧由自定义的多个时隙组成。
阅读器识别标签步骤如图1所示，分为标签数目估计，阅读器发送分组次数，标签分组并按时隙发送以及用二叉树后退式搜索算法识别剩余标签。
1．标签数量估计
阅读器初始化，使所有标签进入激活状态。接着阅读器选择一个估计帧长，一般选择较大的数，例如256。阅读器向可读取距离内的所有标签发送标签预估命令-Estimate命令，标签根据最大帧长的ALOHA算法发送各自EPC编码，阅读器统计碰撞时隙，空闲时隙和成功识别时隙个数，利用概率知识估算标签数量。估算标签数量的方法有很多，本发明采用Bin ZHEN提出的DFSAZ算法，该算法是对低复杂度vogt估计的改进。估算标签数量N=c1+2.39ck，其中c1是单标签时隙数目，ck是多标签冲突时隙数目。
2.标签分组
（1）阅读器发送分组次数
阅读器计算标签分组次数k，k的计算方法为k=floor(log2(N))，其中N为第一步估计出的标签数量。阅读器将k作为参数附加请求命令Query一起发送给所有标签，作为这一帧的开始。假设经过第一轮的标签估计，标签数量为N=100，计算标签分组次数k= 6。阅读器设置这一帧的时隙个数为2k=64，即帧长L为64。
本实施例以标签数量100，EPC编码10位，取模数2i(0<i<k+1)举例说明。
（2）标签分组计算
标签收到RFID阅读器发送的k值后，将计数器的值设为k。开始进行k次取模运算。由于标签ID模2运算相当于右移一位操作，下文将以标签ID位数来更直观的说明，如图2所示。第1次分组，将余数为0的分为一组，在前32个时隙发送，余数为1的分为另一组，在后32个时隙发送，相当于将EPC编码最低位为0和最低位为1的标签分开。执行该次运算后，标签将0或1存储在临时寄存器的最高位，计数器值减一。第2次分组，标签EPC编码模22运算，将次低位分别为0和1的ID分开，即分为“00”，“10”，“01”，“11”四组，标签将0或1存储在临时寄存器的次高位，依此类推，通过6次分组后，100个标签被分为64组，分别在64个时隙里发送。通过比较标签ID和时隙的对应关系可以发现，EPC编码的后k位数和发送的时隙之间存在逆序关系，例如ID后6位为101100的标签将在第001101（即十进制数13）个时隙发送。将经过逆序处理之后的标签分组序列存储在临时寄存器中，以提供标签匹配。
（3）标签按时隙发送
标签分组完之后，检测当前时隙号和标签临时寄存器中存储的分组号是否匹配，若匹配则标签发送信息，若不匹配则标签设为silence状态。
在实施例中，第1到20时隙的分组结果为：
| 1 | 960 | 320 | 0 |
| 2 | 928 | 416 | 864 |
| 3 | 784 | 720 | 80 |
| 4 | 240 | 496 | 0 |
| 5 | 712 | 0 | 0 |
| 6 | 0 | 0 | 0 |
| 7 | 664 | 0 | 0 |
| 8 | 504 | 760 | 0 |
| 9 | 4 | 772 | 0 |
| 10 | 868 | 0 | 0 |
| 11 | 916 | 148 | 0 |
| 12 | 436 | 0 | 0 |
| 13 | 652 | 396 | 332 |
| 14 | 236 | 620 | 0 |
| 15 | 0 | 0 | 0 |
| 16 | 892 | 764 | 0 |
| 17 | 0 | 0 | 0 |
| 18 | 866 | 0 | 0 |
| 19 | 0 | 0 | 0 |
| 20 | 562 | 50 | 1010 |
表中第一列为时隙号，其余列的每行为在该时隙发送的标签的EPC编码。由于时隙号对应EPC编码，因此标签只需发送部分EPC编码即可。例如第2个时隙中的标签，其后6位的编码为100000（逆序），所以EPC编码为928的标签只需发送前4位1110即可（EPC编码10位情况下）。
再根据曼切斯特编码的特性结合二进制搜索算法，以第2个时隙为例，阅读器收到标签信息后，得到信号为X1XX，阅读器再次发送QueryAdjust命令附加参数0111，当前时隙的三个标签收到该命令后，检测发送编码是否小于0111，小于则计数器置0并回复EPC编码，大于则计数器置1并转为wait状态。阅读器成功识别编码为0110（416）的标签后，再次发送QueryAdjust命令附加参数1111，剩余两个标签计数器置0并回复，接下来的过程和二进制搜索算法是一样的。在第2个时隙中，需要阅读器与标签5回合的交互来完成识别。当时隙中标签数量为2个时，则只需要3回合的交互。
阅读器通过这一帧64个时隙后，识别全部标签，整个读取过程结束。
由于分组中的标签数量非常少，而且标签具有大量相同的位，因此本发明很好的发挥了曼彻斯特城编码的特性和二进制后退式搜索算法的特点，有效提供多标签识别效率。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (4)
1.一种基于模运算标签分类的RFID标签防碰撞识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
（1）阅读器初始化标签，阅读器选择一个1到256范围的数作为帧长，然后请求所有标签发送其完整EPC编号，通过统计该帧内的空时隙、碰撞时隙和成功识别的时隙数目，利用DFSAZ算法估算出标签数量，其中DFSAZ算法为动态帧时隙ALOHA算法，Dynamic Framed Slotted ALOHA；
（2）阅读器计算分组次数K，将该值传送给所有标签，标签对EPC编码进行取模分组，得到分组序列号；
（3）分组完毕之后，分组数总共为2k个，分组序列号即为时隙号，不同分组的标签在对应的时隙发送；
（4）以阅读器发送Query命令附加分组次数K作为这一帧的开始，以最后一组标签发送完毕作为这一帧的结束；这一帧共包含2K个时隙；对于一个时隙内发生的标签冲突，阅读器对碰撞标签进行进一步的处理，采用二进制后退搜索算法识别，直到识别完该时隙内的所有标签，经过2K个时隙，阅读器识别全部标签。
2.根据权利要求1所述的基于模运算标签分类的RFID标签防碰撞识别方法，其特征在于，所述步骤（2）中标签对EPC编码进行取模分组的方法，包含如下步骤：
a、阅读器将标签分组次数K和请求命令一起发送给所有标签，标签将分组次数存储在计数器中；
b、各标签对EPC编码进行取模运算，取模数采用2的幂次方，再对每一分组中的标签EPC编码进行另一个值的取模运算，同余的标签再归为一组，每执行一次取模运算计数器减一；
c、标签将最后的分组序列号存储在临时寄存器中。
3.根据权利要求2所述的基于模运算标签分类的RFID标签防碰撞识别方法，其特征在于所述步骤（2）中各标签对EPC编码进行取模运算后，标签只需发送部分EPC编码的位数，通过分组增加了一个时隙中只有1个碰撞位的标签碰撞的情况，使得阅读器一次识别两个标签。
4.根据权利要求1所述的基于模运算标签分类的RFID标签防碰撞识别方法，其特征在于所述步骤（4）中阅读器对碰撞标签进行进一步的处理的方法是通过阅读器发送读取QueryAdujst命令附加指定编号作为参数，即阅读器在当前时隙采用二进制后退式搜索算法，利用计数器作为多标签的状态指示，完成多标签的识别，当这一帧全部时隙的分组标签信息发送完毕之后，阅读器完成对全部标签的识别。
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