CN103366143A - 大规模射频识别系统中丢失标签的快速识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供两种大规模射频识别系统中丢失标签的快速识别方法，这两种方法将点名机制的确定性和时隙帧识别的快速批量性相结合，实现丢失标签的快速识别。一种方法针对不区分单时隙与冲突时隙的系统，采用先点名识别后时隙帧识别的二阶段丢失标签识别方法；另一种方法针对可以区分单时隙与冲突时隙的系统，采用先点名识别后时隙帧识别，再点名识别的三阶段丢失标签识别方法。这两种方法以低延迟准确识别所有丢失标签的信息，具有鲁棒性高，可扩展性强和识别时间快等特点。

Description

大规模射频识别系统中丢失标签的快速识别方法

技术领域

本发明涉及射频识别领域，尤其涉及大规模射频识别系统中丢失标签的快速识别方法。

背景技术

射频识别（Radio Frequency Identification，简称RFID）技术作为普适计算平台的重要组成部分，被广泛应用于物品追踪、仓库管理和人员定位等领域。射频识别技术由于其识别速度快，距离远和批量处理等特点，使得其在与传统的二维码和激光防伪等常用物品识别方法相比起来，具有很大的优势。在一个典型的射频识别的应用中，丢失标签的识别是一个非常重要的应用，例如在一个小型百货超市中，每个物品都贴有一个射频标签，在进行货物盘存的时候，如果能及时知道有哪些标签是未经售出，但是却遗失了的，就说明这些标签对应的货物很有可能已经丢失了。根据统计，在大型仓储管理中，由于盗窃、管理错误和供应方欺诈等原因造成的货物丢失数目十分巨大。因此，准确快速的丢失标签识别方法，对于大规模射频识别系统来说十分必要。

传统的射频识别标志符搜集方法可以解决丢失标签的识别问题，主要有基于Aloha的概率识别方法和基于二分查找树的确定性查找方法。然而，直接采用这两种方法进行丢失标签的识别时，时延较长，而且由于丢失的标签相对于标签总数来说总是少数，而射频识别标志符搜集方法往往需要搜集完所有的标签信息后才能够判断标签是否已经识别，从而导致其在丢失标签识别问题中的扩展性不高。

发明内容

（一）要解决的技术问题

本发明要解决的问题是如何实现大规模射频识别系统中标签规模的急剧增长时丢失标签的快速识别。

（二）技术方案

为了解决上述技术问题，本发明提出两种大规模射频识别系统中丢失标签的快速识别方法，这两种方法将点名机制的确定性和时隙帧识别的快速批量性相结合，实现丢失标签的快速识别。

一种方法采用先点名识别后时隙帧识别的二阶段丢失标签识别方法，该方法包括以下步骤：

A、构造点名集合，构造的原则为将后台数据库的部分标签去除，使得原有冲突时隙变为单时隙，去除的标签进入点名集合；

B、开始第一阶段的点名识别过程，对点名集合中的标签进行逐个询问，查找丢失标签；

C、开始第二阶段的时隙帧识别过程，目标为识别那些除第一阶段中已扫描过的标签以外的剩余标签的状态情况。

其中，对点名集合中的标签进行逐个询问后，被识别的标签给阅读器短串回复，然后静默，不再参与后续问答；不被识别的标签确认为丢失。

其中，时隙帧识别过程包括以下步骤：

（1）求解方程

$\frac{\mathrm{dE}\left(T_2\right)}{\mathrm{df}}\≈(t_{\mathrm{Id}}+t_s)\frac{\mathrm{dE}\left(P\right)}{\mathrm{df}}+t_s=0$

其中

$\frac{\mathrm{dE}\left(P\right)}{\mathrm{df}}\≈{-1+e}^{-\frac{N}{f}}+\frac{N}{f}{e}^{-\frac{N}{f}}$

其中，T₂为二阶段识别方法的总执行时间；E（T₂）为T₂的期望值；f为最优帧长；t_Id为传输一个标签标志符的时间；t_s为标签回复短串的时间；P为第一阶段点名集合中的标签数目；E（P）为P的期望值；N为待检测标签的数目。

得到最优帧长f，预先生成随机整数r参数，然后根据后台数据库所有标签的标志符构造相应的目标向量；

（2）阅读器发射f和r，对于除去点名集合以外的标签，每个待被识别的标签计算回复时隙索引H（f，r，Id），并选择相应时隙回复短串消息，根据标签回复情况构造测量向量；

（3）比对测量向量和目标向量，如果目标向量中为单时隙或者冲突时隙的位置，在测量向量中为0，那么后台数据库中该位置所对应的除去进入点名集合中的标签后剩下的那个标签确认为丢失。

另一种方法采用先点名识别后时隙帧识别，再点名识别的三阶段丢失标签识别方法，该方法包括以下步骤：

Ⅰ、构造点名集合1，构造的原则为将后台数据库的部分标签去除，使得原有超过3个标签的冲突时隙变为2个标签的冲突时隙，去除的标签进入点名集合1；

Ⅱ、开始第一阶段的点名过程，对点名集合1中的标签进行逐个询问，查找丢失标签；

Ⅲ、开始第二阶段的时隙帧识别过程，目标为识别那些除第一阶段中已扫描过的标签以外的剩余标签的状态情况；

Ⅳ、针对时隙帧识别过程中2个标签冲突的时隙中发生了标签丢失的情况，将这些标签加入点名集合2；

Ⅴ、开始第三阶段点名过程，对点名集合2中的标签进行逐个询问，进一步确认点名集合2中的标签是否丢失。

其中，对点名集合1或2中的标签进行逐个询问后，被识别的标签给阅读器短串回复，然后静默，不再参与后续问答；不被识别的标签确认为丢失。

其中，时隙帧识别过程包括以下步骤：

（1）求解方程

$\frac{\mathrm{dE}\left(T_3\right)}{\mathrm{df}}\≈(t_{\mathrm{Id}}+t_l)\frac{\mathrm{dE}\left(Q\right)}{\mathrm{df}}+t_l=0$

其中

$\frac{\mathrm{dE}\left(Q\right)}{\mathrm{df}}\≈-2+{2e}^{-\frac{N}{f}}+\frac{2N}{f}{e}^{-\frac{N}{f}}+\frac{N(N-1)}{f^2}{e}^{-\frac{N-1}{f}}$

其中，T₃为三阶段识别方法的总执行时间；E（T₃）为T₃的期望；f为最优帧长；t_Id为传输一个标签标志符的时间；t_l为标签回复长串的时间；Q为第一阶段点名集合中的标签数目；E（Q）为Q的期望值；N为待检测标签的数目。

得到最优帧长f，预先生成随机整数r参数，然后根据后台数据库所有标签的标志符构造相应的目标向量；

（2）阅读器发射f和r，对于除去点名集合1以外的标签，每个待被识别的标签计算回复时隙索引H（f，r，Id），并选择相应时隙回复短串消息，根据标签回复情况构造测量向量；

（3）比对测量向量和目标向量，如果目标向量中是单时隙的位置，在测量向量中为零时隙，那么该位置所对应的那个标签确认为丢失；如果目标向量中是冲突时隙的位置，在测量向量中为零时隙或单时隙，那么该位置所对应的两个标签加入点名集合2。

（三）有益效果

本发明的识别方法将点名机制的确定性和时隙帧识别的快速批量性相结合，从而能够适用于大规模射频识别系统中标签规模的急剧增长；该方法以低延迟准确识别所有丢失标签的信息，具有鲁棒性高，可扩展性强和识别时间快等特点。

附图说明

图1为标签点名识别机制示意图；

图2为标签时隙帧识别机制示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明的实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不能用来限制本发明的范围。

本发明针对标签已经入库，并进入后台服务器中之后发现不在的情况，提供了两种大规模射频识别系统中丢失标签的识别方法，而未入库的情况下的标签丢失问题不在本发明讨论中。这两种方法将点名机制的确定性和时隙帧识别的快速批量性相结合，实现丢失标签的快速识别。一种方法针对不区分单时隙与冲突时隙的系统，采用先点名识别后时隙帧识别的二阶段丢失标签识别方法；另一种方法针对可以区分单时隙与冲突时隙的系统，采用先点名识别后时隙帧识别，再点名识别的三阶段丢失标签识别方法。

设典型射频识别系统中包含待检测标签的数目为N，每个标签含有一个唯一的标志符，其值可用Id表示，标签具有简单的计算能力和反射射频阅读器无线信号进行通讯的能力。假设阅读器为一个阅读器阵列，能够同时覆盖大范围标签，并且能够连接到后台数据库，具有访问系统中所有标签的唯一标志符的能力，因此可将阅读器与后台服务器看作一个整体，以下所述阅读器的能力均表示普通读写阅读器和后台服务器的能力集合。

首先介绍标签点名识别机制和标签时隙帧识别机制的基本原理。

标签点名识别机制如图1所示，阅读器发送一个标签的标志符给待检测标签集合，当所有标签收到该指令后，比较自己的标志符与阅读器发送的标志符是否一致。如果一致，那么该标签回复；如果不一致，那么标签保持沉默。在阅读器端，如果得到标签的回复，则确认该标签的存在；如果没有收到标签的回复，则表示该标签丢失。

时隙帧识别机制如图2所示，从阅读器发送参数帧长f和随机种子r给待检测标签集合，标签收到该指令后，根据f，r和自身的标志符的值Id，通过哈希计算或随机数生成方法得到回复时隙索引。设哈希函数为H，则计算得时隙索引值为H（f，r，Id）；那么标签根据计算得到的时隙索引值选择在哪个时隙回复。

没有标签回复的时隙为零时隙，记为0；只有一个标签回复的时隙为单时隙，记为1；两个或两个以上的标签回复的时隙为冲突时隙，记为X。阅读器将所有时隙的标签回复情况生成一个向量，称为测量向量。单时隙可以用来识别在该时隙回复的标签，而零时隙和冲突时隙则不行，这是因为阅读器知道所有标签标志符和标签的所有哈希计算过程，因此可以完整恢复整个时隙帧回复的过程，阅读器根据后台数据库中的所有标签标志符通过哈希计算得到的时隙索引值生成一个向量，称为目标向量。如果测量向量中为0的位置，在目标向量中为1，则表示该位置对应的标签已经丢失。

在典型的射频识别系统中，如果只需要区分该时隙是否有标签回复，那么只需要让标签回复一个短串，耗时约t_s=0.4ms；如果需要区分只有一个和多个标签回复，那么需要让标签回复一个长串，耗时约t_l=0.8ms；点名识别中，传输一个唯一标志符，需要时间t_Id=2.4ms。

实施例1：

针对不区分单时隙与冲突时隙的系统，二阶段的丢失标签识别方法包括以下步骤：

A、构造点名集合，构造的原则为将后台数据库的部分标签去除，使得原有冲突时隙变为单时隙，去除的标签进入点名集合；

B、开始第一阶段点名过程，对点名集合中的标签进行逐个询问，查找丢失标签；

C、开始第二阶段时隙帧识别过程，目标为识别那些除第一阶段中已扫描过的标签以外的剩余标签的状态情况。

二阶段识别方法的总执行时间可以表示为：

T₂=(t_Id+t_s)P+ft_s       (1)

其中，P为第一阶段点名集合中的标签数目。

为了使得T₂的总执行时间最短，需要计算P的期望值，即

$E\left(P\right)=f{\mathrm{\Σ}}_{i=2}^N(i-1)\left(\underset{i}{N}\right){\left(\frac{1}{f}\right)}^i{(1-\frac{1}{f})}^{N-1}---\left(2\right)$

通过简化可以得到

$E\left(P\right)\≈N-f+{\mathrm{fe}}^{-\frac{N}{f}}---\left(3\right)$

通过求导可求得T₂的期望时间最小时最优帧长f，即

$\frac{\mathrm{dE}\left(T_2\right)}{\mathrm{df}}\≈(t_{\mathrm{Id}}+t_s)\frac{\mathrm{dE}\left(P\right)}{\mathrm{df}}+t_s=0---\left(4\right)$

其中，

$\frac{\mathrm{dE}\left(P\right)}{\mathrm{df}}\≈-1+e^{-\frac{N}{f}}+\frac{N}{f}{e}^{-\frac{N}{f}}---\left(5\right)$

其中，E（T₂）为T₂的期望值。

采用数值方法求解方程（4），就能得到最优帧长f使得二阶段识别的总时间最短。

通过以上分析，二阶段的丢失标签识别方法的具体步骤如下：

1、求解方程（4）得到最优帧长f，预先生成随机整数r，然后根据后台数据库所有标签的标志符构造相应的目标向量；

2、构造点名标签集合S和丢失集合M，两个集合都初始为空；

3、逐一扫描目标向量中的时隙，对每一个冲突时隙，其找到后台数据库中该时隙对应的k个标签，随机取其中k-1个标签，将其加入S；

4、直到目标向量扫描完毕，集合S构造完毕；

5、针对集合S中的标签开始逐一点名识别，被识别的标签给阅读器一个短串回复，然后静默，不再参与后续问答；不被识别的标签加入集合M；

6、阅读器发射f和r，对于除去集合S以外的标签，每个待被识别的标签计算回复时隙索引H（f，r，Id），并选择相应时隙回复短串消息，根据标签回复情况构造测量向量；

7、比对测量向量和目标向量，如果目标向量中为单时隙或者冲突时隙的位置，在测量向量中为0，那么后台数据库中该位置所对应的除去进入S中的k-1个标签后剩下的那个标签确认为丢失，加入M；

8、M即为丢失标签集合。

实施例2：

针对区分单时隙与冲突时隙的系统，三阶段的丢失标签识别方法包括：

Ⅰ、构造点名集合1，构造的原则为将后台数据库的部分标签去除，使得原有超过3个标签的冲突时隙变为2个标签的冲突时隙，去除的标签进入点名集合1；

Ⅱ、开始第一阶段的点名过程，对点名集合1中的标签进行逐个询问，查找丢失标签；

Ⅲ、开始第二阶段的时隙帧识别过程，目标为识别那些除第一阶段中已扫描过的标签以外的剩余标签的状态情况；

Ⅳ、针对时隙帧识别过程中2个标签冲突的时隙中发生了标签丢失的情况，将这些标签加入点名集合2；

Ⅴ、开始第三阶段点名过程，对点名集合2中的标签进行逐个询问，进一步确认点名集合2中的标签是否丢失。

三阶段识别方法的总执行时间可以表示为：

T₃=(t_Id+t_s)Q+ft_l       (6)

其中，Q表示第一阶段点名集合中的标签数目。

为了使得总执行时间T₃最短，需要计算Q的期望值，即

$E\left(Q\right)=f{\mathrm{\Σ}}_{i=3}^N(i-1)\left(\underset{i}{N}\right){\left(\frac{1}{f}\right)}^i{(1-\frac{1}{f})}^{N-1}---\left(7\right)$

将上式进行简化，得到

$E\left(Q\right)\≈N-2f+2{\mathrm{fe}}^{-\frac{N}{f}}+N{e}^{-\frac{N-1}{f}}---\left(8\right)$

通过求导可求得T₃的期望时间最小时的最优帧长f，即

$\frac{\mathrm{dE}\left(T_3\right)}{\mathrm{df}}\≈(t_{\mathrm{Id}}+t_l)\frac{\mathrm{dE}\left(Q\right)}{\mathrm{df}}+t_l=0---\left(9\right)$

其中，

$\frac{\mathrm{dE}\left(Q\right)}{\mathrm{df}}\≈-2+{2e}^{-\frac{N}{f}}+\frac{2N}{f}{e}^{-\frac{N}{f}}+\frac{N(N-1)}{f^2}{e}^{-\frac{N-1}{f}}---\left(10\right)$

其中，E（T₃）为T₃的期望值。

采用数值方法求解方程（9），就能得到三阶段识别方法的总时间最短时最优帧长f。

通过以上分析，三阶段的丢失标签识别方法的具体步骤如下：

（1）求解方程9得到最优帧长f，预先生成随机整数r，然后根据后台数据库所有标签的标识符构造相应的目标向量；

（2）构造点名标签集合S1，S2和丢失标签集合M1，三个集合都初始为空；

（3）逐一扫描目标向量中的时隙，对每一个冲突时隙，找到后台数据库中该时隙对应的k个标签，如果k≥3，那么随机取其中k-2个标签，将其加入集合S1；

（4）直到目标向量扫描完毕，集合S1构造完毕；

（5）对于集合S1中的标签开始逐一点名识别，被识别的标签给阅读器一个短串回复，然后静默，不再参与后续问答，不被识别的标签加入集合M1；

（6）阅读器发送f和r，待被识别的每个标签计算H（f，r，Id）得到回复时隙索引，根据得到的回复时隙索引值选择在相应的时隙回复长串消息，根据标签的回复情况构造测量向量；

（7）比对测量向量和目标向量，如果目标向量中是单时隙的位置，在测量向量中为零时隙，那么该位置所对应的那个标签确认为丢失，加入集合M1；如果目标向量中是冲突时隙的位置，在测量向量中为零时隙或单时隙，那么该位置所对应的两个标签加入集合S2；

（8）对于集合S2中的标签逐一点名识别；被识别的标签给阅读器一个短串回复，然后静默，不再参与后续问答；不被识别的标签加入集合M1；

（9）M1即为丢失标签集合。

本发明的实施例是为了示例和描述起见而给出的，而并不是无遗漏的或者将本发明限于所公开的形式。很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显而易见的。选择和描述实施例是为了更好说明本发明的原理和实际应用，并且本领域的普通技术人员能够理解本发明从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。

Claims (6)

1.一种大规模射频识别系统中丢失标签的快速识别方法，其特征在于，该方法为先点名识别后时隙帧识别的二阶段丢失标签识别方法，包括以下步骤：

A、构造点名集合，构造的原则为将后台数据库的部分标签去除，使得原有冲突时隙变为单时隙，去除的标签进入点名集合；

B、开始第一阶段的点名识别过程，对点名集合中的标签进行逐个询问，查找丢失标签；

C、开始第二阶段的时隙帧识别过程，目标为识别那些除第一阶段中已扫描过的标签以外的剩余标签的状态情况。

2.根据权利要求1所述的大规模射频识别系统中丢失标签的快速识别方法，其特征在于，所述对点名集合中的标签进行逐个询问后，被识别的标签给阅读器短串回复，然后静默，不再参与后续问答；不被识别的标签确认为丢失。

3.根据权利要求1或2所述的大规模射频识别系统中丢失标签的快速识别方法，其特征在于，所述时隙帧识别过程包括以下步骤：

（1）求解方程

$\frac{\mathrm{dE}\left(T_2\right)}{\mathrm{df}}\≈(t_{\mathrm{Id}}+t_s)\frac{\mathrm{dE}\left(P\right)}{\mathrm{df}}+t_s=0$

其中

$\frac{\mathrm{dE}\left(P\right)}{\mathrm{df}}\≈-1+d^{-\frac{N}{f}}+\frac{N}{f}{e}^{-\frac{N}{f}}$

其中，T₂为二阶段识别方法的总执行时间；E（T₂）为T₂的期望值；f为最优帧长；t_Id为传输一个标签标志符的时间；t_s为标签回复短串的时间；P为第一阶段点名集合中的标签数目；E（P）为P的期望值；N为待检测标签的数目。

得到最优帧长f，预先生成随机整数r参数，然后根据后台数据库所有标签的标志符构造相应的目标向量；

（2）阅读器发射f和r，对于除去点名集合以外的标签，每个待被识别的标签计算回复时隙索引H（f，r，Id），并选择相应时隙回复短串消息，根据标签回复情况构造测量向量；

（3）比对测量向量和目标向量，如果目标向量中为单时隙或者冲突时隙的位置，在测量向量中为0，那么后台数据库中该位置所对应的除去进入点名集合中的标签后剩下的那个标签确认为丢失。

4.一种大规模射频识别系统中丢失标签的快速识别方法，其特征在于，该方法为先点名识别后时隙帧识别，再点名识别的三阶段丢失标签识别方法，包括以下步骤：

Ⅰ、构造点名集合1，构造的原则为将后台数据库的部分标签去除，使得原有超过3个标签的冲突时隙变为2个标签的冲突时隙，去除的标签进入点名集合1；

Ⅱ、开始第一阶段的点名过程，对点名集合1中的标签进行逐个询问，查找丢失标签；

Ⅲ、开始第二阶段的时隙帧识别过程，目标为识别那些除第一阶段中已扫描过的标签以外的剩余标签的状态情况；

Ⅳ、针对时隙帧识别过程中2个标签冲突的时隙中发生了标签丢失的情况，将这些标签加入点名集合2；

Ⅴ、开始第三阶段点名过程，对点名集合2中的标签进行逐个询问，进一步确认点名集合2中的标签是否丢失。

5.根据权利要求4所述的大规模射频识别系统中丢失标签的快速识别方法，其特征在于，所述对点名集合1或2中的标签进行逐个询问后，被识别的标签给阅读器短串回复，然后静默，不再参与后续问答；不被识别的标签确认为丢失。

6.根据权利要求4或5所述的大规模射频识别系统中丢失标签的快速识别方法，其特征在于，所述时隙帧识别过程包括以下步骤：

（1）求解方程

$\frac{\mathrm{dE}\left(T_3\right)}{\mathrm{df}}\≈(t_{\mathrm{Id}}+t_l)\frac{\mathrm{dE}\left(Q\right)}{\mathrm{df}}+t_l=0$

其中

$\frac{\mathrm{dE}\left(Q\right)}{\mathrm{df}}\≈-2+{2e}^{-\frac{N}{f}}+\frac{2N}{f}{e}^{-\frac{N}{f}}+\frac{N(N-1)}{f^2}{e}^{-\frac{N-1}{f}}$

其中，T₃为三阶段识别方法的总执行时间；E（T₃）为T₃的期望；f为最优帧长；t_Id为传输一个标签标志符的时间；t_l为标签回复长串的时间；Q为第一阶段点名集合中的标签数目；E（Q）为Q的期望值；N为待检测标签的数目。

得到最优帧长f，预先生成随机整数r参数，然后根据后台数据库所有标签的标志符构造相应的目标向量；

（2）阅读器发射f和r，对于除去点名集合1以外的标签，每个待被识别的标签计算回复时隙索引H（f，r，Id），并选择相应时隙回复短串消息，根据标签回复情况构造测量向量；

（3）比对测量向量和目标向量，如果目标向量中是单时隙的位置，在测量向量中为零时隙，那么该位置所对应的那个标签确认为丢失；如果目标向量中是冲突时隙的位置，在测量向量中为零时隙或单时隙，那么该位置所对应的两个标签加入点名集合2。

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