CN103559522B - 一种非理想信道下的自适应射频标签数目估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种非理想信道下的自适应射频标签数目估计方法，包括如下步骤：A、用户指定标签数目估计值处于误差区间的概率α，误差阈值β，标签数目上限t_max和帧长上限f_max。B、根据当前信道情况，设置最差信道传输成功率p_min。C、启动一轮估计过程，调整到最优参与概率q值，使得同种子多次探测的合并结果中空时隙数目不低于0.05f_max。D、对目前进行的所有轮次结果进行综合估计，得到估计值若估计值满足概率α和误差阈值β，则输出估计值否则执行步骤C。本发明能够在阅读器与标签之间的信道处于非理想情况下，根据标签数量自适应调整策略，给出满足用户精度要求的标签数目估计结果。

Description

一种非理想信道下的自适应射频标签数目估计方法

技术领域

本发明涉及射频识别技术领域，尤其涉及一种非理想信道下的自适应射频标签数目估计方法。

背景技术

射频识别（Radio Frequency Identification）技术以其低成本、可批量操作以及不受视线阻碍等特点，近年来日益受到人们的关注。目前射频识别技术已经广泛应用于供应链管理、动物追踪及建筑监测等诸多领域。在目前射频识别的标准协议中，通常是标签收到一系列阅读器的询问，然后将自己的唯一标志符回复给阅读器，阅读器在搜集完毕目标区域中的标签信息后，进行后续一系列管理操作以完成应用需求。这样的显式操作方式在管理操作众多、标签数量急剧增长的情况下，将带来巨大的通讯和识别开销，从而造成效率低下。

与此同时，之前的射频识别以及标签估计方法往往集中在如何提高识别和估计方法的准确率或者减少延迟等方面，他们都假设阅读器与射频标签之间的通讯是理想的，也就是说，无丢包的。但在实际应用中，无线通讯信道的质量是随着周围环境和时间变化的，很难到达到理想情况,而且射频识别标准中和实际应用中，对于帧长也是存在限制的。通常，阅读器与射频标签之间的通讯受阅读距离、天线朝向和位置、阅读器发射功率、标签数目以及环境干扰等众多因素影响，造成通讯信道的不确定性和多变性。

对于目标区域，估计其中的标签数目是大规模射频识别系统中的基本需求之一。一般说来，要求对估计结果值满足预先设定的误差容忍阈值。带有误差容忍的要求，一方面大大提高了估计的速度（与精确获取数目相比），另一方面在应用需求中完全可以满足实际需要。例如体育场馆的人流统计，全国区域货物追踪统计以及大规模仓储管理等。因此，如何在非理想信道的情况下，充分考虑当前射频系统中的帧长限制问题，实现对于射频标签数目的自适应估计是一个迫切需要解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于通过一种非理想信道下的自适应射频标签数目估计方法，来解决以上背景技术部分提到的问题。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

一种非理想信道下的自适应射频标签数目估计方法，其包括如下步骤：

A、用户指定标签数目估计值处于误差区间的概率α，误差阈值β，标签数目上限t_max和帧长上限f_max；

B、根据当前信道情况，设置最差信道传输成功率p_min；

C、启动一轮估计过程，调整到最优参与概率q值，使得同种子多次探测的合并结果中空时隙数目不低于0.05f_max；

D、对目前进行的所有轮次结果进行综合估计，得到估计值若估计值满足概率α和误差阈值β，则输出估计值否则执行步骤C。

特别地，所述步骤C具体包括：

C1、根据公式（一）计算每轮次同种子的探测次数

$r>\frac{\log \mathrm{\β}}{\log (1-p_{\min })}\≈-\frac{\log \mathrm{\β}}{p_{\min }}$ (一)

C2、初始化参与概率轮次m=0；

C3、得到随机种子s，使用该随机种子进行同种子多次探测过程，并合并探测结果；

C4、统计合并探测结果中空时隙数目X_i，若X_i＜0.05f_max，则更新执行步骤C3，否则执行步骤D。

特别地，所述步骤D具体包括：

D1、根据公式（二）对目前进行的所有轮次结果进行综合估计，得到估计值根据公式（三）得到当前的方差σ₀；

$\hat{t}=g\left(Y\right)=-\frac{f}{q}\log \frac{Y}{f}$ （二）

$E\left[g\left(Y\right)\right]=t+\frac{e^{\mathrm{\ρ}}-1-\mathrm{\ρq}}{2\mathrm{mq}},\mathrm{Var}\left[g\left(Y\right)\right]=\frac{f(e^{\mathrm{\ρ}}-1-\mathrm{\ρq})}{{\mathrm{mq}}^2}={\mathrm{\σ}}_0$ （三）

其中，X_j表示某一次探测结果中的空时隙的个数，f为帧长；

D2、判断是否成立，如果成立，则输出目前估计值否则更新 $q=\min (\mathrm{1,1.59}*\frac{f_{\max }}{\hat{t}}),$ 执行步骤C3,其中， $Z_{\mathrm{\α}}=\sqrt{2}\mathrm{er}{f}^{-1}(2\mathrm{\α}-1),$ erf为高斯误差函数 $\mathrm{erf}\left(x\right)=\frac{2}{\sqrt{\mathrm{\π}}}{\∫}_0^x{e}^{-t^2}\mathrm{dt}.$

本发明提供的非理想信道下的自适应射频标签数目估计方法在阅读器与标签信道质量随着时间与空间的变化时，仅需要知道信道通信质量最差值的情况，就可以得到标签数目的估计值，同时，可以根据射频识别系统要求的最大帧长限制，动态自适应调整估计过程，并使得最后的标签数目估计结果可以满足用户预设的误差要求。

附图说明

图1为本发明实施例提供的非理想信道下的自适应射频标签数目估计方法流程图；

图2为本发明实施例提供的同种子多次探测策略示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。

请参照图1所示，图1为本发明实施例提供的非理想信道下的自适应射频标签数目估计方法流程图。

本实施例中非理想信道下的自适应射频标签数目估计方法包括如下步骤：

步骤S101、用户指定标签数目估计值处于误差区间的概率α，误差阈值β，标签数目上限t_max和帧长上限f_max。

步骤S102、根据当前信道情况，设置最差信道传输成功率p_min。

步骤S103、启动一轮估计过程，调整到最优参与概率q值，使得同种子多次探测的合并结果中空时隙数目不低于0.05f_max。

于本实施例中该步骤具体过程如下：

步骤S1031、根据公式（一）计算每轮次同种子的探测次数

$r>\frac{\log \mathrm{\β}}{\log (1-p_{\min })}\≈-\frac{\log \mathrm{\β}}{p_{\min }}$ （一）

步骤S1032、初始化参与概率轮次m=0。

步骤S1033、得到随机种子s，使用该随机种子进行同种子多次探测过程，并合并探测结果。

步骤S1034、统计合并探测结果中空时隙数目X_i，若X_i＜0.05f_max，则更新执行步骤S1033，否则执行步骤S104。

步骤S104、对目前进行的所有轮次结果进行综合估计，得到估计值若估计值满足概率α和误差阈值β，则输出估计值否则执行步骤S103。

于本实施例中该步骤具体过程如下：

步骤S1041、根据公式（二）对目前进行的所有轮次结果进行综合估计，得到估计值根据公式（三）得到当前的方差σ₀；

$\hat{t}=g\left(Y\right)=-\frac{f}{q}\log \frac{Y}{f}$ （二）

$E\left[g\left(Y\right)\right]=t+\frac{e^{\mathrm{\ρ}}-1-\mathrm{\ρq}}{2\mathrm{mq}},\mathrm{Var}\left[g\left(Y\right)\right]=\frac{f(e^{\mathrm{\ρ}}-1-\mathrm{\ρq})}{{\mathrm{mq}}^2}={\mathrm{\σ}}_0$ （三）

其中，X_j表示某一次探测结果中的空时隙的个数，f为帧长。

步骤S1042、判断是否成立，如果成立，则输出目前估计值否则更新 $q=\min (\mathrm{1,1.59}*\frac{f_{\max }}{\hat{t}}),$ 执行步骤S1033,其中， $Z_{\mathrm{\α}}=\sqrt{2}\mathrm{er}{f}^{-1}(2\mathrm{\α}-1),$ erf为高斯误差函数 $\mathrm{erf}\left(x\right)=\frac{2}{\sqrt{\mathrm{\π}}}{\∫}_0^x{e}^{-t^2}\mathrm{dt}.$

为便于理解上述实施例，下面对本发明的相关原理性内容进行详细介绍：

系统包含射频识别阅读器和待估计数目的射频标签集合。阅读器与标签之间的通讯采用基于ALOHA的时隙问答模式，即阅读器首先发送问讯指令给标签，该指令包含帧长f，参与概率q，随机种子s，每个标签收到这几个参数后，根据自己的唯一标志符（identifier），计算得到哈希值h=Hash(f,s,identiiier)，这个值大于等于1同时小于等于f，这个过程相当于在[1,f]之间生成一个随机数RNG。随后阅读器开始逐个时隙侦听标签回复情况，而每个标签首先都以概率q选择是否给阅读器回复，如果回复，那么选择在自己的哈希计算值即第h个时隙进行回复，否则静默。没有标签回复的时隙称为空时隙，记为0，有1个或者多个标签回复的时隙称为非空时隙，记为X。扫描到第f个时隙后，阅读器停止。然后根据f个时隙中空时隙的个数，即可以估计得到目标区域的射频标签个数，实际的标签个数记为t。一般说来对于估计值需要满足以下公式

$\mathrm{Prob}[-\frac{\mathrm{\β}}{2}\≤\frac{\hat{t}-t}{t}\≤\frac{\mathrm{\β}}{2}]\≥\mathrm{\α}$

其中，α表示估计值处于误差区间的概率，0<α<1，一般这个值越接近于1越好。β表示误差阈值，β>0，一般说来，这个值越接近于0越好。

在假设阅读器与标签之间信道质量完美的情况下，每个标签的回复都能够正确地被阅读器收到。但是，在实际应用过程中，信道往往是非理想的，而且在射频识别标准中和实际应用中，对于帧长也是存在限制的。而本发明可以解决这两个问题，

假设标签i与阅读器之间的信道成功传输率记为p_i，p_i服从一个未知的概率分布。注意，虽然p_i是时变的，但是我们假设在进行一轮标签数目估计时，p_i是恒定的，因为一轮的估计时间足够短。为不断降低估计的方差，我们采用多轮随机种子估计的方法，轮次记为m。同时，为了应对信道的不稳定性，我们采用同种子多次探测策略，探测次数记为r，因此整个估计的延迟为f*r*m个时隙。

如图2所示，图2为同种子多次探测策略示意图。经过一帧f个时隙后，可以得到一次探测结果，如果帧长f和随机种子r不变，进行多次(r)探测，以此应对高度动态变化的信道，然后将多次的探测结果进行合并，合并的原则为按位或，也就是说只要任意一次某个时隙不为空，则合并的结果中该时隙也不为空。

下面分析一下非理想信道下的自适应射频标签数目估计过程。设

p_min=min{p_i|1≤i≤t}

也就是说p_min是所有标签与阅读器之间通信成功率的最小值。那么，通过r次同种子多次探测后，第i个标签的回复被阅读器成功收到的概率为φ_i，则

φ_i=1-(1-p_i)^r≥1-(1-p_min)^r

那么，将所有标签的这个概率加起来，可以得到，

$t\&GreaterEqual;\underset{i=1}{\overset{t}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&phi;}}_i\&GreaterEqual;t(1-{(1-p_{\min })}^r)$

同时根据容忍误差β的定义可知，我们需要满足以下不等式

t(1-p_min)^r<βt

因此，我们可以得到r需要满足：

$r>\frac{\log \mathrm{\&beta;}}{\log (1-p_{\min })}\&ap;-\frac{\log \mathrm{\&beta;}}{p_{\min }}$

假设X_j表示某一次探测结果中的空时隙的个数，可以知道X_j是一个随机变量，其期望是∶

$E\left[X_j\right]=f\underset{i=1}{\overset{t}{\mathrm{\&Pi;}}}(1-\frac{\mathrm{q\&phi;i}}{f})\&ap;{\mathrm{fe}}^{-\mathrm{\&rho;}}$

其中 $\mathrm{\&rho;}=\frac{q{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^t\mathrm{\&phi;i}}{f}.$

因此，可以知道经过同种子多次（r）的探测，X_j服从正态分布，其均值和方差为：

${\mathrm{\&mu;}}_a=f{e}^{-\mathrm{\&rho;}},{\mathrm{\&sigma;}}_a^2={\mathrm{fe}}^{-\mathrm{\&rho;}}(1-(1+\mathrm{\&rho;})e^{-\mathrm{\&rho;}})$

经过m轮次的估计，设那么Y也服从正态分布，其均值和方差为：

${\mathrm{\&mu;}}_b={\mathrm{\&mu;}}_a,{\mathrm{\&sigma;}}_b^2={\mathrm{\&sigma;}}_a^2/m---\left(4\right)$

可以看出μ_b为一个连续单调函数，因此它必然存在一个反函数，我们设这个反函数为g()，也就是说ggμ_b(t))=t，这样一来，可以得到估计值

$\hat{t}=g\left(Y\right)=-\frac{f}{q}\log \frac{Y}{f}---\left(5\right)$

这个估计值满足：

$E\left[g\left(Y\right)\right]=t+\frac{e^{\mathrm{\&rho;}}-1-\mathrm{\&rho;q}}{2\mathrm{mq}},\mathrm{Var}\left[g\left(Y\right)\right]=\frac{f(e^{\mathrm{\&rho;}}-1-\mathrm{\&rho;q})}{m{q}^2}{\mathrm{\&sigma;}}_0---\left(6\right)$

可以看出，当m趋近于无穷时，这个估计值的期望趋近与标签数目的真实值t。

本发明的技术方案在阅读器与标签信道质量随着时间与空间的变化时，仅需要知道信道通信质量最差值的情况，就可以得到标签数目的估计值，同时，可以根据射频识别系统要求的最大帧长限制，动态自适应调整估计过程，并使得最后的标签数目估计结果可以满足用户预设的误差要求。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，对于本领域技术人员而言，本发明可以有各种改动和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种非理想信道下的自适应射频标签数目估计方法，其特征在于，包括如下步骤：

A、用户指定标签数目估计值处于误差区间的概率α，误差阈值β，标签数目上限t_max和帧长上限f_max；

B、根据当前信道情况，设置最差信道传输成功率p_min；

C、启动一轮估计过程，调整到最优参与概率q值，使得同种子多次探测的合并结果中空时隙数目不低于0.05f_max；

所述步骤C具体包括：

C1、根据公式(一)计算每轮次同种子的探测次数

C2、初始化参与概率轮次m＝0；

C3、得到随机种子s，使用该随机种子进行同种子多次探测过程，并合并探测结果；

C4、按位或的合并原则统计合并探测结果中空时隙数目X_i，若X_i<0.05f_max，则更新执行步骤C3，否则执行步骤D；

D、对目前进行的所有轮次结果进行综合估计，得到估计值若估计值满足概率α和误差阈值β，则输出估计值否则执行步骤C。

2.根据权利要求1所述的非理想信道下的自适应射频标签数目估计方法，其特征在于，所述步骤D具体包括：

D1、根据公式(二)对目前进行的所有轮次结果进行综合估计，得到估计值根据公式(三)得到当前的方差σ₀；

其中，X_i表示某一次探测结果中的空时隙的个数，f为帧长；

D2、判断是否成立，如果成立，则输出目前估计值否则更新执行步骤C3,其中，erf为高斯误差函数