CN105160373B

CN105160373B - 一种基于碰撞时隙独立识别的动态帧时隙Aloha算法

Info

Publication number: CN105160373B
Application number: CN201510585285.4A
Authority: CN
Inventors: 苏健; 文光俊; 李建
Original assignee: University of Electronic Science and Technology of China
Current assignee: University of Electronic Science and Technology of China
Priority date: 2015-09-14
Filing date: 2015-09-14
Publication date: 2017-10-27
Anticipated expiration: 2035-09-14
Also published as: CN105160373A

Abstract

本发明公开了一种基于碰撞时隙独立识别的动态帧时隙Aloha算法，用于检测最佳帧长并为每个碰撞时隙设置独立的帧。本发明利用检测段来判断当前帧是否最优，降低了帧长设置不合适对性能的影响，提高了系统的识别效率和稳定性；对每个碰撞时隙设置独立的帧来识别，提高了整体的系统性能；对帧长的设置和判断都是基于最简单的数学运算，避免了传统防碰撞算法中的复杂数学运算对硬件平台较高的要求和依赖，极大的降低了系统复杂度，提高了算法的可实现性。

Description

一种基于碰撞时隙独立识别的动态帧时隙Aloha算法

技术领域

本发明属于射频识别多标签识别技术领域，具体涉及一种基于碰撞时隙独立识别的动态帧时隙Aloha算法的设计。

背景技术

超高频(UHF)射频识别(RFID)可以为目标物体提供更方便和快捷的无接触识别，因此替代条形码被广泛的应用于物体的自动识别中，主要的工业应用包括：库存管理、供应链管理、物品溯源等。一个典型的RFID系统由一个读写器、多个标签和中间件组成。多标签快速识别是当前RFID系统的一个迫切需求，特别是标签密集的RFID环境。为了解决标签快速识别问题，研究者们提出了大量的防碰撞算法，主要可以分为Aloha类、查询树(QT)类和混合式防碰撞类算法。

QT类算法本质上属于确定型防碰撞算法，其核心思想在于碰撞比特识别和追踪技术。在UHF系统中，由于读写器端接收信号的偏移，导致读写器不能有效的检测到具体的碰撞位，因此使得QT类算法难以应用到UHF RFID系统中，诸如EPCglobal C1 Gen2或者ISO/IEC 18000-6B。同样的，融合了碰撞比特识别和追踪技术的混合式算法，也难以实施。考虑到算法的复杂度和可实现性质，本发明主要集中于Aloha类算法。

目前大多数Aloha类算法都是采用完整帧观测，并使用复杂的计算来提高标签数估计的准确性从而维持好的识别性能。然而大多数读写器都仅装配处理能力低的处理器，因此高复杂度的算法难以应用于此类读写器。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中大多数Aloha类算法的读写器都仅装配处理能力低的处理器，无法处理高复杂度的算法的问题，提出了一种基于碰撞时隙独立识别的动态帧时隙Aloha算法。

本发明的技术方案为：一种基于碰撞时隙独立识别的动态帧时隙Aloha算法，分为最佳帧长检测和碰撞时隙独立识别两个阶段；

在最佳帧长检测阶段，对每帧设置一个检测段进行观测，然后充分利用检测段中成功时隙、碰撞时隙以及空闲时隙的统计数来判断当前帧是否为最优，若不是最优则重新调整帧长和设置新的检测段，直到检测到最优的帧长为止；若是最优则继续读完整个帧，然后统计出每个碰撞时隙的索引号，压入堆栈，然后进入独立碰撞时隙识别阶段；

独立碰撞时隙识别阶段，是通过索引号对每个碰撞时隙设置独立的帧来进行识别，直到堆栈为空后，整个标签识别过程结束。

本发明具体包括以下步骤：

S1、读写器初始化：设置初始Q值Q_ini以及检测段的长度F_ds，并将读写器的时隙计数器Sc、空闲时隙数E、碰撞时隙数C以及成功时隙数S均清零；

S2、读写器向其工作域内的待识别标签广播一个查询命令，查询命令包括时隙帧长F＝2^Q以及检测段F_ds，F_ds的大小满足F_ds＝F/2^k，k为非负整数；

S3、读写器接收待识别标签的响应情况，同时时隙计数器值加1：Sc＝Sc+1；

若读写器接收到标签的回复且无碰撞产生，则表示成功识别该标签，S＝S+1；

若读写器接收到标签的回复且产生碰撞，则表示标签当前时隙内有多个标签同时响应，C＝C+1，并统计当前时隙索引号；

若读写器没有接收到标签的回复，则说明当前时隙空闲，E＝E+1；

S4、判断Sc是否等于F_ds；

若是则读写器统计(S_ds,C_ds)，其中S_ds＝S，C_ds＝C，并根据n_est＝round((S_ds+2.39*C_ds)*F/F_ds)来估计剩余标签数n_est；

若否则广播查询命令并返回步骤S3；

S5、读写器判断剩余标签数n_est是否在当前Q值的最佳范围内；

若是则判断Sc与F是否相等，若Sc＝F则统计碰撞时隙的索引号并压入堆栈，并根据n_ind＝round((n_est-S)/C)来确定碰撞时隙内的平均标签数n_ind，然后设置每个碰撞时隙初始帧的大小F_ind；若Sc≠F则广播查询命令并返回步骤S3；

若否则设置新的Q值并更新F_ds，然后返回步骤S2；

S6、读写器判断堆栈是否为空；

若是则识别过程结束；

若否则读写器从堆栈中提取新的索引号并进入步骤S7；

S7、读写器广播查询命令，查询命令包括时隙F_ind及其索引号index；

S8、读写器读完F_ind个时隙后统计(S，C)，判断C是否等于0；

若是则返回步骤S6；

若否则根据n_rst＝round(2.39*C)来估计剩余标签数n_rst，设置新的帧长赋予F_ind并返回步骤S7。

进一步地，步骤S5中设置每个碰撞时隙初始帧的大小F_ind以及设置新的Q值时参考剩余标签数和最佳帧长的关系表，根据剩余标签数可以找出对应的最佳帧长，剩余标签数n_est和最佳帧长F的关系根据常规动态帧时隙Aloha算法导出。

进一步地，剩余标签数n_est和最佳帧长F的具体关系为：

1≤n_est≤3，F＝2^Q＝2，Q＝1；

4≤n_est≤5，F＝2^Q＝4，Q＝2；

6≤n_est≤11，F＝2^Q＝8，Q＝3；

12≤n_est≤22，F＝2^Q＝16，Q＝4；

23≤n_est≤44，F＝2^Q＝32，Q＝5；

45≤n_est≤89，F＝2^Q＝64，Q＝6；

90≤n_est≤177，F＝2^Q＝128，Q＝7；

178≤n_est≤355，F＝2^Q＝256，Q＝8；

356≤n_est≤710，F＝2^Q＝512，Q＝9；

711≤n_est≤1420，F＝2^Q＝1024，Q＝10；

1421≤n_est≤2839，F＝2^Q＝2048，Q＝11；

2840≤n_est≤5678，F＝2^Q＝4096，Q＝12；

5679≤n_est≤11357，F＝2^Q＝8192，Q＝13；

11358≤n_est≤22713，F＝2^Q＝16384，Q＝14；

22714≤n_est≤45426，F＝2^Q＝32768，Q＝15。

进一步地，步骤S5中更新F_ds时参考不同帧所对应的检测段的大小设置，具体为：

F＝2^Q＝8，F_ds＝F/2；

F＝2^Q＝16，F_ds＝F/4；

F＝2^Q＝32，F_ds＝F/8；

F＝2^Q＝64，F_ds＝F/8；

F＝2^Q＝128，F_ds＝F/8；

F＝2^Q＝256，F_ds＝F/16；

F＝2^Q＝512，F_ds＝F/16；

F＝2^Q＝1024，F_ds＝F/32；

F＝2^Q>1024，F_ds＝F/64；

其他，F_ds＝F。

进一步地，查询命令包括Query、QueryAdj、QueryRep以及QueryIdx命令，其广播规则为：步骤S2中，第一帧广播Query命令，以后每帧均广播QueryAdj命令；步骤S4和S5中，广播QueryRep命令；步骤S7中，广播QueryIdx命令。

进一步地，步骤S2中，读写器向工作域内的待识别标签广播一个查询命令后，工作域内的待识别标签接收到读写器广播的查询命令后，提取查询命令中的Q值和Sc值，并在[1，F]中产生一个随机数加载到标签内部的计数器上，并比较计数器与Sc的值，若相等，则标签响应读写器的查询命令并返回数据，否则不予响应。

进一步地，步骤S4和S5中，读写器向其工作域内的标签广播一个查询命令后，接收到广播的标签，提取查询命令中的Sc值，并比较标签内部计数器的值与Sc的值，若相等，则标签响应读写器的查询命令并返回数据，否则不予响应。

进一步地，步骤S7中，读写器向其工作域内的标签广播一个查询命令后，接收到广播的标签，提取查询命令中的Q值、index值和Sc值，只有与index值匹配的标签才会在[1，F]中产生一个随机数加载到标签内部的计数器上，并比较计数器与Sc的值，若相等，则标签响应读写器的查询命令并返回数据，否则不予响应。

本发明的有益效果是：首先，由于每次检测最佳帧长都是基于检测段来完成的，而检测段只是完整帧的一小部分，一旦读写器检测到当前的帧不是最佳，立即终止本轮识别，根据最新设置的帧和检测段来开启下一轮检测，降低了不合适的帧长对性能的影响，提高了系统的识别效率和稳定性；其次，对每个碰撞时隙采用独立的小帧识别，相较于传统的防碰撞算法对所有的碰撞标签设置大帧而言，进一步提高了识别效率；最后，由于每次对于帧长的设置和判断都是基于最简单的数学运算，避免了传统Aloha类算法中的复杂估计方法对硬件平台的要求和依赖，极大的降低了系统复杂度。从而该发明可以很好的应用在移动及手持的UHF RFID读写器中。

附图说明

图1为本发明提供的一种基于碰撞时隙独立识别的动态帧时隙Aloha算法流程图。

图2为本发明实施例中完成八个标签识别的过程示意图。

图3为采用经典的Aloha类算法，DFSA方法完成八个标签识别的过程示意图。

图4为本发明在吞吐率上的优势曲线图。

图5为本发明在识别单个标签所需的平均协调时间的优势曲线图。

图6为本发明在平均识别率上的优势曲线图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的实施例作进一步的说明。

本发明的设计基于UHF的EPCglobal C1 Gen2标准。

本发明提供了一种基于碰撞时隙独立识别的动态帧时隙Aloha算法，分为最佳帧长检测和碰撞时隙独立识别两个阶段。

在最佳帧长检测阶段，对每帧设置一个检测段进行观测，然后充分利用检测段中成功时隙、碰撞时隙以及空闲时隙的统计数来判断当前帧是否为最优，若不是最优则重新调整帧长和设置新的检测段，直到检测到最优的帧长为止；若是最优则继续读完整个帧，然后统计出每个碰撞时隙的索引号，压入堆栈，然后进入独立碰撞时隙识别阶段。

如图1所示，本发明具体包括以下步骤：

S1、读写器初始化：设置初始Q值Q_ini(帧长F＝2^Q)以及检测段的长度F_ds，并将读写器的时隙计数器Sc、空闲时隙数E、碰撞时隙数C以及成功时隙数S均清零。

S2、读写器向其工作域内的待识别标签广播一个查询命令，查询命令包括时隙帧长F＝2^Q以及检测段F_ds，F_ds的大小满足F_ds＝F/2^k，k为非负整数。

这里读写器第一帧广播Query命令，以后每帧均广播QueryAdj命令。

读写器向工作域内的待识别标签广播一个查询命令后，工作域内的待识别标签接收到读写器广播的查询命令后，提取查询命令中的Q值和Sc值，并在[1，F]中产生一个随机数加载到标签内部的计数器上，并比较计数器与Sc的值，若相等，则标签响应读写器的查询命令并返回数据，否则不予响应。

若读写器没有接收到标签的回复，则说明当前时隙空闲，E＝E+1。

S4、判断Sc是否等于F_ds；

若否则广播查询命令并返回步骤S3。

若否则设置新的Q值并更新F_ds，然后返回步骤S2。

其中，设置每个碰撞时隙初始帧的大小F_ind以及设置新的Q值时需要参考剩余标签数和最佳帧长的关系表，根据剩余标签数可以找出对应的最佳帧长，剩余标签数n_est和最佳帧长F的关系根据常规动态帧时隙Aloha算法导出。剩余标签数n_est和最佳帧长F的具体关系为：

1≤n_est≤3，F＝2^Q＝2，Q＝1；

4≤n_est≤5，F＝2^Q＝4，Q＝2；

6≤n_est≤11，F＝2^Q＝8，Q＝3；

12≤n_est≤22，F＝2^Q＝16，Q＝4；

23≤n_est≤44，F＝2^Q＝32，Q＝5；

45≤n_est≤89，F＝2^Q＝64，Q＝6；

90≤n_est≤177，F＝2^Q＝128，Q＝7；

178≤n_est≤355，F＝2^Q＝256，Q＝8；

356≤n_est≤710，F＝2^Q＝512，Q＝9；

711≤n_est≤1420，F＝2^Q＝1024，Q＝10；

1421≤n_est≤2839，F＝2^Q＝2048，Q＝11；

2840≤n_est≤5678，F＝2^Q＝4096，Q＝12；

5679≤n_est≤11357，F＝2^Q＝8192，Q＝13；

11358≤n_est≤22713，F＝2^Q＝16384，Q＝14；

22714≤n_est≤45426，F＝2^Q＝32768，Q＝15。

更新F_ds时需要参考不同帧所对应的检测段的大小设置，具体为：

F＝2^Q＝8，F_ds＝F/2；

F＝2^Q＝16，F_ds＝F/4；

F＝2^Q＝32，F_ds＝F/8；

F＝2^Q＝64，F_ds＝F/8；

F＝2^Q＝128，F_ds＝F/8；

F＝2^Q＝256，F_ds＝F/16；

F＝2^Q＝512，F_ds＝F/16；

F＝2^Q＝1024，F_ds＝F/32；

F＝2^Q>1024，F_ds＝F/64；

其他，F_ds＝F。

步骤S4和S5中，读写器广播QueryRep命令。

读写器向其工作域内的标签广播一个查询命令后，接收到广播的标签，提取查询命令中的Sc值，并比较标签内部计数器的值与Sc的值，若相等，则标签响应读写器的查询命令并返回数据，否则不予响应。

S6、读写器判断堆栈是否为空；

若是则识别过程结束；

若否则读写器从堆栈中提取新的索引号并进入步骤S7。

S7、读写器广播查询命令，查询命令包括时隙F_ind及其索引号index。

这里读写器广播QueryIdx命令。

读写器向其工作域内的标签广播一个查询命令后，接收到广播的标签，提取查询命令中的Q值、index值和Sc值，只有与index值匹配的标签才会在[1，F]中产生一个随机数加载到标签内部的计数器上，并比较计数器与Sc的值，若相等，则标签响应读写器的查询命令并返回数据，否则不予响应。

S8、读写器读完F_ind个时隙后统计(S，C)，判断C是否等于0；

若是则返回步骤S6；

下面以8个标签的识别过程为具体实施例对本发明作进一步描述，如图2所示，具体步骤如下：

A1、读写器初始化清零，读写器时隙计数器Sc，空闲时隙数E，碰撞时隙数C以及成功时隙数S的值均为0。

A2、读写器向其工作域内的标签广播一个Query命令，Query命令所规定的此时帧长为F＝8，则检测段F_ds＝4，Sc＝Sc+1。

A3、第一轮识别：当读写器读完F_ds个时隙后，统计出(S_ds，C_ds)分别为(2，1)，通过n_est＝round((S_ds+2.39*C_ds)*F/F_ds)估计出待识别标签数为9，根据剩余标签数n_est和最佳帧长F的关系可知标签数9处于帧长8的最佳范围6～11内，当前帧为最佳帧长，因此读写器继续本轮识别读完8个时隙，统计出碰撞时隙索引号为2和8，并压入堆栈，然后根据n_ind＝round((n_est-S)/C)计算出n_ind＝3，然后根据剩余标签数n_est和最佳帧长F的关系确定每个碰撞时隙的独立帧大小应为F_ind＝2。

A4、第二轮识别：读写器从堆栈中提取索引号，采用F_ind＝2，当读完2个时隙后，读写器统计出(S，C)为(0，1)，然后读写器根据n_rst＝round(2.39*C)计算出当前索引下的剩余标签数为2，设置帧F_ind＝2。

A5、第三轮识别：读写器在读完F_ind后，统计出(S，C)为(2，0)，碰撞时隙为0，因此该索引下的标签均被成功识别。

A6、第四轮识别：读写器从堆栈中提取新的索引号，采用F_ind＝2，当读完2个时隙后，读写器统计出(S，C)为(1，1)，然后读写器根据n_rst＝round(2.39*C)计算出当前索引下的剩余标签数为2，设置帧F_ind＝2。

A7、第五轮识别：读写器在读完F_ind后，统计出(S，C)为(0，1)，然后读写器根据n_rst＝round(2.39*C)计算出当前索引下的剩余标签数为2，设置帧F_ind＝2。

A8、第六轮识别：读写器在读完F_ind后，统计出(S，C)为(2，0)，碰撞时隙为0，因此该索引下的标签均被成功识别。读写器检测到堆栈为空，整个识别过程结束。

上述具体实施例中步骤A1-A3为最佳帧长检测阶段，步骤A4-A9为碰撞时隙独立识别阶段。步骤A1对应S1，A2对应S2-S3，A3对应S4-S5，A4对应S6-S8，A5对应S8，A6对应S6-S8，A7对应S8，A8对应S8。其中步骤A4-A5针对碰撞时隙2中的标签进行识别，步骤A6-A8针对碰撞时隙8中的标签进行识别。

从本发明实施例中可以看出，读写器采用本发明方法共需要六轮，18个时隙来识别全部标签，吞吐率性能为0.4444。

如图3所示为经典Aloha类算法DFSA方法识别图2中8个标签的过程，此部分为本领域技术人员的公知常识，在此不作详细描述。由图2、图3对比可知，本发明基于碰撞时隙独立识别的动态帧时隙Aloha算法相对于经典算法减少了所需的总时隙数，提高了识别效率。

图4～图6给出了本发明方法与现有经典防碰撞算法的比较，从图中可以看出，本发明在吞吐率、时间效率(n个成功时隙所需的时间比上识别n个标签所需的总时间)，识别率(每秒可以识别多少标签)上的优势，其中，Q-algorithm为EPCglobal C1 Gen2标准规定的Q值算法，MAP为基于最大后验概率的防碰撞算法，FEIA为一种可行的便于实现的防碰撞算法，ILCM为基于增强型线性融合模型的防碰撞算法，ds-DFSA为本发明提供的基于碰撞时隙独立识别的动态帧时隙Aloha算法。

本发明提供的方法与现有经典防碰撞算法相比，在综合性能上的优势如下表所示：

本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims

1.一种基于碰撞时隙独立识别的动态帧时隙Aloha算法，其特征在于，分为最佳帧长检测和碰撞时隙独立识别两个阶段；

2.根据权利要求1所述的基于碰撞时隙独立识别的动态帧时隙Aloha算法，其特征在于，包括以下步骤：

S2、读写器向其工作域内的待识别标签广播一个查询命令，所述查询命令包括时隙帧长F＝2^Q以及检测段F_ds，所述F_ds的大小满足F_ds＝F/2^k，k为非负整数；

S4、判断Sc是否等于F_ds；

若否则广播查询命令并返回步骤S3；

若否则设置新的Q值并更新F_ds，然后返回步骤S2；

S6、读写器判断堆栈是否为空；

若是则识别过程结束；

若否则读写器从堆栈中提取新的索引号并进入步骤S7；

S7、读写器广播查询命令，所述查询命令包括时隙F_ind及其索引号index；

S8、读写器读完F_ind个时隙后统计(S，C)，判断C是否等于0；

若是则返回步骤S6；

3.根据权利要求2所述的基于碰撞时隙独立识别的动态帧时隙Aloha算法，其特征在于，所述步骤S5中设置每个碰撞时隙初始帧的大小F_ind以及设置新的Q值时参考剩余标签数和最佳帧长的关系表，根据剩余标签数可以找出对应的最佳帧长，剩余标签数n_est和最佳帧长F的关系根据常规动态帧时隙Aloha算法导出。

4.根据权利要求3所述的基于碰撞时隙独立识别的动态帧时隙Aloha算法，其特征在于，所述剩余标签数n_est和最佳帧长F的具体关系为：

1≤n_est≤3，F＝2^Q＝2，Q＝1；

4≤n_est≤5，F＝2^Q＝4，Q＝2；

6≤n_est≤11，F＝2^Q＝8，Q＝3；

12≤n_est≤22，F＝2^Q＝16，Q＝4；

23≤n_est≤44，F＝2^Q＝32，Q＝5；

45≤n_est≤89，F＝2^Q＝64，Q＝6；

90≤n_est≤177，F＝2^Q＝128，Q＝7；

178≤n_est≤355，F＝2^Q＝256，Q＝8；

356≤n_est≤710，F＝2^Q＝512，Q＝9；

711≤n_est≤1420，F＝2^Q＝1024，Q＝10；

1421≤n_est≤2839，F＝2^Q＝2048，Q＝11；

2840≤n_est≤5678，F＝2^Q＝4096，Q＝12；

5679≤n_est≤11357，F＝2^Q＝8192，Q＝13；

11358≤n_est≤22713，F＝2^Q＝16384，Q＝14；

22714≤n_est≤45426，F＝2^Q＝32768，Q＝15。

5.根据权利要求2所述的基于碰撞时隙独立识别的动态帧时隙Aloha算法，其特征在于，所述步骤S5中更新F_ds时参考不同帧所对应的检测段的大小设置，具体为：

F＝2^Q＝8，F_ds＝F/2；

F＝2^Q＝16，F_ds＝F/4；

F＝2^Q＝32，F_ds＝F/8；

F＝2^Q＝64，F_ds＝F/8；

F＝2^Q＝128，F_ds＝F/8；

F＝2^Q＝256，F_ds＝F/16；

F＝2^Q＝512，F_ds＝F/16；

F＝2^Q＝1024，F_ds＝F/32；

F＝2^Q>1024，F_ds＝F/64；

其他，F_ds＝F。

6.根据权利要求2所述的基于碰撞时隙独立识别的动态帧时隙Aloha算法，其特征在于，所述查询命令包括Query、QueryAdj、QueryRep以及QueryIdx命令，其广播规则为：步骤S2中，第一帧广播Query命令，以后每帧均广播QueryAdj命令；步骤S4和S5中，广播QueryRep命令；步骤S7中，广播QueryIdx命令。

7.根据权利要求2-6任一所述的基于碰撞时隙独立识别的动态帧时隙Aloha算法，其特征在于，所述步骤S2中，读写器向工作域内的待识别标签广播一个查询命令后，工作域内的待识别标签接收到读写器广播的查询命令后，提取查询命令中的Q值和Sc值，并在[1，F]中产生一个随机数加载到标签内部的计数器上，并比较计数器与Sc的值，若相等，则标签响应读写器的查询命令并返回数据，否则不予响应。

8.根据权利要求2-6任一所述的基于碰撞时隙独立识别的动态帧时隙Aloha算法，其特征在于，所述步骤S4和S5中，读写器向其工作域内的标签广播一个查询命令后，接收到广播的标签，提取查询命令中的Sc值，并比较标签内部计数器的值与Sc的值，若相等，则标签响应读写器的查询命令并返回数据，否则不予响应。

9.根据权利要求2-6任一所述的基于碰撞时隙独立识别的动态帧时隙Aloha算法，其特征在于，所述步骤S7中，读写器向其工作域内的标签广播一个查询命令后，接收到广播的标签，提取查询命令中的Q值、index值和Sc值，只有与index值匹配的标签才会在[1，F]中产生一个随机数加载到标签内部的计数器上，并比较计数器与Sc的值，若相等，则标签响应读写器的查询命令并返回数据，否则不予响应。