CN109325379A - 一种基于有限记忆的标签快速查询方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于射频识别领域，涉及一种基于有限记忆的标签快速查询方法，其特征在于所述的方法包括：n个随机分布在m个查询区域内的标签，启动新的查询时，标签查询系统针对待查询标签，生成查询区域优先级，从优先级高的查询区域开始，依次向优先级低的查询区域进行查询，直到成功获取标签位置信息；查询区域优先级的生成策略采用有限记忆的方式进行，分别考虑标签查询系统前P次有效查询在每个统计区域内查询到标签的分布和当前标签历史上Q次有效查询在每个统计区域内查询到的分布，对两种分布进行加权处理。本发明综合利用了标签系统和指定标签双重的历史查询数据，可以大幅提升多区域内标签查询的速度，特别适用于区域多、标签密的系统中。

Description

一种基于有限记忆的标签快速查询方法

技术领域

本发明涉及射频识别领域，尤其涉及一种基于有限记忆的标签快速查询方法。

背景技术

射频识别(RFID，Radio Frequency Identification)是一项利用射频信号实现无接触信息传递的自动识别技术，能够起到标识识别、物品跟踪、信息采集等作用。典型的RFID系统通常包括标签、读写单元和天线三部分组成。按RFID系统的工作频率进行分类，可以分为低频、中高频、超高频与微波四类。与低频、中高频RFID系统不同，由于超高频与微波段无线电波绕射能力较弱，用于超高频与微波段RFID标签的读写器天线通常被设计为定向天线，只有在天线定向波束范围内的电子标签可以被读写，无源标签的工作距离大于1米，有源标签的最大工作距离可以超过百米。采用超高频与微波频段的RFID系统，一个RFID读写设备可以同时识读其读取区域内的多个标签。使用多个通道进行读写时，一套RFID读写设备可以管理多个区域。从多个区域成百上千的标签中快速查找到想要的标签是当前行业应用中的热点之一。由于各行业内标签在各区域内分布的概率与区域、物品相关性大，难以用统计的方式进行建模，在实际使用过程中最为经典的查询方式为顺序轮询或随机轮询方式进行。在顺序轮询中，读写器按照区域的顺序进行查询；在随机轮询中，读写器这从未查询区域中随机选择一个区域来进行查询。顺序轮询或随机轮询均能从多个区域中成功查询到指定的标签，但时间上很难获得有效保障，不适用于在对时间敏感的场合中。

发明内容

本发明的技术解决问题：针对现有技术的不足，提供一种基于有限记忆的标签快速查询方法，综合利用标签及系统的历史查询数据，提升多区域多标签环境下查询指定标签的速度。具体技术方案如下：

一种基于有限记忆的标签快速查询方法，可充分利用历史查询数据提升查询速度，包括以下步骤：

A1、执行初始化标签查询历史分布操作，标签查询对象为n个随机分布在m个查询区域内的标签，标签查询系统在一个时间段内仅能对一个区域内的标签进行查询；

标签查询历史分布包括标签前P次有效查询在每个查询区域内成功查询到标签的分布N(t)，以及标签X前Q次有效查询在每个查询区域内成功查询到的分布F(x)；N(t)和F(x)分别初始化如下：

N(t)为包含P个元素的矢量，元素取值为m个查询区域的编号值，初始化时全部元素置0；

F(x)为n个Q个元素的矢量，元素取值为m个查询区域的编号值，初始化时全部元素置0。

A2、标签查询系统进入查询状态，当标签查询系统接收到查询标签X的指令时，标签查询系统根据标签查询历史分布，采用有限记忆的策略，重新计算每个查询区域的优先级，优先级取值为1至m，越小表示优先级别越高。优先级计算步骤如下：

B1、根据分布N(t)，给出每个区域的优先级加权值u_i，i值取值范围为1至m，其中u_i计算方式为：

对N(t)中元素表示的每个区域出现的频率进行统计，最高值对应区域的u_i值为1，最低值对应区域的u_i值为m，如成功次数数值相同，则根据区域编号顺序进行，编号小的给更小的u_i值，编号大的给更大的u_i值；

B2、根据分布F(x)，给出每个区域的优先级加权值v_i，i值取值范围为1至m，其中v_i计算方式为：

对F(x)的与X相对应的矢量元素表示的每个区域出现的频率进行统计，最高值对应区域的v_i值为1，最低值对应区域的v_i值为m，如成功次数数值相同，则根据区域编号顺序进行，编号小的给更小的v_i值，编号大的给更大的v_i值；

B3、对u_i和v_i进行加权合并计算最终每个查询区域的优先级s_i，计算方式如下：

w_i＝u_i+2×v_i

对w_i由最高向最低进行排序，最小w_i值对应的优先级s_i＝1，最大值w_i值对应的优先级s_i＝m，如成w_i数值相同，则根据区域编号顺序进行，编号小的给更小的优先级值，编号大的给更大的优先级值。

A3、标签查询系统根据计算出的优先级，依次从最高优先级查询区域向最低优先级查询区域发送查询标签X的指令，每个标签查询区域返回标签X是否存在的信息。

A4、当标签查询系统接收到标签查询区域S返回X标签存在的信息后，则向外输出X标签存在的信息，并给出X标签所在查询区域S的编号信息；标签查询系统认定当前查询为有效查询，同时执行标签查询历史分布更新操作；否则在结束所有查询区域的查询后输出X标签不存在的信息，本次查询为无效查询，不更新标签查询历史分布；

N(t)更新方式为将清空最左侧元素位置，其他元素依次左移，最新查询结果放入最右侧元素位置；

F(x)更新方式为更新针对标签X的矢量，更新方式为将清空最左侧元素位置，其他元素依次左移，最新查询结果放入最右侧元素位置。

A5、结束当前查询，返回A2，等待下一次标签查询指令。

采用本发明获得的有益效果：本发明通过记录和使用标签查询的历史数据，可以有效的提升在任意分布下标签的统计检索速度，可在密集标签环境下的RFID系统中广泛使用。

附图说明

图1所示为本发明的应用场景示意；

图2所示为本发明的方法实施步骤示意；

图3所示为本发明的实施例示例一标签分布示意；

图4所示为本发明的实施例示例二标签分布示意；

图5所示为本发明效果和其他方法效果对比示意。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明针对的n个随机分布在m个查询区域内的标签应用场景如图1所示。图中F01表示支出m个查询区域的RFID读写设备，在一个特定时刻，RFID读写设备仅能对一个查询区域内的标签进行查询操作；F02表示随机分布的一个RFID标签；F03为一个查询区域。

图2所示为本发明的方法实施步骤示意。

A1为初始化查询历史分布步骤。

标签查询历史分布包括标签前P次有效查询在每个查询区域内成功查询到标签的分布N(t)，以及标签X前Q次有效查询在每个查询区域内成功查询到的分布F(x)；N(t)和F(x)分别初始化如下：

N(t)为包含P个元素的矢量，元素取值为m个查询区域的编号值，初始化时全部元素置0；

F(x)为n个Q个元素的矢量，元素取值为m个查询区域的编号值，初始化时全部元素置0。

A2为接收查询指令，计算并更新优先级步骤。

在该步骤中，当标签查询系统接收到查询标签X的指令时，标签查询系统根据标签查询历史分布，采用有限记忆的策略，重新计算每个查询区域的优先级，优先级取值为1至m，越小表示优先级别越高。

标签查询系统的RFID读写设备，首先根据分布N(t)，给出每个区域的优先级加权值u_i，i值取值范围为1至m，其中u_i计算方式为对N(t)中元素表示的每个区域出现的频率进行统计，最高值对应区域的u_i值为1，最低值对应区域的u_i值为m，如成功次数数值相同，则根据区域编号顺序进行，编号小的给更小的u_i值，编号大的给更大的u_i值；

标签查询系统的RFID读写设备随后根据分布F(x)，给出每个区域的优先级加权值v_i，i值取值范围为1至m，其中v_i计算方式为对F(x)的与X相对应的矢量元素表示的每个区域出现的频率进行统计，最高值对应区域的v_i值为1，最低值对应区域的v_i值为m，如成功次数数值相同，则根据区域编号顺序进行，编号小的给更小的v_i值，编号大的给更大的v_i值；

最后由标签查询系统的RFID读写设备对u_i和v_i进行加权合并计算最终每个查询区域的优先级s_i，计算方式如下：

w_i＝u_i+2×v_i

对w_i由最高向最低进行排序，最小w_i值对应的优先级s_i＝1，最大值w_i值对应的优先级s_i＝m，如成w_i数值相同，则根据区域编号顺序进行，编号小的给更小的优先级值，编号大的给更大的优先级值。

A3为根据优先级在所有区域内查询标签的步骤。

在该步骤中，RFID读写设备根据计算出的优先级，依次从最高优先级查询区域向最低优先级查询区域发送查询标签X的指令，每个标签查询区域返回标签X是否存在的信息；

A4为根据查询结果更新查询历史分布的步骤。

该步骤中，当标签查询系统接收到标签查询区域S返回X标签存在的信息后，则向外输出X标签存在的信息，并给出X标签所在查询区域S的编号信息；标签查询系统认定当前查询为有效查询，同时执行标签查询历史分布更新操作；否则在结束所有查询区域的查询后输出X标签不存在的信息，本次查询为无效查询，不更新标签查询历史分布；

N(t)更新方式为将清空最左侧元素位置，其他元素依次左移，最新查询结果放入最右侧元素位置；

F(x)更新方式为更新针对标签X的矢量，更新方式为将清空最左侧元素位置，其他元素依次左移，最新查询结果放入最右侧元素位置。

A5为结束当前查询步骤，RFID读写设备返回A2，等待下一次标签查询指令。

以下结合附图和步骤，详细介绍一个包括10个标签和4个查询区域的实施例。

10个标签的编号分别为T1至T10，最小编号为T1，最大编号为T10，4个查询区域编号为M1至M4，最小编号为M1，最大编号为M4。P值和Q值分别设置为10和5。

示例一：

各标签分布如图3所示。

步骤A1：

在初始化过程中，N(t)初始化如下：

N(t)＝{0,0,0,0,0,0,0,0,0,0}；

F(x)初始化如下：

F(T1)＝{0,0,0,0,0}；

F(T2)＝{0,0,0,0,0}；

F(T3)＝{0,0,0,0,0}；

F(T4)＝{0,0,0,0,0}；

F(T5)＝{0,0,0,0,0}；

F(T6)＝{0,0,0,0,0}；

F(T7)＝{0,0,0,0,0}；

F(T8)＝{0,0,0,0,0}；

F(T9)＝{0,0,0,0,0}；

F(T10)＝{0,0,0,0,0}；

步骤A2：

标签查询系统的RFID读写设备接收到查询标签T2的指令，标签查询系统根据N(t)和F(x)重新计算优先级。

N(t)此时均为0，因此按照查询区域编号的顺序，各查询区域的u_i值分别为：

u_1＝1；u_2＝2；u_3＝3；u_4＝4；

F(T2)此时各元素也全部为0，因此各查询区域的v_i值也由查询区域的编号确定，分别为：

v_1＝1；v_2＝2；v_3＝3；v_4＝4；

最终合并计算w_i为：

w_1＝3；w_2＝6；w_3＝9；w_4＝12；

对w_i进行排序后给出的s_i分别如下：

s_1＝1；s_2＝2；s_3＝3；s_4＝4。

步骤A3：

标签查询系统根据优先级，首先在M1区域内查询标签T2是否存在，此时标签T2正好存在于查询区域M1内，M1区域返回标签存在的信息。

步骤A4：

标签查询系统向外输出标签T2位于区域M1内的消息，并认定当前查询有效，执行标签查询历史分布更新操作，更新后N(t)和F(x)分别如下：

N(t)＝{0,0,0,0,0,0,0,0,0,M1}；

F(T1)＝{0,0,0,0,0}；

F(T2)＝{0,0,0,0,M1}；

F(T3)＝{0,0,0,0,0}；

F(T4)＝{0,0,0,0,0}；

F(T5)＝{0,0,0,0,0}；

F(T6)＝{0,0,0,0,0}；

F(T7)＝{0,0,0,0,0}；

F(T8)＝{0,0,0,0,0}；

F(T9)＝{0,0,0,0,0}；

F(T10)＝{0,0,0,0,0}；

步骤A5：

标签查询系统结束当前查询，返回步骤A2，等待下一次查询操作。

示例二：

在示例一基础上，假设系统经过一段时间查询操作后，标签分布如图4所示，标签查询历史分布如下：

N(t)＝{M3,M3,M1,M4,M2,M3,M2,M3,M4,M1}；

F(T1)＝{M2,M2,M2,M2,M1}；

F(T2)＝{M1,M1,M1,M4,M1}；

F(T3)＝{M3,M3,M3,M2,M4}；

F(T4)＝{M2,M2,M1,M4,M3}；

F(T5)＝{M4,M1,M3,M2,M2}；

F(T6)＝{M2,M2,M1,M1,M1}；

F(T7)＝{M3,M3,M3,M3,M3}；

F(T8)＝{M4,M4,M4,M4,M4}；

F(T9)＝{M1,M1,M1,M1,M1}；

F(T10)＝{M3,M2,M1,M3,M4}；

步骤A2：

标签查询系统接收到查询标签T5的指令，标签查询系统根据N(t)和F(x)重新计算优先级。

N(t)此时为{M3,M3,M1,M4,M2,M3,M2,M3,M4,M1}，对各查询区域的频率进行排序，相同频率的则以编号顺序进行区分，各查询区域的u_i值分别为：

u_1＝2；u_2＝3；u_3＝1；u_4＝4；

F(T5)此时各元素为{M4,M1,M3,M2,M2}，因此各查询区域的v_i分别为：

v_1＝2；v_2＝1；v_3＝3；v_4＝4；

最终合并计算w_i为：

w_1＝6；w_2＝5；w_3＝7；w_4＝12；

对w_i进行排序后给出的s_i分别如下：

s_1＝2；s_2＝1；s_3＝3；s_4＝4。

步骤A3：

标签查询系统根据优先级，首先对M2区域进行查询，此时T5存在于M2区域，M2区域返回标签存在的信息。

步骤A4：

标签查询系统向外输出标签T5位于区域M2内的消息，并认定当前查询有效，执行标签查询历史分布更新操作，更新后N(t)和F(T5)分别如下：

N(t)＝{M3,M1,M4,M2,M3,M2,M3,M4,M1,M2}；

F(T5)＝{M1,M3,M2,M2,M2}；

其他F(x)保持不变。

步骤A5：

标签查询系统结束当前查询，返回步骤A2，等待下一次查询操作。

图5所示为本发明和采用传统的随机查询区域查询的性能对比，其中假设每个查询区域的反馈时间为2s，随着m值的增加，采用随机查询方式的查询时间上升显著，且变化趋势大，而本发明可以在很大程度上将查询时间控制在较小的程度，且更加平稳。

本发明利用标签查询的历史信息，可以大幅提升标签随机分布情况下标签的检索速度，并提供更加稳定的查询时延输出，特别适用于多个区域、密集标签的应用场合。

以上结合附图详细说明了本发明，但是本领域的普通技术人员应当明白，说明书是用于解释权利要求的，本发明的保护范围以权利要求为准，在本发明的基础上，任何所做的修改、等同替换和改进等都应当在所要求的保护范围内。

Claims (5)

1.一种基于有限记忆的标签快速查询方法，其特征在于包括如下步骤：

A1、执行初始化标签查询历史分布操作，标签查询对象为n个随机分布在m个查询区域内的标签，标签查询系统在一个时间段内仅能对一个区域内的标签进行查询；

A2、标签查询系统进入查询状态，当标签查询系统接收到查询标签X的指令时，标签查询系统根据标签查询历史分布，采用有限记忆的策略，重新计算每个查询区域的优先级；

A3、标签查询系统根据计算出的优先级，依次从最高优先级查询区域向最低优先级查询区域发送查询标签X的指令，每个标签查询区域返回标签X是否存在的信息；

A4、当标签查询系统接收到标签查询区域S返回X标签存在的信息后，则向外输出X标签存在的信息，并给出X标签所在查询区域S的编号信息；标签查询系统认定当前查询为有效查询，同时执行标签查询历史分布更新操作；否则在结束所有查询区域的查询后输出X标签不存在的信息，本次查询为无效查询，不更新标签查询历史分布；

A5、结束当前查询，返回A2，等待下一次标签查询指令。

2.根据权利要求1所述的基于有限记忆的标签快速查询方法，其特征在于：所述的步骤A1中标签查询历史分布包括标签前P次有效查询在每个查询计区域内成功查询到标签的分布N(t)，以及标签X前Q次有效查询在每个查询区域内成功查询到的分布F(x)；N(t)和F(x)分别初始化如下：

N(t)为包含P个元素的矢量，元素取值为m个查询区域的编号值，初始化时全部元素置0；

F(x)为n个Q个元素的矢量，元素取值为m个查询区域的编号值，初始化时全部元素置0。

3.根据权利要求1所述的基于有限记忆的标签快速查询方法，其特征在于：所述的步骤A2中查询区域优先级分别设置为1至m，越小表示优先级别越高。

4.根据权利要求1所述的基于有限记忆的标签快速查询方法，其特征在于：所述的步骤A2中对X标签重新计算每个查询区域的优先级步骤如下：

B1、根据分布N(t)，给出每个区域的优先级加权值u_i，i值取值范围为1至m，其中u_i计算方式为：

对N(t)中元素表示的每个区域出现的频率进行统计，最高值对应区域的u_i值为1，最低值对应区域的u_i值为m，如成功次数数值相同，则根据区域编号顺序进行，编号小的给更小的u_i值，编号大的给更大的u_i值；

B2、根据分布F(x)，给出每个区域的优先级加权值v_i，i值取值范围为1至m，其中v_i计算方式为：

对F(x)的与X相对应的矢量元素表示的每个区域出现的频率进行统计，最高值对应区域的v_i值为1，最低值对应区域的v_i值为m，如成功次数数值相同，则根据区域编号顺序进行，编号小的给更小的v_i值，编号大的给更大的v_i值；

B3、对u_i和v_i进行加权合并计算最终每个查询区域的优先级s_i，计算方式如下：

w_i＝u_i+2×v_i

对w_i由最高向最低进行排序，最小w_i值对应的优先级s_i＝1，最大值w_i值对应的优先级s_i＝m，如成w_i数值相同，则根据区域编号顺序进行，编号小的给更小的优先级值，编号大的给更大的优先级值。

5.根据权利要求1所述的基于有限记忆的标签快速查询方法，其特征在于：所述的步骤A4中标签查询历史分布更新方法如下：

N(t)更新方式为将清空最左侧元素位置，其他元素依次左移，最新查询结果放入最右侧元素位置；

F(x)更新方式为更新针对标签X的矢量，更新方式为将清空最左侧元素位置，其他元素依次左移，最新查询结果放入最右侧元素位置。