CN111444734B - 一种rfid标签数量估算方法及系统 - Google Patents

一种rfid标签数量估算方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种RFID标签数量估算方法及系统。其方法包括以下步骤：设置初始的接收窗口值；建立碰撞时隙比例与碰撞时隙内平均标签数的关系模型；设置RFID阅读器的初始接收窗口值；RFID阅读器发送射频信号并接收标签的响应码；统计空闲时隙、成功时隙和碰撞时隙的数量并计算碰撞时隙比例；根据碰撞时隙比例和碰撞时隙比例与碰撞时隙内平均标签数的关系模型计算碰撞时隙内平均标签数；根据成功时隙的数量、碰撞时隙的数量和碰撞时隙内平均标签数计算标签数量的估计值。本发明的方法及系统解决了如何利用碰撞时隙与未识别标签数量的关系来解析式标签数量并结合二次区间估计同时提高算法准确度和降低复杂度的技术问题。

Description

一种RFID标签数量估算方法及系统
技术领域
本发明属于标签识别技术领域，特别是涉及一种RFID标签数量估算方法及系统。
背景技术
RFID标签识别技术作为非接触的目标对象识别和追踪技术，在生活生产等众多领域得到广泛应用。目前RFID标签识别技术通过估计标签数量减少RFID标签扫码中的碰撞率，从而提高识别率。因此，如何准确的估计标签的数量是提高RFID数据采集效率的关键技术。
现有的标签估计算法主要分为解析式估计算法和区间估计算法两类。其中，解析式估计算法是通过建立标签数量与RFID读写器每一读写周期内各种时隙数之间的数学公式，估计标签数。但随着估计标签数量的不断增大，识别的帧长度却不能无限的增长，所以某一个时隙为空闲时隙的概率会越来越小，空闲时隙概率与标签数量之间的关系会出现很大的变化，因此空闲时隙概率估计算法准确度会大幅下降。
区间搜索估计方法通过确定估计的评定指标，根据空闲、识别、碰撞三种时隙出现的次数的统计量信息，对标签数区间进行搜索，找出满足评定指标为最大值或最小值的标签数，该结果即为标签的估计值。基于区间搜索的估计算法可以分为最大似然函数标签数估计、贝叶斯公式标签数估计、切比雪夫不等式标签数估计等。虽然这类标签估计算法在稳定性、运算量等指标上较优，但其复杂的计算过程导致算法复杂度过高，难以应用到运算量较小的嵌入式系统中。
针对上述算法中存在的问题，目前还没有利用碰撞时隙与未识别标签数量的关系来解析式标签数量并结合二次区间估计从而同时提高算法准确度和降低复杂度的技术方案。为此提出一种RFID标签数量估算方法及系统。
发明内容
本发明为了解决上述问题，提出一种基于RFID标签数量估算方法及系统。
本发明依托大数量的RFID标签识别训练。
本发明的RFID标签数量估算方法，包括以下步骤：
建立碰撞时隙比例与碰撞时隙内平均标签数的关系模型；所述碰撞时隙内平均标签数是碰撞时隙内标签总数与碰撞时隙数的比值。
设置RFID阅读器的初始接收窗口值；
RFID阅读器发送射频信号并接收标签的响应码；
统计空闲时隙、成功时隙和碰撞时隙的数量并计算碰撞时隙比例；
根据碰撞时隙比例和碰撞时隙比例与碰撞时隙内平均标签数的关系模型计算碰撞时隙内平均标签数；
根据成功时隙的数量、碰撞时隙的数量和碰撞时隙内平均标签数计算标签数量的估计值。
优选地，所述建立碰撞时隙比例与碰撞时隙内平均标签数的关系模型，包括：
对阅读器进行M次读取过程模拟，得到碰撞时隙比例和碰撞时隙内平均标签数的离散关系图，M值事先设置；
对离散关系图中离散点用高斯函数描述；
利用最小二乘原理求出高斯函数中的特征参数；
根据高斯函数的特征参数计算碰撞时隙比例和碰撞时隙内平均标签数的关系模型。
进一步优选地，所述对离散关系图中离散点用高斯函数描述是将数据点(Bi,Fi)(i＝1,2,3,…)用高斯函数描述为式(1)：
其中，Bi表示碰撞时隙内平均标签数，Fi表示碰撞时隙比例，待估参数Fmax、Bmax和S分别为高斯曲线的峰值、峰值位置和半宽度信息。
进一步优选地，所述利用最小二乘原理求出高斯曲线中的特征参数，包括：
将碰撞时隙内平均标签数与碰撞时隙比例的高斯函数取自然对数，得到式(2)：
其中，Bi表示碰撞时隙内平均标签数，Fi表示碰撞时隙比例，待估参数Fmax、Bmax和S分别为高斯曲线的峰值、峰值位置和半宽度信息；
令
考虑M次试验数据，式(2)以矩阵形式可表示为式(3)：
将式(3)简化为式(4)：
Z＝BC (4)
利用最小二乘原理，构成的矩阵B的广义最小二乘解可表示为式(5)：
C＝(BTB)-1BTZ (5)
再根据式(5)求出待估计参数Fmax、Bmax和S，得到高斯函数的特征参数。
进一步优选地，所述根据高斯函数的特征参数计算碰撞时隙比例和碰撞时隙内平均标签数的关系模型是根据高斯函数的特征参数得到碰撞时隙内平均标签数与碰撞时隙比例的拟合曲线表达式，如式(6)：
B＝4.415*exp(-((F-5.3)/0.73)2)+9376*exp(-((F-27.5)/9.5)2)
(6)
优选地，所述根据成功时隙的数量、碰撞时隙的数量和碰撞时隙内平均标签数计算标签数量的初次估计值，包括：
成功时隙的数量记为S，碰撞时隙的数量记为C，碰撞时隙内平均标签数记为B；
根据成功时隙的数量S、碰撞时隙的数量C和碰撞时隙内平均标签数B计算标签数量的估计值N，N＝B·C+S。
优选地，在计算出标签数量的估计值后，还包括步骤：
将标签数量的估计值作为初次估计值；
以初次估计值为中心设置二次估计的估计区间；
计算估计区间内标签数量对应的空闲时隙、成功时隙和碰撞时隙的期望值与实际值之间的切比雪夫距离；
在估计区间内计算最小切比雪夫距离对应的标签数量，即为最终的标签数量估计值。
进一步优选地，所述以初次估计值为中心设置二次估计的估计区间，包括：
通过多次标签识别测试计算标签数量离散点与初次估计值的最大距离，记为x；
以初次估计值为中心，在最大距离x为半径的区域内设置二次估计区间。
进一步优选地，所述计算估计区间内标签数量对应的空闲时隙、成功时隙和碰撞时隙的期望值与实际值之间的切比雪夫距离，包括：
计算估计区间内标签数量对应的离散点的空闲时隙数量、成功时隙数量和碰撞时隙数量的期望值，分别记为ce、cs、cc；
实际空闲时隙数量、成功时隙数量和碰撞时隙的数量分别记为E、S、C；
根据空闲时隙数量、成功时隙数量和碰撞时隙数量的期望值与实际值计算切比雪夫距离D，表示为
进一步优选地，所述在估计区间内计算最小切比雪夫距离对应的标签数量，包括：
切比雪夫距离表示为
计算二次估计区间的长度l＝2·x；
根据切比雪夫距离D、二次估计区间长度l计算最小切比雪夫距离对应的标签数量n，如式(7)：
其中，Arg min是求解使最小的n值的函数。
一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使计算机执行上述方法。
一种RFID标签数量估算系统，其特征在于包括：
阅读器；
标签；
处理器；
存储器；
以及
一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在存储器中，并且被配置成由所述处理器执行，所述程序使计算机执行上述方法。
本发明的方法及系统具有的优点是：
(1)基于碰撞时隙的比例和碰撞时隙内平均标签数之间的关系不受帧长影响的规律，通过多次模拟构建了根据碰撞时隙比例动态地调整碰撞时隙内平均标签数的模型，为准确地估计标签数量提供了依据；
(2)使用解析式法初步估计标签数量后，再利用切比雪夫距离进行标签数量的二次估计，提高了标签数量估计的准确性；
(3)采用高斯函数对碰撞时隙内平均标签数估计模型进行拟合，避免出现过度拟合的问题，而且通过初步估计的标签数量降低了切比雪夫区间估计算法的时间复杂度。
附图说明
图1是本发明实施例一的RFID标签数量估算方法流程图；
图2是步骤S01的具体步骤流程图；
图3是碰撞时隙比例和标签数量的离散点图；
图4是步骤S06的具体步骤流程图；
图5是附加步骤S07的具体步骤流程图；
图6是子步骤S072的具体步骤流程图；
图7是子步骤S073的具体步骤流程图；
图8是子步骤S074的具体步骤流程图；
图9是本发明实施例二的RFID标签数量估算系统结构示意图。
具体实施方式
下面对本发明优选实施例作详细说明。
本发明实施例基于大数量的RFID标签识别训练。
本发明实施例一的RFID标签数量估算方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤S01、建立碰撞时隙比例与碰撞时隙内平均标签数的关系模型；
步骤S02、设置RFID阅读器的初始接收窗口值；
步骤S03、RFID阅读器发送射频信号并接收标签的响应码；
步骤S04、统计空闲时隙、成功时隙和碰撞时隙的数量并计算碰撞时隙比例；
步骤S05、根据碰撞时隙比例和碰撞时隙比例与碰撞时隙内平均标签数的关系模型计算碰撞时隙内平均标签数。
步骤S06、根据成功时隙的数量、碰撞时隙的数量和碰撞时隙内平均标签数计算标签数量的估计值。
如图2所示的一种优选方式中，步骤S01、建立碰撞时隙比例与碰撞时隙内平均标签数的关系模型，包括：
步骤S011、对阅读器进行M次读取过程模拟，得到碰撞时隙比例和碰撞时隙内平均标签数的离散关系图，M值事先设置；
步骤S012、对离散关系图中离散点用高斯函数描述；
步骤S013、利用最小二乘原理求出高斯函数中的特征参数；
步骤S014、根据高斯函数的特征参数计算碰撞时隙比例和碰撞时隙内平均标签数的关系模型。
本实施例中，设置M＝3000，利用蒙特卡罗方法对阅读器的3000次读取过程进行模拟，得到碰撞时隙比例和标签数量的离散点图，如图3所示，其中横坐标表示碰撞时隙比例Bc，纵坐标表示标签数量nu。根据图3的离散关系对离散点进行高斯曲线拟合并求解碰撞因子。
其中对离散关系图中离散点用高斯函数描述是将数据点(Bi,Fi)(i＝1,2,3,…)用高斯函数描述为式(1)：
其中，Bi表示碰撞因子，Fi表示碰撞时隙比例，待估参数Fmax、Bmax和S分别为高斯曲线的峰值、峰值位置和半宽度信息。
利用最小二乘原理求出高斯曲线中的特征参数，包括：
将碰撞因子与碰撞时隙比例的高斯函数取自然对数，得到式(2)：
其中，Bi表示碰撞因子，Fi表示碰撞时隙比例，待估参数Fmax、Bmax和S分别为高斯曲线的峰值、峰值位置和半宽度信息；
令
考虑M次试验数据，式(2)以矩阵形式可表示为式(3)：
将式(3)简化为式(4)：
Z＝BC (4)
利用最小二乘原理，构成的矩阵B的广义最小二乘解可表示为式(5)：
C＝(BTB)-1BTZ (5)
根据式(5)求出待估计参数Fmax、Bmax和S，便可得到高斯函数的特征参数。
根据高斯函数的特征参数得到碰撞时隙内平均标签数与碰撞时隙比例的拟合曲线表达式(6)，即为碰撞时隙比例和碰撞时隙内平均标签数的关系模型。
B＝4.415*exp(-((F-5.3)/0.73)2)+9376*exp(-((F-27.5)/9.5)2) (6)
步骤S02、设置RFID阅读器的初始接收窗口值。本实施例中，设置RFID阅读器的初始接收窗口值L＝100。
步骤S03、RFID阅读器发送射频信号并接收标签的响应码。本实施例中，RFID发送射频信号，接收各标签的响应码。
步骤S04、统计空闲时隙、成功时隙和碰撞时隙的数量并计算碰撞时隙比例。本实施例中，统计空闲时隙数E＝10，成功时隙数S＝60，碰撞时隙数C＝30，根据碰撞时隙数量与初始帧长的比值计算碰撞时隙比例F＝C/L＝30/100＝0.3。
步骤S05、根据碰撞时隙比例和碰撞时隙比例与碰撞时隙内平均标签数的关系模型计算碰撞时隙内平均标签数。本实施例中，将本次碰撞时隙比例F＝代入公式(6)得到碰撞时隙内平均标签数B＝2.58。
如图4所示的一种优选方式中，步骤S06、根据成功时隙的数量、碰撞时隙的数量和碰撞时隙内平均标签数计算标签数量的估计值，包括：
步骤S061、成功时隙的数量记为S，碰撞时隙的数量记为C，碰撞时隙内平均标签数记为B；
步骤S062、根据成功时隙的数量S、碰撞时隙的数量C和碰撞时隙内平均标签数B计算标签数量的估计值N，N＝B·C+S。
本实施例中，B＝2.58，初次估计值N＝B·C+S＝2.58×30+60＝137.4。
如图5所示的一种优选方式中，在计算出标签数量的估计值后，还包括步骤S07：
步骤S071、将标签数量的估计值作为初次估计值；
步骤S072、以初次估计值为中心设置二次估计的估计区间；
步骤S073、计算估计区间内标签数量对应的空闲时隙、成功时隙和碰撞时隙的期望值与实际值之间的切比雪夫距离；
步骤S074、在估计区间内计算最小切比雪夫距离对应的标签数量，即为最终的标签数量估计值。
如图6所示的一种优选方式中，步骤S072、以初次估计值为中心设置二次估计的估计区间，包括：
步骤S0721、通过多次标签识别测试计算标签数量离散点与初次估计值的最大距离，记为x；
步骤S0722、以初次估计值为中心，在最大距离x为半径的区域内设置二次估计区间。
本实施例中，通过3000次标签识别测试得到标签数量离散点与初次估计值的最大距离x＝0.06·N＝8.2，以137.4为中心，以8.2为半径的区域设置二次估计区间为(137.4-8.2,137.4+8.2)＝(129.2,145.6)。
如图7所示的一种优选方式中，步骤S073、计算估计区间内标签数量对应的空闲时隙、成功时隙和碰撞时隙的期望值与实际值之间的切比雪夫距离，包括：
步骤S0731、计算估计区间内标签数量对应的离散点的空闲时隙数量、成功时隙数量和碰撞时隙数量的期望值，分别记为ce、cs、cc；
步骤S0732、实际空闲时隙数量、成功时隙数量和碰撞时隙的数量分别记为E、S、C；
步骤S0733、根据空闲时隙数量、成功时隙数量和碰撞时隙数量的期望值与实际值计算切比雪夫距离D，表示为
如图8所示的一种优选方式中，步骤S074中在估计区间内计算最小切比雪夫距离对应的标签数量，包括：
步骤S0741、切比雪夫距离表示为
步骤S0742、计算二次估计区间的长度l＝2·x；
步骤S0743、计算最小切比雪夫距离对应的标签数量n，如式(7)：
其中，Arg min是求解使最小的n值的函数。
本实施例中，次估计区间的长度l＝2×8.2＝16.4，在区间(129.2,145.6)
内计算最小切比雪夫距离对应的标签数量n＝142，即为最终的标签数量估计值。
一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使计算机执行上述任一实施例的方法。
本发明实施例二的一种RFID标签数量估算系统，结构如图9所示，其特征在于包括：
阅读器；
标签；
处理器；
存储器；
以及
一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在存储器中，并且被配置成由所述处理器执行，所述程序使计算机执行上述任一实施例的方法。
当然，本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上实施例仅是用来说明本发明的，而并非作为对本发明的限定，只要在本发明的范围内，对以上实施例的变化、变型都将落入本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种RFID标签数量估算方法，其特征在于包括以下步骤：
建立碰撞时隙比例与碰撞时隙内平均标签数的关系模型，包括：对阅读器进行M次读取过程模拟，得到碰撞时隙比例和碰撞时隙内平均标签数的离散关系图，M值事先设置；对离散关系图中离散点用高斯函数描述；利用最小二乘原理求出高斯函数中的特征参数；根据高斯函数的特征参数计算碰撞时隙比例和碰撞时隙内平均标签数的关系模型；
设置RFID阅读器的初始接收窗口值；
RFID阅读器发送射频信号并接收标签的响应码；
统计空闲时隙、成功时隙和碰撞时隙的数量并计算碰撞时隙比例；
根据碰撞时隙比例和碰撞时隙比例与碰撞时隙内平均标签数的关系模型计算碰撞时隙内平均标签数；
根据成功时隙的数量、碰撞时隙的数量和碰撞时隙内平均标签数计算标签数量的估计值；
将标签数量的估计值作为初次估计值；
以初次估计值为中心设置二次估计的估计区间；
计算估计区间内标签数量对应的空闲时隙、成功时隙和碰撞时隙的期望值与实际值之间的切比雪夫距离；
在估计区间内计算最小切比雪夫距离对应的标签数量，即为最终的标签数量估计值。
2.根据权利要求1所述的RFID标签数量估算方法，其特征在于，所述根据高斯函数的特征参数计算碰撞时隙比例和碰撞时隙内平均标签数的关系模型是根据高斯函数的特征参数得到碰撞时隙内平均标签数与碰撞时隙比例的拟合曲线表达式。
3.根据权利要求1所述的RFID标签数量估算方法，其特征在于，所述根据成功时隙的数量、碰撞时隙的数量和碰撞时隙内平均标签数计算标签数量的估计值，包括：
成功时隙的数量记为S，碰撞时隙的数量记为C，碰撞时隙内平均标签数记为B；
根据成功时隙的数量S、碰撞时隙的数量C和碰撞时隙内平均标签数B计算标签数量的估计值N，N=B·C+S。
4.根据权利要求1所述的RFID标签数量估算方法，其特征在于，所述以初次估计值为中心设置二次估计的估计区间，包括：
通过多次标签识别测试计算标签数量离散点与初次估计值的最大距离，记为x；
以初次估计值为中心，在最大距离x为半径的区域内设置二次估计区间。
5.根据权利要求4所述的RFID标签数量估算方法，其特征在于，所述计算估计区间内标签数量对应的空闲时隙、成功时隙和碰撞时隙的期望值与实际值之间的切比雪夫距离，包括：
计算估计区间内标签数量对应的离散点的空闲时隙数量、成功时隙数量和碰撞时隙数量的期望值，分别记为ce、cs、cc；
实际空闲时隙数量、成功时隙数量和碰撞时隙的数量分别记为E、S、C；
根据空闲时隙数量、成功时隙数量和碰撞时隙数量的期望值与实际值计算切比雪夫距离D，表示为。
6.根据权利要求5所述的RFID标签数量估算方法，其特征在于，所述在估计区间内计算最小切比雪夫距离对应的标签数量，包括：
切比雪夫距离表示为；
计算二次估计区间的长度=2·x；
根据切比雪夫距离D、二次估计区间长度计算最小切比雪夫距离对应的标签数量n。
7.一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使计算机执行如权利要求1-6任一项所述的方法。
8.一种RFID标签数量估算系统，其特征在于包括：
阅读器；
标签；
处理器；
存储器；
以及一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在存储器中，并且被配置成由所述处理器执行，所述程序使计算机执行如权利要求1-6任一项所述的方法。
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