CN112613328B - 一种射频识别系统中子集选择问题的近似最优方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种射频识别系统中快速选择标签子集的近似最优方法，通过设计阅读器与标签集合S中的标签之间的协议OPT‑SL，解决RFID系统中的标签子集选择问题；包括两个过程，第一个过程是构建过程：阅读器R如何构造一个紧凑的消息Msg来表示子集W中的n个标签，第二个过程是检测处理过程：标签如何从Msg中提取读取顺序信息来决定该标签是否被选中。本方法能够以更少的通信时间解决子集选择问题；本发明方法应对了以下两项技术挑战：1)构建一个智能编码方法，以用尽可能少的位数来表示子集的信息；2)找到一个合适的位数计数函数，该位数计数函数不仅足够简单，可以在标签中实现，而且能够提取阅读器消息中包含的子集的信息。

Description

一种射频识别系统中子集选择问题的近似最优方法

技术领域

本发明涉及一种射频识别系统中快速选择标签子集的近似最优方法，属于物联网网络信息技术。

背景技术

射频识别(RFID)现已广泛应用于许多领域，如供应链管理、目标跟踪和库存控制。与条形码和二维码相比，它有许多优点，包括支持非视线识别和更宽的操作范围，因此用途更广。

通常，RFID系统由三个组件组成：后端服务器，多个阅读器和多个标签。后端服务器通过高速有线或无线链接连接到阅读器，并及时为阅读器提供所需的计算或存储支持。部署阅读器以通过与粘贴在这些对象上的标签进行通信来监视其询问范围内的所有已标记对象。标签是带有天线的微芯片，不仅带有唯一的96位(或128位)标识符(ID)，该标识符专门用于标识自身以及相关的对象，还有一些与此对象有关的信息(例如制造，运输和销售信息)。由于标签充当各种对象及其状态的电子代表，因此有效管理标签的方法对于RFID系统已变得至关重要。

RFID系统中的子集选择问题是RFID系统的重要问题：定义标签群S中含有N个标签，记为S＝{S₁,S₂,S₃,…,S_i,…,S_N}，子集选择问题为尽快从标签群S中选择出子集W，即对标签S_i进行判断，确定标签S_i是否属于W，

现有技术主要通过如下两类协议来解决子集选择问题：

(1)第一类协议使用“select”命令解决。

“select”命令是所有射频识别标签支持的强制命令，基于“select”命令和标签S_i的ID来选择W中的标签为基于该类协议最基本的方法。

有的研究考虑了如何减少从标签群S中选择子集W所需的“select”命令的数量，他们设计了WB协议，WB协议将专门设计的位串预写到每个标签的存储器中，然后通过利用这些位串中的共享公共模式从S中选择W。与基于“select”命令和标签S_i的ID来选择W中的标签相比，WB协议具有更少的通信时间。

还有的研究首先分析了子集选择问题的内在困难，给出了解决子集选择问题的任意协议的通信时间的下界；然后他们提出了TagSP协议，TagSP协议解决了仅基于“select”命令和标签S_i的ID的子集选择问题。实验结果表明，TagSP协议的通信时间比WB协议的通信时间短，但是仍然大大超过了通信时间的下限。

我们观察到，第一类协议之所以不能保证通信时间接近下限，是因为单个“select”命令(要求使用至少24位来进行表示)包含大量不需要重复传输的冗余信息。

(1)第二类协议在解决子集选择问题时选择使用简单的芯片上函数和哈希机制。

分组协议CCG可以确定标签S_i属于哪个子集，并使得属于同一个子集的所有标签的ID的末尾均具有表征相同子集的标识。

基于分组协议CCG和解决子集选择问题的任意协议的通信时间的下界，有些研究提出了OPT-G协议，OPT-G协议使用霍夫曼编码在发送标签的ID之前先对其进行压缩。通过严格的理论分析和广泛的实验表明，OPT-G协议的通信时间不仅比其他现有的分组协议少得多，而且几乎等于下限。

但是，由于散列函数的概率性质，我们观察到第二类协议也不能保证接近最优的通信时间。第二类协议霍夫曼编码无法最大程度地进行压缩在标签集合中只有两个子集的情况，因此OPT-G协议也无法保证最佳通信时间。

发明内容

发明目的：通过考虑如何以最小的通信延迟解决子集选择问题来解决现有协议的局限性，本发明提供一种射频识别系统中快速选择标签子集的近似最优方法(简称OPT-SL协议)，能够以更少的通信时间解决了子集选择问题；本发明方法能够应对以下两项技术挑战：(1)构建一个智能编码方法，以用尽可能少的位数来表示子集的信息；(2)找到一个合适的位数计数函数，该位数计数函数不仅足够简单，可以在标签中实现，而且能够提取阅读器消息中包含的子集的信息。

技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种射频识别系统中快速选择标签子集的近似最优方法，即从具有N个标签的标签集合S＝{t₁,t₂,…,t_i,…,t_N}中选择出n个标签形成子集W，

首先，将正整数1～N随机分配给标签集合S中的每个标签，标签t_i分配到的正整数记为γ(t_i)，γ(t_i)同时作为标签t_i的唯一读取顺序，γ(t_i)∈{1,2,…,N}；然后，基于标签的唯一读取顺序对标签进行识别，包括消息Msg构建过程和标签检测过程两部分：

(1)消息Msg构建过程：从阅读器R的角度出发，对从标签集合S中选择出的n个标签，按照唯一读取顺序由小到大的顺序进行排序，形成子集W＝{w₁,w₂,…,w_j,…,w_n}，w_j表示选择出的n个标签中，唯一读取顺序由小到大排在第j位的标签；

将标签w_j划分为不相交的两个部分，分别记为高位部分和低位部分；高位部分为标签w_j的前

位，低位部分为标签w_j的后

位；

通过函数

计算标签w_j的索引值，通过函数O(w_j)＝mod(γ(w_j)-1,2^L)计算标签w_j的偏移量；子集W中所有n个标签的偏移量构成阵列C，I(w_j)存在2^H种可能值，创建一个包含2^H个0的数组A对子集W中的I(w_j)的各种可能值出现的次数进行统计，统计结果构成数组D；将阵列C和数组D的组合作为消息Msg，消息Msg使用的比特数接近下限；

(2)标签检测过程：从接收到的消息Msg中提取子集W中所有n个标签的唯一读取顺序，若标签t_i的索引值和偏移量包含在消息Msg中，则认为标签t_i属于子集W。

该方法具体包括如下步骤：

S1：阅读器R基于消息Msg构建过程构建消息Msg，该消息Msg对子集W中的所有n个标签的索引值和偏移量进行编码；

S2：阅读器R向所有标签t_i广播消息Msg；

S3：解码消息Msg中包含的索引值和偏移量，确认标签t_i的索引值和偏移量是否包含在消息Msg中：若标签t_i的索引值和偏移量包含在消息Msg中，则认为标签t_i属于子集W，将标签t_i标记为就绪状态；否则，将标签t_i标记为停用状态。

具体的，所述消息Msg构建过程包括如下步骤：

(1)定义一个n单元的阵列C，第j个单元记为C[j]＝O(w_j)；

(2)I(w_j)存在2^H种可能值，对子集W进行统计，第k种可能值出现的次数记为m_k，第(k+1)种可能值大于第k种可能值，m_k＝0,1,2,…，k＝1,2,…,2^H；创建一个包含2^H个0的数组A，在第k个0前面插入m_k个1，将数组A更新为数组D；

(3)将阵列C和数组D的组合作为消息Msg。

具体的，所述标签检测过程中，对接收到的消息Msg进行解码，得到阵列C和数组D：若在消息Msg中同时检测到标签t_i的索引值和偏移量，则认为标签t_i属于子集W；否则，认为标签t_i属于集合(S-W)；具体包括如下步骤：

(1)对接收到的消息Msg进行解码，提取标签t_i的唯一读取顺序γ(t_i)，计算标签t_i的索引值

获取索引值小于I(t_i)的标签的数量J，索引值小于等于I(t_i)的标签的数量K；

(2)若J＝K，则认为子集W中没有与标签t_i相同的索引值；否则，判断标签t_i包含在数组D中，进入步骤(3)；

(3)计算标签t_i的偏移量O(t_i)＝mod(γ(t_i)-1,2^L)，再在C[J+1],C[J+2],C[J+3],…,C[K]中检查是否存在值等于O(t_i)的元素C[k]，k＝J+1,J+2,…,K：若存在，则认为标签t_i的偏移量O(t_i)在C[J+1]和C[K]之间，标签t_i包含在阵列C中，判断标签t_i属于子集W，将标签t_i标记为就绪状态。

在本发明方法(OPT-SL协议)中，标签集合S中的任意标签t_i都可以通过其唯一读取顺序γ(t_i)、索引值I(t_i)和偏移量O(t_i)来唯一表示；我们使用三种状态来描述各个标签的状态，分别为：

①无标签状态：标签集合S中的任意标签t_i在初始时都是这种状态；这意味着一开始我们并不知道标签集合S中的哪些标签属于子集W。

②就绪状态：当标签t_i确定被阅读器R选中时，即判断其属于子集W，将标签t_i标记为就绪状态。

③停用状态：当标签t_i没有被阅读器R选中时，即判断其不属于子集W，将标签t_i标记为停用状态。

本发明方法的通信成本近似等于下界

这是从含有N个标签的标签集合S中选择含有n个标签的子集W的通信成本的下界；可以就对以下两个定理的证明过程加以说明。

定理1：假设子集W是从含有N个标签的标签集合S中任意选择的n个标签构成的；在阅读器R执行OPT-SL协议之后，我们能够确保子集W中的每个标签均进入就绪状态；而集合(S-W)中的每个标签均进入停用状态。

证明：首先考虑标签w_j属于子集W的情况，不失一般性，设j＝1,2,…,n，然后我们假设标签w_j的唯一读取顺序γ(w_j)是子集W的n个标签中由小到大排序在第j位的，其索引值为

基于消息Msg构建过程，我们可以获得以下两个事实：

事实1：标签w_j的偏移量O(w_j)存储在C[j]中。

事实2：C[j]属于{C[J+1],C[J+2],C[J+3],…,C[K]}。

关于事实1，通过消息Msg构建过程中的步骤(1)，我们很容易看出事实1为真，因为该步骤将标签w_j的偏移量O(w_j)存储在C[j]中。

关于事实2，通过消息Msg构建过程中可知，标签w_j在子集W中的偏移量是按照它们的唯一读取顺序递增顺序存储在阵列C中的；由于标签的索引值随着其唯一读取顺序的增加而单调增加，我们知道标签w_j在子集W中的偏移量是遵循其索引值的增加顺序存储在阵列C中的。此外，由于子集W中索引值为I(w_j)的标签对应于数组D中的某个1，我们知道存在索引值小于I(w_j)的标签，以及索引值小于等于I(w_j)的标签；因而，标签w_j的偏移量必须存储在C[J+1],C[J+2],C[J+3],…,C[K]之间的单元格中。

通过事实1和事实2，我们知道标签w_j将会标记为就绪状态。

其次，我们讨论标签t_i不属于子集W的情况，在这种情况下，要么标签t_i的索引值I(t_i)不存储在数组D中，要么标签t_i的偏移量O(t_i)不存储在阵列C中；标签t_i标记为停用状态。

定理2：假设子集W是从含有N个标签的标签集合S中任意选择的n个标签构成的；以|OPT-SL|表示执行OPT-SL协议期间阅读器R和标签之间传输的总位数，则有

近似于下界

证明：OPT-SL协议主要需要传输一个n单元的阵列C，每个单元是一个

bit字符串，以及一个从阅读器R到标签的

位数组D。

我们将|OPT-SL|与下界

进行如下比较：

请注意：上面使用的第一个近似值来自于这样一个事实，即：在典型的射频识别系统中，n通常远远小于N，因为我们通常只需要从大量的标签中选择少量的标签。通过这个事实，我们可以得到

第二个近似值来自于

有益效果：本发明提供的射频识别系统中快速选择标签子集的近似最优方法(简称OPT-SL协议)，可以使用更少的通信时间解决了射频识别系统中的子集选择问题，并通过理论分析，证明了该算法的通信时间近似等于下界，能达到最优。

附图说明

图1为本发明的实施流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作更进一步的说明。

如图1所示为一种射频识别系统中快速选择标签子集的近似最优方法，即从具有N个标签的标签集合S＝{t₁,t₂,…,t_i,…,t_N}中选择出n个标签形成子集W，

首先，将正整数1～N随机分配给标签集合S中的每个标签，标签t_i分配到的正整数记为γ(t_i)，γ(t_i)同时作为标签t_i的唯一读取顺序，γ(t_i)∈{1,2,…,N}；然后，基于标签的唯一读取顺序对标签进行识别，包括消息Msg构建过程和标签检测过程两部分。

一、消息Msg构建过程：构建一个编码方法，将子集W的完整信息压缩成最小位数的紧凑信息

从阅读器R的角度出发，对从标签集合S中选择出的n个标签，按照唯一读取顺序由小到大的顺序进行排序，形成子集W＝{w₁,w₂,…,w_j,…,w_n}，w_j表示选择出的n个标签中，唯一读取顺序由小到大排在第j位的标签。

将标签w_j划分为不相交的两个部分，分别记为高位部分和低位部分；高位部分为标签w_j的前

位，低位部分为标签w_j的后

位。

通过函数

计算标签w_j的索引值，通过函数O(w_j)＝mod(γ(w_j)-1,2^L)计算标签w_j的偏移量；子集W中所有n个标签的偏移量构成阵列C，子集W中所有n个标签的偏移量构成数组D；将阵列C和数组D的组合作为消息Msg。

所述消息Msg构建过程包括如下步骤：

(1)定义一个n单元的阵列C，第j个单元记为C[j]＝O(w_j)；

(2)I(w_j)存在2^H种可能值，对子集W进行统计，第k种可能值出现的次数记为m_k，第(k+1)种可能值大于第k种可能值，m_k＝0,1,2,…，k＝1,2,…,2^H；创建一个包含2^H个0的数组A，在第k个0前面插入m_k个1，将数组A更新为数组D；

(3)将阵列C和数组D的组合作为消息Msg。

下面结合一个实例来说明消息Msg构建过程。

假设从具有N＝8个标签的标签集合S＝{t₁,t₂,t₃,t₄,t₅,t₆,t₇,t₈}中选择出n＝3个标签t₁,t₅,t₆形成子集W，获取γ(t₁)＝1，γ(t₂)＝6，γ(t₃)＝2，γ(t₄)＝3，γ(t₅)＝5，γ(t₆)＝4，γ(t₇)＝8，γ(t₈)＝7；则有w₁＝t₁，w₂＝t₆，w₃＝t₅；计算：

计算偏移量为：

创建阵列C＝{0,1,0}。

本例中的I(w_j)存在1、2、3、4这四种可能值，创建数组A＝{0,0,0,0}；子集W中第一种可能值出现了1次，第二种可能值出现了1次，第三种可能值出现了1次，第四种可能值出现了0次，因此，在数组A的第一个0前面插入一个1，第二个0前面插入一个1，第三个0前面插入一个1，第四个0前面不插入1，最终形成数组D＝{1,0,1,0,1,0,0}。

将阵列C＝{0,1,0}和数组D＝{1,0,1,0,1,0,0}的组合作为消息Msg，广播给所有标签。

本例中的消息Msg构建过程具体程序如下：

二、标签检测过程：构建一个解码方法，能够提取消息Msg中包含的子集W

该过程首先需要找到一个合适的解码函数，该解码函数不仅足够简单，还可以在标签中实现，并且能够提取消息Msg中包含的子集信息。如果标签能够实现先进的压缩算法来解码来自射频识别阅读器的高度压缩的消息，子集选择问题将变得容易；然而，所有最先进的压缩算法都具有复杂的编码和解码功能，因此不适用于计算和存储容量非常有限的标签；因此，我们需要设计一个合适的解码函数，从这个函数中我们可以建立一个解码过程来提取包含的子集信息。事实上，这一点很有挑战性，因为我们几乎没有可以依赖的先验结果。就我们所知，现有所有依赖于简单比特计数函数的子集选择问题的协议，无论在理论上还是在实验中都不能保证接近最优的通信成本。

从接收到的消息Msg中提取子集W中所有n个标签的唯一读取顺序，若标签t_i的索引值和偏移量包含在消息Msg中，则认为标签t_i属于子集W。

所述标签检测过程中，对接收到的消息Msg进行解码，得到阵列C和数组D：若在消息Msg中同时检测到标签t_i的索引值和偏移量，则认为标签t_i属于子集W；否则，认为标签t_i属于集合(S-W)；具体包括如下步骤：

(1)对接收到的消息Msg进行解码，提取标签t_i的唯一读取顺序γ(t_i)，计算标签t_i的索引值

获取索引值小于I(t_i)的标签的数量J，索引值小于等于I(t_i)的标签的数量K；

(2)若J＝K，则认为子集W中没有与标签t_i相同的索引值；否则，判断标签t_i包含在数组D中，进入步骤(3)；

(3)计算标签t_i的偏移量O(t_i)＝mod(γ(t_i)-1,2^L)，再在C[J+1],C[J+2],C[J+3],…,C[K]中检查是否存在值等于O(t_i)的元素C[k]，k＝J+1,J+2,…,K：若存在，则认为标签t_i的偏移量O(t_i)在C[J+1]和C[K]之间，标签t_i包含在阵列C中，判断标签t_i属于子集W，将标签t_i标记为就绪状态。

接着前面的实施例，我们对该步骤进行具体说明。

对于标签t₁，γ(t₁)＝1，

统计索引值小于I(t₁)的标签的数量J＝0，索引值小于等于I(t₁)的标签的数量K＝1，O(t₁)＝mod(γ(t₁)-1,2^L)＝mod(1-1,2¹)＝mod(0,2)＝0，在C[J+1]＝C[0+1]＝C[1]＝0和C[K]＝C[1]＝0之间存在值等于O(t₁)的元素，因而标签t₁进入就绪状态。

类似分析可以知道标签t₅和标签t₆也进入就绪状态。

对于标签t₃，γ(t₃)＝2，

统计索引值小于I(t₃)的标签的数量J＝0，索引值小于等于I(t₃)的标签的数量K＝1，O(t₃)＝mod(γ(t₃)-1,2^L)＝mod(2-1,2¹)＝mod(1,2)＝1，在C[J+1]＝C[0+1]＝C[1]＝0和C[K]＝C[1]＝0之间不存在值等于O(t₃)的元素，因而标签t₁进入停用状态。

类似分析可以知道标签t₂、标签t₄、标签t₇和标签t₈也进入停用状态。

本例中的标签检测过程具体程序如下：

综上所述，OPT-SL协议确实从标签集合S中选择出了子集W；OPT-SL协议可以在最小的通信时间和低计算成本的情况下解决标签管理问题。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种射频识别系统中快速选择标签子集的近似最优方法，即从具有N个标签的标签集合S＝{t₁,t₂,…,t_i,…,t_N}中选择出n个标签形成子集W，

其特征在于：首先，将正整数1～N随机分配给标签集合S中的每个标签，标签t_i分配到的正整数记为γ(t_i)，γ(t_i)同时作为标签t_i的唯一读取顺序，γ(t_i)∈{1,2,…,N}；然后，基于标签的唯一读取顺序对标签进行识别，包括消息Msg构建过程和标签检测过程两部分：

(1)消息Msg构建过程：从阅读器R的角度出发，对从标签集合S中选择出的n个标签，按照唯一读取顺序由小到大的顺序进行排序，形成子集W＝{w₁,w₂,…,w_j,…,w_n}，w_j表示选择出的n个标签中，唯一读取顺序由小到大排在第j位的标签；

将标签w_j划分为不相交的两个部分，分别记为高位部分和低位部分；高位部分为标签w_j的前

位，低位部分为标签w_j的后

位；

通过函数

计算标签w_j的索引值，通过函数O(w_j)＝mod(γ(w_j)-1,2^L)计算标签w_j的偏移量；子集W中所有n个标签的偏移量构成阵列C，I(w_j)存在2^H种可能值，创建一个包含2^H个0的数组A对子集W中的I(w_j)的各种可能值出现的次数进行统计，统计结果构成数组D；将阵列C和数组D的组合作为消息Msg；

(2)标签检测过程：从接收到的消息Msg中提取子集W中所有n个标签的唯一读取顺序，若标签t_i的索引值和偏移量包含在消息Msg中，则认为标签t_i属于子集W；

该方法包括如下步骤：

S1：阅读器R基于消息Msg构建过程构建消息Msg，该消息Msg对子集W中的所有n个标签的索引值和偏移量进行编码；

S2：阅读器R向所有标签t_i广播消息Msg；

S3：解码消息Msg中包含的索引值和偏移量，确认标签t_i的索引值和偏移量是否包含在消息Msg中：若标签t_i的索引值和偏移量包含在消息Msg中，则认为标签t_i属于子集W，将标签t_i标记为就绪状态；否则，将标签t_i标记为停用状态。

2.根据权利要求1所述的射频识别系统中快速选择标签子集的近似最优方法，其特征在于：所述消息Msg构建过程包括如下步骤：

(1)定义一个n单元的阵列C，第j个单元记为C[j]＝O(w_j)；

(2)I(w_j)存在2^H种可能值，对子集W进行统计，第k种可能值出现的次数记为m_k，第(k+1)种可能值大于第k种可能值，m_k＝0,1,2,...，k＝1,2,…,2^H；创建一个包含2^H个0的数组A，在第k个0前面插入m_k个1，将数组A更新为数组D；

(3)将阵列C和数组D的组合作为消息Msg。

3.根据权利要求1所述的射频识别系统中快速选择标签子集的近似最优方法，其特征在于：所述标签检测过程中，对接收到的消息Msg进行解码，得到阵列C和数组D：若在消息Msg中同时检测到标签t_i的索引值和偏移量，则认为标签t_i属于子集W；否则，认为标签t_i属于集合(S-W)；具体包括如下步骤：

(1)对接收到的消息Msg进行解码，提取标签t_i的唯一读取顺序γ(t_i)，计算标签t_i的索引值

获取索引值小于I(t_i)的标签的数量J，索引值小于等于I(t_i)的标签的数量K；

(2)若J＝K，则认为子集W中没有与标签t_i相同的索引值；否则，判断标签t_i包含在数组D中，进入步骤(3)；

(3)计算标签t_i的偏移量O(t_i)＝mod(γ(t_i)-1,2^L)，再在C[J+1],C[J+2],C[J+3],…,C[K]中检查是否存在值等于O(t_i)的元素C[k]，k＝J+1,J+2,…,K：若存在，则认为标签t_i的偏移量O(t_i)在C[J+1]和C[K]之间，标签t_i包含在阵列C中，判断标签t_i属于子集W，将标签t_i标记为就绪状态。

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