JP4125676B2 - マルチユーザ・システムでデータ通信を行うための方法とデバイス - Google Patents

Description

本発明は、一般に、マルチユーザ・システムでデータ通信を行うための方法とデバイスに関する。

本出願は、モトローラ社（Ｍｏｔｏｒｏｌａ，Ｉｎｃ．）が本出願とともに同一出願人として所有している下記の米国特許出願、
２００１年１０月１７日に出願されたガーニーら（Ｇｕｒｎｅｙ，ｅｔ ａｌ．）による「Ｃｈａｎｎｅｌ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏｄ Ｕｓｅｄ ｉｎ ａ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ」という表題の米国特許出願第０９／９８１０３１号（整理番号ＣＭ０１９６０Ｇ）と、
２００１年１０月１７日に出願されたクルマンら（Ｋｕｈｌｍａｎ ｅｔ ａｌ．）による「Ａ Ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ Ｓｃｒａｍｂｌｉｎｇ ａｎｄ Ｄｅｓｃｒａｍｂｌｉｎｇ Ｄａｔａ ｉｎ ａ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ」という表題の米国特許出願第０９／９７８８９０号（整理番号ＣＭ０１９６２Ｇ）と、
２００１年１０月１７日に出願されたガーニーら（Ｇｕｒｎｅｙ ｅｔ ａｌ．）による「Ａ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏｄ ｕｓｅｄ ｉｎ ａ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ａｐｐａｒａｔｕｓ」という表題の米国特許出願第０９／９８２２７１号（整理番号ＣＭ０１９６８Ｇ）と、
２００１年１０月１７日に出願されたカフナーら（Ｋｕｆｆｎｅｒ ｅｔ ａｌ．）による「Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ Ｍｉｔｉｇａｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｕｓｅｄ ｉｎ ａ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ」という表題の米国特許出願第０９／９８２２７９号（整理番号ＣＭ０１９６９Ｇ）と、
２００１年１０月１７日に出願されたコリンズら（Ｃｏｌｌｉｎｓ ｅｔ ａｌ．）による「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ｄｅｖｉｃｅ ｆｏｒ Ｅｎａｂｌｉｎｇ ａｎｄ Ｄｉｓａｂｌｉｎｇ Ｇｒｏｕｐ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｓ」という表題の米国特許出願第０９／９８１４７６号（整理番号ＩＮＤ１０２５４）に関係する。

多くの用途にとって、マルチユーザ・システムでデータ通信を行う高速で、効率がよく、信頼性の高い手段が望ましい。（複数の送信元から得られた）複数のデータを迅速に受信器で読み取る必要がある場合に、このような方法が求められる。このような技術の具体的応用の１つは、複数の品目の電子識別（ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）で利用されている。

電子識別産業は、リアルタイムの品目追跡および在庫管理を含む多数の商業および軍事用途にとって重要な産業である。電子識別機能を利用することにより、ある種の形態の製造、倉庫業務、流通、および小売に関する実質的にすべての予定計画を含む無数の予定計画において運用効率を大幅に高めることが可能である。正確なリアルタイム在庫追跡を迅速に、効率よく実行し得れば、商品の配置間違い、商品の在庫過剰または不足、および商品の盗難などさまざまな形態の無駄を大幅に減らすことが可能である。

現在、電子識別産業は、複数の商品を識別するため、各商品に製品コードを割り当てる手動（光を使った）スキャニングに大きく頼っている。現在、米国の小売り業界全体では、万国製品コード（ＵＰＣ）システムが広く使用されている。しかし、商品の手動スキャニングは、非常に時間がかかり、また人為的ミスもかなり発生する傾向がある。

したがって、複数の送信元から受信器にデータを送信する効率がよく、信頼性が高い方
法が必要である。

本発明では、複数の送信元デバイスから情報を送信先デバイスに迅速に、かつ効率よく伝達するための改良された通信方法を開示する。

説明する通信システムでは複数の手法を併用することにより、従来技術に勝る性能を達成する。本発明によれば、手動（光を使用した）スキャニングの排除およびスキャニング（または商品識別）速度の大幅高速化など、さらに特徴と利点を加えながらＵＰＣ交換の手段を利用し得る。さらに本発明では、多数の商品を同時識別することが可能であり、在庫、小売りの点検など非常に多くの用途がある。

類似の番号は類似の要素を示す付属の図を参照しながら、本発明を例としてのみ説明する。
本発明の好ましい実施形態では、一般に、一方向通信（送信元デバイスから送信先デバイスへ）を利用して、送信元デバイスの回路を簡略化しているため、送信元デバイスでは、受信器を使用する必要がない。

送信元デバイスから送信先デバイスに伝達される情報は、通常、２進数の電子製品コード（「ＥＰＣ」）または識別（「ＩＤ」）情報の形をとるが、いかなる方法であっても、これらの情報形式に限られるわけではない。電子遠隔計測（または他の種類の測定または割り当てられたデータ）などの他の種類の情報を伝達することも可能である。実際、本発明では、２進（または他の）数形式の表現を持つ情報を伝達することが可能である。

図１に示されているように、情報は通常、１組の送信元デバイス１１０、１２０、１３０から単一の送信先デバイス１００に伝達され、本発明の好ましい実施形態では、１組の送信元デバイス１１０、１２０、１３０から送信先デバイス１００への同時情報通信を使用する。本発明には実施例の内容に応じてさまざまな応用があるので、わかりやすくするため、本説明全体を通して使用される用語を他の用語に置き換えて使用し得る。したがって、送信元デバイス、トランスポンダ、ユーザ、商品、タグなどの用語は、一般性を失うことなく以下の説明全体を通して置き換えて使用することが可能であり、また、送信先デバイス、システム・コントローラ、問合せ器（ｉｎｔｅｒｒｏｇａｔｏｒ）、読取装置、受信器などの用語も一般性を失うことなく以下の説明全体を通して置き換えて使用可能であることにも注意されたい。

本発明で採用する通信システムは、光通信、無線周波数（ＲＦ）通信、有線（接触）通信、静電結合通信、または誘導結合通信など数種類の通信形態１４０を包含することが可能である。本発明の好ましい実施形態では、タグ１１０、１２０、１３０と読取装置１００との間の静電結合通信リンクを利用するが、他の形態の通信リンクも、制限されることなく利用することが可能である。

本発明の以下の詳細な説明は、システムの重要な態様を説明する５つの主要な節とシステム操作の例を取りあげた最終節に分けられる。本発明の好ましい実施形態では、後述の重要な手法をすべて使用するが、他の実施形態では、説明した手法のサブセットのみを使用することが可能である。

Ｉ．データのスクランブルとスクランブル解析
図２に示されているように、説明しているシステム内のタグ１１０により読取装置１００に伝達されるデータ２００は、後述のような測定されたデータまたは他のユーザ定義データなどさまざまな形をとることが可能である。本発明の好ましい実施形態では、伝達されるデータ２００は、少なくとも１つの識別データ系列からなる。例えば、データ２００は、９６ビットの識別データを持つ少なくとも１つのＥＰＣからなり、これについては、デビッドＬ．ブロック（Ｄａｖｉｄ Ｌ．Ｂｒｏｃｋ）著「Ｔｈｅ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｐｒｏｄｕｃｔ Ｃｏｄｅ」（ＭＩＴ−Ａｕｔｏ ＩＤ Ｃｅｎｔｅｒ，Ｊａｎｕａｒｙ ２００１）に概要が説明されている。ＥＰＣ ２００は、ヘッダ２０３、オブジェクト・クラス２０４、ベンダ・コード２０５、およびシリアル番号２０６により、システム内の各タグ（または商品）１１０を一意的に識別するために使用される。例えば、９６ビットの情報により膨大な数の一意的ＩＤ（２^９６〜８×１０^２８、この数がいかに巨大であるかは、地球の質量が６×１０^２７グラムであることからもわかる）が得られることに留意されたい。

通常、ユーザ情報、誤り検査または訂正情報（例えば、前進型誤信号訂正（ＦＥＣ）、巡回冗長検査（ＣＲＣ）など）、およびその他の予約ビットなどの補足情報２０２が、好ましい実施形態のタグ１１０上に格納されているデータ２００に付加される。補足情報（例えば、誤り検出または訂正データ）を後述のデータ・スクランブル工程の前後に追加することが可能であるが、この補足情報をデータ・スクランブリングの後に追加した場合、さらに一様なランダム特性を持つことに注意されたい。

当業者であれば、さらに複数の異なる情報形態（例えば、プログラム可能なタイムスタンプ、他のユーザ個人識別番号（ＰＩＮ）、測定データ、環境データなど）も、予め定めて、タグ１１０、１２０、１３０に格納可能であることを理解するであろう。説明されているシステムのタグ１１０、１２０，１３０に格納されるデータの量または種類に制限は課されないことに注意されたい。

タグ機能はすべて、通常は、複雑度の低い（即ち、低コスト）回路で実装される。タグ１１０上の回路を単純化するため、またシステム内のチャネル選択工程の性能を高めるため（以下で詳述する）、タグ１１０に格納する前に元のＩＤデータ２００をスクランブルすることが非常に望ましい。これは、通常、タグ１１０にデータ２３０を格納する操作の前に実行されるランダム化またはスクランブル工程２１１により行われる。

このスクランブル・アルゴリズム２１１は、通常、システム全体にわたって普遍的に適用され、ＥＰＣデータ２００が、スクランブルされた後（２２０）、望ましい統計的（つまり、一様かつランダムな）特性を示すことが保証される。或いは、他の実施形態では、他のいくつかのスクランブル、暗号化、または番号付けアルゴリズムを格納されているデータ２００に適用し、スクランブルされたデータ２２０を効果的に生成することができる。補足情報のプライバシーを守るため、個々の製造元は暗号化前処理２１０を任意選択で適用し得る。

図３は、本発明の好ましい実施形態によりスクランブルされたデータ２２０をタグ１１０に埋め込むためのシステム例を示している。図３では、元のＥＰＣ ２００は、メーカーなどの、ＥＰＣマネージャ３１０から通常の方法で得られる。その後、ＥＰＣ ２００が、スクランブラ（ｓｃｒａｍｂｌｅｒ）３３０に入力され、このスクランブラにより、スクランブル・アルゴリズムが実行され、スクランブルされたデータ（Ｓ＿ＥＰＣ）２２０が出力される。次に、ＲＦタグ・プログラマ／ライタ３５０により、スクランブルされたデータＳ＿ＥＰＣ ２２０がタグ１１０に埋め込まれる。スクランブルされたデータ２２０は、オリジナルのデータ２００の修正版であり、今は、タグ１１０内に置かれている。

図４は、多数のＲＦタグデバイス１１０、１２０、１３０から電子識別データ２００を同時に読み込む高水準ブロック図を示している。この例は、通常棚卸しの際に棚に置かれている製品に関連付けられているタグを読み取る方法を説明している。作動すると、読取装置１００は同時に、１組のタグ１１０、１２０、１３０を同時に起動する。その後、起動されたタグ１１０、１２０、１３０は、チャネル選択の基礎としてスクランブルされたタグ・データ２２０を使用して複数経路伝送アルゴリズムを続行する（以下の第ＩＩＩ節で詳述する）。

例えば、複数経路・アルゴリズムの第１経路で、Ｓ＿ＥＰＣ１の少なくとも一部（タグ１１０に埋め込まれている）を使用して、チャネルＡ ２４０を選択し、Ｓ＿ＥＰＣ２の少なくとも一部を使用して、チャネルＢ ２４０を選択し、Ｓ＿ＥＰＣｎの少なくとも一部を使用してチャネルＣ ２４０を選択する。チャネルＡ、Ｂ、およびＣ、またはそれらの任意の組み合わせは同じであることも、異なっていることもあり得ることに注意されたい。読取装置１００は、復調アルゴリズムを続行し、最終的に、棚にあるタグ１１０、１２０、１３０のＳ＿ＥＰＣ ２２０を取得する。Ｓ＿ＥＰＣ ２２０は、スクランブル解析アルゴリズムを実行するスクランブル解析器４６０に送られ、そこで、タグ１１、１２０、１３０のオリジナルのＥＰＣデータ２００が取得される。各タグに対応するＥＰＣデータ２００は、読取装置１００内に保持するか、または在庫報告書の形でオリジナルのＥＰＣマネージャ３１０（例えば、メーカー）に送り返すことができる。当業者であれば、スクランブル解析オペレーションは、離れた場所に配置されているコンピュータまたはオンライン・サーバなど、他の場所で実行可能であることを理解するであろう。タグ１１０、１２０、１３０では、構造化の程度の大きいＥＰＣデータ２００の代わりに、ＥＰＣデータ２２０のスクランブル版の少なくとも一部を使用して、複数経路伝送アルゴリズムの各経路でチャネルを選択するため、図４のシステム内の衝突は最小限に抑えられる。スクランブルされたデータ２２０は、一様分布データにきわめてよく似ており、類似のＥＰＣ
２００を持つ製品間の衝突は最小限である。複数経路伝送アルゴリズムおよびチャネル選択の詳細については、以下の第ＩＩＩ節を参照し、衝突および衝突抵抗（ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ）の詳細については、以下の第Ｖ節を参照されたい。

タグ１１０が伝送に使用するチャネルを必要としない限りタグ１１０と読取装置１００との間で情報交換は行われない（後述）。したがって、本発明のスクランブルおよびスクランブル解析方法は、自己参照的でなければならない、つまりＥＰＣ ２００をスクランブルするか、またはＳ＿ＥＰＣ ２２０をスクランブル解析する必要がある情報のみがデータである。

本発明で説明されているシステムは、特定の重要特性を持つスクランブル方法を使用する必要がある。スクランブル方法は通常データ系列（ＥＰＣデータ系列など）を一様ランダム分布の特性を示す結果にマッピングするという重要な特性がある。好ましい実施形態では、このスクランブル方法は以下の２つの主要な特性を持つ。

１．ｋを所定の整数とし、ｋ進数で表される２つの通常のＥＰＣ ２００を与えたとすると（例えば、典型的なＥＰＣ ２００の対では、ｋ進数の多く（すべてではないが）は同じである）、それらのＥＰＣ ２００に対応するスクランブルされたＳ＿ＥＰＣ ２２０がｎ個の連続するｋ進数（チャネル割り当てを決定するためにタグ１１０で使用される）について一致する確率は約１／ｋ^ｎである。

２．ｋを所定の整数とし、スクランブルされた出力がｎ個の連続するｋ進数（チャネル割り当てを決定するためにタグ１１０で使用される）について一致するｋ進数で表される２つの通常のＥＰＣ ２００を与えたとすると（例えば、典型的なＥＰＣ ２００の対で
は、ｋ進数の多く（すべてではないが）は同じである）、後続のｍ個のｋ進数（後続のチャネル割り当てを決定するためにタグ１１０によって使用される）は約１／ｋ^ｍの確率で一致する。

２進数で表されているＥＰＣ ２００の例では、これらの特性は、強いアバランシェ特性（ｓｔｒｏｎｇ ａｖａｌａｎｃｈｅ ｐｒｏｐｅｒｔｙ）に関係し、そのため、各出力ビットはすべての入力ビットおよび単一入力ビットの変更に左右され、平均して出力ビットの半分を変える。

本発明では、図５に示されている再帰的方法を使用した問題の分断攻略によりこのスクランブルおよびスクランブル解析法を実行する。スクランブル・アルゴリズム５１０は、入力としてデータおよび長さ情報を受け取り、データの左側部分と右側部分を再帰的にスクランブルする。スクランブル解析アルゴリズム５２０は、スクランブル・アルゴリズム５１０の逆関数を実行する。再帰の基底（最終）レベルを除くすべてについて実行されるオペレーションは以下のとおりである。

スクランブル方法５１０の場合：
１．１組のデータを第１の部分と第２の部分に分割し、
２．１組のデータの第１の部分に第１のスクランブル方法を実行して、データのスクランブルされた第１の部分を生成し、
３．１組のデータのスクランブルされた第１の部分で１組のデータの第２の部分を修正し、１組のデータの修正された第２の部分を生成し、
４．１組のデータの修正された第２の部分に第２のスクランブル方法を実行して、１組のデータのスクランブルされた第２の部分を生成し、
５．１組のデータのスクランブルされた第２の部分で１組のデータのスクランブルされた第１の部分を修正する。

スクランブル解析方法５２０の場合：
１．１組のデータを第１の部分と第２の部分に分割し、
２．１組のデータの第２の部分で１組のデータの第１の部分を修正し、１組のデータの修正された第１の部分を生成し、
３．１組のデータの第２の部分に第１のスクランブル解析方法を実行して、１組のデータのスクランブル解析された第２の部分を生成し、
４．１組のデータの修正された第１の部分で１組のデータのスクランブル解析された第２の部分を修正し、１組のデータの修正された第２の部分を生成し、
５．１組のデータの修正された第１の部分に対し第２のスクランブル解析方法を実行する。

上記のスクランブル５１０およびスクランブル解析５２０の両方法では、修正工程は、可逆であり、排他的ＯＲ（ＸＯＲ）、剰余加算、剰余減算などからなるグループから選択される。さらに、第１のおよび第２のスクランブル／スクランブル解析方法は、スクランブル／スクランブル解析すべき１組のデータが所定の長さに達するまで、ステップ１から５までをそれぞれ再帰的に実行し、基底の場合を確立しなければならない。好ましい実施形態では、この所定の長さは１バイトである。

１組のデータが所定の長さに達すると、所定の関数が実行される。この所定の関数は可逆であり、ルックアップ関数であるのが好ましく、好ましい実施形態では、置換ボックス（「Ｓ−ｂｏｘ」）ルックアップ関数が実行される。分割攻略手法でデータの別々のビットをスクランブル／スクランブル解析するのは、ルックアップ関数を単に使用するのと比べて著しく効率が低いため、単一バイトで停止するのがよい。それより大きいサイズで停
止すると、一般に、Ｓ−ｂｏｘテーブルは非常に大きくなる。

本発明の所定の関数には多数の望ましい特性がある。まず第一に、この関数は可逆でなければならない。スクランブル・アルゴリズム５１０は、Ｓ−ｂｏｘルックアップ関数を使用するが、スクランブル解析方法５２０は、Ｓ−ｂｏｘルックアップ関数の逆関数を使用し、この関数は、オリジナルのＥＰＣ ２００を見つけられるように可逆である必要がある。実際の問題として、ルックアップ関数が可逆であるために、各エントリはちょうど１回だけ現れることになる。本発明では、Ｓ−ｂｏｘへの入力は１バイトであり、出力も１バイトである。Ｓ−ｂｏｘとその逆関数はそれぞれ、２５６バイトのデータを含む。

所定の関数の第２の特性として、強いアバランシェ基準を示す、つまり、すべての出力ビットはすべての入力ビットに依存するという点があげられる。また、厳密アバランシェ基準（Ｓｔｒｉｃｔ Ａｖａｌａｎｃｈｅ Ｃｒｉｔｅｒｉａ）（「ＳＡＣ」）と呼ばれる追加特性があり、１つの入力ビットを変更すると、ちょうど５０％の確率で各出力ビットが変化する。この特性は、本発明にとっては厳密に言うと必要ではないが、弊害があるわけではない。

最後に、所定の関数は、低いｄｐｍａｘを示す。ｄｐｍａｘの値は、ルックアップ・テーブルのＸＯＲ行列内のエントリの最大値である。ＸＯＲ行列内の（ｉ，ｊ）エントリは、ｆをルックアップ・テーブルとし、ｆ（ａ）＾ｆ（ａ＾ｉ）＝ｊとなるような０＜ａ＜２５６の範囲の数である。低ｄｐｍａｘという特性だと、テーブルの繰り返し反復を使用した場合に、良好なミキシング（ｇｏｏｄ ｍｉｘｉｎｇ）が継続するが、これは基本的に、本発明のケースに当てはまる。このようなルックアップ・テーブルは、暗号法で検索されることが多い。例えば、高度な暗号化標準（「ＡＥＳ」）暗号アルゴリズムでは、ＳＡＣ以外のすべてを満たすテーブルが使用され、本発明ではうまく機能する。このテーブルを再利用することで、本発明で説明している用途に無関係の他のシステム機能にＡＥＳも使用された場合にコード領域を節約することも可能である。

図６は、別々のコンポーネントに展開されるスクランブル工程のブロック図を示している。図６に示されている実施形態では、この工程への入力は、１２８ビット（または１６バイト）のＥＰＣデータ２００である。このＥＰＣデータ２００は細分され、別々のバイトＰ_０からＰ_１５とラベル付けされる。スクランブル（またはスクランブル解析）の工程は、図６の左上から開始し、一番左の２つのバイト（Ｐ_１５とＰ_１４）が「ＭｉｘＢｙｔｅｓ」ブロック６１０に入力される。「ＭｉｘＢｙｔｅｓ」ブロック６１０は、「Ｓ」というラベルが付いているＳ−ｂｏｘルックアップ関数６０２および６０８、および「○＋」というラベルが付いている排他的ＯＲオペレーション６０６および６０４からなる。ブロック図を下ってゆくと、次のステップは、次の２つのバイト（Ｐ_１３およびＰ_１２）と「ＭｉｘＢｙｔｅｓ」ブロック６１０の出力との排他的ＯＲ ６２４をとることである。その後、このアルゴリズムは、排他的ＯＲ関数６２２、６２６、６２８、６３２、６３４、６３６、６４２、６４４、６４６、６４８、６５２、６５６、および６５８を使用してデータを連続的に組み合わせ、最終段で出力バイト２２０（Ｃ_０からＣ_１５まで）が出現するまで関数６２０、６３０、６４０、６５０、６６０、６７０、および６８０を使用してバイトを混合するというように進む。好ましい実施形態によれば、この工程全体において、全部で１６個のＳ−ｂｏｘルックアップ・オペレーションと６４個の１バイト排他的ＯＲオペレーションが必要である。

上述のスクランブル工程に加えて、さらに、万能スクランブル・アルゴリズムを適用する前に（例えば、タグ１１０をプログラムする前に）データ２００を暗号化し（２１０）、さらにデータ機密保護を確実なものとすることが可能である。このタスクに使用し得る技術において、さまざまな暗号化アルゴリズム（例えば、ＡＥＳ、データ暗号化規格、国
際データ暗号化アルゴリズムなど）が知られている。このように機密保護レベルを高められることは、プライバシーが重視される用途（タグに機密にすべき医療または財務データが含まれる可能性がある用途など）の面から重要である。

ＩＩ．パワーオン方式
好ましい実施形態の範囲に収まるタグ１１０のブロック図が図７に示されている。静電結合システムでは、アンテナ７０１は、導電性電極（例えば、容量性の板（ｃａｐａｃｉｔｉｖｅ ｐｌａｔｅｓ））の対であるが、一般には、電磁場からエネルギーを回路内に結合する任意の方法とすることが可能である。タグ１１０に結合されている読取装置１００から取り出される交流（「ＡＣ」）電力は電力変換装置７０３内で整流され、得られた直流（「ＤＣ」）はタグ１１０への給電に使用され、またタグ・エネルギー・モニタ７０４としても使用され、これによりさらに、通信が可能になる（それらの要素については後述する）。状態コントローラ７０５は、タグ・データ２２０および通信チャネル選択ブロック２４０上で動作し、送信情報を出力し、これは、チャネル変調装置７０８の制御の下で伝送素子７０２（当業でよく理解されている負荷変調素子など）に適用される。

各タグ１１０に格納されるデータ２２０は、通常、低複雑度（つまり、低コスト）回路内に格納され、読取装置１００からの問い合わせに応答する。各タグ１１０、１２０、１３０は、通常、第１の所定の条件が満たされるまで待ち、達した後、本発明によりその情報を複数経路アルゴリズムで伝達する。第１の所定の条件は、通常、タグ１１０、１２０、１３０のそれぞれについて同じに設定されているが、他の実施形態ではランダムに選択したり割り当てたりすることも可能である。タグ伝送状態を示す一般的流れ図の例を図８に示す。この流れ図では、さまざまな測定基準により第２の所定の条件を満たすことが可能である（例えば、第１の所定の条件を満たすことが不可能になったか、または第２の所定の条件が満たされた場合）。

好ましい実施形態では、読取装置１００は離れた場所からタグ１１０、１２０、１３０に給電し、タグ１１０の瞬間受電力レベルが所定の閾値（一般に７０３および７０４により決定される）を超えたときに第１の所定の伝送状態に達する。図９は、この動作の流れ図であるが、Ｔ１およびＴ２は第１および第２の電力レベル閾値を表す。当業者であれば、本発明の精神から逸脱することなく、他の所定の条件（特定の同期パルスまたは疑似ランダムな休止など）を使用する実装を採用可能であることに注意されたい。（受動的タグについては離れたところにある読取装置１００から、または能動的タグについては内蔵電源により）タグ１１０に電力が届くと、タグ１１０は、受信信号強度を連続的に監視し、伝送の開始時期を判別する。タグ１１０がデータの変調および伝送２５０を開始すると、タグは完全に起動する。システムの好ましい実施形態において、複数のタグ１１０、１２０、１３０は通常、指定時間に完全に起動する。

グループ内の完全に起動したタグは、第２の所定の伝送状態に達するまで、その情報を複数の経路（後述する）で送信する動作を続け、達したら、データ伝送を停止する。タグ・エネルギー・モニタ７０４により観察されたようなタグ１１０の受信電力レベルが第１の所定の閾値よりも下がるか、または通常は第１の所定の閾値よりも高く設定されている第２の所定の閾値を超えた場合に、好ましい実施形態における第２の所定の伝送状態に達する。

このようにして、第１および第２の所定の伝送状態は、タグの各グループが通常、完全に起動する、ある範囲の受信電力レベル（例えば、枠（ｗｉｎｄｏｗ））を形成する。本発明の好ましい実施形態では、パワーオン範囲（ｐｏｗｅｒ−ｏｎ ｒａｎｇｅ）は通常、約３ｄＢの幅であり、タグ１１０、１２０、１３０は１〜２Ｘ（ある正規化された受信動作電力レベルに関して）の範囲の電力に応答する。この給電枠（ｐｏｗｅｒｉｎｇ ｗ
ｉｎｄｏｗ）により、一般的に、タグの伝送は比例して狭くなる電力枠（ｐｏｗｅｒ ｗｉｎｄｏｗ）内に収まり、したがって、（例えば、非直交拡散符号を使用するスペクトル拡散システムのように）一部の通信システムに影響を及ぼす通常の遠近問題が緩和される。

好ましい実施形態では、システム内のタグ１１０、１２０、１３０はすべて、通常、同じパワーオン範囲を割り当てられるが、他の実施形態も可能であり、プログラム可能（例えば、事前割り当てされているが、異なる場合がある）またはランダム・パワーオン状態を利用するものなどがある。このような例の１つは、異なるメーカーに異なるパワーオン範囲レベルが割り当てられている場合に生じることがあり、異なるメーカーの製品同士を何らかの形で分離する（または区別する）。

説明しているシステムのさらに他の実施形態では、双方向通信機能を持つタグが存在する場合があり、その場合、第１および第２の所定の伝送状態は、ある種の同期パルスまたはその他の信号送出情報からなる。所定の伝送状態がランダムである場合、タグ１１０上で、またはタグ１１０のプログラム時に、ランダムに決定可能である。今度もまた、本発明の精神から逸脱することなく、これらの伝送制御の他の実装（例えば、同期信号、タグとの双方向通信など）も可能であることに注意されたい。

図１０に示されている実施例では、読取装置１００は、コントローラ１００１により本社から遠隔制御することが可能である装置であり、棚１００５に据え付けられているアンテナ１００４に伝送媒体１００３を介して接続されている。物理的寸法が異なる物体１０２０、１０２１、１０２２において、タグ１１０、１２０、１３０がパッケージのさまざまな部分に配置されているため、読取装置１００に関連付けられているアンテナ１００４とタグ１１０、１２０、１３０に関連付けられているアンテナ７０１との間の結合がばらつくことになり、その結果さらに、タグの電子回路１０１２では異なる電力レベルが受信されることになる。システム内の読取装置のアンテナ１００４とさまざまなタグ１１０、１２０、１３０との間の結合特性が異なるため、タグが異なれば、与えられた読取装置アンテナ励起レベル（つまり、読取装置送信電力レベル）に対する受信する電力レベルも異なる（範囲境界線１０３０と１０３１により示されている）。さらに、さまざまなタグ１１０、１２０、１３０が異なる読取装置送信電力レベルで、したがって異なる時間に送信を開始するので、このような効果を利用して好ましい実施形態のシステム内に存在するタグの点数をおおよそではあるが減らすことが可能である。しかし、本発明の好ましい実施形態では、複数のタグ１１０、１２０、１３０はそれでも、通常は、特定の電力レベルに対し同時に伝送を開始することに注意されたい。例えば、識別する必要のある商品（タグ）が在庫中に１０００点あり得、読取装置１００は、１ステップずつ、１０個の異なる可能な電力レベルを辿り、各電力レベルでおおよそ１００個のタグからなるグループを起動することが可能である（ただし、それよりも少ないタグも、場合によっては、上限および下限の電力レベルで起動される）。本発明の他の実施形態では、複数のタグからの伝送は、送信する特定のタイムスロット（共通の基準に関して）をユーザが選択するタイムスロット化された（チャネル化）システムの場合などにのみ（必ずしも同時でないが）同期処理可能である。１実施形態では、読取装置１００は、最低の送電力レベルからスタートして、１ステップずつ、すべての可能な送信電力レベルを辿ることに注意されたい。したがって、タグ１１０、１２０、１３０の特定のパワーオン範囲により、タグの各グループによる伝送の開始および終了を効果的に制御する。この態様は、特定のパワーオン範囲内（例えば、１０３０から１０３１の間）のタグ１１０、１２０、１３０のすべてが一意に識別されたときに読取装置１００がそのことを判別し、そのときに、次の電力レベル（例えば、１０３１の上）に１ステップ進むか、または識別工程を終了することが可能である。

他の実施形態では、読取装置１００は、与えられた在庫プロファイル（ｉｎｖｅｎｔｏ
ｒｙ ｐｒｏｆｉｌｅ）に対するある範囲の予想電力レベルを「学習」つまり記憶し、活動の履歴とともに電力レベルに与えられる優先度とともにそのパワー・スイープ（ｐｏｗｅｒ ｓｗｅｅｐ）をアレンジすることが可能である。後述のように、読取装置１００が、起動しているタグがない電力レベルに１ステップ進むと、その状態が感知され（通常は、短いエネルギーまたは変調検出測定を通じて）、次の電力レベルに迅速に１ステップ進み、タグの全読み取り時間を最小にする。

ＩＩＩ．チャネルの選択および伝送方法
複数の送信元（またはマルチユーザ）通信方法はすべて、本発明のようなある種のチャネル化方法を使用している。本発明では複数のチャネル化方法または手法のうちどれか１つを使用し得る。一般に、本発明で使用しているチャネル化方法は、直交チャネル化方法（ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ ｃｈａｎｎｅｌｉｚａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ）または疑似直交チャネル化方法（ｑｕａｓｉ−ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ ｃｈａｎｎｅｌｉｚａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ）の２つのカテゴリに分類可能である。

直交通信チャネルには、選択したチャネル上の通信はリニア・システム内の他のチャネルの通信と（全く）干渉しないという利点がある（つまり、異なるチャネル間の相互相関は０と定義される）。疑似直交チャネルはほぼ直交し（例えば、異なるチャネルについて相互相関値が０に近い）、通常は、直接系列符号分割多元接続（ｄｉｒｅｃｔ−ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｃｏｄｅ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ａｃｃｅｓｓ）（ＤＳ−ＣＤＭＡ）システムで使用され、その場合、各ユーザは通常、異なる拡散符号が割り当てられる。

当業では、最大長リニア・フィードバック・シフト・レジスタ（ｌｉｎｅａｒ ｆｅｅｄｂａｃｋ ｓｈｉｆｔ ｒｅｇｉｓｔｅｒ）（「ＬＦＳＲ」））系列（つまり、ｍ系列）の異なる位相（つまり、タイム・シフト（ｔｉｍｅ ｓｈｉｆｔｓ））の相互相関特性は低い（つまり、疑似直交する）ということがよく知られている。２つの揃えられていない系列の相互相関値は、−１／Ｎ（正規化）と定義され、ＮはＬＦＳＲ疑似雑音（「ＰＮ」）系列の長さである。同じ基底のｍ系列の異なる符号位相は、符号分割多元接続システムの異なるユーザをチャネル化するために使用されることが多い。ＰＮ系列内の各シンボルまたはビットは、通常、当業でよく知られているように、「チップ」と呼ばれる。

直交チャネル化関数の例として、Ｗａｌｓｈ関数、スロット化システム内のタイムスロット、周波数分割システムにおける周波数、特別に補強されたＰＮ符号などがある。疑似直交チャネル化関数の例としては、上述のようなｍ系列またはＰＮ系列がある。

特別に増大されたＰＮ符号の例として、時間的整合をとった（つまり、同期した）人為的に挿入された０がチャネル上に同じ時間オフセットで現れ、その結果同じｍ系列の異なる符号位相間の相互相関値が０となるように、系列の中に（符号の位相に応じて系列内の異なる位置に）人為的に挿入された（つまり、ＬＦＳＲの通常の操作で生成されていない）２進値０を持つものがある。本発明の好ましい実施形態では、同期しているシステムにおいて、これらの特に増大されたｍ系列（生成の仕方は図１１に示されている）を使用して直交符号チャネルを取得することに注意されたい。使用したスペクトル拡散手法の他の利点として、通信技術ではよく知られているように、干渉に対する抵抗（処理または拡散利得とも呼ばれる）も得られる。工場への設置など苛酷な電磁環境では、このような手法を適用することが重要である。

上述のように、説明しているシステム内のタグ１１０、１２０、１３０によるデータ送信では、複数経路アルゴリズムを利用する。複数経路伝送アルゴリズムは、タグ１１０、１２０、１３０の全読み取り時間を決定する際に重要なものであり、複数の異なる態様か
らなる。このアルゴリズムで採用している一般的な考え方は、各タグ１１０、１２０、１３０は各アルゴリズム経路で通信用に特定の（好ましくは一様ランダム）チャネルを選択するというものである。

説明しているシステムの好ましい実施形態では、チャネル選択２４０は、通常、タグ１１０に格納されているデータ２２０に直接基づいている。その後、通常、タグ１１０は情報（つまり、識別データ）を好ましい実施形態では選択したチャネル上でアルゴリズムの次の経路になるまで送信し、次の経路で、新しいチャネルを選択し、工程を繰り返す。本発明の好ましい実施形態では、（第１の所定の条件によって）タグの伝送はおおむね同期していると仮定される。

各タグによるチャネルの選択は、所定の情報に基づく（つまり、通常実施形態ではタグ・プログラミング２３０で、または場合によってはタグ自体の設計で決定される）。本発明の好ましい実施形態では、各タグ１１０のチャネル選択は、（以下で詳述するように）タグ１１０に格納されている識別データ２２０から直接（アルゴリズムによる方法で）決定される。さらに、他の実施形態では、上記の所定の情報はタグ１１０に格納されているデータに直接は基づかない乱数を含むことが可能であることに注意されたい。

上の第Ｉ節で詳しく説明したように、本発明の好ましい実施形態では、適切なシステム性能を実現する鍵として、タグ１１０上に格納する（２３０）前に、データ２００（例えば、ＥＰＣ、ＣＲＣなど）の少なくとも一部をあらかじめランダム化（またはスクランブル）する必要がある（２１１）。タグ１１０では本質的に、格納されているデータ２２０、またはその一部（例えば、２２１、２２２）を使用し、複数経路アルゴリズムの各経路で通信チャネルを選択するので（２４０）、総合的システム性能を最大にするためにデータ２２０が一様ランダムのように見えることが重要である。これは、上の第Ｉ節で詳述した低複雑度の可逆スクランブル・アルゴリズム２１１を通じて実現される。

特に、図１２に示されているように、好ましい実施形態の複数の伝送経路のそれぞれでのチャネル選択工程２４０は、事前にスクランブルした（つまり、ランダム化され格納されている）データ２２０の所定の部分集合（例えば、２２１、２２２、２２３、２２４）を利用して各経路内の通信チャネル２４０を選択することにより実行される。整流器または多重化デバイス１２４０などのチャネル・セレクタ１２２０は、通常、チャネルを選択する。タグ２２０に格納されているデータの新しい部分集合２２１、２２２、２２３、２２４（つまり、新しく乱数を引く）は、通常、アルゴリズムの後続のそれぞれの経路でチャネル選択に使用され、複数経路伝送アルゴリズム全体を通してチャネルをランダムにかつ独立に選択することが可能である。

タグ１１０は、各アルゴリズム経路でデータ２２０のすべてを送信するか（好ましい実施形態など）、またはデータの一部のみを送信することが可能である（つまり、一般に、次の経路でタグによって使用されるチャネルを決定可能なだけの十分なデータが送信される）ことに注意されたい。通常、アルゴリズムの各経路のチャネル選択に使用されるデータの一部２２１、２２２、２２３、２２４は、データ２２０の一意的な連続するセクションであり、好ましくは事前にランダム化される。複数経路伝送アルゴリズムの複数の経路に対するチャネルの特定の選択のことを、「チャネル選択プロファイル」と呼ぶ。

例えば、１２８ビットの事前にスクランブルされた識別データ２２０が各タグに格納されるシステムでは、８ビットの一意的ではあるが順次連続するセクションを使用して、１６（つまり、１２８／８）のアルゴリズム経路のそれぞれにおける２５６（つまり、２^８）のチャネルの１つを選択することが可能である。したがって、各タグに対するデータの第１のランダム化されたバイト（例えば、２２１）により、アルゴリズムの第１の経路上
でそれぞれ各タグの通信チャネルを選択し（２４０）、各タグに対するランダム化されたデータの第２の（および望ましくは異なる）バイト（例えば、２２２）を使用して、アルゴリズムの第２の経路上で伝送用のチャネルを選択し（２４０）、というように続ける。この複数伝送経路工程は、タグに格納されているデータすべてが尽きるまで（例えば、この例では１６番目の経路が完了するまで。図２では、これは２２４に対応する）、または読取装置１００がタグに伝送停止を指示する信号を送信するまで（一般に、上述のように７０４（１２１０）で第２の所定の条件が満たされることによりタグ１１０で感知される）続行する。データが尽きたら、任意選択により工程全体を繰り返すことが可能であるが、通常はタグは同じ（決定論的な）チャネルを選択する。不可避的に発生する衝突をランダム化するために各タグについて各アルゴリズム経路に対しランダムな一意的に決定されたチャネルを選択することが望ましいことにもう一度注意されたい（詳細については以下の第Ｖ節を参照）。

もちろん、当業者であれば、データの他の（例えば、非連続または完全には一意でない）セクションを使用して、各経路の通信チャネルを直接的にまたは間接的に選択することが可能である。このようにして、実質的に制限なしで、チャネル選択の繰り返しの前に最大数のアルゴリズム経路を拡張することが可能である。ある回数の伝送経路の後にチャネル選択プロファイル（またはチャネル選択アルゴリズム）を修正し、同じデータ２２０の異なる部分集合を後のチャネル選択１２２０に使用することが可能である（パターンの反復が発生する前に一意的なチャネル選択を拡張するため）。例えば、複数経路伝送アルゴリズムの１６経路の後、チャネル選択データ（つまり、所定のデータ）を４ビット（上の例で）だけシフトすることで、アルゴリズムの後続の経路に対する新しいチャネル選択に達するようにすることが可能である。このようにして、タグ回路の複雑度は増すが、実質的に制限なしで、一意的なチャネル選択の数を増やすことが可能である。

チャネル選択アルゴリズムのさらに他の実施形態では、ある種のマッピング（一般的には、１対１ルックアップ・テーブルまたはその他の代数または論理）関数を適用して、タグ上に格納またはプログラムされている（一般的には制限されている）データからチャネル選択を決定することも可能である。チャネル選択工程で重要な唯一の特性は、チャネル選択は、タグ内のデータに関して情報の一部が知られていれば、読取装置１００内で計算可能になるという点である。

チャネル資源は限られているため（つまり、それぞれのユーザが複数経路通信アルゴリズムで選択可能であるチャネルの数が限られている）、不可避的に、送信側タグに衝突が生じることになる。衝突は、２つまたはそれ以上のタグが特定のアルゴリズム経路で同じチャネル上の通信を選択する場合として定義される。このような状況は、通常のシステム・オペレーションの下で予想される。例えば、２５個のタグが６４本のチャネル上で通信を行う標準的なケースについては、衝突が少なくとも１回発生する確率は、経路１回毎に９９．６％である。これは、Ｎ本のチャネル上でＭ個のタグが通信している場合に、衝突が発生しない確率に対する式は、

＃１ Ｐ｛衝突なし｝
であるという事実に基づく。

タグ伝送衝突のいくつかの数値例とその対策について、以下の第Ｖ節「衝突緩和方法」
で説明する。
多くの場合、システム内に存在するタグの数（特定のパワーオン・レベルの）は、利用可能なチャネルの数を超えることすらありえる（特に、好ましい実施形態のアルゴリズムの始めのほうの経路で、または利用可能なチャネルの数が後述のように低く設定されている場合）。このような状況は、本発明では、直交チャネル化手段を使用した場合に完全に許容可能であるものである。通常のＤＳ−ＣＤＭＡシステム（疑似直交チャネル化符を使用する）は、その時点で過負荷になっていると考えられ、信頼し得る通信はいっさい行われない可能性があることに注意されたい（特に、タグの伝送特性について詳しい情報がない場合）。説明されているシステムでは、アクティブにされたタグ母集団は、以下の第Ｖ節で詳しく説明している、衝突緩和手法によりさらに効果的に減らすことが可能であるということが重要である。

また、本発明の好ましい実施形態では、複数経路伝送アルゴリズムの１経路当たりさまざまな個数のチャネル（２２１、２２２、．．．２２４により一般に決定される）を使用し、総合的システム性能（例えば、全読み取り時間、全システム容量、信頼性など）を改善することもまた重要なことである。つまり、複数経路伝送アルゴリズムの一方の経路で利用可能なチャネルの個数は、伝送アルゴリズムの他方の経路で利用可能なチャネルの数と異なる可能性もあるということである。アルゴリズム経路当たりの（つまり、単位時間当たりの）チャネルのさまざまな個数は、この説明では、利用可能なチャネルの個数は時間により動的に変化するため動的チャネル・プロファイル（ｄｙｎａｍｉｃ ｃｈａｎｎｅｌ ｐｒｏｆｉｌｅ）と呼ばれる。動的チャネル・プロファイルを実装することで、本質的に、予想されるタグ母集団の全伝送時間（または全読み取り時間）が最適化される。

アルゴリズムの各経路に対する伝送時間は通常、アルゴリズムのその経路に利用可能なチャネルの数に比例することに注意されたい（使用するチャネル化方法に関係しない）。複数経路伝送アルゴリズムの総伝送時間（Ｔ_ＴＸ）は、

で表すことが可能であり、Ｌはデータを正常に送信するために必要な伝送経路の数、Ｒは伝送（信号送受信またはチャネル・シンボル）レート、Ｂ_ｉは１経路当たり送信されるデータ・シンボルの個数、Ｎ_ｉはアルゴリズムのｉ番目の経路（または拡散利得）で利用可能なチャネルの個数である。本発明の好ましい実施形態では、Ｌは１６経路と大きく、Ｂ_ｉは１２８ビットに固定され、Ｒは６２．５ＫＨｚに等しく、特定のＮ_ｉ値は上の例で与えられた値であるが、これは、システムの１つの特定の実施形態にすぎないことに注意されたい。１経路当たりの使用可能なチャネルの個数（Ｎ_ｉ）は、以下のように（２４０にも示されているように）一般に、各経路（ｎ_ｉ）内の通信チャネルを選択するために使用されるビットの数に依存することに留意されたい。

システムの好ましい実施形態では、Ｎ_ｉは１経路当たりの利用可能な符号位相の拡散利得および個数を表し、Ｒは毎秒チップ数単位の信号送受信レートである。高度な衝突緩和手法（以下の第Ｖ節で説明している）を適用することにより、タグ１１０、１２０、１３
０からの伝送経路の必要な個数（Ｌ）を大幅に減らすことが可能であることに注意されたい。一般に、説明しているシステムの他の実施形態では、上の式の中の値に制限はない。

１経路当たりの伝送時間は図に示されている好ましい実施形態の１経路当たり利用可能なチャネルの数（およびシンボル・レート）に依存しているため、複数経路伝送アルゴリズムの前のほうの経路のより少ないチャネルを使用してシステムの全読み取り（つまり、取得）時間性能を高めることが可能である（このような場合システムにさらにチャネルを追加しても、タグが少ないためほとんどメリットはない）。アルゴリズムの後のほうの経路（潜在的には複数のステップ）でチャネル数を増やすことにより、より多くのタグがシステム内に存在するケースに対応することが可能であり、また読取装置１００は、以下の第Ｖ節で述べているより高度な信号処理（例えば、高度な衝突緩和）手法を採用しない。

このようにして、存在するタグが少ないシステムだと、（前のほうの）チャネル選択の数が多いシステムの伝送時間が長くなるというペナルティは、通常、発生せず、それと同時に、存在するタグが多いシステムでも、著しいペナルティが発生することもない（複数経路アルゴリズムの前のほうの経路は通常、最初に利用可能なチャネルの数が少ないためかなり短時間になるため）。また、後のほうのアルゴリズム経路のチャネル選択数を増やすと、タグが多数存在するシステムは限られた数のアルゴリズム経路で確実にすべてのデータを正常に取得可能である（したがって、システムの信頼性が増す）。

例えば、本発明の好ましい実施形態では、１２８ビットのデータ２２０を使用しており、第１と第２のアルゴリズム経路には３２のチャネルがあり、３番目から６番目までのアルゴリズム経路には６４のチャネルがあり、７番目と８番目の経路に１２８のチャネルがあり、残り８つのアルゴリズム経路に１０２４のチャネルがある。ここでもう一度、この実施形態では、データ２２０の一意的な部分集合を使用して、各経路内の通史にチャネル１２６０を直接選択し（１２２０）、またデータの一意的な重なり合わない部分が尽きるまでに最大１６のアルゴリズム経路が実行されることに注意されたい。本発明の他の実施形態では、所定の数の経路の後に変わる１伝送アルゴリズム経路当たりの可変個数のチャネルを使用することが可能である。例えば、上記の例の複数経路伝送アルゴリズムの第１の１６の経路では、３２〜２５６の利用可能なチャネルからのどの場所をも使用可能であり（つまり、チャネル選択データの５から８ビット）、次の１６の経路では、２５６〜４０９６の利用可能なチャネル（つまり、８〜１２ビットのチャネル選択データ）からのどの場所をも使用可能である。このようにして、実質的に制限なしで、動的チャネル・プロファイル（または、１アルゴリズム経路当たりの利用可能なチャネルの数）を拡張可能である。またここでも、データの重なりあう部分または交互配置されている部分を利用してチャネル選択アルゴリズムを駆動することにより経路の最大数を増やすことが可能であることに注意されたい。

このシステムの特定の実施形態における１アルゴリズム経路当たりの利用可能なチャネルの個数（動的チャネル・プロファイルともいう）の実際の選択は、さらに（システム内に存在するタグの予期された個数に加えて）読取装置１００で使用される信号処理アルゴリズムの予期された種類または主要な種類（衝突緩和アルゴリズムの種類など）によって異なる。１アルゴリズム経路当たりのチャネルの数はさまざまなので、チャネル・プロファイルは後のほうの経路で減少することがあることに注意されたい。一般に、時間に応じて変化するチャネル・プロファイルは、本発明の目的に関して、動的チャネル・プロファイルと考えられる。

特定のタグ１１０のチャネル・プロファイルは必ずしも、読取装置１００によりアプリオリに知られていなければならないわけではないが、一般的には、そういう場合があることに注意されたい。タグ１１０のチャネル・プロファイルが知られていないと、読取装置
１００では、例えば（場合によっては、自己相関またはスペクトル特性を測定して）ＰＮ（チッピング（ｃｈｉｐｐｉｎｇ））系列の周期を確認し、それに応じて動作（復調）するようにしなければならないであろう。

特に、本発明の好ましい実施形態では、ランダムなチャネル選択を使用し、複数経路伝送アルゴリズムの各経路で特定の拡散符号（または１２２０で符号チャネル）を選択する。さらに具体的には、好ましい実施形態では、タグ１１０に格納／プログラムされているデータ２２０の一部を使用して、長さＮの特に増大されたｍ系列の時間オフセット（または１２２０のように符号位相）を直接指定する（ただし、Ｎは上述のように、特定のアルゴリズム経路のチャネルの数に等しい）。この工程の概略が、図１１に示されている。ＰＮ系列の異なる位相は、一般に、２つまたはそれ以上のｍ系列の２を法とする総和を効果的に計算し、同じｍ系列の第３の符号位相を出力する、ＰＮ生成器（ＬＦＳＲ）状態のマスク関数（またはＡＮＤ−ＸＯＲリダクション・ネットワーク（ＡＮＤ−ＸＯＲ ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｎｅｔｗｏｒｋ）１１００）を適用することにより得られる。したがって、タグ１１０、１２０、１３０の伝送のすべてが知られている基本初期生成器状態に同期するように、タグ１１０、１２０、１３０ではすべて、各アルゴリズム経路内で、同じ初期生成器状態から始まる、同じ基本ＬＦＳＲ（ｍ系列）生成器を使用する。これらの態様は、以下の第ＩＶ節で説明しているように、読取装置１００で素早い効果的復調を行ううえで重要である。基本ＬＦＳＲ系列生成器の長さ（つまり、プリミティブ多項式）は、通常、上述のように、１アルゴリズム経路毎に動的に変化する（チャネルの数が変わる）ことに注意されたい。

従来のｍ系列生成器は、通常、好ましい実施形態において第１のチップ（またはＰＮビット）時間について０出力を強制することにより、特別に増大されたＰＮ系列生成器になり、異なるタグからの系列の相互相関は与えられた系列周期にわたって必ず０になる。また、他の時点に強制的に０を符号系列に入れると、直交する系列が出力され（他のシステムと同様）、他の実施形態では他の種類の直交関数生成器をＬＦＳＲ ＰＮ生成器（例えば、ＷａｌｓｈまたはＨａｄａｍａｒｄ関数）の代わりに使用することも可能であることに注意されたい。その後、タグ１１０に格納されているデータ２２０は、従来の手段１２３０を使用し、生成された拡散符号１２６０により拡散される（例えば、当業者であればよく知っているように、デジタル実装ではＸＯＲゲート、またはアナログ実装では除算器）。次に、アクティブにされたタグの拡散データ信号は、与えられた通信チャネル上で（まとめて）送信される。

タグはデータの送信にある範囲の変調タイプを使用することも可能であることに注意されたい（例えば、振幅変調、位相変調、周波数変調、またはそれらの組み合わせ）。本発明の好ましい実施形態では、伝送要素７０２を介して負荷変調からある形式の振幅偏移変調（「ＡＳＫ」）を使用するが、他の変調タイプおよび実装も確かに可能である（例えば、差動直交位相偏移変調、直交振幅変調、パルス符号変調、パルス振幅変調、パルス位置変調など）。本発明では、さまざまなデータ符号化およびマッピング手法を使用することも可能である。符号化手法の例として、ゼロ復帰（ＲＺ）、非ゼロ復帰（ＮＲＺ）、マンチェスタ、および差動符号化があり、当業ではすべてよく知られている。当業者であれば周知のように、本発明では、一般性を失うことなく、さまざまな種類の符号化、変調、符号および信号送受信を使用することが可能であることに注意されたい。符号手法の例としては、ＣＲＣ符号、畳み込み符号、ブロック符号などがあり、これらもすべて、当業ではよく知られている。

また、好ましい実施形態のタグ１１０、１２０、１３０は伝送要素７０２を介して読取装置１００により供給される搬送波を直接変調するため、局部発振器はない（しかし、局部発振搬送波を使用することも、確かに、本発明の範囲内で可能であり、いかなる形でも
応用を制限することはない）。本発明の好ましい実施形態では、電力変換装置７０３が読取装置１００からの搬送波信号を整流し、読取装置１００が離れた場所からタグ１１０上の回路に電力を供給する。能動的に電力を供給するタグを使用することも可能であり、いかなる形でも本発明の使用を制限することはないことに注意されたい。本発明の一般的な目標は、タグ１１０の複雑度を最低限に抑えることであり、好ましい実施形態の説明されている手法を使用することにより、タグ１１０の回路を最小に保つことが可能である。

ＩＶ．高速復調方式
図１３に示されているように、読取装置１００は通常、送信レベル制御装置１３２０および増幅器１３３０により信号源１３１０の出力を初期化し、何らかの最小レベルの電力を送信することにより、タグ１１０、１２０、１３０の読み取り工程を開始する。好ましい実施形態では、次に、読取装置１００はそのレベルの連続波の送信を開始する。読取装置１００が特定の電力レベルで送信し始めると、通常、タグ１１０、１２０、１３０から戻る信号を監視する（結合デバイス１３４０およびアンテナ１３４５により）。この活動検出は、可能な通信チャネル（以下で詳述する）のそれぞれで信号レベルまたは信号振幅を検出するなどの、変調またはエネルギー検出測定の形を取り得る。この測定期間は、可能な限り短くするのが望ましく、特定の電力レベルでアクティブにされているタグがない場合、読取装置１００は迅速に、次の電力レベルに１ステップ進むことが可能である（一般的には、増加する方向で）。特定の送信電力レベルで信号が感知された場合、読取装置１００は完全な復調処理１３９０を開始し得る（場合によっては、以下の第Ｖ節で説明しているように、衝突緩和手法を採用する）。システムの他の実施形態では、一般性を失うことなく、読取装置１００は、変調された搬送波信号、同期パルス、または非同期搬送波形を送出することも可能である。

読取装置１００により実行される信号処理は、ハードウェアまたはソフトウェアアーキテクチャ、またはそれらの組み合わせにより実行し得る。代表的な実施形態として、何らかの選択性１３６５、増幅１３７０、アナログ・デジタル変換１３７５、およびＤＣ取得および利得制御関数１３８０がある。一般に、読取装置１００は与えられた送信経路内で可能な通信チャネルのそれぞれを巡回し（順次または同時）、それぞれに対する信号エネルギーを探索する。当業者であれば周知のように、信号の存在を検出し、衝突の有無を検出するための方法が多数利用可能であるが、それは変調および信号送受信の種類によってさまざまである。一般に、読取装置１００はさらに、いくつかの実施形態では、搬送波信号の能動的または受動的抑制１３６０を実行し、干渉または雑音除去を行うことも可能である（システム内の望むタグ以外の発生源からの任意の形の干渉について）。

上述のように、本発明の好ましい実施形態では、タグ１１０、１２０、１３０でスペクトル拡散変調を使用する。したがって、当業でよく知られているように、受信したデータは、まずそれぞれの可能な拡散符号を適用して書く符号チャネルについて読取装置１００内で逆拡散しなければならない。

より具体的には、本発明の好ましい実施形態ではタグ１１０内の拡散系列として特別に増大されたｍ系列を使用しているため、非常に高速で、効率がよく、新規性のある復調（つまり、逆拡散およびチャネル化）手法を、読取装置復調処理１３９０で利用することが可能である。これらの手法を使用すると、実質的に、読取装置復調処理１３９０内で必要な処理能力が低減され（例えば、好ましい実施形態では約５７倍）、その結果、読取装置１００の読み取り時間が短縮され、実装コストも低減される。処理に関する実際の節約がどれだけかは、複数経路システムの各経路内で使用されるチャネルの数によって決まり、これは、従来の逆拡散オペレーションの回数と１シンボル当たりの改善された逆拡散オペレーションの回数との比に等しい係数（Ｆ）に関して表すことが可能であり（受信系列の順序変更と高速Ｈａｄａｍａｒｄ変換（ＦＨＴ）の新規性のある組み合わせを使用して）
、

Ｌは、送信元データを正常に復調するために必要な経路の数に等しく、Ｎ_ｉは（ここでもまた）ｉ番目の経路内のチャネルの数に等しい。この係数は、直接、読取装置復調処理１３９０内の処理の節約程度（通常は、毎秒１００万回オペレーション（ＭＯＰＳ）または毎秒１００万命令（ＭＩＰＳ）で表される）を表す。したがって、この例では、５７倍能力が低い（例えば、１０ＭＯＰＳ対５７０ＭＯＰＳの）プロセッサ１３９０を、最良のケースの好ましい実施形態の読取装置１００で使用することが可能である（後述のように衝突緩和はない）。

特別に増大されたｍ系列（図１１のボックス１１２０に示されている）は従来のＰＮ系列の直交拡張であり、直交Ｗａｌｓｈ符号（図１４のボックス１４２０に示されている）といくつか類似点がある、つまり、この２組の系列は同じ数の２進数の１と０を系列内に含むということに留意されたい。実際、この２種類の系列（つまり、特別に増大されたｍ系列およびＷａｌｓｈ系列）は単一の特別順序変更関数を使用して関連付けられている。この特別な順序変更関数は、図１５の読取装置受信器ブロック１５２０内の基底ｍ系列を（タグ系列生成器１１１０で示されているように）生成するために使用されるプリミティブ多項式から直接導かれる。この系列順序変更関数１５１０を使用することで、受信デバイス１３７５によるデータ・サンプル（または要素）の受信時にそれらのデータ・サンプル（要素）の順序を直接変更する。受信デバイス１３７５は、アナログ・デジタル・コンバータ、アナログ・サンプル＆ホールド・デバイス、レジスタ、または信号を受信するその他のデバイスとすることも可能である。単一の系列順序変更１５１０関数は、複数の複合チャネル（または１１０のように符号位相）を使用する複数のタグ１１０、１２０、１３０からの伝送からなる複合受信信号に適用されることに注意されたい。

メモリ・バッファ１５３０などの記憶媒体内で受信系列の順序が変更された後、これは、１組の有効なＷａｌｓｈ系列からの系列に類似しており、高速Ｈａｄａｍａｒｄ変換（ＦＨＴ）などの高速変換手法を使用し、すべてのデータ・チャネルについてタグ１１０からデータを迅速に（かつ同時に）（１５４０に示されているように）逆拡散することが可能である。ＦＨＴは、当業でよく知られているように、一揃いのＷａｌｓｈ符号に対するデータ系列の相関関係を（並行して）高速に求めるために使用される。本発明の精神から逸脱することなく、ＦＨＴに関係する変換（例えば、高速Ｗａｌｓｈ変換、Ｗａｌｓｈ−Ｈａｄａｍａｒｄ変換、再帰的Ｗａｌｓｈ変換など）を説明した高速相関関係決定方法とともに使用可能である。また、説明している処理手法はすべて、アナログまたはデジタル信号処理の分野で実行することが可能であることに注意されたい。

従来のＦＨＴアルゴリズム（例えば、ボックス１４１０に示されているような）に関する文献は十分にあり、基本的なカーネル・オペレーション（ボックス１４００、「バタフライ」と記されている）が図１４に示されていることに注意されたい。基数２のＦＨＴバタフライは基数２のＦＦＴバタフライに似ているが、これは、データ要素と＋１および−１の値だけの乗算（またはそれと同等の、データ値の加算と減算）からなる。８×８ ＦＨＴの格子構造１４１０も図に示されている。ＦＨＴ １５５０の各出力は、ＦＨＴビンまたはＦＨＴ符号チャネルと呼ばれる。ＦＨＴは高速変換なので、従来の相関を上回る処理の節約（上で表されている係数Ｆに似ている）はＮ点直交系列に対して（Ｎ^２／Ｎ ｌｏｇ Ｎ）に等しいことを証明することが可能である。この同じ節約は、説明した高速相
関決定手法を使用して実現される。

正確な受信データ順序変更関数１５２０は、タグのフィボナッチＬＦＳＲ（１１１０に示されている）は通常オペレーション時に巡回する状態を観察することにより決定される（以下の例も参照）。ＬＦＳＲが進行する状態は、着信（拡散）受信データ・サンプルを、時間内に（直線的に）受信されたときに受信データ・メモリ・バッファ（１５３０または他の記憶媒体）に格納しなければならない間接アドレスに直接対応している。この（１５２０内の）アドレスの系列は、受信器内で能動的に生成されるのではなく、記憶媒体（例えば、ランダム・アクセス・メモリ、読み取り専用メモリ、ハード・ディスク・ドライブなど）に交互に格納することが可能である。このようにして、受信したｍ系列（またはｍ系列の総和）の順序を変更し、Ｗａｌｓｈ系列内の要素（またはより具体的には、Ｈａｄａｍａｒｄ行列内の行）を正確に表すようにする。したがって、従来の高速（Ｈａｄａｍａｒｄ）変換（相関）方法を使用して（１５４０で）、受信データ・チャネルを並行して逆拡散することが可能である。このデータ系列はさらに、メモリ内にダブル・バッファリングし、処理待ち時間に合わせることが可能であることに注意されたい。

信号エネルギーを示すＦＨＴの出力インデックス（またはビン）１５５０は、タグ１１０、１２０、１３０のＡＮＤ−ＸＯＲリダクション１１００で使用されたマスク値１１３０（２進数で表した場合）に直接対応する。例えば、チャネル選択符号１１３０（図１１に示されている「ｃ０−ｃ４」）（送信器処理）は、図１５のＦＨＴブロック１５４０の能動的出力１５５０（受信器処理）に直接対応する。特定の符号チャネル（または符号位相）を選択するために、バイナリ・マスク値（ｂｉｎａｒｙ ｍａｓｋ ｖａｌｕｅ）１１３０がタグ１１０内で適用されることに留意されたい。これは図７にも示されており、マスク７１０はタグ・データ２４０からチャネル選択２４０へと描かれている。つまり、バイナリ・マスク値１１３０（およびＦＨＴビン・インデックス（ｂｉｎ ｉｎｄｅｘ））は、特定の経路でチャネルを選択するために使用されたタグ１１０に格納されているデータ２２１、２２２、２２３、２２４に直接対応している（タグ・データとチャネル選択との関係の補助的説明については図１７および図１８の識別子１７１０、１８２０、１８３０、および１８４０も参照）。各タグ１１０は、好ましい実施形態の複数経路・アルゴリズムの各経路の継続時間中にそのデータ２２０を固定されたチャネル１２６０で送信する。各ＦＨＴビンの出力信号レベルは、逆拡散後の各符号チャネル１２６０（例えば、符号位相毎に）上の信号レベルに直接対応する。以下で詳述するが、受信データ系列のチャネル選択部分での各アクティブなＦＨＴビンの出力のデータ信号１５５０は、バイナリＦＨＴインデックス値と照合することにより検証することが可能である（なぜなら、２つのデータ系列は有効データに対して照合すべきだからである）。この手法は、複数経路伝送アルゴリズムの経路＃２について図１８に示されている。第２の経路に対するチャネル２４０を選択するために使用される部分２２２上のデータ系列１８２０、１８３０、１８４０は、ＦＨＴビン番号に相当する２進値であることに注意されたい。

図１５に示されている順序変更とＦＨＴの組み合わせた手法を使用することで、この復調器により好ましい実施形態の可能なすべての符号チャネル（つまり、符号位相）を高速復調（つまり、逆拡散）することが可能である。（それぞれの潜在的データ・チャネルおよびシンボルに対する必要な逆チャネル化および逆拡散オペレーションに対応する）受信器内の受信したシンボル期間毎にＮチャネルを復調するために、通常、Ｎ点ＦＨＴが必要であることに注意されたい。また、トランスポンダ・システムの他の実施形態では、チャネル化関数に直交Ｗａｌｓｈ符号を使用することが可能であり、その場合、ＦＨＴビンはＷａｌｓｈ符号チャネル・インデックスに直接対応する（そして、順序変更工程は必要でない）。しかし、Ｗａｌｓｈチャネル化符号は周期的であり、周期的干渉源と高い相関関係を持ちうるため、好ましい実施形態と比較したときに、このようなシステムはそれほどよい干渉除去能力を持たない。したがって、このシステムの好ましい実施形態では、特別
に増大したｍ系列をチャネル化関数として使用し、また上述の復調手法を使用する。

例えば、タグ送信器内で長さ１６（Ｎ＝１６、Ｎ＝４）の特別に増大されたＰＮ系列を使用するシステムでは、２進数「０００１」（１）のチャネル選択値１１３０（ｎ_ｉ）により表される系列１２６０は、「０１１１１０１０１１００１０００」であるが、２進数「１００１」（９）のチャネル選択（マスク）１１３０により表される系列１２６０は「００１０１１００１０００１１１１」である（これは、先行０でその後特別に増大されている同じ基本ｍ系列の異なるタイム・シフトまたは符号位相にすぎない）。２３（標準８進数表記で表した場合）のプリミティブ多項式のタグＰＮ生成およびマスク回路の例が図１１に示されている。２つのタグ送信器は、これらの系列を独立に通信チャネル上で送信するものと仮定されている。読取装置受信器は、（図１５に示されているように）特別な順序変更関数１５２０およびＦＨＴ処理を使用してこれら２つの信号を解決する。送信されたＰＮ系列に対し使用しなければならない特別な受信データ・サンプル順序変更は、この例では、｛０，１５，７，１１，５，１０，１３，６，３，９，４，２，１，８，１２，１４、１１２０で示されているのと同じ｝である。この系列は、タグ１１０内で使用されるｍ系列生成器１１１０を複製し、ＰＮ生成器の状態を観察するか、または必要な順序変更系列を単にメモリに格納するだけで、読取装置１００内で生成することが可能である。順序変更系列を使用し、間接アドレッシングにより、入ってきた受信データ・サンプル・ストリームをメモリに格納する。例えば、読取装置に届いた第１の有効なＡ／Ｄサンプルは、記憶媒体１５３０のメモリ・バッファのロケーション０に格納され（すべての特別に増大された符号の場合と同様）、第２のサンプルはメモリ・ロケーション１５に格納され、第３のサンプルはロケーション７に格納され、というように続く。Ｎ（この例では１６）個のサンプルが受信されると、メモリ・バッファ１５３０内で新規順序変更されたデータ・サンプルに対し通常のＦＨＴ処理１５４０を実行することが可能である。順序変更関数は、上記の「０００１」ＰＮ符号を系列「０１０１０１０１０１０１０１０１」（Ｗａｌｓｈ符号１と同じ）に変換し、「１００１」ＰＮ符号を系列「０１０１０１０１１０１０１０１０」（Ｗａｌｓｈ符号９と同じ）に変換する。ＦＨＴ １５４０は、信号エネルギーが出力１５５０のビン１（チャネル符号１に対応する）およびビン９（チャネル符号９に対応する）内に存在している（例えば、タグが送信中である）ことを示す。そこで、ビン１とビン９のＦＨＴ出力を送信シンボル毎に観察することにより、タグ・データの残りを感知することが可能である。

上述の手法は、受信器内で、たとえそのような信号が実際に送信されなかったとしてもタグ１１０により送信された第１のチップ（またはシンボル）が２進数０（チャネル上の＋１正規化信号値に等しい）であると仮定することにより、従来の（つまり、特別に増大されていない）ｍ系列に対し使用することが可能であることに注意されたい。したがって、記憶媒体１５３０内の第１のバッファ・ロケーションは＋１値に初期化され、処理（つまり、順序変更１５１０およびＦＨＴ １５４０）は通常のように続行する。このようにして、従来のＰＮ系列の複数符号チャネル（または符号位相）に対する相関関係を非常に高速に求めることが可能である。他の通常増大されているＰＮ系列に対しても、追加チップ（例えば、上記の第１のチップ以外）が系列内に挿入される場所を追跡することにより受け入れることが可能である。

上記の高速相関決定手法（つまり、特定の受信系列順序変更１５１０およびＦＨＴ １５４０）を、ＡＮＤ−ＸＯＲリダクション・ネットワーク１１００により生成することが可能なＰＮ系列（そのようなネットワークで生成されようとされまいと）を使用する通信システムに適用する。多くの普及している通信システムでは、これらの種類のＰＮ系列、または従来のｍ系列の組み合わせから生成された系列を使用する（当業でよく知られているように、Ｇｏｌｄ符号など）。このようなシステムの例として、ＩＳ−９５、ＩＳ−２０００、３ＧＰＰ ＣＤＭＡ携帯電話システム、およびＧＰＳ ＣＤＭＡ位置決定システ
ムがある。上記の高速相関決定手法は、それらのシステム内でも等しく効果的である可能性がある。

いかなる場合も（採用されている除去手法に関係なく）、複合受信信号は、受信器のフロントエンド１６１０内で濾波し、増幅してから、図１６に示されているように読取装置１００内でチャネル化（または逆チャネル化）１６２０しなければならない。その後、各チャネルは、一般に、信号および衝突検出を目的として別々に（ただし場合によっては同時に）処理される（一般的に１６３０）。例えば、説明しているｍ系列の代わりにＷａｌｓｈ符号を使用するシステムの他の実施形態では、上記のように、ＦＨＴオペレーションをそのまま使用して、異なるデータ・チャネルすべてを同時に復調することも可能である。システムの他の実施形態では、１バンク分の（並列または時分割方式の）従来の逆拡散器を（１５４０、１６２０の代わりに）使用して、逆チャネル化および逆拡散工程を実行することが可能である。逆拡散器は、当業でよく知られているように、通常、乗算器の後に積分およびダンプ関数を配置したものである。

他の実施形態では、通信システムの他の例において、直交するタイムスロットをチャネルとして使用することが可能であり（スロット付きＡＬＯＨＡシステムなどで）、その場合、異なるタグからの信号は（別々の時刻に）到着するとともに復調される。後述のように、選択されたチャネル化方法では、読取装置１００内に採用することが可能な一般的な種類の衝突緩和アルゴリズムを変えないことに注意されたい。

また、すべてのタグが複数経路伝送アルゴリズムの第１の経路でその情報を正常に送信することは通常あり得ないため、本発明の多数の実施形態では、復調工程は一般に複数反復工程となっていることに注意されたい。したがって、読取装置１００は、タグからのすべてのデータが正常に受信されるまで（後述の方法をさらに使用して）、電源オン状態のままにし（同じ電力レベルで）、着信データを継続的に復調しなければならない。さらに、高度な衝突緩和手法１６３０が読取装置１００で使用されている場合（後述のように）、複数復調反復法（例えば、ＦＨＴ）が、複数経路・アルゴリズムの経路毎に必要になることがある。また、複数経路伝送アルゴリズムの後続の経路では、上記の動的チャネル・プロファイルの説明で説明されているように、新規に設定したチャネル数に復調器を合わせる必要があるかもしれないことに注意されたい。

Ｖ．衝突緩和方法
上述のように、タグ１１０、１２０、１３０で読取装置１００との通信に使用することが可能な通信チャネルの数は、この（および任意の）通信システム内では限りがある。通信チャネルの数は限られているため、また複数のタグ間に組織だった割り当てはないため（つまり、ランダムな割り当てが実際には使用されている）、説明しているシステムはタグからの送信に衝突が生じることは避けられない。衝突は、２つまたはそれ以上のタグが同時（つまり、複数経路伝送アルゴリズムの特定の経路で）に同じチャネル上で通信することを選択する場合またはイベントとして定義される。本明細書の第Ｉ節に示されているように、タグに格納されているデータは一様ランダム・データに非常に近いため、割り当ては実際にはランダムであることに留意されたい。

説明しているシステムでは、読取装置１００の望む複雑度に応じて、（後述のように）読取装置１００の衝突緩和手法を使用することも、使用しないことも可能である。例えば、安価な受信器では衝突緩和手法を使用しない場合があるが、高価な（処理能力の高い）受信器では高度な衝突緩和手法を使用する場合がある。

以下の概要説明では、まず特定の衝突緩和手法を使用しないことを仮定し、後から、衝突緩和手法を使用するケースについて調べる。タグ１１０、１２０、１３０は一般に、読
取装置１００で衝突緩和が使用されているかいないかに関係なく同じパターンを送信することに注意されたい。各タグ（例えば、１１０）は、実質的に、システム内に存在する他のタグ（例えば、１２０、１３０）からは認識されない。以下の追加ステップを実行すると、さらに、受信器内の復調工程が実行される。

特に、好ましい実施形態では、タグからの逸脱の小さいＡＳＫ信号が存在することは、通常、チャネルから平均信号レベル（つまり、１３８０の場合のようなＤＣ値）を差し引いて正規化された信号を取り出し、残りの（正規化された）信号の絶対値を調べることにより検出される。ある形態の自動利得制御（１３８０にもある）をさらに適用し、信号レベルを正規化することが可能であることにも注意されたい。正規化された信号レベルの絶対値が（一般にある期間にわたって）ある閾値を超えた場合、信号は好ましい実施形態のそのチャネル上に存在しているといわれる。

特定のチャネルで信号が検出されると、読取装置１００は、通常、衝突がそのチャネルで発生した場合にそのことを検出しなければならない。これは、通常、ある期間にわたって正規化された信号レベルの絶対値の分散を調べることにより検出可能である。信号の絶対値の分散がある（異なる）閾値を超えた場合、衝突は、その特定のチャネル上で発生したといわれ（異なるタグのＩＤデータの２進データ値が衝突しているため−図１７を参照）、そうでない場合、単一の信号は、そのチャネル上に存在しているといわれる（図１８を参照）。ここでもまた、当業者であれば、これらの測定結果のフィルタ処理または平均処理および指標を使用して、その信頼性を高めることが可能であることを理解するであろう（例えば、推定値のＳＮＲを上げる）。こうして、そのような測定に関して観察期間が長いほど（後のフィルタ処理で使用される）、推定値の精度および信頼度は上がることになる。また、衝突は、標準誤差検出（例えば、ＣＲＣ）手段などの他の手段により検出することも可能であるが、それらの方法はすべての場合において、衝突を正しく検出可能であるわけではない。なお、あるチャネル上で衝突が発生しようとしまいと、標準誤り訂正手段を使用して、伝送誤りを補正し、信号推定値の精度を高めることが可能であることに注意されたい。これらの測定は、通常、与えられた経路内の利用できる（可能な）通信チャネルすべてで実行される（これは、上述のように、複数経路・アルゴリズムの経路の番号によって異なる）。

そこで、読取装置１００は通常、１経路当たりの可能な通信チャネルの（それぞれおよび）すべてで信号が存在しているかどうか、および信号が存在している場合に各チャネル上で衝突が発生したかどうかを特徴付ける。衝突は一般に、２つまたはそれ以上のタグが複数経路・アルゴリズムの同じ経路で同じ通信チャネルを使用する場合として定義されることに留意されたい。与えられたチャネル上で衝突が発生した場合、そのチャネルに対するデータは一般に、衝突緩和手法が使用されていなければ失われることになる。与えられたチャネル上に信号が存在し、衝突が検出されない場合、その（与えられた）チャネル上の特定の信号は、正常に受信されているといわれ、読取装置１００は一般的に、その特定のタグのデータ系列全体を認識する。

いくつかの実施形態ではさらに、誤り検出または訂正（または何らかの他の種類の信号完全性測定）を実行し、データが有効であり、正しく受信されていることを確認することが可能であることに注意されたい。また、タグ・チャネル選択データが送信された場合、読取装置１００はさらに、タグ１１０が実際に予期されている通信チャネル上で通信を行ったことをチェックすることも可能であることに注意されたい（上述のようにチャネルを決定するために使用されるデータの部分に対する他の形態の誤り検査として使用される−図１８も参照のこと。第２の経路に対するチャネル選択データ２２２は、１８２０、１８３０、１８４０で識別されているように、チャネル選択と一致していなければならない）。

タグ１１０からの信号が認識されると（そして場合によっては確認されると）、これは無視されるか、または信号母集団の残りから除去される（後述）。特定のタグからの信号が信号母集団から実際に除去される場合（さまざまな可能なアルゴリズムを使用して）、ある種の衝突緩和が実装される。信号の除去は、衝突緩和の利点を活かすために正確でなくてもよいことに注意されたい。

図１９は、衝突緩和手法を使用する場合の読取装置の動作に関する一般的な流れ図を示している。この場合、読取装置１００は、可能な限り多くの衝突（例えば、データ中の誤り）を解決しようと試みてから、複数経路伝送アルゴリズムの次の経路に移る（例えば、好ましい実施形態において読取装置の送信電力を一定に保つことにより）。

上述のように、読取装置１００は、一般に、すべての能動的送信タグが識別されている何らかの信頼度レベル（または確率）が得られるまで送信を指定電力レベルに保つ。
信号が信号母集団（または複合受信信号）から能動的に除去される（差し引かれる）ことがない場合、衝突緩和はいっさい発生していないといわれる。その場合、読取装置１００でさまざまなアルゴリズムを使用し、タグからのすべてのデータを正常に取得（または復調）することが可能である。この場合の一般的な考え方では、複数経路送信元デバイス伝送アルゴリズムの複数の経路のうちの少なくとも１つで一意的な（つまり、単一のユーザが占有した）通信チャネルを各タグが選択するのを待つ。この手法は、一般に、読取装置１００内で利用可能な最も複雑度が低い識別方法であるが、一般的に、最も低速でもある（つまり、情報のやり取りにかかる全伝送時間が最も長い）。

読取装置１００により衝突緩和手法が使用されていないケースに対する非常に複雑度も低いアルゴリズムの１つは、タグ１１０、１２０、１３０に、複数経路通信アルゴリズムで最大数の経路を伝送させるという単純な方法をとる。最大数の経路は、通常、タグに格納されているデータの一意的な部分が尽きたら（上述のように）決定される。

上述のように、読取装置１００は、第１および第２の所定の伝送状態を制御することによりタグが送信する際の経路の数を直接制御する。本発明の好ましい実施形態では、読取装置送信電力レベルは、完全にアクティブにされているタグ間の伝送を続行させるために一定に保たれるが、他の第１および第２の所定の伝送状態はタグからの伝送をグループ単位で制御することが可能である。経路の最大数は、一般に、特定のチャネル選択アルゴリズムにより決定されるが、一般に、完全に一意的な（重なり合わない）チャネル選択項目についてデータ長（ビット数）をデータのチャネル選択部分（ビット数）の総和で除算した値に限られる。したがって、１２８ビットのデータと、８ビットのチャネルＩＤ選択データが各経路内にある上に示した例では、（チャネル選択が繰り返しを開始する前に）複数経路・アルゴリズム内に最大１６（つまり、１２８／８）の通信経路がある。そこで、好ましい実施形態でチャネル（例えば、ＰＮ）シンボル・レートを与えた場合、最大インテロゲーション時間（ｍａｘｉｍｕｍ ｉｎｔｅｒｒｏｇａｔｉｏｎ ｔｉｍｅ）を決定することが可能であり、全取得（または読み取り）時間はすべての場合について固定される（上の式でも示されているように）。

衝突緩和手法を使用しない他の（多くの場合、より複雑な）アルゴリズムも可能である。このような代替え手法の１つでは、受信したデータ（または取得されたタグ在庫）が正しいものである指定信頼度レベルが得られるように、タグ１１０、１２０、１３０に限られた数（最大数未満）の経路について伝送を行わせる。これは、一般に、システムに（または各パワーオン・レベルで）存在する予想される数の送信元デバイス（またはタグ）および望む信頼度レベル（またはシステム内の商品またはタグを正常に識別する確率）により決定される。例えば、上の例で与えられた動的チャネル・プロファイルを使用したシミ
ュレーション（試行回数１０００回以上）から、５０個のタグを識別するために平均７．７３伝送経路を必要とすることがわかっているが、１０００回の試行でタグを一意に識別するためには最大１０個の経路が必要であった。したがって、読取装置１００は、１０個の経路の間与えられた電力レベルで電力オン状態を保ち、５０個（程度の）タグすべてが一意的なチャネル上でそのデータを正常に送信したという十分な信頼性がありえる。ここでもまた、読取装置１００は、ＩＤデータを受信するため、いつチャネル上に１つのタグ１１０しかないかを判別することが可能であればよい。これにより、上の例で与えられた絶対最大１６個の経路の代わりに１０個の経路だけ実行したため、全取得時間の実質的短縮がなされることになる。詳細なシミュレーション、統計的または確率分析を適用して、他の信頼度レベルまたは与えられた数のタグに対する経路の数を決定することも可能であろう。いくつかの応用では、読取装置１００は、最初に在庫調べをするときに最大数の経路を利用し、その後、システム内に存在すると予想される（または、測定もしくは観察された）数のタグに基づいて経路の数を調整することも可能であることに注意されたい。

それとは別に、読取装置１００によって使用されるアルゴリズムは各タグの予想される衝突位置（つまり、チャネル）を追跡し（そのデータまたはＩＤ情報が正常に受信された後）、システム内にまだ識別されていないタグがいくつ残っているかを推定することも可能である。したがって、読取装置１００は、上記の方法よりも早くインテロゲーション工程を停止することが可能である場合がある（システム内に他のタグが存在する可能性がないと判断された後）。つまり、必要な数の伝送経路は、上記のようにタグの予想される数に基づいて事前に計算するのではなく、受信時に読取装置１００により様子を見ながら推定されるということである。この手法については、以下の例と図２２で詳しく説明される。

読取装置１００のより高度な実施形態では、複数の形態の衝突緩和手法のうちのどれか１つを使用することが可能である。衝突緩和手法を使用すると、一般に、与えられた通信チャネルに対する衝突の影響が除かれる。チャネル上の特定の衝突の効果が除去されることが理想的である。これは、（少なくとも概念上は）判明している信号を再生し、判明しているその信号を全信号母集団（または複合受信信号）から差し引くことにより、望むシステムにおいて実現することが可能である。この干渉信号除去は、復調工程のどの段階でも行えることに注意されたい（例えば、チップ・レートで行うことも、好ましい実施形態での逆拡散の後に行うことも可能である）。本発明の好ましい実施形態では、実装の複雑さを軽減するために復調（つまり、逆拡散）の後に衝突緩和を実行する。

一般に、衝突緩和手法を使用する場合、判明している信号が多いほど、複数経路・アルゴリズムの指定経路についてシステム内に存在するように見えるタグの数は少なくなる。好ましい実施形態ではタグ１１０に格納されているデータは直接チャネル選択を決定するため（または、読取装置１００により他の何らかの手段により知られているため）、読取装置１００は、データを正常に受信した後（一般に、タグ１１０が他の何らかの形で未占有になっているチャネル上で送信する場合に発生する）、タグ１１０により複数経路通信アルゴリズムのすべての経路について実行されるチャネル選択のすべてを認識する。そのため、読取装置１００は、上記のようにタグ１１０が将来の（および過去の）伝送について利用するチャネルを予測することが可能である。タグ１１０からの観察された信号レベルはさらに、一般的に、通常の信号検出工程において、読取装置１００内で測定され（またロー経路・フィルタに通され）、与えられた（衝突していない）タグの実際の信号強度の信頼可能である推定値が得られる。この知識を利用すれば、判明している信号を効果的に生成し直し、受信した信号全体から正確に差し引くことが可能であり、それにより、他の伝送経路からその効果を除去することが可能である。

概して、さまざまな複雑度レベルの衝突緩和手法の一群が存在しており、一般に、衝突
緩和手法を使用しない実装よりも複雑である（例えば、より大きな処理能力、メモリ容量、またはハードウェアを必要とする）。しかし、このような手法を採用すると、一般的に、全タグ・データ取得（読み取り）時間はかなり短縮し、システム能力を大幅に高めることが可能である。ここでもまた、チャネルは疑似静的であると仮定しており、システムは比較的リニアであり、最良のシステム性能が得られる。

比較的単純な形態の衝突緩和では、複数経路・アルゴリズムの後続の経路から（時間に関して順方向に）判明している信号を差し引く必要がある。そのため、この形態の衝突緩和は、一般に、順方向衝突緩和（ｆｏｒｗａｒｄ ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ ｍｉｔｉｇａｔｉｏｎ）と呼ばれる。図２０は、順方向衝突緩和手法を使用する読取装置処理の流れ図の例を示しており、そこでは、処理は、工程をわかりやすくするため、順次（例えば、チャネルを一度に１つずつ）実行する。この工程では、一般に、タグ１１０、１２０、１３０のどれがＩＤデータを正常に送信したかを判別し（上の受信器アルゴリズムで説明されているように）、複数経路・アルゴリズムの経路毎に判明している（タグの）チャネル選択および推定信号レベルを含むデータ構造体（またはリスト）を保持する必要がある。タグのＩＤデータおよび送信されたタグ信号の信号レベルは、認識された後、そのタグを伴う後続の衝突から効果的に除去することが可能である。ここでもまた、信号レベルを測定し、フィルタ処理する時間を長くすることで、干渉信号レベルの精度のレベルを高めることが可能であることに注意されたい。そこで、本発明の１実施形態では、タグ信号は、推定された（あるレベルの精度内で判別された）後、複数経路伝送アルゴリズムの後のほうの経路で適切な（所定の）チャネルから差し引かれ、その（判明している）タグの信号が他のユーザによって送信された他の信号に及ぼす干渉影響が打ち消される。通常、タグ１１０に格納されているデータに基づく、各タグのチャネル選択の決定論的性質のため、この手法が可能になっている。

測定された信号レベルは後続のすべての経路で保持されると仮定されるため、ここでは疑似チャネルの仮定が重要になる。一般に、チャネル状態がゆっくり変化することに対応するため、信号レベル推定を伝送経路毎に更新することも可能である。このアルゴリズムを実行するために、判明しているタグ信号情報（通常は、データ構造体またはリストに含まれる）および現在の伝送経路（またはバースト）からの複合受信信号を格納するだけでよいことに注意されたい（以下のアルゴリズムで説明しているようにメモリ内にすべての受信バーストを格納することとは対照的である）。一般に、この種の順方向衝突緩和アルゴリズムを使用すると、衝突緩和を実行しない方法に比べて全読み取り時間がかなり（２〜４倍）改善される可能性がある。

他のより高度な形態の衝突緩和では、複数経路伝送の後続の経路および前の経路の両方から判明している信号を差し引く必要がある。これが可能であるのは、タグ１１０からのデータが識別された後、前の経路でそのデータが占有していたチャネルを確認し、前の衝突への関わりを無効にすることが可能であるためである。このクラスの衝突緩和アルゴリズムは、一般に、双方向衝突緩和手法と呼ばれる。双方向衝突緩和は、複雑な計算を行うが（一般に通信前経路を格納するためにより多くのメモリを必要とする）、その結果、全タグ読み取り時間は大幅に短縮される（衝突緩和を実行しない方法に比べておおよそ１桁短縮される）。

一般に、この方法では、識別されたタグについて各通信経路（上記の場合のように）で判明しているチャネル選択および推定信号レベルを含むデータ構造体を格納する必要がある。しかし、信号は前の伝送経路（順方向衝突緩和アルゴリズムの場合のように現在経路に加えて）から差し引かれるので、さらに衝突があっても解決することが可能である。例えば、複数経路通信アルゴリズムの第３の経路からのデータが解決された場合（つまり、正常に受信された場合）、他のユーザからのデータはアルゴリズムの前の経路（例えば、
第２の経路）で解決可能な場合があり、さらにこれにより、すでに伝送の前の経路（例えば、第１の経路）または後続の経路（例えば、第３の経路）のいずれかで衝突していた他のユーザを解放することが可能である。新しいユーザからのデータが解決される毎に、再構成された信号がすべての伝送経路から（現在の経路まで）差し引かれ、衝突の回数も再び評価される（可能なすべての通信チャネルについて）。このようにして、読取装置１００は利用可能な伝送経路をすべて（現在の経路を含み現在の経路まで）巡回し、どの経路でも（現在の経路まで）解決することが可能なユーザがそれ以上いなくなる時点に達するまで、さらに多くのタグ信号を実質的に連続して解決することが可能である。読取装置１００は、その後、次の電力レベルに１ステップ進み、双方向衝突緩和アルゴリズムを続行する。この効果は、後の伝送経路で極めて強力である可能性があり、通信チャネルの利用可能な個数よりもかなり多いタグ信号を解決することが可能である。

タグ・データのすべてが受信されると、読取装置１００は、上述の手段（例えば、誤り検出および訂正）を介してデータの完全性をチェックすることが可能である。読取装置１００は、さらに、データの後処理を行うことも可能であり、通常は、冗長項目のスクランブル解析、暗号解読、分類、および除去などの機能を含む（本発明の好ましい実施形態では複数のパワーオン範囲で電源投入する）。これらの機能の一部または全部を、中央にひとまとめに配置することも可能であり、それにより、複数の読み取り装置またはアンテナを扱うことが可能であることに注意されたい。

システム・オペレーションの例
これらのアルゴリズムのオペレーションは、例を使うと内容が最もよくわかるであろう。これらの例は、経路毎にランダム・チャネルを引き込むタグの簡素化された仮説的システムを詳しく示している。図２１、２３、および２４は、この例を説明するために使用される、システムの状態図であり、アルゴリズムを通る後続経路毎に各タグが通信するため選択するチャネルを示している。例に示されている状態は、チャネルを選択するために乱数生成器を使用する実際の実験の元の出力である。物理チャネルの種類（例えば、符号位相、タイムスロットなど）はこの時点では無関係である。これにより、上の第Ｉ節で詳述したように本発明のデータ・スクランブル部分があるため、システム全体の比較的正確なモデルを用意しなければならない。

図２１、２３、および２４に詳述されている例では、８個のタグからなる母集団を仮定し、さらに、タグが通信のため引き込む引き込み元の８つのチャネルの１経路当たりの固定チャネル・サイズを仮定する。そこで、好ましい実施形態では、各タグのＩＤ情報の（一意的な部分集合の）３ビットを使用して、伝送の各経路で各タグ１１０が送信に使用する８つのチャネルのうちの１つを選択する。８進数を使用して、タグＩＤの最初の３０ビットがランダムに生成されているが、便宜上以下のように繰り返す。

タグ１： ００３３ ０４３６ ０７．．．
タグ２： １１０６ ２５５１ ６５．．．
タグ３： ４７６７ ４４１６ ４１．．．
タグ４： ２０４４ ６１１１ ３６．．．
タグ５： ６０７２ ３３５５ ７４．．．
タグ６： １４７６ ５４３２ ４０．．．
タグ７： ５４４３ ３６７５ ３４．．．
タグ８： ２１３５ ５１１５ ６４．．．
タグ１は、経路＃１でチャネル０を、経路＃２でチャネル０を、経路＃３でチャネル３をというように選択を続ける。タグ２は、経路＃１でチャネル１を、経路＃２でチャネル１を、経路＃３でチャネル０をというように選択を続ける。このリストから、第１の８進数からチャネルを引く経路＃１については、タグ１はチャネル０の単独占有者であり、タ
グ３はチャネル４の単独占有者であり、タグ５はチャネル６の単独占有者であり、タグ７はチャネル５の単独占有者であることがわかる。これらのチャネルには衝突がないため、タグ１、３、５、および７は全体として正常に識別されており、タグ１、３、５、および７は、衝突がなかったチャネルでその完全なＩＤを伝達した。しかし、経路＃１では、タグ２および６は、チャネル１で衝突しており、タグ４および８はチャネル２で衝突している。これらのタグは、正常に識別することが不可能であり、後続の経路を解決する必要がある。読取装置１００は、衝突が存在していることを観察し、印加されている電力を現在レベルのままにし、それによりすべてのタグが経路＃２の第２の８進数から別のチャネルを引くことが可能であるようにする。タグにはＩＤを正常に伝達可能であったかどうかを知るすべがないことに注意されたい。

経路＃２では、衝突に関わっていない唯一のタグはタグ３である。このタグはすでに経路＃１で識別されていたため、読取装置１００は新しい情報を取得しなかった。経路＃１で衝突していたタグはどれもまだ識別することは可能でない。統計的に、８つのタグと８つのチャネルでは、少なくとも１つの衝突が生じる確率は１−８！／８^８＝９９．７６％である。この結果は、上で与えられたＮ個のチャネル上のＭ個のタグの間に衝突がない確率のより一般的なケース

＃１ Ｐ｛衝突なし｝
とＰ｛衝突｝＝１−Ｐ｛衝突なし｝という事実から得られる。この同じ確率は、アルゴリズムを通る経路毎に衝突が少なくとも１回あるという確率である。タグとチャネルのこのような組み合わせについて、実験を１０００００回行って平均をとると、８個のチャネルのうち２．７４９８個は１経路当たり未占有であり、これらのチャネルのうち３．１３８６個は、単一タグを含み、１．５７３７個のチャネルは２つのタグを含み、０．４４８２個のチャネルは３つのタグを含み、０．０７９６個のチャネルは４つのタグを含み、０．００９３個のチャネルは５つのタグを含み、７．２×１０^−４個のチャネルは６つのタグを含み、４×１０^−５個のチャネルは７つのタグを含み、１チャネル内に８つのタグというケースは記録されていなかった。

衝突緩和のない例
衝突緩和を行わない場合、タグは、識別されるために、チャネル内にすべて自力で現れていなければならない。実験を十分な回数行うことが許されていれば、このようなことが起こる。しかし、タグＩＤ ２２０情報内のビットの数は限られているため、繰り返しを開始する前に、実験は限られた回数しか実行することが可能でない。例えば、タグＩＤが９６ビット長であり、１経路当たり３ビットを使用してチャネルを引いたとすると（８つのうち１つ）、３２回の実験後にその工程が繰り返される。１経路当たり少なくとも１回の衝突があるという高い確率（このシナリオでは９９．７６％）なので、実験を介してタグのＩＤが経路毎に、また全経路にわたって衝突の中に「隠れる」ことがあり得る確率は小さいが有限の値である。これは、タグのＩＤ ２２０は全体にわたって異なるタグのＩＤと同じであることを意味しない（一意的なタグＩＤおよびスクランブルされたタグＩＤへの一意的な可逆マッピングがあるという仮定により許されていない）。これは、その経路についてチャネル空間を定義するために使用されている少数のビット（この場合、３）に関して調べたときに、タグのＩＤ ２２０は少なくとも１つの他のタグのＩＤと同じであると言っているに過ぎない。これにより、タグの在庫がある信頼度でしか判明していない、在庫または商品の不確定性という概念が導入される。

図２１の実験例では、衝突のないチャネルに現れるためにタグ毎に８回の試行が必要である。すでに述べたように、タグ１、３、５、および７は、経路＃１で識別され、タグ２は経路＃３で現れ、タグ４および８は経路＃４で識別され、タグ６は経路＃８まで現れない。タグ６は、一意的なＩＤを持っているとしても一意的なタグが衝突の中に隠される可能性のあることを示すよい例である。この実験が経路＃７でしか行われていないとすれば（つまり、ＩＤの長さが２１ビットしかなかった場合）、タグ６は識別されていないであろう。

経路＃１で、４つのタグが識別される。さらに２つの衝突が識別され、ほかに少なくとも４つのタグがあることが示される（少なくとも２つのタグがあれば単一の衝突が生じるので、２つの衝突が生じるためには少なくとも４つのタグが必要である）。したがって、第１の経路の後、読取装置１００は、４つの判明しているタグと少なくとも４つの未知のタグがあるか、または全部で少なくとも８つのタグがあると判別することが可能である。

経路＃２では、単一のすでに判明しているタグのみが一意的な（未使用の）チャネルを占有している。読取装置１００ではタグ１、３、５、および７の完全なＩＤがわかっているため、次および後続のすべての経路でそれらのタグが占有するチャネルがわかる。読取装置１００は、タグ１および５がチャネル０に、タグ７がチャネル４に割り当てられることを知る。そこで、読取装置１００は、チャネル０に衝突があることを予期するが、チャネル０を占有している未知のタグ（この場合、タグ４）もある可能性がある。チャネル０は、２つの判明しているタグの存在と、１つまたは複数の未知のタグの存在の可能性を示す。読取装置１００は、チャネル１での衝突を予期していなかった（判明しているどのタグもそのチャネルを選択することを予期していなかったからである）。ここで、衝突は、少なくともさらに２つの未知のタグ、おそらくさらに多くのタグがあることを示す。タグ７だけが予期されていたチャネル４上の衝突は、ほかに少なくとも１つの未知のタグがあることを示す。したがって、経路＃２では、４つのすでに判明しているタグがあり、少なくとも３つの（確実に）未知のタグがある。これは、少なくとも４つの判明しているタグと少なくとも４つの未知のタグであった、第１の経路によって定義されている集合よりも少なく、したがって読取装置１００は第２の経路で新しい情報を収集していなかった。

経路＃３では、タグ２はチャネル０上で識別される。タグ１は、チャネル３に入ることが予期されている唯一のタグであり、したがって衝突はそこでは、少なくとも１つの未知のタグのあることを示す。タグ７は、チャネル４に入ることが予期されている唯一のタグであり、したがって衝突はそこでは、少なくとも２つの未知のタグ（チャネル３上の未知のタグとチャネル４上の未知のタグ）のあることを示す。タグ３は、この場合も単独である。タグ５は、チャネル７に入ることが予期されている唯一のタグであった。衝突は、少なくとも３つの未知のタグがあることを示す（チャネル３、４、および７上の未知のタグを勘定に入れる）。これらも、現在の５つの判明しているタグとともに、この場合も、少なくとも８つのタグのあることを示す。

経路＃４により、新しいタグ４および８が識別される。タグ３、５、および７は、衝突のないチャネルに現れる。タグ１および２は、チャネル６上で衝突することが予期されていたが、そこにはさらにタグがありうる。そのため、７つの判明しているタグと、前の実験からの、少なくとも１つの未知のタグが残る。

経路＃５により識別される新しいタグはない。チャネル５上の衝突は予期されておらず、この場合も、７つの判明しているタグと少なくとも１つの未知のタグがあることを示す。経路＃６と経路＃７から、同様の解釈を行うことが可能である。

経路＃８では、タグ６が識別される。他の衝突はすべて予期されていた。そこで、８つのタグが識別されており、前の経路から最低限の数が予期されている。しかし、それでも、衝突に隠れているタグがあり得る。例えば、チャネル１、０、４、６、３、１、１、５を選択したタグがあり得、このタグは他の衝突により隠されることになる。タグにこの特定のＩＤがある確率は、１／８^８または６×１０^−８となる。

また、チャネル、例えば、２、４、４、６、５、４、５、６を、これもまた確率６×１０^−８で選択したタグがあり得る。まとめると、経路＃１で２つの衝突、経路＃２で３つの衝突、経路＃３で３つの衝突、経路＃４で１つの衝突、経路＃５で２つの衝突、経路＃６で２つの衝突、経路＃７で３つの衝突、および経路＃８で３つの衝突があると、２×３×３×１×２×２×３×３＝６４８通りの可能なＩＤがあり、それぞれ確率は６×１０^−８で、追加される単一の隠しタグの確率は６４８／８^８＝３８．６×１０^−６（３８．６ｐｐｍ）である。追加される２つの隠しタグの確率は、さらに小さいなものとなり、６４８・６４７／８^１６＝１．５×１０^−９である。他の実施形態では、データをスクランブル解析し、例えば、他のすべての商品が食料雑貨であった場合に隠されているタグが他の予期される商品の全部または一部と関連付けられていることを判別することにより、在庫信頼度のレベルをさらに改善することが可能であろう。

隠されているタグの確率は、衝突情報に基づいて最小個数（この場合、８個）の予期されるタグを識別した後に実験を続行させることにより小さくすることが可能である。１経路当たりの衝突の回数を数え、１経路当たりのチャネルの数に基づいて隠されているタグの確率を知ることにより、読取装置１００は、何らかの信頼度レベルを満たすか、または一意的なチャネル・パターンを使い尽くしてしまう（ＩＤが枯渇する）まで、経路を続けさせることが可能である。２つの追加経路（全部で１０の経路）の後に、１経路当たり６４８^１／８＝２．２４６回の衝突を仮定すると、単一の隠されているタグの確率は、３．０４×１０^−６に下げることが可能である。さらに２つの追加経路（全部で１２の経路）の後、単一の隠されているタグの確率は、２４０×１０^−９に下げられる。経路を追加する毎に、単一の隠されているタグの確率は、等比級数的におおよそ６４８^１／８／８＝０．２８１倍ずつ減少する。

上で説明した干渉除去のない方法に関わるステップを示す流れ図は図２２に示されている。開始２２１０時に、システムは、正のＩＤも未知商品もないものとして初期化され、これは合わせて、合計０個の商品に対応する。第１の経路２２２０の分析２２３０の後に、正のＩＤ（例えば、経路＃１の商品１、３、５、および７）は、記録され、正のＩＤのリストに追加される２２４０。経路２２５０内の衝突の回数も記録される（例えば、経路＃１では２つの衝突）。衝突が予想されていた場合２２６０、将来の経路で明らかにすることが可能な潜在的未知商品があるが、確実な未知商品はない。衝突が予想されなかった場合２２７０、２つの未知商品が未知リストに追加される。そこで、商品の総数は、正として識別された商品の個数および記録された衝突の原因になった可能性のある未知商品の最小数であるとして推定される２２８０。正のＩＤは推定された商品総数に等しくないと仮定すると、未知商品の合計は０にリセットされ２２９５、他の経路２２２０が開始する。最後に、正のＩＤの個数がすでに識別されているＩＤの最大数＋未知商品の数に等しい場合にこのループを抜け２２９０、所定の信頼度レベル２２９６が満たされる。

ここまで、チャネルと受信信号レベルの時間的変動に関してはいっさい仮定を置かなかった。「衝突緩和のない方法」は、チャネルが静的であろうと動的であろうと適用することが可能である。静的なチャネル状態の場合、戻り信号の電力レベルと位相が一貫していれば、受信信号レベルという形で読取装置１００で利用可能な情報が増える。そこで、判明しているタグが将来の経路で選択するであろうチャネルが判明していることに加えて、その信号レベルも判明していると仮定すれば、予期した衝突にさらに隠されたタグが存在
するかどうかを判別することが可能である。例えば、経路＃２のチャネル０上の衝突には、２つの判明しているタグと１つの未知のタグが含まれていた。判明しているタグの信号レベルも判明していれば、衝突の総信号レベルを個々の信号レベルと比較して、衝突の中にさらに未知のタグが隠されているかどうかを判別することも可能であろう。このような環境では、衝突はすべて説明されるため隠されたタグがないことが確実であれば、すべてのタグが独立に識別された後（この場合、８経路）、読取装置１００は問い合わせを終了することが可能である。

したがって、識別されたタグの信号レベルがわかれば、在庫のアカウンティングの信頼度が高まる。しかし、信号レベル情報があれば、すべての判明しているタグが個別に出現した後、問い合わせを単に打ち切ること以上に、収集時間の改善を期待可能することが可能である。これについては、次の節で説明する。

順方向衝突緩和の例
タグが個別に識別されると、後続のすべての経路に対するチャネルの選択が読取装置１００側で判明する。タグの信号レベルおよび位相がさらに判明すれば、そのタグが衝突に関わる寄与分を０にすることが可能である。後続の衝突から、タグからの信号を本質的に除去することが可能であり、したがって、母集団からも実際に除去することが可能である。図２３に示されている実験を考察する。タグ１、３、５、および７は、経路＃１で正として識別されている。その信号レベルおよび位相も決定されていると仮定する。

経路＃２で、タグ１および５は、チャネル０上でデータを送信することが知られている。その判明している信号レベルでは、タグを差し引くことが可能であり、現在識別することが可能なタグ４のみを残す。同様に、タグ７は経路＃２でチャネル４によりデータを送信することが予期されており、このタグを無効にすることにより、タグ６はそのまま残され識別される。チャネル１にはまだ未解決の衝突があり、このアルゴリズムを通る少なくとも１つの他の経路が必要である。

経路＃３では、タグ２が単独で現れ、識別される。タグ１は、チャネル３上でデータを送信することが予期されており、したがって、差し引かれ、後にはタグ８のみが残り、そこで、識別することが可能である。他のすべての衝突には、判明しているタグのみが含まれ、タグのアカウンティングは、図２１に示されているような衝突緩和なしの場合の８つ以上の経路（必要な信頼度レベルに応じて）ではなく１００％の信頼度でアルゴリズムを通る３つの経路で完了している。

静的チャネルでは、識別されたタグの信号強度は、高い精度で知ることが可能である。増大されたＰＮチャネルのケースを考察する。この実験では、タグは８チップ長の増大されたＰＮ系列のさまざまな符号位相を選択する。この８チップ長のＰＮ系列は、特定のＩＤビットの意味に応じて、タグのＩＤのビット毎に、真または反転で送信される。読取装置１００では、受信器内の相関器は、本質的に、１ビット当たり８個のチップにわたり信号レベルを平均する。これは、ＩＤ内のすべてのビット（例えば、１２８）について実行され、信号対雑音比平均利得１０ ｌｏｇ（１０２４）＝３０ｄＢについて８×１２８＝１０２４サンプルで平均をとる。さらに多くの予期されるタグとさらに多くの（＞３２）利用可能なチャネルがあるより実際的なケースについては、この利得は大きくなる。３２チャネルおよび１２８ビットでは、信号対雑音比の利得３６ｄＢが得られる。

双方向衝突緩和の例
読取装置１００が前の経路からの波形サンプルを格納していれば、アカウンティング時間はさらに大幅に改善し得る可能性がある。波形が格納されていれば、前の経路をもう一度辿り、それを後続の経路として処理することが可能であり、そこから前の衝突を無効に
することが可能である。これは、タグが一度でも識別されると、それ以降のすべての活動が判明するだけでなく、前のチャネル選択および信号レベルもすべて、判明するからである。

図２４に示されている例を考察する。経路＃１では、タグ１、３、５、および７は、ビット・パターンおよび信号レベルと位相の両方で識別される。順方向衝突緩和の場合と同様に、タグ４は、経路＃２で識別することが可能であるが、タグ１および５の効果をチャネル０上の衝突から除去することが可能だからである。同様に、チャネル４上の衝突からタグ７の効果を除去することで、タグ６を識別することが可能である。経路＃２の後、また順方向衝突緩和を適用した後、タグ１、３、４、５、６、および７が判明する。

第３の経路を使用せず、順方向衝突緩和を適用した後に経路＃１の結果に立ち返ることが可能である。経路＃２でタグ４が識別された場合、第１の経路の格納されている結果のチャネル２からそのタグを除去し、タグ８を解決することが可能である。経路＃２でタグ６が識別された場合、第１の経路の格納されている結果のチャネル１からそのタグを除去し、タグ２を解決することが可能である。この場合、８つすべてのタグを正常に識別するために、２つの経路のみが必要である。順方向および双方向衝突緩和の有利性は、関わるチャネルとタグの数が増えると一段と増す。

そのため、卓越した性能（例えば、読み取り時間および容量）を発揮する複数経路伝送アルゴリズム（スペクトル拡散手法を採用するのが好ましい）を使用する一方向通信システムについて詳述した。衝突緩和手法、動的チャネル・プロファイル、およびパワーオン範囲を組み込むことで、システム性能がさらに改善される。説明した通信システムには、本明細書で詳述した好ましい実施形態および実際の例に限られない多数の応用がある。さらに、本発明には、双方向通信デバイス、能動的給電ユーザ・デバイス、およびネットワーク接続デバイスの応用もあるが、その本質的特徴（請求項で説明している）から逸脱することはない。

本発明は、本発明の精神または本質的特徴から逸脱することなく他の特定の形で実現することが可能である。説明した実施形態は、すべての点で、説明のみを目的としており、制限することを目的としていないとみなすべきである。したがって、本発明の範囲は、上記の説明ではなく、付属の請求項で指示される。請求項の同等性の意味および範囲内にあるすべての変更は本発明の範囲に含まれるものとする。

本発明による単一の送信先デバイスと通信する複数の送信元デバイスを示す高水準の図。 タグに記録されているデータの変更方法および本発明による動作が行われている間に送信チャネルを判別するための使用方法を説明する図。 本発明によりタグに記録されるデータをスクランブルするために使用される工程を示す高水準の図。 本発明による複数のタグ通信および読取装置で実行される逆スクランブル（スクランブル解析法）を示す高水準システムの図。 本発明によるタグ・データのスクランブルおよび回復に使用される反復アルゴリズムを説明する図。 本発明によるスクランブル手順の詳細な例を示す図。 本発明によるタグの高水準のブロック図。 本発明によるタグ伝送状態の概略を示す一般的流れ図。 本発明によるタグ伝送状態の概略を示す詳細流れ図。 本発明による代表的実施形態における読取装置とさまざまなタグとの間の静電結合を使用する応用事例を示す図。 本発明によりタグに記録されるデータに基づき通信するタグのチャネルを生成する方法を示す図。 本発明による経路の依存関係および変調方法を説明する簡略化されたタグ回路の機能ブロック図。 本発明による読取装置の詳細ブロック図。 本発明によるＷａｌｓｈ符号化信号の高速変換方式の例を示す図。 本発明による疑似雑音系列（ｐｓｅｕｄｏｎｏｉｓｅ ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ）の高速相関を求めるための読取装置受信器信号処理の詳細な例を示す図。 本発明による読取装置信号処理の簡略化された機能ブロック図。 本発明による、衝突存在時の波形例を示す図。 本発明による、衝突が存在しないときの複数の波形例を示す図。 本発明による読取装置の動作の一般的流れ図。 本発明による前方衝突緩和手法（ｆｏｒｗａｒｄ ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ ｍｉｔｉｇａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ）を使用した読取装置信号処理の詳細な流れ図。 本発明により衝突緩和手法が適用されない場合の棚卸資産会計の例を示す図。 本発明により衝突緩和手法が適用されない場合の在庫アルゴリズムの流れ図の例。 本発明による衝突緩和手法が使用される棚卸資産会計の例を示す図。 本発明による双方向衝突緩和手法が使用される棚卸資産会計の例を示す図。

Claims (22)

1. 事前にスクランブルされて一様ランダム分布された、ランダム化された所定のデータを格納する工程と、
   該事前にスクランブルされてランダム化された所定のデータに応答して、複数のチャネル選択からなるチャネル選択プロファイルを設定する工程であって、各チャネル選択は、該事前にスクランブルされてランダム化された所定のデータの部分集合から導かれる前記工程と、
   該チャネル選択プロファイルから選択された少なくとも１つの第１のチャネル上で、該事前にスクランブルされてランダム化された所定のデータの少なくとも一部を送信する工程と、からなる方法。
2. 各チャネル選択は、前記事前にスクランブルされてランダム化された所定のデータの特定の部分集合から導かれる請求項１に記載の方法。
3. 前記送信する工程は、所定の条件が満たされた後に開始される請求項１に記載の方法。
4. 電力レベルを受信する工程から更になり、該電力レベルが所定の閾値を超えたときに前記所定の条件が満たされる請求項３に記載の方法。
5. さらに、所定の条件が満たされたときに送信する工程を停止する工程からなる請求項１に記載の方法。
6. 電力レベルを受信する工程から更になり、該電力レベルが所定の閾値を超えたときに前記所定の条件が満たされる請求項５に記載の方法。
7. 電力レベルを受信する工程から更になり、該電力レベルが所定の閾値を下回ったときに前記所定の条件が満たされる請求項５に記載の方法。
8. 前記チャネル選択プロファイル内の第１のチャネル選択はチャネルの第１の集合から選
   択され、前記チャネル選択プロファイル内の第２のチャネル選択はチャネルの第２の集合から選択され、該第１のチャネルの集合の中のチャネルの数は該第２のチャネルの集合の中のチャネルの数と異なる請求項１に記載の方法。
9. 前記事前にスクランブルされてランダム化された所定のデータは、スクランブル・アルゴリズムおよび暗号化アルゴリズムのうちの少なくとも１つのアルゴリズムに基づいて一様ランダム分布されるべく、事前にスクランブルされる、請求項１に記載の方法。
10. 送信する前記工程は、スペクトル拡散変調を使用する請求項１に記載の方法。
11. 前記複数のチャネル選択は、事前にスクランブルされてランダム化された所定のデータの一様ランダム分布に対応して一様分布する請求項１に記載の方法。
12. 事前にスクランブルされて一様ランダム分布された、ランダム化された所定
    のデータを格納する記憶媒体と、
    該記憶媒体に接続された、事前にスクランブルされてランダム化された所定
    のデータに応答して、複数のチャネル選択からなるチャネル選択プロファイル
    を生成するためのチャネルセレクタであって、各チャネル選択は、該事前にス
    クランブルされてランダム化された所定のデータの部分集合から導かれる前記
    チャネルセレクタと、
    該記憶媒体とチャネルセレクタとに接続された、該チャネル選択プロファイルから選択された少なくとも１つの第１のチャネル上で、該事前にスクランブルされてランダム化された所定のデータの少なくとも一部を送信する送信機と、からなるデバイス。
13. 前記チャネル選択プロファイルから選択された前記第１のチャネルは、前記チャネル選択プロファイルから選択された第２のチャネルに直交する請求項１２に記載のデバイス。
14. 前記チャネル選択プロファイルから選択された前記第１のチャネルは、前記チャネル選択プロファイルから選択された第２のチャネルに疑似直交する請求項１２に記載のデバイス。
15. 前記チャネル選択プロファイルから選択されたチャネルは特別に増大された疑似雑音系列を使用する請求項１２に記載のデバイス。
16. 前記デバイスは、能動デバイスおよび受動デバイスのうちの少なくとも一方である請求項１２に記載のデバイス。
17. 第２のデバイスと通信する複数の第１のデバイスからなるシステムであって、第１のデバイスはそれぞれ、事前にスクランブルされて一様ランダム分布された、ランダム化された所定のデータを格納し、
    該事前にスクランブルされてランダム化された所定のデータに応答して、複数のチャネル選択からなるチャネル選択プロファイルを設定し、
    該チャネル選択プロファイルから選択された少なくとも１つの第１のチャネル上で該ランダム化された所定のデータの少なくとも一部を送信し、
    複数のチャネル選択はそれぞれ、該事前にスクランブルされてランダム化された所定のデータの部分集合から導かれ、
    少なくとも２つの第１のデバイスは同期して送信する、システム。
18. 少なくとも２つの第１のデバイスは同時に送信する請求項１７に記載のシステム。
19. 前記第２のデバイスは衝突緩和手法を実行する請求項１７に記載のシステム。
20. 複数の第１デバイスのうちの少なくとも１つは、多数のパスについて前記チャネル選択プロファイルから選択されたチャネル上で前記事前にスクランブルされてランダム化された所定のデータの少なくとも一部を送信し続け、経路毎に新しいチャネルが選択される請求項１７に記載のシステム。
21. 前記第２のデバイスは経路の数を制御する請求項１７に記載のシステム。
22. 前記少なくとも１つの第１のデバイスが前記第１の選択されたチャネル上で前記事前にスクランブルされてランダム化された所定のデータの前記少なくとも一部を送信する前に、前記経路の数が前記第２のデバイスに知られている請求項２０に記載のシステム。

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