基于SSZE的大规模分组RFID系统的丢失标签冰山查询方法技术方案

技术编号:20364018 阅读:20 留言:0更新日期:2019-02-16 17:02
本发明专利技术涉及一种基于SSZE的大规模分组RFID系统的丢失标签冰山查询方法,其步骤为:在结束任意第k,1≤k≤w轮的查询时,读头确定丢失的标签并标记为识别丢失标签,在下一轮查询中清除识别丢失标签;读头计算出当前轮估计下的各小组丢失标签估计值,并计算出其的期望值和方差;在第k轮查询的估计过程结束后,读头对之前k轮每轮估计下得到的各小组丢失标签估计值求均值,作为当前轮估计结束时的各小组丢失标签估计值,计算出其期望值和方差;在第w轮查询结束后,读头对标签小组进行分类,并进行准确度验证,若准确度达到所需可信度要求,则结束查询过程并得到标签组系列Γ',否则继续需查询直至准确度达到所需可信度要求。本发明专利技术能够提高丢失标签冰山查询效率,缩短查询时间。

【技术实现步骤摘要】
基于SSZE的大规模分组RFID系统的丢失标签冰山查询方法
本专利技术属于射频识别和物联网
,涉及射频识别系统,具体地说,涉及了一种基于SSZE的大规模分组RFID系统的丢失标签冰山查询方法。
技术介绍
射频识别(英文:RadioFrequencyIdentification,简称:RFID)系统通常由一个后台服务器、一个或者多个读头(英文:Reader)以及大量的标签(英文:Tag)组成,读头可以通过无线信道与其射频传输范围内的标签进行简单的通信。后台服务器预存每个标签的ID,并且通过有线或无线的方式可以与读头进行信息交换。最直接的丢失标签冰山查询方法是由读头连续地逐一广播每个标签小组的ID,标签接收到其ID信息后即刻返回应答信息,读头通过检测每个标签小组未响应标签个数直到其达到阈值时实现。这种方法的优点是能够使丢失标签冰山查询的可信度达到100%。另一种方法是基于帧时隙Aloha(FramedSlottedAloha)协议,由读头广播帧长度和随机数种子,每个标签基于接收到的帧长度、随机数种子和自己的ID,通过哈希函数计算各自的应答时隙,读头可以提前预测每个时隙的状态,并进一步检测每个时隙的实际状态来对各自标签小组的丢失标签数量进行估计,该方法能够有效提高丢失标签的冰山查询效率。上述丢失标签冰山查询方法可用于大规模仓库或商场的物品监控与管理,通过丢失标签的冰山查询确定丢失标签数量大于一个阈值的标签小组系列,有效地改善库存管理效率。然而,丢失标签冰山查询问题仍然面临以下几个主要挑战:(1)如何改善查询效率,即如何加快丢失标签冰山查询过程的速度;(2)如何满足所需的查询可信度;(3)如何克服由多组标签的回应所产生的干扰。在RFID系统应用中,系统中标签的ID信息通常会由后台服务器存储,读头可以实时获取这些标签称为已知标签,即其ID信息读头是已知的。但是,系统中可能会存在一些没有在后台服务器存储ID信息的标签,读头并不能提前获取这些标签的信息。例如,在一个大型仓库里,由于经常会有新进货物,其附带的标签的信息可能没有及时存储到后台服务器中,因此,该标签就成为未知标签。在读头进行丢失标签数量估计的过程中,并不能区分未知标签和已知标签,因此,未知标签也会发送相应的应答信息,对丢失标签的数量估计过程产生干扰。目前已有的大规模分组RFID系统的丢失标签冰山查询方法是ES法。ES法(参见L.Xie,H.Han,Q.Li,J.Wu,S.Lu.EfficientProtocolsforCollectingHistogramsinLarge-ScaleRFIDSystems.IEEETransactionsonParallelandDistributedSystems,2015.9,pp.2421-2433.)是基于时隙Aloha的丢失标签数量估计方法,包括多轮估计。在每一轮的估计过程中,读头首先广播一个包含r和f的信息,其中r是随机种子数,f是每个帧(Frame)的时隙个数,每个标签根据读头广播的参数信息以及自己的ID选择其应答时隙,读头统计执行帧中仅被一个标签选中的时隙的数量,以及被各标签小组中的标签单独选中的时隙的数量,并据此来估计各标签小组的丢失标签数量进而实现大规模分组RFID系统的丢失标签冰山查询。然而,上述的大规模分组RFID系统的丢失标签冰山查询方法的总体缺陷是查询过程慢,从而导致丢失标签冰山查询效率低。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术存在的查询过程慢导致查询效率低等上述不足,提供一种基于SSZE的大规模分组RFID系统的丢失标签冰山查询方法,该方法能够提高丢失标签冰山查询效率,缩短查询时间。为了达到上述目的,本专利技术提供了一种基于SSZE的大规模分组RFID系统的丢失标签冰山查询方法,所述的大规模分组RFID系统包括一个后台服务器、一个读头和n个被分为l个小组的已知标签,每个标签小组包含ni个标签,其中,mi个标签为丢失标签,1≤i≤l,每个标签有一个唯一的96位的ID;所述查询方法含有以下步骤:(一)丢失标签查询包括w轮,在结束任意第k,1≤k≤w轮的查询时,读头将当前轮下各小组标签中确定丢失的标签识别出来,并将丢失的标签标记为识别丢失标签,识别丢失标签将在下一轮查询中被清除;读头计算出当前轮估计下的各小组丢失标签估计值,并计算出该估计值的期望值和方差;其具体过程为:在任意第k轮的初始时刻,读头设置帧长度fk,生成随机数种子,其中,fk取值等于第k轮查询之前的未识别标签数量值;读头基于帧长度、随机数种子以及每个标签的ID,预测当前帧每个时隙的状态得到期望帧;若当前时隙的预测状态为仅被同一个小组中的标签选中,则称该时隙为“单独时隙”,否则为“非单独时隙”,若当前时隙的预测状态为没有标签选中,则称该时隙为“空时隙”;读头根据期望帧构建一个fk位的向量,其中期望“单独时隙”的对应位为“1”,其余时隙的对应位为“0”;读头广播帧长度和随机数种子,每个标签接收到帧长度和随机数种子信息计算该标签应答时隙编号,读头将向量分为段并依次广播段向量,每个标签将自己的ID映射到其中一个向量段中,读头每广播一个向量段便执行一个子帧,子帧中的时隙均为期望“单独时隙”,其余期望非“单独时隙”都被清除,在执行一个子帧的过程中,读头检查每一个时隙的状态,若有时隙为“空时隙”,该时隙对应的标签确定丢失并被标记为识别丢失标签,识别丢失标签将在下一轮查询过程中被清除;读头在执行完所有的子帧后,统计各小组中的标签选中的执行子帧中是“空时隙”的时隙个数,用表示,则读头计算出第k轮估计下Ci标签小组的丢失标签估计值为:式中,为Ci标签小组在第k轮查询之前的识别丢失标签数量,为Ci标签小组在第k轮查询之前的未识别丢失标签估计值,n'k为大规模分组RFID系统在第k轮查询之前的未识别标签数量;进而计算出丢失标签估计值的期望值和方差分别为:式中,为丢失标签估计值的期望值,为丢失标签估计值的方差,m’i,k为大规模分组RFID系统在第k轮查询之前的未识别丢失标签数量。(二)在第k轮查询的估计过程结束后,读头将对之前k轮中每轮估计下得到的各小组丢失标签估计值进行求均值计算,作为当前轮估计结束时的各小组丢失标签估计值,并计算出该估计值的期望值和方差。(三)在第w轮查询结束后,读头根据各小组丢失标签个数的估计值是否大于给定标签数量阈值T对标签小组进行分类,并对w轮的查询结果进行准确度验证,若查询准确度达到所需的可信度要求,则结束查询过程并得到标签组系列Γ';否则继续需查询过程直至查询准确度达到所需的可信度要求。优选的,步骤(二)中,读头在第k轮查询的估计过程结束后,读头将对前k轮中每轮估计下得到的各小组丢失标签估计值通过公式(4)求均值,公式(4)的表达式为:式中,为前k轮中每轮估计下得到的各小组丢失标签估计值的均值;将计算得到各小组丢失标签估计值的均值作为当前轮结束时的各小组丢失标签估计值,进而计算出均值的期望值和方差分别为:式中,为各小组丢失标签估计值均值的期望值,为各小组丢失标签估计值均值的方差。优选的,步骤(三)中,在第w轮查询结束后,读头对标签小组进行分类,若某个小组丢失标签个数的估计值大于给定标签数量阈值T,则该小组被划分到标签组系列Γ本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种基于SSZE的大规模分组RFID系统的丢失标签冰山查询方法,其特征在于,所述的大规模分组RFID系统包括一个后台服务器、一个读头和n个被分为l个小组的已知标签,每个标签小组包含ni个标签,其中,mi个标签为丢失标签,1≤i≤l,每个标签有一个唯一的96位的ID;所述查询方法含有以下步骤:(一)丢失标签查询包括w轮,在结束任意第k,1≤k≤w轮的查询时,读头将当前轮下各小组标签中确定丢失的标签识别出来,并将丢失的标签标记为识别丢失标签,识别丢失标签将在下一轮查询中被清除;读头计算出当前轮估计下的各小组丢失标签估计值,并计算出该估计值的期望值和方差;其具体过程为:在任意第k轮的初始时刻,读头设置帧长度fk,生成随机数种子,其中,fk取值等于第k轮查询之前的未识别标签数量值;读头基于帧长度、随机数种子以及每个标签的ID,预测当前帧每个时隙的状态得到期望帧;若当前时隙的预测状态为仅被一个标签选中,则称该时隙为“单独时隙”,否则为“非单独时隙”,若当前时隙的预测状态为没有标签选中,则称该时隙为“空时隙”;读头根据期望帧构建一个fk位的向量,其中期望“单独时隙”的对应位为“1”,其余时隙的对应位为“0”;读头广播帧长度和随机数种子,每个标签接收到帧长度和随机数种子信息计算该标签应答时隙编号,读头将向量分为...

【技术特征摘要】
1.一种基于SSZE的大规模分组RFID系统的丢失标签冰山查询方法,其特征在于,所述的大规模分组RFID系统包括一个后台服务器、一个读头和n个被分为l个小组的已知标签,每个标签小组包含ni个标签,其中,mi个标签为丢失标签,1≤i≤l,每个标签有一个唯一的96位的ID;所述查询方法含有以下步骤:(一)丢失标签查询包括w轮,在结束任意第k,1≤k≤w轮的查询时,读头将当前轮下各小组标签中确定丢失的标签识别出来,并将丢失的标签标记为识别丢失标签,识别丢失标签将在下一轮查询中被清除;读头计算出当前轮估计下的各小组丢失标签估计值,并计算出该估计值的期望值和方差;其具体过程为:在任意第k轮的初始时刻,读头设置帧长度fk,生成随机数种子,其中,fk取值等于第k轮查询之前的未识别标签数量值;读头基于帧长度、随机数种子以及每个标签的ID,预测当前帧每个时隙的状态得到期望帧;若当前时隙的预测状态为仅被一个标签选中,则称该时隙为“单独时隙”,否则为“非单独时隙”,若当前时隙的预测状态为没有标签选中,则称该时隙为“空时隙”;读头根据期望帧构建一个fk位的向量,其中期望“单独时隙”的对应位为“1”,其余时隙的对应位为“0”;读头广播帧长度和随机数种子,每个标签接收到帧长度和随机数种子信息计算该标签应答时隙编号,读头将向量分为段并依次广播段向量,每个标签将自己的ID映射到其中一个向量段中,读头每广播一个向量段便执行一个子帧,子帧中的时隙均为期望“单独时隙”,其余期望“非单独时隙”都被清除,在执行一个子帧的过程中,读头检查每一个时隙的状态,若有时隙为“空时隙”,该时隙对应的标签确定丢失并被标记为识别丢失标签,识别丢失标签将在下一轮查询过程中被清除;读头在执行完所有的子帧后,通过对比期望帧和执行子帧的对应时隙状态差异,统计各小组中的标签选中的执行子帧中是“空时隙”的时隙个数,用表示,则读头计算出第k轮估计下Ci标签小组的丢失标签估计值为:式中,为Ci标签小组在第k轮查询之前的识别丢失标签数量,为Ci标签小组在第k轮查询之前的未识别丢失标签估计值,n'k为大规模分组RFID系统在第k轮查询之前的未识别标签数量;进而计算出丢失标签估计值的期望值和方差分别为:式中,为丢失标签估计值的期望值,为丢失标签估计值的方差,m'i,k为Ci标签小组在第k轮查询之前的未识别丢失标签数量;(二)在第k轮查询的估计过程结束后,读头将对之前k轮...

【专利技术属性】
技术研发人员:陈鸿龙代天骄艾欣林凯刘璐王志波石乐义
申请(专利权)人:中国石油大学华东
类型:发明
国别省市:山东,37

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