分组N叉跟踪树型RFID防碰撞算法制造技术

本发明专利技术涉及一种分组N叉跟踪树型RFID防碰撞算法(CBGN)，可有效解决RFID系统中由于标签多路访问共享无线信道而导致的传输时延。首先，利用极大似然算法(MLE)估算应用场景下标签数量。其次，根据标签ID对应用环境下的标签集进行分组，有效降低了质询树深度并规避了树型算法初始碰撞概率大的问题，CBGN算法将标签集分布于多个子树上(每个分组对应一个子树)。最后，对子树的识别利用N叉分割以构建N叉树，N叉分割进一步降低了子树深度使其碰撞概率降低。因此，CBGN算法采用分组和N叉分割相结合的策略极大消除了空闲时隙，并降低了标签集碰撞概率进而提高了系统整体识别效率。本发明专利技术给出了在不同分叉情况下的最优分组系数使得CBGN算法的识别效率达到最优。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术涉及一种分组N叉跟踪树型RFID防碰撞算法(CBGN)，可有效解决RFID系统中由于标签多路访问共享无线信道而导致的传输时延。首先，利用极大似然算法(MLE)估算应用场景下标签数量。其次，根据标签ID对应用环境下的标签集进行分组，有效降低了质询树深度并规避了树型算法初始碰撞概率大的问题，CBGN算法将标签集分布于多个子树上(每个分组对应一个子树)。最后，对子树的识别利用N叉分割以构建N叉树，N叉分割进一步降低了子树深度使其碰撞概率降低。因此，CBGN算法采用分组和N叉分割相结合的策略极大消除了空闲时隙，并降低了标签集碰撞概率进而提高了系统整体识别效率。本专利技术给出了在不同分叉情况下的最优分组系数使得CBGN算法的识别效率达到最优。【专利说明】分组N叉跟踪树型RF ID防碰撞算法
本专利技术涉及一种分组N叉跟踪树型RFID防碰撞算法，属于物联网架构下RFID射频识别领域。
技术介绍
在物联网架构中，无线射频识别技术(RFID)是物联网关键支撑技术，RFID利用射频信号实现无接触式的信息交互以达到物体识别的目的，RFID技术与无线传感网、互联网、计算机技术相结合可以实现对物体的跟踪、定位及识别进而实现管理系统融合及信息共享，以此来赋予万事万物以智能，从而构成了万事万物互联的物联网。其中，RFID技术具有批量读取标签的优良特性，因此，可广泛应用于快速移动目标的自动识别领域。在实际应用场景中可能存在多个读写器和海量标签，RFID读写器与标签之间具有两种基本通信方式，读写器以射频信号广播报文的形式传输读写指令给信号覆盖范围内的标签，而标签则以多路存取的形式响应读写器，即在读写器识别范围内的标签同时传输响应信号给读写器以便读写器进行识别。多标签同时在共享无线信道中发送信号必然导致信号混叠致使读写器不能正确识别标签。因此，如何快速而精确识别标签是影响整体系统效能关键制约因素，设计吞吐量高、标签耗能小的高效防碰撞算法对提升物联网整体运行效率具有重要意义。 对多路存取问题目前的解决方案主要包括空分复用、频分复用、码分复用及时分复用这几种形式。以上三种多路存取解决方案由于实现难度或费用问题等都不适应在RFID系统中大规模推广和应用。相比之下，时分复用(TDMA)将信道链路的容量按时间分配给不同标签，由于对标签及RFID系统的要求较低，因而，成为当前的研究热点进而成为了发展最为迅速的RFID防碰撞算法。目前，基于TDMA的RFID防碰撞算法主要可分为两个范畴ALOHA类及树型类防碰撞算法，两者采用不同策略以降低标签碰撞概率。ALOHA类算法属于概率型防碰撞算法，标签在读写器规定帧长内选取随机时隙响应质询指令，当帧长与标签数相等时RFID系统获得最高识别效率，具有易操作等优点，在稀疏标签环境下性能良好，然而，随机概率响应机制不能保证所有标签都得到识别，即具有“标签饥饿”问题，标签密度越大则性能越差。树型算法分为BT算法与QT算法，BT类算法采用标签逐时隙生成随机数(O或I)以形成唯一响应路径的策略以识别标签，QT类算法基于标签ID 二进制树状结构通过读写器广播质询前缀q，标签对比ID与q相等则响应，否则，多标签同时响应则产生碰撞，读写器进一步在q后加O与I进行质询即利用q0与ql继续进行质询使得质询树下移一层直到碰撞集中包含O个或I个标签,QT算法通过标签ID唯一'丨生以形成唯一响应路径的策略对标签进行识别。QT算法与BT算法相比仅需标签具有对比数据串功能即可，对标签性能要求相对较小。树型算法具有识别精度高的优点，解决了 ALOHA类算法的漏检问题。然而，目前的大部分树型算法存在识别时间较长的问题。因此，设计识别效率高并适应于现有的RFID被动标签具有重要意义。 最近，CT算法被提出，其利用曼切斯特编码(ME)可定位碰撞位的特点进行标签识别进而避免了 QT算法中的空闲时隙的影响，进而使得算法吞吐率可以达到50%，获得当前树形算法最优的吞吐率，然而，当h较低时，标签碰撞概率较大即存在初始质询碰撞概率大的问题。同时，碰撞分割只进行二叉树分割导致质询树深度较深，以上两方面原因导致CT算法的碰撞概率仍然较大，碰撞时隙数较多。
技术实现思路
本专利技术旨在提供一种分组N叉跟踪树型RFID防碰撞算法(CBGN)。该算法针对RFID标签多路访问产生的信号碰撞问题，首先利用极大似然算法(MLE)估算应用场景下标签数量，其具有利用极小耗时即可实现标签数估算的特点，每个估算时隙仅对应IBit数据传输时长。其次，根据RFID系统通信链路通信复杂度对不同N值及相应最优分组系数进行推导以获得最优的(N，分组系数)组合使得RFID系统识别延迟最小。CBGN将标签集分布在多个分组内有效降低了质询树深度并规避了树型算法初始碰撞概率大的问题，CBGN算法将标签集分布于多个子树上(每个分组对应一个子树)，对子树的识别利用N叉分割以构建N叉树，N叉分割进一步降低了子树深度使其碰撞概率降低。CBGN算法利用分组和N叉分割相结合的策略极大消除了空闲时隙并降低了标签集碰撞概率进而提高了系统整体识别效率。本专利技术给出了在不同分叉情况下的最优分组系数使得CBGN算法的识别效率达到最优。 本专利技术通过以下技术手段进行实现: CBGN算法首先通过极大似然估算法(MLE)估算应用环境下标签数量以估算应用环境下的标签数，其次，CBGN算法利用标签ID随机均匀分布的特征利用ID部分前缀对应用环境下的标签进行分组，在分组基础上最后利用对分组形成的碰撞子树利用多分叉进行识别以最优化算法吞吐率和通信复杂度。 本专利技术设计了一种分组N叉跟踪树型RFID防碰撞算法，适应于大量的实际应用环境，其算法执行伪码如图1所示。 本专利技术的特点在于: 1.利用极大似然算法估算应用场景下标签数量，其具有利用极小耗时即可实现标签数估算的特点，每个估算时隙仅对应IBit数据传输时长。 2.利用分组和多叉分割两种策略相结合的方法以降低标签之间的碰撞概率，并利用碰撞位跟踪以减少空闲时隙数进而提高了对新到标签的识别吞吐率，同时，对不同分叉数下的最优分组系数进行了推导进而获得了最优分组系数及分叉数的组合以最优化CBGN算法的识别效率。 【专利附图】【附图说明】 图1为本专利技术CBGN算法的读写器和标签的执行流程 图2为本专利技术CBGN算法的分组过程示意图 图3为本专利技术CBGN算法的示例识别过程 图4为本专利技术MLE估算范围(e变化)示例 图5为满N叉树(N = 4)示例图 图6为分组系数α变化对应的CBGN算法通信复杂度 图7为MLE估算误差及其对CBGN算法的影响 图8为MLE估算耗用时隙数 图9为仿真实验下总时隙数对比 图10为仿真实验下吞吐率对比 图11为仿真实验下通信复杂度对比 表I为M值对应的估算范围 表2为最优分组系数α 【具体实施方式】 一、CBGN算法执行流程 CBGN算法首先利用MLE算法实现对应用环境下标签数的估算，在标签数估算基础上，利用分组和N叉分割相结合的方式实现对应用环境下标签ID的识别，以下对其CBGN算法执行流程进行具体阐述。 CBGN算法【具体实施方式】如下: (I)估算过程 读写器广播M本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种分组N叉跟踪树型RFID防碰撞算法(CBGN)，其特征在于包含以下实现步骤：(1)利用极大似然算法(MLE)估算应用场景下标签数量，其具有利用极小耗时即可实现标签数估算的特点，每个估算时隙仅对应1Bit数据传输时长。(2)CBGN利用标签ID将标签集分布在多个分组内，等同于CBGN算法将标签集分布于多个子树上(每个分组对应一个子树)，对不同N叉树的采用不同的最优分组系数α。(3)对子树的识别利用N叉分割以构建N叉树，读写器逐子树进行识别直到所有子树识别完毕。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：贾庆轩，王鑫，高欣，赵兵，陈钢，翟峰，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：北京;11