一种基于帧时隙的欠定盲分离RFID防碰撞方法技术

一种基于帧时隙的欠定盲分离RFID防碰撞方法。针对RFID系统识别标签数目大量增加时，欠定盲分离算法出现的分离效果变差，甚至分离不出源标签信号，系统整体性能急速下降等问题，提出了一种基于约束性非负矩阵分解(NMF)与帧时隙ALOHA(FSA)的并行识别防碰撞算法。本发明专利技术通过分析RFID系统中的约束性NMF算法步骤并建立欠定盲源分离的天线系统模型，采用合理的帧时隙数选择，可以使每一时隙内的标签数目控制在最佳的范围内，使得即使标签数目大量增加时，仍能使RFID系统的源信号分离效果、吞吐量保持最佳状态，从而使系统性能得以大幅度提高，且识别时间较短，在目标数量较多和需要高效率的领域中具有非常好的应用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种基于帧时隙的欠定盲分离RFID防碰撞方法
本专利技术属于通信领域中的多标签读取技术，涉及标签的防碰撞方法。
技术介绍
射频识别(RadioFrequencyIdentification,RFID)是一种利用射频信号和空间耦合的传输特性进行双向通信，实现对物体非接触式自动识别技术，RFID技术现广泛应用于门禁管理、图书管理、畜牧业管理和物流管理等行业中。在很多RFID的应用场合中，阅读器要在短时间内快速识别多个标签，但多个标签在同时响应阅读器发送的查询命令时容易发生标签碰撞，从而严重影响标签识别的正确率和速度，降低RFID系统的识别效率和性能。研究有效的防碰撞算法能够实现多个标签和阅读器之间快速而高效的通信。RFID系统现有两类标签的防碰撞算法，即基于概率统计的ALOHA的不确定算法和基于树的确定性算法。其中ALOHA防碰撞算法只有在标签数量与时隙数相当的情况下，才能保持比较高的标签识别率，最大值为36.8％，即便是具有自适应调整帧长的改进型动态帧时隙ALOHA算法的最大标签识别率也仅为58％。EPCGen2规定了基于动态帧时隙随机算法的Q算法，Q算法通过时隙内预约机制来减少无效空闲时隙和碰撞时隙长，来提高协议性能。具有一定的自适应性的Q算法，可在一个盘存周期的任意时刻通过调整Q值来改变时隙数，从而使未被识别的标签来重新选择响应的时隙，进入下一帧的响应周期中，然而由于Q值可能会发生反复变化，进而对算法的标签识别率产生一定的影响，使得算法的最大标签识别率仅在50％左右。在实际应用中，智能天线技术通过提高接收信号质量来提高RFID系统的抗碰撞能力，但其成本较高，不可能在实际应用中单纯依靠大量天线来提高多标签的识别率和系统性能。在近年来的研究中，常采用与盲源分离(BlindSourceSeparation,BSS)技术相结合的办法，即从观测到的若干个混合信号中，直接分离出源标签信号。其中盲源信号分离又分为欠定盲分离和非欠定盲分离，非欠定盲分离又包括超定问题(即源信号个数小于天线个数)和正定问题(即源信号个数等于天线个数)。独立分量分析(IndependentComponentAnalysis,ICA)是非常经典的盲源分离方法，但只适用于超定和正定的情况，在实际应用中，这种算法也往往容易造成较高的硬件的成本和复杂度。而近年来刚崭露头角的基于欠定盲分离的多标防碰撞算法是在分析RFID实际通信中标签数目大于阅读器天线数目情况下，建立了多标签防碰撞的欠定盲源分离通信模型，利用约束非负矩阵分解(NonnegativeMatrixFactorization，NMF)，但随着标签数量的增加，分离性能和标签识别率(即阅读器每次操作可以成功读取的标签数)会大幅度降低。因此，为了进一步提高防碰撞算法的标签识别率，保持RFID系统的高效稳定，必须寻求一种可以在同一时刻识别多个标签的新型算法。
技术实现思路
本专利技术针对射频识别(RFID)中标签同时通信导致的碰撞问题，通过分析标签数大于天线数的情况，结合帧时隙ALOHA算法，通过建立阅读器的欠定盲源分离的天线系统模型，用简单但有效的约束非负矩阵分解算法对标签混合信号进行盲源分离，提出了一种基于帧时隙的欠定盲分离RFID防碰撞方法(Under-determinedBlindSourceSeparationBasedonRFIDAnti-collisionFrame-slotAlgorithm)，达到同一时刻能够识别的标签数大于天线数，并且使RFID分离效果，系统性能保持在最佳状态。本专利技术是通过以下技术方案实现的。本专利技术包括以下步骤：(S1)当标签进入阅读器识别范围时，阅读器向标签发送Query命令，开始盘存周期，使标签准备就绪；(S2)标签响应阅读器的Query命令，并随机选择时隙存入各自的时隙计数器中；(S3)阅读器利用约束性NMF算法分离标签混合信号，同时建立估计信号与标签原始信号之间的对应关系，标签进入确认状态；(S4)阅读器发送ACK指令给确认状态下的标签，标签收到ACK指令后，发送自己的PC、EPC和CRC-16信息，阅读器利用(S3)中的约束性非负矩阵分解继续分离并存储这些标签的标识信息，此时标签被成功识别，转至(S5)；(S5)阅读器发送QueryRep命令，进入准备状态并且没有被识别标签的时隙计数器值减1，转至(S2)继续进行标签识别，直到识别完所有标签。本专利技术的技术方案通过以下描述作更进一步的说明。1.欠定盲源分离技术在RFID系统中的应用。1.1欠定盲源分离系统模型。欠定盲源分离防碰撞系统由标签、阅读器及计算机系统组成，如图1所示。当阅读器向标签发送查询信息时，N个标签发出响应，同时与阅读器同步通信。阅读器的天线接收响应信号时，利用阅读器内的约束NMF(NonnegativeMatrixFactorization，非负矩阵分解)盲源分离单元来处理响应的标签并存储相应的信息，然后将存储的信息发送到数据处理中心进行相关的操作。图1中所示为多标签多天线通信模型，源标签信号可以表示为S＝[s1(t),s2(t),…,sN(t)]T，式中：sj(t)(1≤j≤N)为N个标签中第j个标签发出的信号。阅读器上接收到的M个混合信号即观测信号表示为X＝[x1(t),x2(t),…xM(t)]T，xi(t)(1≤i≤M)是阅读器上的第i根天线接收的信号。标签与混合信号之间的关系为：式中，i＝1,2,…,N，j＝1,2,…,M，ai,j表示为各种因素对阅读器接收功率产生影响的衰减因子。rj为观测噪声。(1)式可以矢量表示为：X＝AS+R(2)A为混合矩阵，元素为ai,j，R由高斯统计独立信号rj(t)构成，与盲源信号分离的数学模型相同。当忽略噪声时可以表示为X＝AS(3)在上述分析中可知，在通常多标签防碰撞情况下，可以采用盲源分离的方法来处理多天线中的RFID碰撞问题，即通过求出矩阵A的逆矩阵标A-1来分离出源信号S。但在标签数目多于阅读器接收天线数目，即N＞M时，即使估计出了混合矩阵A，由于A-1不存在，也无法用传统的ICA方法分离出源信号。对应于盲分离中源信号数目大于观测信号数目的情况，需采用欠定盲分离算法去处理。在标签密集的实际环境中，阅读器在读取标签时响应的标签数经常大于天线的数目，但受成本制约，天线数目不可能很多，所以在解决实际RFID防碰撞问题时，采用欠定盲分离算法更符合实际情况。1.2约束性欠定盲源分离。RFID系统常采用PSK调制或ASK调制，使接收到的标签信号并不是完全稀疏的信号。非负矩阵分解(NMF)的方法可以有效对RFID系统中非稀疏标签进行处理，从而实现标签的防碰撞识别的目的。NMF基本思想为在非负限制下将矩阵V＝[v1,v2,...,vN]∈Rm×N分解成两个矩阵W＝[w1,w2,...,wn]∈Rm×n和H＝[h1,h2,…,hN]∈Rn×N的乘积，使分解结果尽可能的满足V≈WH，其中W和H中的元素非负。数学模型模型表示为：V＝W×H(4)一般情况下，上述矩阵维数需要满足关系式(m+N)n＜mN。非负矩阵分解直接用于求解欠定(即标签数目N大于天线数目M)盲信号分离时，分解结果不唯一，无法正确分离源信号。为得到在欠定条件下分离性能好且结果唯一的目的，需本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于帧时隙的欠定盲分离RFID防碰撞方法，其特征是通过以下步骤实现的：(S1)当标签进入阅读器识别范围时，阅读器向标签发送Query命令，开始盘存周期，使标签准备就绪；(S2)标签响应阅读器的Query命令，并随机选择时隙存入各自的时隙计数器中；(S3)阅读器利用约束性NMF算法分离标签混合信号，同时建立估计信号与标签原始信号之间的对应关系，标签进入确认状态；(S4)阅读器发送ACK指令给确认状态下的标签，标签收到ACK指令后，发送自己的PC、EPC和CRC‑16信息，阅读器利用(S3)中的约束性非负矩阵分解继续分离并存储这些标签的标识信息，此时标签被成功识别，转至(S5)；(S5)阅读器发送QueryRep命令，进入准备状态并且没有被识别标签的时隙计数器值减1，转至(S2)继续进行标签识别，直到识别完所有标签。

【技术特征摘要】
1.一种基于帧时隙的欠定盲分离RFID防碰撞方法，其特征是通过以下步骤实现的：(S1)当标签进入阅读器识别范围时，阅读器向标签发送Query命令，开始盘存周期，使标签准备就绪；(S2)标签响应阅读器的Query命令，并随机选择时隙存入各自的时隙计数器中；(S3)阅读器利用约束性NMF算法分离标签混合信号，同时建立估计信号与标签原始信号之间的对应关系，标签进入确认状态；(S4)阅读器发送ACK指令给确认状态下的标签，标签收到ACK指令后，发送自己的PC、EPC和CRC-16信息，阅读器利用(S3)中的约束性非负矩阵分解继续分离并存储这些标签的标识信息，此时标签被成功识别，转至(S5)；(S5)阅读器发送QueryRep命令，进入准备状态并且没有被识别标签的时隙计数器值减1，转至(S2)继续进行标签识别，直到识别完所有标签。2.根据权利要求1所述的一种基于帧时隙的欠定盲分离RFID防碰撞方法，其特征是所述的步骤(S2)是按以下步骤完成：(1)标签识别过程中每个标签均执行16位时隙计数器，所有未识别的标签收到Query命令后，从0～...

【专利技术属性】
技术研发人员：张小红，胡应梦，吴政泽，
申请(专利权)人：江西理工大学，
类型：发明
国别省市：江西;36