基于SHZE的大规模分组RFID系统的丢失标签冰山查询方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于SHZE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。

A Lost Label Iceberg Query Method for Large Scale Packet RFID System Based on SHZE

The present invention relates to a lost tag iceberg query method based on SHZE large-scale grouping RFID system. The steps are as follows: at the end of any query of k, 1 < K < w rounds, the reading head determines the lost tag and marks it as identifying the lost tag, and clears the identifying lost tag in the next round of query; the reading head calculates the estimated value of each group lost tag under the current round estimation, and calculates its value. Expectations and variances; After the estimation process of the k-round query, the reader evaluates the estimated values of missing labels of each group under the previous k-round estimates, and calculates the expected values and variances of each group at the end of the current round estimates; after the end of the w-round query, the reader classifies the label groups and verifies their accuracy, if accurate. If the accuracy meets the required reliability requirements, the query process will be completed and the tag group series', otherwise the query will continue until the accuracy meets the required reliability requirements. The invention can improve the query efficiency of lost label iceberg and shorten the query time.

【技术实现步骤摘要】
基于SHZE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SHZE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，并进一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于SHZE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...

【技术特征摘要】
1.一种基于SHZE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同一个小组中的标签选中，则称该时隙为“同构时隙”，否则为“非同构时隙”，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“同构时隙”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“同构时隙”，其余期望“非同构时隙”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...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈鸿龙，艾欣，林凯，代天骄，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