一种适用于大规模rfid及手持设备的标签识别方法及系统的制作方法
【专利摘要】一种适用于大规模RFID及手持设备的标签识别方法，将识别过程中时隙的状态分为三种：空闲、成功和碰撞，包括以下步骤：1)在第一轮识别开始时，所有工作标签作为一组进行识别，阅读器记录已识别标签的信息，并通过指令使这些标签进入休眠，根据碰撞率C2，1进行相应处理；2)第k轮识别：在对所有标签分组进行识别后，读卡器记录此轮中已识别标签的信息并通过指令使这些标签进入休眠，然后根据碰撞率C2，k对未识别标签进行处理；3)识别结束条件：当所有标签分组都为空时，识别结束。以及提供一种适用于大规模RFID及手持设备的标签识别系统。本发明有效适用于大规模场合、稳定性良好、计算复杂度较低。
【专利说明】一种适用于大规模RFID及手持设备的标签识别方法及系统
【技术领域】
[0001]本发明涉及RFID系统领域，尤其是一种大规模RFID及手持设备的标签识别方法及系统。
【背景技术】
[0002]一个RFID系统通常由RFID阅读器和众多的RFID标签组成。RFID阅读器通过射频无线电和附着在物体上的电子标签通信来读取其中的唯一 ID号，进而识别物体。由于所有RFID标签共享一个无线信道，RFID系统的工作范围内，经常有两个或两个以上的电子标签同时试图和同一个阅读器进行通信，导致碰撞发生。为了避免碰撞的发生，防碰撞算法被提出，并在实际系统中得到广泛使用。
[0003]当RFID标签数量较大时，碰撞发生频繁，会严重影响阅读器的正常工作，大幅度降低阅读器识别标签的效率，以致于需要很长的额外时间才能读完所有标签。为了提高阅读器的工作效率，有效缩短标签识别所用时间，基于标签数量估计和分组的防碰撞算法被提出，如EDFSA算法，它是在2005年第二届国际移动和普适系统年会提出的(Su-Ryun Lee,Sung-Don Joo和Chae-Woo Lee,An Enhanced Dynamic Framed Slotted ALOHA Algorithmfor RFID Tag Identification, The Proceeding of the2nd Annual InternationalConference on Mobile and Ubiquitous Systems, 2005，即，“一种用于 RFID标签识别的增强型动态帧时隙ALOHA算法”，第二届移动和普适系统国际年会论文集)。
[0004]但是，已有的防碰撞算法中，分组是根据估计到的标签数量进行的。一方面，标签数量估计算法比较复杂，计算量较大，特别是对于RFID阅读器这样的小型设备。如果RFID阅读器采用由电池供电的手持设备，会耗费大量的电能标签数量估计算法就显得不适用了。另一方面，标签数量估计算法有它的适用范围，也就是说，当标签数量大于4倍的帧时隙总数Fmax的时候，标签数量估计算法就会完全失效，如图1所示。
[0005]图1显示，当实际标签总数不大于4Fmax时，基于标签估计函数的EDFSA基本表现出线性，也就是说，所估计的标签总数与实际标签总数差距不大。但是，当实际标签总数大于4Fmax时，标签数量估计精度开始下降，其估计值基本保持在4Fmax不再变化。如图1所示，当采用帧时隙总数为128时，即Fmax = 128，即使实际标签总数为1000，甚至2000，估计标签数量都维持在512左右。类似的，当Fmax = 256时，当时实际标签总数超过1024以后，估计标签数量保持在1024附近。
[0006]所以，基于标签数量估计进行分组，在大规模RFID系统中，就无法实现优化分组、减少碰撞的初衷。例如，对于一个米用巾贞时隙总数为128的系统,其实际标签总数为1600。根据估计，标签数量为512，可以分为4组，每组128个标签。但实际结果是，分4组，每组400个标签。每组中的碰撞依然非常严重，以致于系统效率依然很低。
[0007]综上所述，如果根据标签数量估计算法进行分组，甚至防止碰撞，是不能适用于大规模RFID系统中的，也就是说，不能适用于标签数量大于4Fmax的情况下。这就大大限制了已有的、基于标签数量估计和分组的防碰撞算法在大规模RFID系统，或者需要使用手持阅读器的系统中的应用。
【发明内容】
[0008]为了克服已有的RFID系统的标签识别技术的不能适用于大规模场合、稳定性较差、计算复杂度较高的不足，本发明提供了一种有效适用于大规模场合、稳定性良好、计算复杂度较低的适用于大规模RFID及手持设备的标签识别方法及系统。
[0009]本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:
[0010]—种适用于大规模RFID及手持设备的标签识别方法，大规模RFID系统由一个RFID阅读器和Nall个RFID标签组成，在某一时刻，N个标签同时出现在RFID阅读器的射频覆盖范围或工作范围内，N ( Nall, RFID阅读器将所用帧分为F个时隙，N >> F，其特征在于:将识别过程中时隙的状态分为三种:空闲、成功和碰撞，所述空闲状态是指该时隙中没有标签处于发送信息的状态；所述成功状态:该时隙中只有一个标签发送信息，阅读器能够成功识别该标签的状态；所述碰撞状态是指该时隙中有两个或两个以上的标签同时发送信息，阅读器不能成功识别任何一个标签；其特征在于:令N0,k, N1,,, N2,k分别为第k轮某一分组中，空闲时隙数、成功时隙数和碰撞时隙数；令Cci,,，Cul^C2,,分别为相应的空闲率、成功率和碰撞率，Fk为第k轮帧时隙数，Nestjk为第k轮时估算得到的待识别标签数，N为工作范围内的标签总数，Nrjk为第k轮中已识别标签数；
[0011 ]
【权利要求】
1.一种适用于大规模RFID及手持设备的标签识别方法,大规模RFID系统由一个RFID阅读器和Nall个RFID标签组成，在某一时刻，N个标签同时出现在RFID阅读器的射频覆盖范围或工作范围内，NS Nall，RFID阅读器将所用帧分为F个时隙，N >> F，其特征在于:将识别过程中时隙的状态分为三种:空闲、成功和碰撞，所述空闲状态是指该时隙中没有标签处于发送信息的状态；所述成功状态:该时隙中只有一个标签发送信息，阅读器能够成功识别该标签的状态；所述碰撞状态是指该时隙中有两个或两个以上的标签同时发送信息，阅读器不能成功识别任何一个标签；其特征在于:令Nchk, N1,,, N2, k分别为第k轮某一分组中，空闲时隙数、成功时隙数和碰撞时隙数；令Cci,,，Cul^C2,,分别为相应的空闲率、成功率和碰撞率，Fk为第k轮帧时隙数，Nestjk为第k轮时估算得到的待识别标签数，N为工作范围内的标签总数，Nrjk为第k轮中已识别标签数；
2.如权利要求1所述的适用于大规模RFID及手持设备的标签识别方法，其特征在于:对标签进行分组过程如下:所有待分组标签产生一个平均分布的随机数；其中，所有随机数为奇数的标签分为一组，偶数标签分为另一组。
3.一种适用于大规模RFID及手持设备的标签识别系统，其特征在于:所述标签识别系统包括: 标签识别模块，用于当阅读器发出指令，对未识别标签进行识别； 碰撞率分析模块，用于根据碰撞率的不同，将处理分解为:(I)如果碰撞率大于0.5,发给分组模块，对仍未识别的标签进行分组；(2)如果碰撞率小于0.25，发给动态帧处理模块，对帧时隙总数做相应调整；(3)否则，不做处理，继续识别； 分组模块，用于对未识别的标签进行平均分组，然后继续识别； 动态帧处理模块，用于减少帧时隙总数，然后继续识别。
4.如权利要求3所述的适用于大规模RFID及手持设备的标签识别系统，其特征在于:所述分组模块中，所有待分组标签产生一个平均分布的随机数；其中，所有随机数为奇数的标签分为一组，偶数 标签分为另一组。
【文档编号】G06K7/00GK103679098SQ201310687045
【公开日】2014年3月26日 申请日期:2013年12月13日 优先权日:2013年12月13日
【发明者】麻锐, 王辉, 吴越 申请人:浙江银江研究院有限公司