一种欠定盲分离的自适应树形分组的rfid系统防碰撞方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于通信领域中的多标签读取技术，设及RFID系统中标签的防碰撞方法。
【背景技术】
[0002] 射频识别（RFID)是一种借助电磁波的非接触式感应效应来实现对物体的自动识 别技术。随着当今物联网技术和应用的不断深入，RFID技术作为物联网的核屯、技术之一， 成为当今的研究热点。RFID技术现广泛应用于军事、工业自动化、公共管理、物流管理等众 多领域。
[0003] 在实际的应用中，阅读器常常需要在短时间内识别大量标签，由于阅读器与标签 通信时共享无线信道，如果一个阅读器发送的查询信号有多个标签同时响应，会产生标签 碰撞问题，从而严重影响标签识别的速度和正确，因此需要研究有效的防碰撞算法来实现 阅读器同时实现与多个标签之间快速而高效的通信的目的。
[0004] 目前RFID系统的标签防碰撞算法根据所采用的接入方式，主要分为码分多址 (CDMA)、时分多址（TDMA)、频分多址（FDMA)W及空分多址（SDMA)等几种，因受成本和资源 约束，现在比较常用的两类标签的防碰撞算法，即基于的ALOHA的不确定算法和基于树的 确定性算法都是义用时分多址的。在基于ALOHA的防碰撞算法中，EPCGen2规定了具有 一定的自适应性的基于动态帖时隙随机算法的Q算法，其最大标签识别率也仅为在50%左 右。在基于树的防碰撞算法中，目前基于二叉数的确定性防碰撞算法巧nhancedBinary SearchTreeAnti-collisionAlgorithm,EB巧的标签识别率可W接近100%，但由于确定 性算法是按比特位进行逐位识别，捜索深度随着标签ID位数的增加而增加，所W识别效率 也会随着标签数量的增加而急剧恶化。因此，寻求一种新的多标签快速防碰撞算法已经迫 在眉睫。
[0005] 盲源分离炬lindSourceS巧aration,BS巧是指在不知道源信号和传输参数的 情况下，仅从观测信号中分离出源信号的技术方法，即从观测到的若干个混合信号中直接 分离出源标签信号。盲源信号分离分为欠定盲分离（标签数大于天线数）和非欠定盲分 离（标签数小于或等于天线数）。在非欠定情况下实现信号的盲源分离，通常采用独立 分量分析（ICA)方法，已有专家提出的基于动态位隙分组盲分离的多标签防碰撞炬lind SeparationandDynamicBit-slotGrouping,BSDBG)算法，此算法要求天线数大于标签 数，成本太高且局限性太大。针对欠定条件下的标签盲源分离，另有专家提出的基于欠定盲 分离的多标防碰撞算法，实现了标签数大于天线数时的盲源分离，但随着标签数量的增加， 此算法分离效果和标签识别率（即阅读器每次操作可W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W在同一时刻识别多个标签的新型算法。
【发明内容】
[0006] 本发明的目的是针对射频识别脚ID)系统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，结合自适应树形分组算法，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，提出了一种欠定盲分离的自适应树形分组的RFID系统防碰撞方法OJnder-determined BlindSourceSeparationAnti-collisionAlgorithmforRFIDBasedonAdaptive TreeGrouping)，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。本发明相比于现有的标签防碰撞算法具有保持较高的标签识别率且 用时较少，成本低，性能优异，在中大型企业的仓库、物流中具有较强的应用价值。
[0007] 本发明是通过W下技术方案实现的。
[000引 1.欠定盲源分离技术在RFID系统中的应用。
[0009] 1. 1多天线盲源分离系统模型。
[0010] 多天线欠定盲源分离防碰撞系统由=部分组成，即标签、阅读器及计算机系统，如 图1所示。阅读器中的多个天线同时向标签发送载波信号即查询信息时，N个标签对该些 载波信号进行反向散射调制，W实现信号的反向传递来响应阅读器的查询命令。阅读器接 收到响应信号时，利用约束NMF(NonnegativeMatrixF'actorization，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信息处理系统进 行相关的处理。
[0011] 设阅读器的作用范围内有N个标签，源标签信号可W表示为S=[Si(t)，S2 (t)，… ，s,(t)，…，Sw(t)]T，式中；S,(t) (1《a《脚为中第a个标签信号的采样值。同理，阅读器 接收到的M个混合信号即观测信号表示为X=[Xi(t)，X2 (t)，…，Xb(t)，…，Xm(t) ]T，Xb(t) (1《b《M)为阅读器上的第b根天线接收的信号。
[0012] 利用盲源信号分离的数学模型可表示为：
[001 引X=AS+R(1)
[0014] A为混合系数矩阵，矩阵R为干扰噪声。当忽略噪声时可W表示为：
[0015] X=AS(2)
[0016] 在通常多标签防碰撞情况下，经常采用经典的ICA方法来进行标签的盲源分离， 即通过求出矩阵A的逆矩阵标A^i来分离出源标签信号S。但该种方法只适用于标签数小 于或者等于天线数时的情况。当标签数多于阅读器接收天线数时，即N>M时，即使估计出 了混合矩阵A，由于A4不存在，根本无法分离出源信号。而在实际应用中经常遇到标签数N 大于天线数M的情况，为减少成本，提高效率，在多天线RFID系统中，采用欠定盲分离算法 更符合实际情况。
[0017] 1. 2约束性欠定盲源分离算法。
[001引非负矩阵分解（NMF)的问题可W描述为：在非负限制下将矩阵V=[V^V2，...，Vn]GRmXW分解成两个矩阵非负矩阵W=[Wi，W2，...，Wn] GRmXn和H=比 ，hw]GRnXW的乘积，使分解结果满足
[0019] V=WXH(3)
[0020] 一般情况下，上述矩阵维数需要满足关系式（m+脚n<mN。
[0021] 针对非负矩阵分解直接用于求解欠定盲源信号分离时会出现分解结果不唯一的 问题，采用=重约束方法设定如下变量：
[002引 1)混合矩阵W的行列式准则约束，记为vol(MW));
[002引。分离信号H的稀疏性约束，记为J做；
[0024] 扣分离信号H的相关性约束，记为R(H)。
[0025] 同时结合最小重构误差的目标函数D(VWH)，选择优化函数F(VWH)如下：
[0026]
【主权项】
1. 一种欠定盲分离的自适应树形分组的RFID防碰撞方法，其特征是通过以下步骤实 现的： (51) 、RFID系统根据天线数M的值，设标签ID号的序列长度为J，然后通过阅读器进行 分配时隙用于标签的分组，设初始分配的时隙数个，其中j = ceil (lb (2M))，查询码的 码长为（J-j)，且设置1~个时隙的查询码依次为〇〇... 〇〇~n... n ; (52) 、根据每个时隙的查询码的不同，按照从小到大的次序，阅读器对每一个时隙依次 检索；在第1个时隙内阅读器发送查询码"00???00"，标签的ID号序列的前（J-j)位与查询 码相同的标签发送响应信号；然后按照每个时隙中响应标签的数量，将识别过程分为以下 两种情况： (1) 一个时隙中响应的标签个数等于或大于1时，即为可读时隙，若检索到可读时隙， 则转至步骤（S3)执行约束NMF盲源分离算法进行标签识别； (2) -个时隙中响应的标签个数等于0时，为空闲时隙，直接进入下一时隙的检索； (53) 、设RFID系统源信号为S = [S1 (t)，S2 (t)，? ? ?，sN (t) ]T，阅读器天线接收到的混合 信号为X = [X1 (t)，X2⑴，…，xM (t) ]T，其中标签数大于天线数，即N > M的欠定问题；通过 观测阅读器接收到的混合信号X的秩或者混合信号X相关矩阵的主特征值数来确定响应标 签的数量，并初始化W和H为非负矩阵，进而用约束性NMF算法进行盲源信号分离，可得到 最终矩阵W和H，分离的H为源信号S，成功将源标签识别出来，阅读器读取时隙中的标签数 据并记录，转至步骤（S2)继续下一时隙的检索； (54) 、检索完所有时隙，算法结束。
【专利摘要】一种欠定盲分离的自适应树形分组的RFID系统防碰撞方法。提出一种基于约束性非负矩阵分解(NMF)与标签ID号序列的二叉树时隙分组相结合的并行防碰撞算法。根据RFID系统中所含天线的数量对阅读器查询码码长进行调整并发送查询信号，并把满足条件的响应标签分配到对应的时隙，可以使每一时隙内的标签数目控制在最佳的范围内，从而使RFID系统的源信号分离效果在标签数大量增加时也能够保持在最佳状态。仿真结果表明，在天线数相同的情况下，本发明与基于动态位隙分组盲分离防碰撞(BSDBG)算法相比，当天线数为4～16时，标签识别速度提高了60.3％～78.4％，标签识别率提高了152.8％～359.2％。本发明具有高效性和低成本性，在需要快速识别大量标签的领域具有较好的应用价值。
【IPC分类】G06K7-00
【公开号】CN104866790
【申请号】CN201510294308
【发明人】张小红, 金允钢, 吴政泽
【申请人】江西理工大学
【公开日】2015年8月26日
【申请日】2015年6月2日