基于馬爾科夫鏈的射頻識(shí)別防碰撞測(cè)試*

侯周國(guó) 何怡剛 李 兵

1)(湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，長(zhǎng)沙 410082)

2)(湖南人文科技學(xué)院通信與控制工程系，婁底 417000)

(2009年10月12日收到;2010年5月5日收到修改稿)

基于馬爾科夫鏈的射頻識(shí)別防碰撞測(cè)試*

侯周國(guó)1)2)?何怡剛1)李 兵1)

1)(湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，長(zhǎng)沙 410082)

2)(湖南人文科技學(xué)院通信與控制工程系，婁底 417000)

(2009年10月12日收到;2010年5月5日收到修改稿)

分析了自適應(yīng)Q值算法的防碰撞原理以及射頻識(shí)別(RFID)通信的時(shí)序，定義防碰撞過程的識(shí)別效率、識(shí)別速度和標(biāo)簽數(shù)目及Q值的數(shù)據(jù)狀態(tài)(Q，n).在此基礎(chǔ)上討論并建立了多標(biāo)簽的狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程的馬爾科夫鏈模型.通過蒙特卡羅統(tǒng)計(jì)方法，對(duì)馬爾科夫鏈模型求解，得出識(shí)別效率和識(shí)別速度.用軟件無線電測(cè)試方案實(shí)現(xiàn)防碰撞測(cè)試，有效地實(shí)現(xiàn)了RFID防碰撞過程的識(shí)別效率和識(shí)別速度的量化分析.模型仿真結(jié)果和測(cè)試數(shù)據(jù)的一致證明了測(cè)試模型的有效性和測(cè)試方法的正確性.

射頻識(shí)別，防碰撞測(cè)試，馬爾科夫鏈，時(shí)隙計(jì)數(shù)器

PACS:52.70.Gw，06.90.+v

1.引 言

射頻識(shí)別(RFID)技術(shù)提供了一種自動(dòng)識(shí)別和收集目標(biāo)對(duì)象信息的高效且低成本的手段.RFID系統(tǒng)包括標(biāo)簽和讀寫器，由貼附在物體上的電子標(biāo)簽通過無線信道向讀寫器傳輸其惟一的標(biāo)識(shí)字符串(ID)，讀寫器對(duì)此ID進(jìn)行識(shí)別并可進(jìn)一步讀寫操作，完成對(duì)標(biāo)簽貼附目標(biāo)的信息識(shí)別和記錄［1］.對(duì)超高頻RFID應(yīng)用的推廣，其挑戰(zhàn)之一是提高多標(biāo)簽情形下防碰撞算法的系統(tǒng)效率和速度，提高效率和減少識(shí)別時(shí)間是 RFID走向?qū)嵱玫年P(guān)鍵［2，3］.目前RFID防碰撞的研究多為改進(jìn)各種ALOHA算法和Tree算法，有效地提高防碰撞效率［2—6］.ISO18000-6C(簡(jiǎn)稱-6C)協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)采用的ALOHA算法，通過調(diào)整時(shí)隙數(shù)來有效減少碰撞概率，但標(biāo)簽或讀寫器數(shù)目增大時(shí)，碰撞概率提高，識(shí)別效率降低，識(shí)別時(shí)間飛速增長(zhǎng)［2，4］.因此有效調(diào)整 Q值是提高效率的關(guān)鍵，同時(shí)需要依賴解碼性能、信號(hào)捕獲能力以及散射功率等［5］.人們對(duì)防碰撞算法進(jìn)行討論，分析標(biāo)簽應(yīng)答的三種狀態(tài)的時(shí)序關(guān)系，通過調(diào)整時(shí)隙來減少碰撞概率［5，7—9］，理論估計(jì)各算法的效率，但缺乏對(duì)RFID系統(tǒng)性能的具體測(cè)試結(jié)果，沒有解決防碰撞性能的量化分析和測(cè)試.

為了有效地對(duì)射頻識(shí)別系統(tǒng)的性能進(jìn)行分析和測(cè)試，本文提出采用馬爾科夫鏈模型來量化系統(tǒng)的識(shí)別效率和識(shí)別速度，并結(jié)合虛擬儀器技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)防碰撞過程的效率測(cè)試.首先介紹了-6C協(xié)議規(guī)定的動(dòng)態(tài)時(shí)隙參數(shù)自適應(yīng)Q值算法［10］，分析系統(tǒng)的通信時(shí)序，指出標(biāo)簽在每一幀中選擇時(shí)隙滿足二項(xiàng)分布隨機(jī)過程，并定義了標(biāo)簽數(shù)目和時(shí)隙參數(shù)Q的變化數(shù)據(jù)對(duì)狀態(tài)(Q，n)，在此基礎(chǔ)上討論并建立數(shù)據(jù)對(duì)狀態(tài)(Q，n)轉(zhuǎn)移過程的馬爾科夫鏈模型，有效地模擬Q值調(diào)整過程，以提高系統(tǒng)識(shí)別效率.通過定義防碰撞過程的識(shí)別效率和識(shí)別速度，給出了馬爾科夫鏈模型的求解過程.通過對(duì)識(shí)別效率和識(shí)別速度的分析，結(jié)合軟件無線電測(cè)試?yán)碚摚镁哂辛己媒獯a性能、信號(hào)俘獲能力的射頻識(shí)別測(cè)試系統(tǒng)［11］進(jìn)行測(cè)試，有效地實(shí)現(xiàn)了 RFID的識(shí)別效率和識(shí)別速度的量化，測(cè)試的系統(tǒng)效率優(yōu)于查詢樹(QT)、改進(jìn)查詢樹(QTI)等算法［9］的結(jié)果.

2.自適應(yīng)Q值算法

2.1.標(biāo)簽盤存時(shí)序

-6C規(guī)定了標(biāo)簽盤存可由多個(gè)盤存周期組成.盤存周期以Query開始，以隨之Query或Select命令止.“盤存”規(guī)定了三條查詢指令:Query，QueryAdjust和 QueryRep，本文用 Query(含 Query，QueryAdjust(Adj)，QueryRep(Rep))指代.Query編碼位中含有4 bits時(shí)隙參數(shù)(Slot Count，SC)Q，即 0≤Q≤15.由Seletc所激活的標(biāo)簽群，在 Query發(fā)出后在［0，2Q－1］間隨機(jī)選取一個(gè)數(shù)值并載入其SC.Adj指令用來在盤存周期中調(diào)整 Q 值［5，10］.

標(biāo)簽識(shí)別過程的時(shí)序如圖 1 所示［1，5，10］.其中Tqj可分別表示 Query，Adj，Rep三指令的發(fā)送時(shí)長(zhǎng)(用 Tq1，Tq2和 Tq3表示).用 Tid，Tc，Ts分別表示空閑、碰撞、成功識(shí)別的時(shí)間長(zhǎng)度.

圖1 RFID通信時(shí)序圖

其中:Tidj=Tqj+T1+T3;Tcj=Tqj+T1+Trn+T2;Tsj=Tqj+2(T1+T2)+Trn+Tack+Tepc;j=1，2，3 分別對(duì)應(yīng)為 Query，Adj，Rep三條指令的各自操作時(shí)序.

2.2.自適應(yīng)Q值算法

基于動(dòng)態(tài)幀時(shí)隙ALOHA算法的Q值算法如圖2 所示［1，10］，動(dòng)態(tài)調(diào)整 Q 值可以減少碰撞概率.圖中用浮點(diǎn)數(shù) Qfp來代表 Q值，將其四舍五入為整數(shù) Q值.C為一個(gè)調(diào)整參數(shù)，取0.1

定理 在較長(zhǎng)時(shí)間情形下，Q值+1(或－1)和Q不變的概率分別為C和1－C.

3.性能分析

系統(tǒng)識(shí)別效率可用來衡量各種防碰撞算法的效果，定義為讀寫器發(fā)送Query指令中成功識(shí)別標(biāo)簽次數(shù)與發(fā)送總次數(shù)之比;識(shí)別速度是另一個(gè)評(píng)價(jià)算法效果的參數(shù)，定義為總的成功識(shí)別次數(shù)與總的時(shí)長(zhǎng)之比［4］.現(xiàn)假設(shè)信道是理想的，標(biāo)簽識(shí)別過程由一系列(K個(gè))的盤存周期組成.則第i個(gè)盤存中，發(fā)送了Yi條 Query指令，Xi為在第i個(gè)盤存內(nèi)被成功識(shí)別的標(biāo)簽數(shù)(Xi≤Yi)，Ti為該盤存周期的時(shí)間長(zhǎng)度(1≤i≤K)，定義Rsr表示一條Query可能識(shí)別一個(gè)標(biāo)簽，也最多識(shí)別一個(gè)標(biāo)簽的概率;Tis表示在給定時(shí)間內(nèi)及足夠多標(biāo)簽的情形下讀寫器識(shí)別標(biāo)簽的速度，Rsr為讀寫器質(zhì)量的參考因素，Tis與Rsr緊密相關(guān).Rsr和 Tis主要依賴防碰撞分解算法的效率，但同時(shí)也受標(biāo)簽數(shù)目、天線之間的距離、背景噪聲、標(biāo)簽的貼附物體等的影響［4，8］.

圖2 自適應(yīng)Q值算法

設(shè)當(dāng)前盤存周期的 Q值為q，待識(shí)別標(biāo)簽數(shù)為N，用(q，N)數(shù)據(jù)對(duì)表示.若干條 Query指令發(fā)送后，剩余的待識(shí)別標(biāo)簽數(shù)為 n(0≤n≤N)，n=0表示標(biāo)簽都被識(shí)別，n=N表示沒有標(biāo)簽被識(shí)別.持續(xù)發(fā)送Query指令，(q，n)的變化為標(biāo)簽識(shí)別與否的依據(jù).在每一條Query指令后，Q值在原來的基礎(chǔ)上可加1，減1或保持不變，而 n值從 N開始或保持不變，或減1.在多個(gè)標(biāo)簽時(shí)Q值的變化會(huì)出現(xiàn)前述五種情形，結(jié)合前述定理可得(2)式，其中 pi(q，n)，pc(q，n)，ps(q，n)分別表示在(q，n)狀態(tài)下發(fā)送一個(gè)Query指令后出現(xiàn)空閑、碰撞和成功識(shí)別的概率［2，12］，滿足 pi(q，n)+pc(q，n)+ps(q，n)=1，且

3.1.模型分析

在RFID的典型應(yīng)用環(huán)境下，每個(gè)盤存周期中可能出現(xiàn)的標(biāo)簽數(shù)目不確定，需要讀寫器首先估計(jì)激活標(biāo)簽的數(shù)目，然后讀寫器自動(dòng)調(diào)整Q值，再次給激活的標(biāo)簽隨機(jī)賦值，每幀中出現(xiàn)碰撞、空閑和成功識(shí)別三種情形.下一幀識(shí)別出的標(biāo)簽數(shù)目(0或1個(gè))由當(dāng)前幀時(shí)的q值和標(biāo)簽數(shù)量n決定，而與先前幀所識(shí)別出的標(biāo)簽數(shù)量無關(guān)，可用馬爾科夫鏈來分析此過程［12，13］.

Adj和Rep指令必須在Query開始的盤存周期內(nèi)，Adj用來直接調(diào)整Q值，Rep反復(fù)調(diào)整 SC值，結(jié)合2.1節(jié)中的三種模式，做如下假設(shè):

1)空閑時(shí)，若 Q值改變，則是讀寫器發(fā)送了一條Adj指令(標(biāo)簽重新選 SC)，若 Q值保持不變(Q=round(Qfp))，則是發(fā)送了 Rep指令，SC=SC－1;

2)碰撞時(shí)，發(fā)送Adj指令，以便讓標(biāo)簽重新選擇SC值，因?yàn)檫@更能有效地提高讀寫器解決碰撞的效率.若碰撞后仍發(fā) Rep，則 SC=SC－1，同樣有較大概率出現(xiàn)碰撞而降低效率;

3)成功識(shí)別，設(shè)讀寫器重新發(fā)送Adj指令，Q不變，調(diào)整SC值.

Query指令的發(fā)送過程是一馬爾科夫鏈過程.設(shè)剩余標(biāo)簽數(shù)為 n(0≤n≤N)，q值滿足0≤q≤15.設(shè)初始狀態(tài)為(Q0，N)，經(jīng)過有限步后到達(dá)(q，0)，可得到如圖3所示的轉(zhuǎn)移圖.狀態(tài)轉(zhuǎn)移到次態(tài)有四種可能{(q，n)，(q －1，n)，(q+1，n)，(q，n －1)}，在特殊情形下(q=15，q=0或n=1)次態(tài)只有三種甚至兩種(q=0且 n=1).從現(xiàn)態(tài)(q，n)到次態(tài)(q′，n′)只與當(dāng)前的狀態(tài)有關(guān)而與過去的狀態(tài)無關(guān)，(q′，n′)表下一幀后標(biāo)簽數(shù)量的變化由當(dāng)前狀態(tài)所處幀過后識(shí)別出標(biāo)簽的數(shù)量決定，且當(dāng)前狀態(tài)轉(zhuǎn)移到下一狀態(tài)的轉(zhuǎn)移概率是可確定的，與前面的幀中所識(shí)別出的標(biāo)簽數(shù)量無關(guān)，此過程是馬爾科夫鏈過程［12］.圖中各轉(zhuǎn)移概率分析如下.

1)1

2)1

3)1

4)n=1且0

5)n=1且q=0，不會(huì)發(fā)生碰撞，q值保持不變.識(shí)別(Es):(q，n －1)←(q，n)，轉(zhuǎn)移概率為 P4;空閑(Ei0∪ Ei1):(q－1，n)← (q，n)，轉(zhuǎn)移概率為 P8=P(Ei)=pi(q，n).

6)n=0，則所有標(biāo)簽都識(shí)別完成，此存盤周期結(jié)束.

根據(jù)前述分析，其一步轉(zhuǎn)移概率P(q，n)在不同的狀態(tài)間雖有所不同，但若只對(duì)n來說，轉(zhuǎn)移是單向的(n只能不變或者減小)，一步轉(zhuǎn)移概率為

3.2.模型求解

標(biāo)簽接收到第一條(k=1)指令為 Query，開始盤存周期，其一幀中共有 L=2q個(gè)時(shí)隙，n=N，標(biāo)簽隨機(jī)選擇一個(gè)時(shí)隙參數(shù)是符合二項(xiàng)分布的隨機(jī)過程［2］.選擇 SC=0的標(biāo)簽數(shù)為1，0以及1個(gè)以上的概率分別為 ps，pi，pc，則

可以推出N較大的情形下，讀寫器發(fā)第k(k≥1)條Query 指令后其各自的概率近似為［2，8］

盡管(5)式為近似值，且在N較大情形下獲得，但是在此近似基礎(chǔ)上的效率和速度測(cè)試與仿真結(jié)果一致.(5)式的數(shù)學(xué)期望為標(biāo)簽數(shù)目和時(shí)隙數(shù)相等獲得最大效率［12］.識(shí)別時(shí)標(biāo)簽數(shù)目遞減，采用Q值算法，自動(dòng)更新q值，以期獲取最大吞吐量.

3.3.計(jì)算 Rsr和 Tis

由(3)式知道圖3的轉(zhuǎn)移概率僅依賴pc(q，n)，ps(q，n)，pi(q，n)，結(jié)合(5)式分別算出 P1—P8.設(shè)初態(tài)(4，N)到末態(tài)(q，0)共經(jīng)過 NN步，NN直接決定了RFID系統(tǒng)的效率.在2.2節(jié)中定義了5種識(shí)別情形，采用蒙特卡羅方法對(duì)一個(gè)盤存周期中的總步長(zhǎng)數(shù)進(jìn)行求解［8，14］.

步驟 1 設(shè) Mi0，Mi1，Mc0，Mc1，Ms五個(gè)變量為空閑(q不變或－1)、碰撞(q不變或 +1)以及識(shí)別成功五類事件發(fā)生的次數(shù)且均初始化為0，Q0=4，初始狀態(tài)(q，n)=(Q0，N)，C 為常數(shù).

步驟 2 計(jì)算 pi(q，n)，ps(q，n)，pc(q，n).由隨機(jī)數(shù)生成器隨機(jī)在［0，1)范圍內(nèi)均勻分布地產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)數(shù)Ra，那么次態(tài)就由此隨機(jī)數(shù) Ra和前面定義的五類標(biāo)簽識(shí)別事件的發(fā)生概率來決定.

步驟3 令 q′=max(0，min(15，q));如果 n′=0，結(jié)束;否則，以(q′，n′)為初態(tài)，返回步驟 2，見圖 4.

當(dāng)讀寫器沒有接收到應(yīng)答且q不變時(shí)，讀寫器發(fā)送Rep指令;僅在盤存周期開始時(shí)發(fā)送 Query，而

其他狀態(tài)發(fā)送 Adj指令.那么一個(gè)盤存周期中，Query出現(xiàn)的次數(shù)Nq1=1;Adj出現(xiàn)的次數(shù)為Nq2=Mi1+Mc0+Mc1+Ms－1，而 Rep出現(xiàn)的次數(shù) Nq3=Mi0，因此一個(gè)盤存周期中總的 Query指令數(shù)為 NN=Nq1+Nq2+Nq3，Rsr=N/NN，Tis=N/Ttotal.其中

其中 Ts，Tc，Tid分別為識(shí)別、碰撞、空閑時(shí)的平均通信時(shí)長(zhǎng)，有

應(yīng)用馬爾科夫鏈模型做統(tǒng)計(jì)分析時(shí)，假設(shè)閱讀器若能獲取RN16就能對(duì)標(biāo)簽進(jìn)行解碼，與讀寫器需要正確獲取ID的情形有區(qū)別，因此實(shí)際操作中有個(gè)別誤判現(xiàn)象，即獲取RN16但無法正確獲取ID，可通過提高信噪比來降低統(tǒng)計(jì)誤差，因此對(duì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果影響不大.當(dāng)N較大時(shí)，Query指令發(fā)出后，每幀信道內(nèi)均有較大概率出現(xiàn)碰撞，而當(dāng)標(biāo)簽數(shù)目很小時(shí)，碰撞概率降低，不影響前面分析的結(jié)果.模型中因只簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)Query指令及其響應(yīng)時(shí)長(zhǎng)，而非讀寫器、標(biāo)簽之間完整的通信時(shí)長(zhǎng)(不含Req_RN及其他讀寫操作)，因此本文定義的識(shí)別速度與實(shí)際意義上的識(shí)別速度方面有差異，且實(shí)際產(chǎn)品的讀取效率和速度比模型結(jié)果要低.采用馬爾科夫鏈模型進(jìn)行標(biāo)簽統(tǒng)計(jì)識(shí)別，其計(jì)算過程效率高，其通信用的總的時(shí)隙數(shù)與標(biāo)簽數(shù)目基本呈線性關(guān)系［14］.

4.實(shí)驗(yàn)測(cè)試

用軟硬件模擬讀寫器，且收發(fā)天線分置，通過上行天線把載波和基帶信號(hào)(含參數(shù)Q)發(fā)送出去，標(biāo)簽激活后應(yīng)答，由下行信道把應(yīng)答(RN16，EPC等)送回讀寫器.實(shí)驗(yàn)測(cè)試系統(tǒng)主要由 NI公司的PXI-PCIe8361控制器，PXI-5600射頻下變頻模塊(RF DC)，PXI-5610射頻上變頻模塊(RFUC)以及PCI-5640R板載 FPGA模塊(IF RIO)等組成［11］.

設(shè)在K=100個(gè)盤存周期內(nèi)，每個(gè)周期在N個(gè)標(biāo)簽全部識(shí)別后再進(jìn)入下個(gè)新的周期，統(tǒng)計(jì)出每個(gè)盤存周期中發(fā)送的指令數(shù)Yi(等于 NN)和所用時(shí)間.根據(jù)(1)式，在所有 K個(gè)周期內(nèi)的識(shí)別率 Rsr和識(shí)別速度Tis分別為

Ttotal，i由(7)式計(jì)算，i表示第 i個(gè)盤存周期.根據(jù)PIE編碼原理，設(shè)置相關(guān)參數(shù)見表1.

表1 18000-6C的部分編碼參數(shù)［10］

仿真過程中，假設(shè)信道為理想信道，設(shè)標(biāo)簽應(yīng)答都能被讀寫器成功區(qū)分.我們?cè)O(shè)定每個(gè)盤存周期的N數(shù)是變化的，N以10為步長(zhǎng)從10增加到1000，恰好有100個(gè)盤存周期，選擇 Q0=4，參數(shù) C可在0.1到0.5之間變化.根據(jù)(7)—(9)式，按圖1所標(biāo)時(shí)序，結(jié)合防碰撞的馬爾科夫過程，對(duì)多標(biāo)簽情形 Rsr和 Tis進(jìn)行計(jì)算和仿真，得到 Rsr和 Tis如圖 5所示.

在圖5(a)中，對(duì)C=0.4和0.2時(shí)以及 QT和QTI的識(shí)別效率進(jìn)行了對(duì)比.由圖5(a)可知，采用馬爾科夫鏈模型得出的 Rsr最終趨近30%，C值的設(shè)定對(duì)于其影響不大且識(shí)別率出現(xiàn)交錯(cuò)，而QT和QTI算法的識(shí)別效率分別為25.5%和29%［9］，低于本文模型的結(jié)果.采用本文的模型得到的Rsr隨標(biāo)簽數(shù)目的增加有所降低，但當(dāng)標(biāo)簽超過200個(gè)時(shí)，Rsr基本保持平穩(wěn).Rsr接近30%，說明在多標(biāo)簽情形下，指令的“有用”率約為30%.圖5(b)是對(duì)Tis的仿真，當(dāng) Tari值增大時(shí)，識(shí)別速度降低，且基本成反比關(guān)系，說明 TRrate對(duì)識(shí)別速度有很大影響，且在標(biāo)簽數(shù)目超過100個(gè)后，Tis值穩(wěn)定.Tis最大約為700，與-6C協(xié)議設(shè)想的讀取速度是符合的［5］.Tis并不表示讀寫器每秒能夠?qū)?700個(gè)標(biāo)簽進(jìn)行完全讀寫，只完成發(fā)送ACK指令后接收EPC，整個(gè)識(shí)別過程也許有后續(xù)其他指令，識(shí)別速度就會(huì)降低.結(jié)果表明采用較小的 Tari值，數(shù)據(jù)傳送速度提高，有助于加快RFID系統(tǒng)的標(biāo)簽識(shí)別速度.采用馬爾科夫鏈模型模擬碰撞過程，發(fā)現(xiàn)其碰撞、空閑的時(shí)隙數(shù)隨標(biāo)簽數(shù)目的增加基本呈線性增加，且總的時(shí)隙約為標(biāo)簽數(shù)目的三倍(見圖6)，所得結(jié)果略高于文獻(xiàn)［14］所得的結(jié)果，整個(gè)過程的計(jì)算效率高，易于實(shí)現(xiàn).

按照?qǐng)D1所標(biāo)的時(shí)間序列，在讀寫器天線的足夠功率的定向輻射場(chǎng)范圍內(nèi)(1 m半徑的60°扇形區(qū)域)，共放置20個(gè) Alien公司的 ALN-9640標(biāo)簽，軟件模擬讀寫器發(fā)送Query指令，可得到如圖7所示的波形.圖7表示通信鏈路時(shí)序波形圖，在 EPC數(shù)據(jù)返回之后，標(biāo)簽還要接收 Req_RN指令，返回Handle數(shù)據(jù)，以便進(jìn)行其他的數(shù)據(jù)讀寫.在保持其他參數(shù)不變的情形下，在調(diào)整 Tari值，統(tǒng)計(jì)各段時(shí)間長(zhǎng)度后平均，再代入(7)—(9)式得出Rsr和Tis，結(jié)果如表2.

從表2中可以看出，通過調(diào)整Tari值，可以得到相應(yīng)的識(shí)別速度和識(shí)別效率.根據(jù)前述模型，Tq由Tq1，Tq2，Tq3求平均得到，Tid，Ts，Tc由(1)式計(jì)算，測(cè)試結(jié)果表明在 Tari值為 6.25，12.5，25 μs時(shí)的標(biāo)簽識(shí)別速率分別為每秒665，341和173個(gè)，而理論計(jì)算的結(jié)果分別為每秒726，364和182個(gè)，與圖5的仿真結(jié)果一致，表明本文所建立的馬爾科夫鏈模型對(duì)防碰撞進(jìn)行模擬結(jié)果和測(cè)試結(jié)果相符合，表明基于馬爾科夫模型的測(cè)試?yán)碚撜_有效.

圖7 射頻識(shí)別系統(tǒng)通信鏈路時(shí)序波形

本文在理論上提供了一種模擬測(cè)試RFID識(shí)別效率的方法，能有效真實(shí)地模擬標(biāo)簽識(shí)別過程，且所設(shè)計(jì)的測(cè)試過程簡(jiǎn)單，仿真算法效率高.但在實(shí)際應(yīng)用中產(chǎn)品的識(shí)別速度會(huì)低于測(cè)試結(jié)果，因?yàn)閷?shí)驗(yàn)結(jié)果均按照?qǐng)D1的時(shí)序進(jìn)行分析，只計(jì)算讀寫器“標(biāo)識(shí)”標(biāo)簽的時(shí)間，如果考慮Req_RN指令以及后面的Handle應(yīng)答，結(jié)合具體的讀寫操作，所用的時(shí)間會(huì)增加.測(cè)試設(shè)備在完成了對(duì)RN16的解碼后才能確定其識(shí)別成功，所以測(cè)試設(shè)備對(duì)信號(hào)解碼的靈敏度對(duì)測(cè)試的識(shí)別效率有影響，且在測(cè)試過程中，測(cè)試環(huán)境對(duì)識(shí)別效果有較大影響，讀寫器與標(biāo)簽的相對(duì)位置和標(biāo)簽間的彼此覆蓋都會(huì)影響指令俘獲效果而影響識(shí)別效率.

表2 通信時(shí)間理論值和測(cè)試結(jié)果的對(duì)比

5.結(jié) 論

通過對(duì)多標(biāo)簽情形下的碰撞分解效率和標(biāo)簽識(shí)別速度的討論，建立了馬爾科夫鏈模型來模擬通信鏈路中的碰撞分解過程，通過仿真和實(shí)驗(yàn)測(cè)試，發(fā)現(xiàn)標(biāo)簽的識(shí)別效率雖然隨標(biāo)簽的增加有所降低，但是在較多標(biāo)簽時(shí)，變化不敏感;隨Tari值的增加，識(shí)別速度降低.本文所建立的馬爾科夫鏈模型對(duì)防碰撞進(jìn)行的模擬結(jié)果和測(cè)試結(jié)果基本一致，表明可以通過該模型對(duì)多標(biāo)簽的讀取速度以及時(shí)隙利用效率和防碰撞算法進(jìn)行有效分析，對(duì)RFID產(chǎn)品性能的具體測(cè)試很有意義.由于識(shí)別過程中時(shí)長(zhǎng)統(tǒng)計(jì)的非完整性，則產(chǎn)品的實(shí)際識(shí)別效率和速度比理論結(jié)果和測(cè)試結(jié)果要低.模型求解過程是在有足夠多的標(biāo)簽情形下完成的，實(shí)際環(huán)境下的標(biāo)簽分布可能不滿足此條件，且環(huán)境因素也影響識(shí)別效果，因此模型還有待改進(jìn).

［1］Dobkin D M 2007The RF in RFID:Passive UHF RFID in Practice(New York:Elsevier)p422

［2］Xu H，Son L 2007Proc.of the9th ICACTBeijing，China，F(xiàn)eb.12—14，2007 p94

［3］Shih D H，Sun P L，Yen D C，Huang S M 2006Computer Communications29 2150

［4］Liu L，Yan D，Lai X，Lai S L 2008The4th ICCSCShanghai，China，May 26—28，2008 p559

［5］Maguire Y，Pappu R 2009IEEE Trans.on Automation Science and Engineering6 16

［6］Piramuthu S 2008JournalofInformation＆Knowledge Management7 9

［7］Tao C，Li J 2007Proc.of the9th ICACTBeijing，China，F(xiàn)eb.12—14，2007 p697

［8］Sohraby K，Mahmoud D，Wang C G，Li B 2009IEEE Trans.on Wireless Communications8 2592

［9］Bonuccelli M A，Lonetti F，Martelli F 2006Proc.of the Int.Symp.on WoWMoM′06 New York，USA，July 10—12，2006 p608

［10］ISO/IEC WD18000-6REV1:Part6:Parameters for air interface communications at860MHz to960Mhzver1 2007

［11］Hou Z G，He Y G，Li B，She K，Zhu Y Q 2010Acta Phys.Sin.59 5606(in Chinese)［侯周國(guó)、何怡剛、李 兵、佘開、朱彥卿2010物理學(xué)報(bào)59 5606］

［12］Tong Q， Zou X， Liu D， Dai Y 2007 Proc.ofthe 3rd WiCOM2007 Shanghai，China，Sep.21—25，2007 p2054

［13］Zhao Z J，Zheng S L，Xu C Y，Kong X Z 2007 Chin.Phys.16 1619

［14］Eom J B，Lee T L 2007 The International Symp.on Comm.and inform.Tech.Sydney，Australia，Oct.17—19，2007 p1027

PACS:52.70.Gw，06.90.+v

Radio frequency identification anti-collision test based on Markov chain model*

Hou Zhou-Guo1)2)?He Yi-Gang1)Li Bing1)
1)(College of Electrical and Information Engineering，Hunan University，Changsha 410082，China)
2)(Department of Communication and Control Engineering，Hunan Institute of Humanities Science and Technology，Loudi 417000，China)
(Received 12 October 2009;revised manuscript received 5 May 2010)

The anti-collision theory of adaptive Q algorithm and radio frequency identification(RFID)communication timing sequence were analyzed.Then a Markov chain model for simulating multi-tag identification process was established based on the following three definitions.The definitions are identifying efficiency，identifying speed and data state(Q，n)，where n is the total remanent tag number，and Q is the slot count.The identifying efficiency and speed were obtained from the model using Monte Carlo statistical method.A software-defined radio program was built to simulate the collision of RFID which could quantify the identifying efficiency and speed effectively.The consistency of model simulation result and test data proves the validity of the model and test method.

radio frequency identification，anti-collision test，Markov chain，slot-count

*國(guó)家杰出青年科學(xué)基金(批準(zhǔn)號(hào):50925727)、國(guó)家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號(hào):60876022)、國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(批準(zhǔn)號(hào):2006AA04A104)、湖南省科技計(jì)劃(批準(zhǔn)號(hào):2008GK2022)和廣東省教育部產(chǎn)學(xué)研結(jié)合計(jì)劃(批準(zhǔn)號(hào):2009B090300196)資助的課題.

*Project supported by the National Natural Fund for Distinguished Young Scholar of China(Grant No.50925727)，the National Natural Science Foundation of China(Grant No.60876022)，the National High-Tech Research and Development Program of China(Grant No.2006AA04A104)，Hunan Provincial Science and Technology Program，China(Grant No.2008GK2022)，and the Joint Program of Guangdong Province and Ministry of Education of China on Industry，University and Research Institute Integration(Grant No.2009B090300196).