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    一種減少通信復雜度的RFID搜索樹防碰撞算法*

    2021-11-02 01:26:00房夢旭
    電訊技術 2021年10期
    關鍵詞:序列號閱讀器時隙

    莫 磊,唐 斌,房夢旭

    (1.成都航空職業(yè)技術學院 信息工程學院,成都 610100;2.四川省高校校企聯(lián)合“航空電子技術”應用技術創(chuàng)新基地,成都 610100)

    0 引 言

    典型的射頻識別(Radio Frequency Identification,RFID)系統(tǒng)一般由電子標簽和閱讀器組成[1],其防碰撞問題主要有三種情況,分別是一個閱讀器作用范圍內(nèi)有多個標簽、多個閱讀器作用范圍內(nèi)有一個標簽和多個閱讀器作用范圍內(nèi)有多個標簽,涉及的問題主要有多標簽碰撞問題和多閱讀器碰撞問題。由于標簽的成本低、能量少、內(nèi)存小、計算處理能力弱,RFID防碰撞問題的難點主要集中在多標簽防碰撞方面。本文針對第一種情況進行研究。在這種情況下,由于所有的電子標簽與閱讀器共用一個信道,當有多個標簽處于同一閱讀器的作用范圍內(nèi),在同一時刻向閱讀器發(fā)送數(shù)據(jù)時就會發(fā)生碰撞,導致閱讀器不能讀取標簽數(shù)據(jù)[2]。

    現(xiàn)階段多標簽防碰撞算法一般是基于時分多路的方法,主要有基于二進制搜索樹的防碰撞算法和基于ALOHA的防碰撞算法[3]。ALOHA算法是一種基于概率統(tǒng)計的防碰撞算法,讀取量大,速度快,但很多情況下讀取率達不到100%,存在由于多次讀不到某一標簽而出現(xiàn)“饑餓”問題[4]。二進制樹算法是一種確定性算法,不存在“饑餓”問題,讀取率可以達到100%,但通信量大,讀取時間長[5]。本文重點研究二進制樹算法。

    在搜索樹算法中,除了總時隙指標以外,通信復雜度也是非常重要的指標,它是識別所有標簽所需傳送的總比特數(shù)[6],在查詢時隙相同的情況下,單位時隙通信數(shù)據(jù)量越少,則通信復雜度越低。本文以二叉樹搜索為載體,重點討論單位時隙的通信復雜度問題。首先介紹現(xiàn)有的典型二叉樹搜索算法,接著提出了一種減少通信復雜度(Reducing Communication Complexity,RCC)的防碰撞算法,最后對幾種算法進行了比較和仿真,結果表明本文算法明顯優(yōu)于現(xiàn)有的二叉樹搜索算法。

    1 傳統(tǒng)搜索樹防碰撞算法

    基本二進制搜索(Binary Search,BS)算法[7]的主要思想是,把處于碰撞狀態(tài)的標簽分成子集0和子集1,先查詢子集0,若無碰撞,則識別出一個標簽;若有碰撞,再把子集0分成00子集和01子集,先查詢子集00,這樣不斷查詢下去,最終可識別出一個標簽;接著再從頭開始搜索,循環(huán)往復,直到識別出所有標簽[8]。

    基本二進制搜索算法在識別出一個標簽后,再從頭開始搜索,識別效率低下。后退式二進制搜索(Regressive Binary Search,RBS)防碰撞算法[9]對此作了改進,當識別出一個標簽后,不是從頭開始搜索,而是回到上一節(jié)點開始搜索,這樣,搜索次數(shù)大大減少,搜索效率得到較大提高。

    在基本二進制搜索算法中,每一次搜索,標簽的數(shù)據(jù)總是被完整地傳給閱讀器,數(shù)據(jù)傳送時間長、耗能多。動態(tài)二進制搜索(Dynamic Binary Search,DBS)防碰撞算法[10]對此作了改進,閱讀器只發(fā)送部分數(shù)據(jù)給標簽,另一部分標簽已知的數(shù)據(jù)則不予發(fā)送;標簽只返回部分數(shù)據(jù)給閱讀器,另一部分閱讀器已知的數(shù)據(jù)則不予發(fā)送,閱讀器發(fā)送的數(shù)據(jù)和標簽返回的數(shù)據(jù)都是動態(tài)變化的。通過動態(tài)搜索,閱讀器和標簽每個時隙發(fā)送的數(shù)據(jù)比特數(shù)減少,提高了搜索速率。

    碰撞樹(Collision Tree,CT)算法[11]是一個優(yōu)秀的二叉樹算法,它根據(jù)閱讀器檢測到的碰撞位信息直接生成兩個新的前綴,根據(jù)前綴對標簽進行搜索,ID和前綴相符合的標簽響應命令并反饋前綴以后的ID數(shù)據(jù)給閱讀器。CT算法大幅度提高了RFID多標簽識別的性能,開啟了基于碰撞樹的防碰撞算法系列,并成為該算法系列的代表算法[12]。

    2 RCC算法

    2.1 算法原理

    算法的核心思想有兩個:一是減少閱讀器搜索的次數(shù);二是減少搜索時閱讀器和標簽間通信的數(shù)據(jù)比特數(shù)。

    在傳統(tǒng)的二進制搜索法中,通過前綴對標簽進行搜索,存在閱讀器反復發(fā)送標簽已知數(shù)據(jù)的問題。在本文算法中,閱讀器不再發(fā)送標簽搜索前綴,而是通過發(fā)送前綴長度信息,結合標簽是否為當前響應子集對標簽進行分類搜索,可有效避免閱讀器重復發(fā)送數(shù)據(jù)。

    在標簽中設置前綴長度寄存器Q和響應標志寄存器R。在Q中存儲前綴長度信息,R的取值為0或1,以區(qū)分和搜索當前0子集和1子集,實現(xiàn)返回式搜索。

    當發(fā)現(xiàn)只有一個碰撞位時,可直接識別出兩個標簽,減少了標簽搜索的次數(shù),進一步提高了標簽搜索的速率。

    2.2 算法命令

    設標簽ID長度為N,按位表示為[N-1,N-2,…,1,0]。前綴長度寄存器Q的初始值為0,響應標志寄存器R的初始值為0。在閱讀器設置堆棧存儲區(qū),存儲1子集前綴長度信息,并按后進先出的原則對數(shù)據(jù)進行存取。

    為了便于理解,先介紹幾個閱讀器命令。

    (1)request(ε):初始搜索命令。收到此命令的標簽發(fā)送序列號給閱讀器。

    (2)request(0,P):0子集搜索命令。標志寄存器R為0的標簽響應命令,更新前綴長度寄存器Q為P,設K=N-P-1,第K位為‘0’的標簽返回第K-1~0位數(shù)據(jù)給閱讀器,第K位為‘1’的標簽更新標志寄存器R為1。

    (3)request(1,P):1子集搜索命令。標志寄存器R為1,前綴長度寄存器Q為P的標簽響應命令,設K=N-P-1,返回第K-1~0位數(shù)據(jù)給閱讀器,同時更新標志寄存器R為0。

    2.3 算法流程

    算法實現(xiàn)步驟如下:

    Step1 閱讀器發(fā)送request(ε)請求命令。

    Step2 所有收到請求命令標簽同時發(fā)送序列號數(shù)據(jù)給閱讀器。

    Step3 閱讀器檢測數(shù)據(jù)并根據(jù)數(shù)據(jù)位碰撞情況作出相應的處理。若沒有接收到任何數(shù)據(jù),則說明在閱讀器附近沒有標簽,轉(zhuǎn)至Step 6;若接收到數(shù)據(jù),但沒有任何碰撞,則可識別一個標簽,轉(zhuǎn)至Step 5;若檢測到只有一個序列號數(shù)據(jù)位發(fā)生碰撞,則可直接識別兩個標簽,轉(zhuǎn)至Step 5;若檢測到有兩個或兩個以上的序列號數(shù)據(jù)位發(fā)生碰撞,設最高序列號碰撞位為標簽的第K位,則P=N-K-1,閱讀器把P值存儲到閱讀器堆棧區(qū);閱讀器發(fā)送request(0,P)請求命令。

    Step4 標志寄存器R為0的標簽響應命令,更新前綴長度寄存器Q為P,設K=N-P-1,第K位為‘0’的標簽返回第K-1~0位數(shù)據(jù)給閱讀器,第K位為‘1’的標簽更新標志寄存器R為1,轉(zhuǎn)至Step 3。

    Step5 閱讀器識別出標簽序列號,對標簽數(shù)據(jù)進行讀寫,讓標簽處于“無聲”狀態(tài)。

    Step6 閱讀器彈出堆棧存儲區(qū)數(shù)據(jù),若堆棧為空,則搜索結束;若堆棧不為空,設數(shù)據(jù)為P,閱讀器發(fā)送request(1,P)請求命令。

    Step7 前綴長度寄存器Q為P的標簽響應命令,設K=N-P-1,返回第K-1~0位數(shù)據(jù)給閱讀器,同時更新標志寄存器R為0。

    Step8 跳至Step 3。依此循環(huán),直到堆棧為空,識別出所有標簽。

    算法流程如圖1所示。

    圖1 RCC算法流程

    2.4 算法舉例

    假設閱讀器作用范圍內(nèi)有4個標簽,序列號為10位,即N=10,如表1所示。

    表1 標簽及其序列號

    RCC防碰撞算法識別標簽過程見表2。識別4個標簽,總共用了7個時隙,在總時隙數(shù)上小于BS算法和DBS算法,與CT算法相同;在通信復雜度上,由于通信時閱讀器只發(fā)送前綴長度信息和標簽只返回碰撞位以后信息,通信數(shù)據(jù)比特數(shù)少于CT算法,更少于BS算法和DBS算法。

    表2 RCC防碰撞算法識別過程

    表2(續(xù))

    2.5 算法分析

    由2.4節(jié)可以看出,RCC算法和CT算法相比,搜索次數(shù)和通信復雜度都進一步減少。

    2.5.1 搜索次數(shù)

    CT算法的搜索次數(shù)為2N-1次[11];設閱讀器接收數(shù)據(jù)中僅出現(xiàn)一個碰撞位的情況為H次,則RCC防碰撞算法的搜索次數(shù)為2N-2H-1次,次數(shù)少了2H次。

    2.5.2 通信復雜度

    由于閱讀器僅發(fā)送查詢前綴長度信息,標簽僅返回碰撞位以后信息,閱讀器和標簽間的通信數(shù)據(jù)量大大減少。假設標簽序列號長度為N,搜索前綴長度為L,則每個查詢時隙中,CT算法的通信數(shù)據(jù)比特數(shù)為N,RCC算法的通信數(shù)據(jù)比特數(shù)為(lbL+N-L),RCC算法相比CT算法每個查詢時隙減少了(L- lbL)比特通信數(shù)據(jù)量。

    2.6 算法仿真

    為了檢驗和比較算法的性能,利用Matlab軟件對算法進行了仿真。假設信道是理想的,標簽ID的長度為128 b,標簽數(shù)量在0~100之間變化,仿真100次取平均值,不計控制命令前綴、后綴及檢驗冗余等開銷,對查詢時隙和通信復雜度等指標進行仿真和比較。

    2.6.1 總時隙數(shù)

    圖2為總時隙數(shù)對比圖,由圖可見,BS算法和DBS算法的總時隙數(shù)大致相同,具有最大的總時隙數(shù);CT算法和RBS算法的總時隙數(shù)大致相同;所有算法中RCC算法的總時隙數(shù)最小。這是由于RCC算法通過標志寄存器和堆棧存取實現(xiàn)了返回式搜索,且在只有一個碰撞位時直接識別兩個標簽。

    圖2 總時隙數(shù)對比

    2.6.2 單位時隙通信復雜度

    圖3為單位時隙通信復雜度對比圖,即平均每個查詢時隙閱讀器和標簽間數(shù)據(jù)通信比特數(shù)。由圖可見,在每個查詢時隙中,BS算法和RBS算法具有大致相同的通信復雜度,CT算法和DBS算法具有大致相同的通信復雜度,所有算法中RCC算法具有最小的通信復雜度。這是由于RCC算法中閱讀器僅發(fā)送前綴長度信息,標簽僅返回前綴以后比特信息,大大減少了數(shù)據(jù)通信量。

    圖3 單位時隙通信復雜度對比

    2.6.3 總通信復雜度

    圖4為總通信復雜度即完成所有標簽識別所需要的通信數(shù)據(jù)比特數(shù)對比。由圖可見,BS算法具有最大的總通信復雜度。這是由于BS算法不僅具有最大的總時隙數(shù),還具有最大的單位時隙通信復雜度。在標簽數(shù)較大時,DBS算法比RBS算法具有更大的通信復雜度。這是由于DBS算法的總時隙數(shù)大于RBS算法,但單位時隙通信復雜度小于RBS算法,且隨著標簽數(shù)的增大,DBS算法總時隙數(shù)的增長斜率逐漸增大。所有算法中,RCC算法具有最小的總通信復雜度。

    圖4 總通信復雜度對比

    由仿真結果可以看出,本文算法和傳統(tǒng)二叉樹搜索算法相比,閱讀器和標簽間的數(shù)據(jù)通信量更少,閱讀器識別時間更快,因此,本文算法優(yōu)于傳統(tǒng)的二叉樹搜索算法。

    3 結 論

    本文對現(xiàn)有的二叉樹搜索算法進行了分析和比較,并提出了一個新的解決方案,在標簽中設置前綴長度寄存器以便存儲前綴長度信息,設置標志寄存器以便區(qū)分和搜索標簽0子集和1子集,閱讀器僅需發(fā)送前綴長度信息即可對標簽進行分類搜索,同時,在閱讀器設置堆棧存儲區(qū),按后進先出的原則存儲標簽前綴序列號長度信息,配合后退式算法進行標簽搜索;在閱讀器接收數(shù)據(jù)只有一個碰撞位時,直接識別兩個標簽。這些措施有效減少了二叉樹算法中閱讀器搜索標簽的次數(shù),減少了閱讀器和標簽間的數(shù)據(jù)通信量,減少了標簽的能量消耗,減少了閱讀器識別標簽的時間,提高了閱讀器搜索標簽的效率。

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