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    基于映射序列碼的自適應(yīng)查詢樹防碰撞算法

    2022-03-07 06:57:58薛偉蓮李雪嬌
    軟件導(dǎo)刊 2022年2期
    關(guān)鍵詞:堆棧空閑譯碼

    薛偉蓮,陳 杰,李雪嬌,沈 陽

    (遼寧師范大學(xué)政府管理學(xué)院,遼寧大連 116029)

    0 引言

    射頻識別(Radio Frequency Identification,RFID)是一種利用射頻信號通過空間電磁耦合實(shí)現(xiàn)無接觸式自動(dòng)識別技術(shù)。識別系統(tǒng)由3 部分組成:應(yīng)用系統(tǒng)、閱讀器和電子標(biāo)簽,其中應(yīng)用系統(tǒng)主要包括RFID 中間件和應(yīng)用系統(tǒng)軟件,如圖1 所示。其工作原理是閱讀器通過天線發(fā)射一特定頻率的射頻信號,當(dāng)閱讀器進(jìn)入有效識別區(qū)時(shí)就會(huì)產(chǎn)生感應(yīng)電流,從而獲得能量并被激活,再將自身編碼信息通過天線發(fā)出,此時(shí)閱讀器便依序接收解讀信息,送給應(yīng)用程序作相應(yīng)處理。與傳統(tǒng)的識別技術(shù)相比,RFID 具有非接觸式讀寫、環(huán)境適應(yīng)強(qiáng)、數(shù)據(jù)容量大、可重復(fù)使用、安全性高等優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于物流盤點(diǎn)、倉庫管理、跟蹤定位等領(lǐng)域。

    Fig.1 Radio frequency identification system圖1 無線射頻識別系統(tǒng)

    目前,RFID 防碰撞算法主要分為兩大類:一是基于ALOHA 的隨機(jī)性算法,主要包括時(shí)隙ALOHA(SA)、幀時(shí)隙ALOHA(FSA)、動(dòng)態(tài)幀時(shí)隙ALOHA(DFSA)等;二是基于樹的確定性算法,主要包括基本二進(jìn)制搜索樹(BS)算法、查詢樹(QT)算法、碰撞樹(CT)算法、樹分裂(TS)算法等。基于ALOHA 的隨機(jī)性算法執(zhí)行過程相對簡單,易于實(shí)現(xiàn),但存在標(biāo)簽“餓死”問題?;跇涞拇_定性算法雖然能解決標(biāo)簽“餓死”問題,但存在識別周期長、標(biāo)簽?zāi)芎拇蟮膯栴}。

    QT算法是一種無記憶算法,閱讀器首先初始化查詢前綴堆棧為0 和1,閱讀器不斷發(fā)出和更新查詢前綴,如果只有一個(gè)標(biāo)簽響應(yīng)則識別該標(biāo)簽;如果多個(gè)標(biāo)簽同時(shí)響應(yīng),即發(fā)生標(biāo)簽碰撞,則在該查詢前綴后加上0 和1 生成新的查詢前綴并入棧;不斷循環(huán)以上過程直到堆棧為空。QT算法能夠識別所有標(biāo)簽但產(chǎn)生大量空閑時(shí)隙和碰撞時(shí)隙,導(dǎo)致識別效率過低。

    為改善QT算法性能,有學(xué)者依據(jù)碰撞位的特點(diǎn)對四叉樹進(jìn)行改善并提出了自適應(yīng)四叉修剪查詢樹(A4PQT)算法。A4PQT算法原理如下:假如閱讀器接收到的碰撞譯碼為

    p

    p

    p p

    p

    p

    為首位碰撞位,當(dāng)

    p

    不為碰撞位時(shí)產(chǎn)生兩條新的查詢前綴,這就避免了兩個(gè)空閑時(shí)隙;當(dāng)

    p

    也為碰撞位時(shí),則產(chǎn)生4 條新的查詢前綴,這就有可能包括空閑時(shí)隙。因此,A4PQT算法能夠有效減少空閑時(shí)隙,但不能避免空閑時(shí)隙。

    為進(jìn)一步提升查詢樹性能,文獻(xiàn)[12]提出了一種基于分組機(jī)制的位仲裁查詢樹(GBAQT)算法。該算法根據(jù)標(biāo)簽信息特征進(jìn)行分組,采用3 位仲裁位取代傳統(tǒng)1 位仲裁位,將待識別標(biāo)簽分為兩組(G=0 和G=1),閱讀器根據(jù)各組標(biāo)簽特點(diǎn)和接收數(shù)據(jù)的碰撞位信息得到傳輸數(shù)據(jù),能夠避免一些空閑時(shí)隙。

    A4PQT算法和GBAQT算法都只能達(dá)到減少空閑時(shí)隙的效果,而并不能完全消除空閑時(shí)隙。針對上述研究存在的問題,提出一種基于映射序列碼的自適應(yīng)查詢樹(Adaptive Query Tree Based on Mapping Sequence Code,MAQT)算法,MAQT算法只關(guān)注最高碰撞位為首的連續(xù)3個(gè)比特位,根據(jù)碰撞發(fā)生的位數(shù)選擇不同方法確定精確的查詢前綴,能夠?qū)崿F(xiàn)無空閑時(shí)隙,且減少碰撞時(shí)隙。

    假設(shè)有7個(gè)標(biāo)簽A(000001)、B(000101)、C(011011)、D(011101)、E(010101)、F(111011)、G(100101),則QT算法、A4PQT算法及GBAQT算法查詢樹結(jié)構(gòu)如圖2 所示。

    Fig.2 QT algorithm,A4PQT algorithm and GBAQT algorithm tree structure圖2 QT算法、A4PQT算法及GBAQT算法樹結(jié)構(gòu)

    1 算法描述

    1.1 基本思想

    假設(shè)在某次查詢中,閱讀器接收到的碰撞譯碼為

    p

    p

    p p

    p

    p

    ,

    p

    為首位碰撞位,則會(huì)存在以下3種情況:(1)K=1。即

    p

    為碰撞位,但

    p

    p

    都不是碰撞位,這時(shí)閱讀器直接將

    p

    令為0 和1,生成兩條新的查詢前綴并壓入堆棧。如閱讀器收到碰撞譯碼為PRE+X0011X,則可直接生成PRE+00011 和PRE+10011 這兩條新的查詢前綴。(2)K=2。即

    p

    為碰撞位,但

    p

    p

    中有一位是碰撞位,此時(shí)閱讀器將Query(PRE,SEQ)指令發(fā)送給發(fā)生碰撞的標(biāo)簽,要求返回碰撞比特位組成的比特串對應(yīng)的映射序列碼,閱讀器根據(jù)接收到的信息判斷前綴組合。如兩個(gè)標(biāo)簽A(10101010)和B(10100000)發(fā)生碰撞,閱讀器接收到碰撞譯碼為1010X0X0,屬于K=2 這種情況,此時(shí)閱讀器發(fā)送Query(1010,101)指令,要求前綴為1010 的標(biāo)簽將D1和D3 比特位組成的比特串對應(yīng)的映射序列碼發(fā)送給閱讀器,標(biāo)簽A 和B 分別發(fā)送1000 和0001,閱讀器得到譯碼結(jié)果為X00X,可推斷出兩位碰撞位為11 和00,即可確定兩條新的查詢前綴10101010 和10100000。K=2 的映射關(guān)系如表1 所示。

    Table 1 Mapping relationship表1 映射關(guān)系

    (3)K=3。即

    p

    、

    p

    p

    都是碰撞位,此時(shí)閱讀器發(fā)送Query(PRE,111)指令,獲取該時(shí)隙所有可能存在的碰撞前綴的組合。如標(biāo)簽A(10101110)和B(10100001)發(fā)生碰撞,閱讀器接收到配置譯碼1010XXXX,屬于K=3 這種情況,隨即發(fā)送Query(1010,111)指令,要求前綴為1010 的標(biāo)簽將D1、D2 及D3 比特位組成的比特串對應(yīng)的映射序列碼發(fā)送給閱讀器,標(biāo)簽A 和B 分別發(fā)送10000000 和00000001,閱讀器得到譯碼結(jié)果為X000000X,可推斷出3位碰撞位為111 和000,即可確定兩條新的查詢前綴1010111 和1010000。K=3 的映射關(guān)系如表2 所示。

    1.2 算法相關(guān)指令

    Request(ε):請求指令,用于初始階段的第一次查詢工作,閱讀器作用范圍內(nèi)的所有標(biāo)簽作出響應(yīng)。

    Request(PRE):請求指令,PRE 為查詢前綴,符合查詢前綴的標(biāo)簽作出響應(yīng)。

    Query(PRE,SEQ):映射識別指令,PRE為查詢前綴,SEQ為0和1組成的序列,如標(biāo)簽A(110101)和標(biāo)簽B(110000)同時(shí)響應(yīng)閱讀器發(fā)生碰撞,閱讀器收到碰撞譯碼110X0X,為確定準(zhǔn)確查詢前綴,發(fā)送Query(110,101)指令,標(biāo)簽A 和B 作出響應(yīng),標(biāo)簽A 將自己的D0 和D2 比特位組成的比特串(11)轉(zhuǎn)化為對應(yīng)的映射序列碼(1000)并發(fā)送給閱讀器,同理標(biāo)簽B 將00 對應(yīng)的映射序列碼0001 發(fā)送給閱讀器,閱讀器得到譯碼結(jié)果為X00X,即可推斷出碰撞位為00 和11,沒有01 和10,從而確定兩條新的查詢前綴,消除空閑時(shí)隙。以上是兩位碰撞位的情況(K=2),當(dāng)出現(xiàn)三位碰撞位(K=3)時(shí),閱讀器發(fā)送Query(PRE,111)指令獲取碰撞位準(zhǔn)確信息。

    Table 2 Mapping relationship表2 映射關(guān)系

    Push(PRE):入棧指令,PRE 為查詢前綴,發(fā)出此指令后,閱讀器將此前綴壓入堆棧。

    Pop(PRE):出棧指令,PRE 為當(dāng)前棧頂前綴,發(fā)出此指令后,閱讀器將此查詢前綴彈出堆棧。

    Read:讀取指令,處于激活狀態(tài)的唯一標(biāo)簽收到命令后將自身信息發(fā)送給閱讀器。

    Unselect:屏蔽指令,對已經(jīng)進(jìn)行讀取操作的標(biāo)簽發(fā)送屏蔽指令,使其不再響應(yīng)后續(xù)指令。

    1.3 算法流程

    MAQT算法流程如圖3 所示。

    Fig.3 MAQT algorithm flow圖3 MAQT算法流程

    Step1:初始化查詢前綴堆棧,閱讀器發(fā)送Request(ε)請求指令,閱讀器作用范圍內(nèi)的所有標(biāo)簽作出響應(yīng)。

    Step2:符合當(dāng)前查詢指令的標(biāo)簽響應(yīng)。

    Step3:判斷時(shí)隙狀態(tài),如果只有一個(gè)標(biāo)簽響應(yīng),則識別并屏蔽該標(biāo)簽,跳轉(zhuǎn)到Step6;如果多個(gè)標(biāo)簽同時(shí)響應(yīng),則針對碰撞位的位數(shù)K 分以下2 種情況:①K=1 時(shí),直接產(chǎn)生兩條新的查詢前綴,轉(zhuǎn)到Step4;②K=2 或3 時(shí),需要閱讀器發(fā)送Query(PRE,SEQ)指令,響應(yīng)的標(biāo)簽將碰撞比特位組成的比特串對應(yīng)的映射序列碼發(fā)送給閱讀器,閱讀器對接收到的映射序列碼進(jìn)行解碼以確定新的查詢前綴,轉(zhuǎn)到Step4。

    Step4:將新的查詢前綴壓入堆棧。

    Step5:閱讀器由棧頂至棧底的順序依次將Request(PRE)指令發(fā)送給標(biāo)簽,并返回至Step2。

    Step6:判斷堆棧是否為空:若堆棧不為空,返回至Step5;若堆棧為空,說明所有標(biāo)簽都被識別,識別過程結(jié)束。

    本文將舉例說明MAQT算法識別標(biāo)簽具體步驟。假設(shè)待識別標(biāo)簽仍為上文舉例的7個(gè)標(biāo)簽,分別為A(000001)、B(000101)、C(011011)、D(011101)、E(010101)、F(111011)、G(100101)。MAQT算法閱讀器查詢和標(biāo)簽響應(yīng)情況如表3 所示,對應(yīng)的查詢樹結(jié)構(gòu)如圖4 所示。

    Table 3 Reader queries and tag responses表3 閱讀器查詢和標(biāo)簽響應(yīng)情況

    Fig.4 MAQT algorithm tree structure圖4 MAQT算法樹結(jié)構(gòu)

    2 算法性能分析

    假設(shè)待識別標(biāo)簽個(gè)數(shù)為

    m

    ,對于一棵完整的B 叉樹,在第L 層的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為8(設(shè)定根節(jié)點(diǎn)為第0 層)。由于每個(gè)標(biāo)簽的分配相對獨(dú)立,則

    k

    個(gè)標(biāo)簽選擇同一個(gè)節(jié)點(diǎn)的概率為:

    由此可得某節(jié)點(diǎn)為空閑節(jié)點(diǎn)的概率為:

    某節(jié)點(diǎn)為成功節(jié)點(diǎn)的概率為:

    某節(jié)點(diǎn)為碰撞節(jié)點(diǎn)的概率為:

    假設(shè)

    q

    為第L 層的第

    i

    個(gè)節(jié)點(diǎn)被查詢到的概率;

    β

    為第L 層的第

    i

    個(gè)節(jié)點(diǎn)為碰撞節(jié)點(diǎn)的概率。則:

    識別所有標(biāo)簽的總時(shí)隙數(shù)為:

    結(jié)合式(5)可得:

    同理可求得碰撞時(shí)隙為:

    空閑時(shí)隙為:

    本文是基于八叉樹算法的改進(jìn),根據(jù)式(8)可知一棵完整八叉樹的總時(shí)隙數(shù)為:

    根據(jù)式(9)可知一棵完整八叉樹的碰撞時(shí)隙數(shù)為:

    根據(jù)式(10)可知一棵完整八叉樹的空閑時(shí)隙數(shù)為:

    如果碰撞位僅一位,即K=1,則樹的結(jié)構(gòu)為二叉樹,此時(shí)碰撞節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)總數(shù)為八叉樹的1∕4,假設(shè)該碰撞節(jié)點(diǎn)有

    N

    個(gè)標(biāo)簽,則沒有標(biāo)簽選擇兩個(gè)子節(jié)點(diǎn)中一個(gè)的概率為:

    則在第L 層的碰撞節(jié)點(diǎn)執(zhí)行K=1 的概率為:

    根據(jù)以上信息可求得總時(shí)隙數(shù):

    由于MAQT算法能夠完全避免空閑時(shí)隙,且以最高碰撞位為首的連續(xù)3個(gè)比特位發(fā)生2 位(K=2)或3 位(K=3)碰撞時(shí),閱讀器需要發(fā)送額外指令以獲取碰撞位的準(zhǔn)確信息。

    根據(jù)式(10)可知,多余的空閑時(shí)隙數(shù):

    綜上所述,MAQT算法的總時(shí)隙數(shù)為:

    吞吐率就是識別效率,為待識別標(biāo)簽總數(shù)與總時(shí)隙的比值,有:

    3 仿真及分析

    利用MATLAB 平臺對QT算法、A4PQT算法、GBAQT算法和MAQT算法進(jìn)行仿真與比較。標(biāo)簽ID 均勻分布,長度固定為96bit,標(biāo)簽數(shù)量為100~1000 區(qū)間動(dòng)態(tài)變化,取50 次仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果的平均值作為最終仿真結(jié)果。

    圖6 為MAQT算法、QT算法、A4PQT算法和GBAQT算法總時(shí)隙數(shù)的比較,可以看出MAQT算法在識別m個(gè)標(biāo)簽時(shí)所需的總時(shí)隙數(shù)明顯小于其它3 種算法。當(dāng)標(biāo)簽數(shù)量達(dá)到1 000 時(shí),MAQT算法需要1 639個(gè)總時(shí)隙,比QT算法減少43.8%的總時(shí)隙數(shù),比A4PQT算法減少21.5%的總時(shí)隙數(shù),比GBAQT算法減少10.8%的總時(shí)隙數(shù)。MAQT算法根據(jù)最高碰撞位為首的連續(xù)3個(gè)比特位發(fā)生碰撞的位數(shù)動(dòng)態(tài)選擇產(chǎn)生前綴的方法,并通過映射序列碼消除空閑時(shí)隙從而減少總時(shí)隙數(shù)。

    圖7 為MAQT算法、QT算法、A4PQT算法和GBAQT算法吞吐率比較??梢钥闯觯琈AQT算法吞吐率明顯優(yōu)于其它3 種算法,可維持在0.61 左右;QT算法的吞吐率維持在0.35 左右,在4 種算法中表現(xiàn)最差;A4PQT算法的吞吐率不超過0.49,GBAQT算法的吞吐率在0.48 左右。

    Fig.6 Comparison of total number of slots圖6 總時(shí)隙數(shù)比較

    Fig.7 Throughput rate comparison圖7 吞吐率比較

    4 結(jié)語

    本文提出了一種基于映射序列碼的自適應(yīng)查詢樹防碰撞算法(MAQT),根據(jù)最高碰撞位為首的連續(xù)3個(gè)比特位發(fā)生碰撞的位數(shù)動(dòng)態(tài)選擇產(chǎn)生前綴的方法。當(dāng)以最高碰撞位為首的3個(gè)連續(xù)比特位中僅有一個(gè)碰撞位(K=1)時(shí),直接產(chǎn)生兩條查詢前綴,采用二叉樹方式搜索;當(dāng)以最高碰撞位為首的3個(gè)連續(xù)比特位中有2個(gè)或3個(gè)碰撞位(K=2 或K=3)時(shí),根據(jù)唯一的映射關(guān)系確定存在的查詢前綴,從而消除多叉樹的空閑時(shí)隙,減少了碰撞時(shí)隙。仿真結(jié)果表明,MAQT算法在總時(shí)隙數(shù)和吞吐率方面都有著較好的表現(xiàn)。當(dāng)待識別標(biāo)簽的ID 過長時(shí),查詢樹算法的深度會(huì)相應(yīng)增加。基于隨機(jī)數(shù)的查詢樹算法能夠有效降低查詢樹深度,是未來的一個(gè)研究方向。

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