[发明专利]基于模运算标签分类的RFID标签防碰撞识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于模运算标签分类的RFID标签防碰撞识别方法，属于物联网中的RFID射频识别领域。

背景技术

射频识别(RFID)技术作为一种新的自动识别技术，以其快速、实时、准确采集的特点在众多领域得到广泛应用。RFID系统主要由阅读器、标签和数据处理系统三部分组成，其中阅读器和标签之间采用非接触工作方式交互信息。在RFID系统中标签有3种类型 :主动、半主动和被动。被动标签本身是无源的，其工作所需的能量是靠阅读器传输给它的，且标签之间不能交互，多个标签同时发送数据会导致数据冲突，从而阅读器不能正确读取标签中的数据。防碰撞算法就是用来协调标签之间顺序工作以避免这种情况的发生。

目前在RFID系统中标签防碰撞方法主要有四种：时分复用、频分复用、码分复用以及空分复用，其中应用最广泛的是时分复用方法，时分复用又可分为两种防碰撞算法:二叉树算法和 ALOHA算法。 

ALOHA算法是标签在每个时隙开始时选取一个随机时间发送数据，当发送数据时没有其他标签发送，即可被阅读器识别。如果在同时有多个标签发送数据给阅读器，则这些碰撞的标签随机地等待一段时间后再次发送数据。针对ALOHA算法提出的改进方法有很多。例如动态帧时隙ALOHA算法，该算法能够根据未识别的标签数量调整时隙的数量(帧长)，使得识别吞吐量达到最大值。

二叉树算法中，阅读器通过要求标签不断地选择 0和 1来使标签有序地发送数据。针对二叉树算法同样有很多改进方法，例如二叉树后退式索引算法，使算法保持后退式二进制树形搜索算法的后退机理，实现标签的有序读取。

这两种算法虽然能解决标签的冲突问题，但交互过程过多，且随机性很强，当标签数量较多时，识别效率会严重下降。因此也有不少人提出标签分组算法，例如一种基于 ALOHA的分组识别算法,该算法先利用循环过程来预识别所有的标签，然后将所要识别的标签进行分组，分组结束后再利用 ALOHA算法识别各组中的标签。另外还有基于随机分组的算法，结合ALOHA和二叉树的算法。

传统的动态时隙ALOHA算法和二叉树后退算法最大的标签识别率分别为42.6%和50%。要进一步提高标签的识别率需要有新的机制。

发明内容

为了提高大量标签存在时的识别效率，本发明提出了一种基于模运算标签分类的RFID标签防碰撞识别方法，采用逐级分组机制，每一组只有少量标签，一般可将每组标签数控制在少于4个。本方法构造出一种有利于标签识别的碰撞环境，使得每组的标签具有大量相同位和少量碰撞位的特征，结合曼彻斯特编码的特征和二进制搜索算法的特点可以高效的识别标签。

本发明为解决其技术问题采用如下技术方案：

一种基于模运算标签分类的RFID标签防碰撞识别方法，包括如下步骤：

（1）阅读器初始化标签，阅读器选择一个1到256范围的数作为帧长，然后请求所有标签发送其完整EPC编号，通过统计该帧内的空时隙、碰撞时隙和成功识别的时隙数目，利用DFSAZ算法估算出标签数量；

（2）阅读器计算分组次数K，将该值传送给所有标签，标签对EPC编码进行取模分组，得到分组序列号；

（3）分组完毕之后，分组数总共为2^k个，分组序列号即为时隙号，不同分组的标签在对应的时隙发送；

（4）以阅读器发送Query命令附加分组次数K作为这一帧的开始，以最后一组标签发送完毕作为这一帧的结束；这一帧共包含2^K个时隙；对于一个时隙内发生的标签冲突，阅读器对碰撞标签进行进一步的处理，采用二进制后退搜索算法识别，直到识别完该时隙内的所有标签，经过2^K个时隙，阅读器识别全部标签。 

所述步骤（2）中标签对EPC编码进行取模分组的方法，包含如下步骤：

（a）阅读器将标签分组次数K和请求命令一起发送给所有标签，标签将分组次数存储在计数器中；

（b）各标签对EPC编码进行取模运算，取模数采用2的幂次方，再对每一分组中的标签EPC编码进行另一个值的取模运算，同余的标签再归为一组，每执行一次取模运算计数器减一；

（c）标签将最后的分组序列号存储在临时寄存器中。

所述步骤（2）中各标签对EPC编码进行取模运算后，标签只需发送部分EPC编码的位数，通过分组增加了一个时隙中只有1个碰撞位的标签碰撞的情况，使得阅读器一次识别两个标签。