[发明专利]一种基于大规模RFID系统中标签估算和时隙配对的方法

摘要

本发明涉及了一种基于大规模RFID系统中标签估算和时隙配对的算法来提高RFID系统的识别时间效率，广泛适用于大规模RFID系统中。在大型RFID系统中，通常只需要部分产品信息，因此可以专注于产品的一个子集而不是所有仓库的产品。本发明方法就是监测某一部分的标签集，使用指示向量来指示标签映射的情况，通过求指示向量的期望值来近似估计监测的标签集合中标签数目的变动情况。本算法执行时间短，精确度高，在一定程度上提升了时间效率，降低了系统成本。

主权项

1.一种基于大规模RFID系统中标签估算和时隙配对的算法，其特征在于包括以下步骤：S1：设定整个仓库内的标签数目为a，在仓库中选定任一区域并对该选定区域内产品上的标签持续监测，被选定区域内的标签数目为m；S2：阅读器对仓库内的标签发送一个请求命令；S3：仓库内的标签接收到阅读器的请求命令之后返回一个响应，为避免返回响应造成通讯冲突，标签使用哈希函数H和随机数R、帧长f以及标签的ID，进行时隙映射H(ID,R)mod f；S4：当第一次时隙映射完成之后，会有大量的冲突时隙和空时隙，针对第一个冲突时隙，假设有k个标签冲突，随机移出k‑1个标签到空时隙，通过配对把冲突时隙变成单时隙，再针对第二个冲突时隙，假设有k个标签冲突，随机移出k‑1个标签到空时隙，通过配对把冲突时隙变成单时隙，依次进行配对把冲突时隙变成单时隙，直至将最后一个冲突时隙变成单时隙；S5：定义M代表初始状态下仓库内的标签的集合，S表示初始状态存在但现在不存在的仓库内丢失标签的集合，D表示初始状态存在现在也存在的仓库内标签的集合，C表示一段时间后，现在时刻仓库内标签的集合,设定指示向量Km[]表示初始状态的时隙映射情况，指示向量Kc[]表示现在时刻的时隙映射情况，在指示向量中0表示空时隙，1表示单时隙，将指示向量Km[]和指示向量Kc[]对比，得到标签进行时隙映射后，时隙的配对观测值X1，0和X1，1，X1，0表示初始状态存在现在时刻不存在于仓库内的单时隙数目，X1，1表示一直存在于仓库内的单时隙数目；S6：对于任意一个现在时刻不在的标签，它所映射到的时隙不被其他标签选择的概率为为标签选择时隙的概率；得到X_1，0的选定区域期望值和选定区域方差值：D(X1,0)＝s×p1,0(2)，D(X1,0)＝s×p1,0×(1‑p1,0)(3)，s为选定区域初始状态存在、现在时刻丢失标签的估计值，对于任意一个现在时刻存在的标签，唯一的占有一个时隙而不被其他标签选择的概率计算X_1，1的选定区域期望值和选定区域方差值：D(X1,1)＝d×p1,1＝(5)，D(X1,1)＝d×p1,1×(1‑p1,1)(6)，d为选定区域初始状态存在、现在时刻也存在标签的估计值；S7：利用期望值和指示向量指示的时隙数量估计选定区域现有标签数量，并根据中心极限定理求出那么选定区域标签的数目实际值S8：可以使用方程m＝s+d对丢失标签进行估数，但是，由于d值是由估计值算出，因此直接使用上述式子会导致计算的准确度不高，故使用指示向量的值代入来进行计算：S9：估算结束，得出当前区域内现存标签的数目d′和丢失标签的数目s′。