[发明专利]一种高效RFID标签直方图收集的方法在审

专利信息
申请号: 201511017649.5 申请日: 2015-12-29
公开(公告)号: CN106934311A 公开(公告)日: 2017-07-07
发明(设计)人: 张大强;张翔宇;黄宏宇 申请(专利权)人: 常州浅湾电子科技有限公司
主分类号: G06K7/10 分类号: G06K7/10
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 213399 江苏省常州市*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 高效 rfid 标签 直方图 收集 方法
【权利要求书】:

1.一种高效的RFID标签直方图收集方法,采用改进的帧时隙Aloha算法,基于整体抽样估算法,选取不同RFID标签类别并建立查询周期,筛选符合精确度约束的类别,然后通过单时隙中的抽样来估算每个标签类别的RFID标签数量并收集直方图。

2.根据权利要求1所述的一种高效的RFID标签直方图收集方法,其特征在于,所述的筛选符合精确度约束的类别,用户可以根据系统固有的不确定性,对直方图收集提出精确度约束。

3.根据权利要求1所述的一种高效的RFID标签直方图收集方法,其特征在于,具体包括以下步骤:

S1.计算初始帧长f,如果查询周期l=1,通过公式求出,否则计算帧长<mrow><mi>f</mi><mo>=</mo><mover><mi>n</mi><mo>^</mo></mover><mo>;</mo></mrow>

S2.定义空集S,筛选标签集合中最大标签数量的单时隙类别,设定一个阈值剔除只占据小部分单时隙的类别,将满足的类别纳入集合S,避免来估算那些较小类别且方差较大的标签数量;

S3.采用动态规划的方法,将集合S分为S1,S2,...,Sd的几组,循环直到没有单时隙或冲突时隙出现时终止;

S4.接着用整体抽样估算法估算每个属于集合S的标签类别Ci的数量ni

首先在标签总数量为n,标签种类有m类C={C1,C2,...,Cm},用Pr[Xi,j=1]表示在Ci中只有一个RFID标签选择了时隙j的概率,f代表帧长,对选择时隙j的概率求和,所以有:

<mrow><mi>E</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>n</mi><mrow><mi>s</mi><mo>,</mo><mi>i</mi></mrow></msub><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>f</mi></munderover><mi>Pr</mi><mo>&lsqb;</mo><msub><mi>X</mi><mrow><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>j</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mn>1</mn><mo>&rsqb;</mo><mo>=</mo><msup><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mfrac><mn>1</mn><mi>f</mi></mfrac><mo>)</mo></mrow><mrow><mi>n</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msup><mo>&CenterDot;</mo><msub><mi>n</mi><mi>i</mi></msub></mrow>

E(ns,i)为Ci中选择单时隙的RFID标签数量的估算值;

然后通过类比推理方法,推导出Ci中的标签数量与单时隙RFID标签数量的关系:ns为单时隙的RFID标签数量,为估算总标签数,算出Ci中的标签数量;

S5.计算每个类别的方差,通过多个查询周期l的重复测试来降低方差,再利用加权平均统计方法进行精确度分析,过滤出符合精确度要求的类别;

对于每个类别Ci∈Sj,用δi来表示的方差,令依靠以下定理来得出精确性:

<mrow><msub><mi>&delta;</mi><mi>i</mi></msub><mo>=</mo><mfrac><msub><mi>n</mi><mi>i</mi></msub><mi>n</mi></mfrac><mo>&CenterDot;</mo><mfrac><mrow><msup><mi>e</mi><mi>&rho;</mi></msup><mo>+</mo><msub><mi>n</mi><mi>i</mi></msub><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow><mrow><msup><mi>e</mi><mi>&rho;</mi></msup><mo>+</mo><mi>n</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></mfrac><mo>&CenterDot;</mo><mrow><mo>(</mo><mi>&delta;</mi><mo>+</mo><msup><mi>n</mi><mn>2</mn></msup><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><msup><msub><mi>n</mi><mi>i</mi></msub><mn>2</mn></msup><mo>;</mo></mrow>

通过多个查询周期l不断地测试来降低方差,利用加权平均统计方法,并且通过以下定理用方差的形式来表示精确度约束,满足定理则符合精确度约束:

<mrow><msup><msub><mi>&sigma;</mi><mi>i</mi></msub><mn>2</mn></msup><mo>&le;</mo><msup><mrow><mo>(</mo><mfrac><mi>&epsiv;</mi><mrow><msub><mi>Z</mi><mn>1</mn></msub><mo>-</mo><mi>&beta;</mi><mo>/</mo><mn>2</mn></mrow></mfrac><mo>)</mo></mrow><mn>2</mn></msup><mo>&CenterDot;</mo><msup><msub><mi>n</mi><mi>i</mi></msub><mn>2</mn></msup><mo>;</mo></mrow>

S6.最后将识别出的每个Sj中的类别的标签数量将它们显示在直方图上。

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