[发明专利]基于SSZE的大规模分组RFID系统的丢失标签冰山查询方法

说明书

本发明涉及一种基于SSZE的大规模分组RFID系统的丢失标签冰山查询方法，其步骤为：在结束任意第k,1≤k≤w轮的查询时，读头确定丢失的标签并标记为识别丢失标签，在下一轮查询中清除识别丢失标签；读头计算出当前轮估计下的各小组丢失标签估计值，并计算出其的期望值和方差；在第k轮查询的估计过程结束后，读头对之前k轮每轮估计下得到的各小组丢失标签估计值求均值，作为当前轮估计结束时的各小组丢失标签估计值，计算出其期望值和方差；在第w轮查询结束后，读头对标签小组进行分类，并进行准确度验证，若准确度达到所需可信度要求，则结束查询过程并得到标签组系列Γ'，否则继续需查询直至准确度达到所需可信度要求。本发明能够提高丢失标签冰山查询效率，缩短查询时间。

技术领域

本发明属于射频识别和物联网技术领域，涉及射频识别系统，具体地说，涉及了一种基于SSZE的大规模分组RFID系统的丢失标签冰山查询方法。

背景技术

射频识别(英文：Radio Frequency Identification，简称：RFID)系统通常由一个后台服务器、一个或者多个读头(英文：Reader)以及大量的标签(英文：Tag)组成，读头可以通过无线信道与其射频传输范围内的标签进行简单的通信。后台服务器预存每个标签的ID，并且通过有线或无线的方式可以与读头进行信息交换。最直接的丢失标签冰山查询方法是由读头连续地逐一广播每个标签小组的ID，标签接收到其ID信息后即刻返回应答信息，读头通过检测每个标签小组未响应标签个数直到其达到阈值时实现。这种方法的优点是能够使丢失标签冰山查询的可信度达到100％。另一种方法是基于帧时隙Aloha(FramedSlotted Aloha)协议，由读头广播帧长度和随机数种子，每个标签基于接收到的帧长度、随机数种子和自己的ID，通过哈希函数计算各自的应答时隙，读头可以提前预测每个时隙的状态，并进一步检测每个时隙的实际状态来对各自标签小组的丢失标签数量进行估计，该方法能够有效提高丢失标签的冰山查询效率。上述丢失标签冰山查询方法可用于大规模仓库或商场的物品监控与管理，通过丢失标签的冰山查询确定丢失标签数量大于一个阈值的标签小组系列，有效地改善库存管理效率。然而，丢失标签冰山查询问题仍然面临以下几个主要挑战：(1)如何改善查询效率，即如何加快丢失标签冰山查询过程的速度；(2)如何满足所需的查询可信度；(3)如何克服由多组标签的回应所产生的干扰。

在RFID系统应用中，系统中标签的ID信息通常会由后台服务器存储，读头可以实时获取这些标签称为已知标签，即其ID信息读头是已知的。但是，系统中可能会存在一些没有在后台服务器存储ID信息的标签，读头并不能提前获取这些标签的信息。例如，在一个大型仓库里，由于经常会有新进货物，其附带的标签的信息可能没有及时存储到后台服务器中，因此，该标签就成为未知标签。在读头进行丢失标签数量估计的过程中，并不能区分未知标签和已知标签，因此，未知标签也会发送相应的应答信息，对丢失标签的数量估计过程产生干扰。

目前已有的大规模分组RFID系统的丢失标签冰山查询方法是ES法。ES法(参见L.Xie,H.Han,Q.Li,J.Wu,S.Lu.Efficient Protocols for Collecting Histograms inLarge-Scale RFID Systems.IEEE Transactions on Parallel and DistributedSystems,2015.9,pp.2421-2433.)是基于时隙Aloha的丢失标签数量估计方法，包括多轮估计。在每一轮的估计过程中，读头首先广播一个包含r和f的信息，其中r是随机种子数，f是每个帧(Frame)的时隙个数，每个标签根据读头广播的参数信息以及自己的ID选择其应答时隙，读头统计执行帧中仅被一个标签选中的时隙的数量，以及被各标签小组中的标签单独选中的时隙的数量，并据此来估计各标签小组的丢失标签数量进而实现大规模分组RFID系统的丢失标签冰山查询。然而，上述的大规模分组RFID系统的丢失标签冰山查询方法的总体缺陷是查询过程慢，从而导致丢失标签冰山查询效率低。

发明内容