[发明专利]一种基于RFID的标签防碰撞算法

说明书

本发明涉及一种基于RFID的标签防碰撞算法，包括：(1)确定帧长度L；(2)确定空闲时隙的位置：阅读器向可识别范围内的标签群发送包含帧长度L信息的扫描命令Scan，开启时隙预览盘存，根据标签向阅读器反馈的1比特信息确定空闲时隙的位置；(3)阅读器初始化清零；(4)阅读器开启盘存周期；(5)阅读器识别标签反馈的信息；(6)比较当前阅读器时隙计数器的值SC_R与帧长度L的大小完成标签识别:若SC_R≤L,则返回步骤(5)；若SC_R＞L,说明所有标签识别完成，阅读器将发送结束命令END，结束阅读过程。本发明通过预处理避开了ALOHA算法中出现的大量的空闲时隙，降低了算法的运行时间；在一个时隙中可同时读取多个标签的ID信息，从而算法的效率得到提高。

技术领域

本发明涉及射频识别技术领域，尤其是一种基于RFID的标签防碰撞方法。

背景技术

射频识别技术(Radio Frequency Identification,简称RFID)是一种非接触的自动识别技术,其基本原理是利用射频信号或空间耦合的传输特性,实现对物体或商品的自动识别。在射频识别系统工作过程中，当有多个标签处于阅读器作用范围内，并且同时传输数据给阅读器时，就会产生标签碰撞的问题。由于在标签碰撞过程中会产生信息混叠现象，从而使读写器无法正确识别任意一个标签的信息。标签防碰撞算法可以实现多个标签与读写器之间的正常通信,其性能决定了标签的识别速度和效率。因此,标签防碰撞算法是RFID系统中的关键技术之一。

经过几十年的发展，目前已有多种防碰撞算法，其中研究和应用最多的时分多路防碰撞算法主要分为ALOHA算法和树形算法。由于ALOHA算法具有简单易实现等优点而被广泛应用，当标签数量较多时,ALOHA算法中标签发生碰撞的概率急增,部分标签在较长时间内不能得到识别，算法性能下降较快。除此之外，比例较大的空闲时隙也影响了算法的性能，避开空闲时隙也是目前亟待解决的问题。由于树形算法较复杂，导致标签的识别时间较长，因此应用较少。

独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)是从多元数据中寻找其内在具有统计独立和非高斯的因子或成分的一种盲源分离方法。在不知道源信号及混合矩阵的任何信息的情况下，只需源信号是相互统计独立的，ICA就能很好地将源信号从混合信号中分离出来。而FastICA算法由于收敛速度快、计算简单、容易可靠等优点而被广泛应用，该算法很好的契合了多标签碰撞时信息解混的要求，能将原本多标签碰撞时隙变成可读的时隙，从而阅读器能将标签进行识别。目前，还没有出现结合ALOHA算法与FastICA算法，在一个时隙中同时读取多个标签的ID信息，从而提高算法的效率。

发明内容

本发明的目的在于提供一种结合ALOHA算法与FastICA算法在信号处理中的优势，可以在一个时隙中同时读取多个标签的ID信息，从而提高算法的效率的基于RFID的标签防碰撞方法。

为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：一种基于RFID的标签防碰撞方法，该方法包括下列顺序的步骤：

(1)确定帧长度L：其中，n为阅读器可读范围内的标签总数，M为阅读器的天线数，α＝10，β＝0.8,γ＝0.66,α，β，γ为拟合参数，round(·)表示四舍五入取整；

(2)确定空闲时隙的位置：阅读器向可识别范围内的标签群发送包含帧长度L信息的扫描命令Scan，开启时隙预览盘存，根据标签向阅读器反馈的1比特信息确定空闲时隙的位置；

(3)阅读器初始化清零：将阅读器的时隙计数器的值SC_R清零，SC表示时隙计数器，下标R表示属于阅读器；