[发明专利]一种基于大规模射频识别系统的多类信息收集方法在审

专利信息
申请号: 201710687533.5 申请日: 2017-08-11
公开(公告)号: CN107609611A 公开(公告)日: 2018-01-19
发明(设计)人: 赵菊敏;李灯熬;杨海珠 申请(专利权)人: 太原理工大学
主分类号: G06K17/00 分类号: G06K17/00
代理公司: 太原科卫专利事务所(普通合伙)14100 代理人: 朱源
地址: 030024 *** 国省代码: 山西;14
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 大规模 射频 识别 系统 信息 收集 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及大规模RFID系统信息收集协议,具体为一种基于大规模射频识别系统的多类信息收集方法。

背景技术

大规模RFID系统在商场、仓库、供应链中应用非常广泛,由于其成本低,外形灵巧,且具有一定存储信息能力,通过与阅读器的通信,可以将自身存储的关于物品的信息以及监测到的关于周围环境信息传给阅读器,极大地方便了用户对大量物品的管理。然而由于不同类型的物品,其附着的标签存储和检测的信息不同、数据量不同,导致标签传送给阅读器所用的时隙长度不同,从而使得整个信息收集过程很慢长。因此,设计一种高效的信息收集协议,对于RFID系统大规模应用具有重要的意义。

发明内容

本发明为大规模RFID系统提供了一种高效的信息收集协议,具体为一种基于大规模射频识别系统的多类信息收集方法。

本发明是采用如下的技术方案实现的:一种基于大规模射频识别系统的多类信息收集方法,包括分类阶段、排序阶段和信息收集阶段,

其中分类阶段包括以下步骤:

首先阅读器广播携带有<f,r>的命令给识别区域的所有标签,f 是帧长,r为随机数;

接收到这个命令的所有标签通过哈希函数H(id;r)mod(f)计算第一次的类别码,若有不同类标签得到的类别码相同时,阅读器重新发送一个新的帧长f和随机数r,标签再计算类别码,重新计算的类别码结合第一次的类别码形成第二次的类别码,若第二次的类别码有相同时,阅读器重新发送一个新的帧长f和随机数r,标签再计算类别码,重新计算的类别码结合第二次的类别码形成第三次的类别码,直到不同类的标签拥有不同的类别码;

排序阶段包括以下步骤:

首先,阅读器给识别区域的所有标签广播某一类标签的类别码,收到类别码的标签通过对比,类别码与自身相同的被激活,不同类的标签将保持沉默;

阅读器先用第一个哈希函数h1对该类别所有标签的id段进行计算,并将得到的值对应的时隙标记为1,若有两个和两个以上的标签映射到同一个时隙,则这个时隙标记为0,映射到单时隙的标签将不参与这阶段接下来的运算,其余标签id段将继续用第二个哈希函数 h2、第三个哈希函数h3等等依次进行计算,并将映射到的单时隙标记为所有哈希函数的序号值,最终构建好的矢量称为标签回复排序矢量;

信息收集阶段包括以下步骤:

首先阅读器发送标签回复排序矢量以及每轮依次使用的随机数r 的命令给这组所有的标签,接收到命令的标签先用自己的id段和相应轮的随机数r通过第一个哈希函数h1进行计算,然后将哈希函数的序号1与阅读器发过来的矢量相应位进行对比,看相应位的标记是否为1,若是则将这个时隙的位置保存到计数器N中,此时,若发现在接收到的矢量相应位前面有未被安排的时隙时,计数器需要减去矢量相应位前未安排时隙的总个数,并等待计数器N变成0时向阅读器发送信息;若不是则继续用第二个哈希函数h2、第三个哈希函数h3 等等依次进行计算,直到矢量相应位的标记值与最后一个计算的哈希函数的序号相同为止。

本技术方案主要是针对大规模RFID系统的应用提出一种快速有效的信息收集方法(ICCP),阅读器将识别区域的标签根据传送信息量的大小分为数类,通过分类可以避免数据量小的信息在大的时隙中传输,节约信息收集时间,同时可以排除一分部不需要收集信息的标签的响应。然后对每类标签通过多个哈希函数进行伪随机排序,最后通过处理将标签回复过程中的空时隙剔除,让标签依次按序向阅读器发送信息,使得ICCP更接近理想信息收集的时间。

附图说明

图1为标签分类示意图。

图2为标签排序示意图。

具体实施方式

一种基于大规模射频识别系统的多类信息收集方法,分为三个部分,第一个部分是当阅读器需要读取标签信息时,先将所有标签按需要传送信息量的大小进行分类,这样可以使不需要回复信息的标签保持沉默,减少对需要回复信息的标签通信时的干扰,也可以避免小信息量在大的时隙中传输造成时隙的浪费,缩短整个方法的执行时间;第二部分是对每类标签通过多次哈希函数进行排序,使其在相应的时隙中将信息回复给标签,避免标签之间的碰撞;在第三部分中引入了计数器N,对第二部分产生的回复矢量排序进行压缩,将空时隙剔除,减少空时隙的浪费,降低协议的执行时间,提高协议的效率。

第一部分分类阶段

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