[发明专利]一种反向散射协议中多标签信号并行解码方法及系统

说明书

本发明公开了一种反向散射协议中多标签信号并行解码方法及系统，方法包括如下步骤：采集IQ域信号序列并对采样点进行聚类得到多个簇，根据任意两个簇之间的转移概率识别出每个簇的所有邻居簇；根据得到的所有簇以及每个簇的邻居簇，得到簇的分层；确定每层簇对应的电平组合；根据每个信号所属的簇识别出IQ域信号序列对应的电平组合序列，将电平组合序列分解后得到每个标签对应的电平传输序列，对每个标签完成解码。本发明实现了在动态环境中对多个碰撞标签进行解码，十分适用于实际应用中高度动态、高度不稳定的后向散射系统。由于本发明不依赖于信号的稳定性，不需要在标签端有任何改动，因此降低了标签端的能耗，提高了算法的可靠性和鲁棒性。

技术领域

本发明涉及物联网技术领域，具体涉及到一种反向散射协议中多标签信号并行解码方法及系统，在信号传输不稳定的情况下实现对多个RFID标签进行并行解码。该技术适用于大型仓库，货架或需要同时读取多个RFID标签信号的无线传感网络中多目标定位中应用。

背景技术

随着物联网最近几年的快速发展，射频识别作为物联网发展的关键技术，已经受到学术界和工业界的极大关注。在典型射频识别系统中，反向散射技术的高通信效率低能耗等优点，大大提高了反向散射技术在标签和读写器之间通信的应用。但随着无线传感网络的发展，大规模标签部署以及大量的数据传输，而且标签与读写器的通信距离较短以及多个标签同时通信造成高速率的数据传输，使得反向散射技术对多个标签信号进行同时解码时，很难既保证高效的数据传输又实现低功率的能耗消耗。

在进行大规模反向散射通信方面，并行解码技术可在很大程度上提高反向散射技术的通信效率。目前在通信解码方面主要工作分为以下两类：

第一类：基于编码机制的反向散射传输解码。该方法采用无率码的编码机制每个标签依据正交码来编码数据，每一位转换成一个长PN序列，但是该方存在在标签端解码的代价过高的问题。

第二类：基于标签的IQ域特征解码。由于标签端解码的代价过高，一类方法提出在读写器端对信号进行解码。从理论上看，碰撞标签的channel coefficient是这些标签的线性组合，一般来说是稳定的，对于特定组合状态的碰撞信号会在IQ域中具有特殊的特征，因此读写器可根据标签在IQ域中的位置信息识别碰撞标签的信号。

第三类：基于标签的时域特征信息进行解码。由于在一个相对固定的时间间隔内，相同的标签具有完全重合的信号图，因此该方法根据时域特征以及IQ域中的信号簇，按照标签信号生成的信号图，来对碰撞标签进行解码，识别出不同的标签。

上述三类方法都依赖于标签之间稳定的信号传输，而实际上，对于低功耗低开销的标签，标签间的信号传输大多不稳定，易受环境噪声干扰，因此这三类方法对于解码多标签并行传输信号中，解码错误率很高，性能较差，很大程度上影响传输的效率及网络吞吐量。

发明内容

针对现有的解码方法对反向散射通信中多标签信号并行解码的性能较差的问题，本发明提出一种反向散射协议中信号并行解码方法，包括以下步骤：

一种反向散射协议中多标签信号并行解码方法，包括如下步骤：

步骤一，采集IQ域信号序列并对采样点进行聚类得到多个簇，根据任意两个簇之间的转移概率识别出每个簇的所有邻居簇；

步骤二，根据得到的所有簇以及每个簇的邻居簇，对所有簇进行分层处理，得到簇的分层；

步骤三，根据根簇的电平以及得到的簇的分层，确定每层簇对应的电平组合；

步骤四，根据采集到的IQ域信号序列中每个信号所属的簇识别出IQ域信号序列对应的电平组合序列，将电平组合序列分解后得到每个标签对应的电平传输序列，对每个标签完成解码。

进一步的，所述步骤一包括如下步骤：

步骤S11，采用USRP设备做为读写器读取标签发来的IQ域信号序列；