[发明专利]基于SZE的大规模分组RFID系统的丢失标签冰山查询方法有效
申请号: | 201811139663.6 | 申请日: | 2018-09-28 |
公开(公告)号: | CN109241803B | 公开(公告)日: | 2019-05-10 |
发明(设计)人: | 杨黎鹏;车荣杰;梅刚;张千昌;孙延波;戴群;关晓龙;陈鸿龙;代天骄 | 申请(专利权)人: | 中石化石油工程设计有限公司;中国石油大学(华东) |
主分类号: | G06K7/10 | 分类号: | G06K7/10 |
代理公司: | 青岛清泰联信知识产权代理有限公司 37256 | 代理人: | 刘雁君;徐艳艳 |
地址: | 257026*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 查询 标签 读头 冰山 可信度要求 准确度 方差 小组 准确度验证 分组 标签查询 查询结果 查询效率 过程结束 均值计算 标签组 分类 | ||
1.一种基于SZE的大规模分组RFID系统的丢失标签冰山查询方法,其特征在于,所述的大规模分组RFID系统包括一个后台服务器、一个读头和n个被分为l个小组的已知标签,每个标签小组包含ni个标签,其中,mi个标签为丢失标签,1≤i≤l,每个标签有一个唯一的96位的ID;所述查询方法含有以下步骤:
(一)丢失标签查询包括w轮,在结束任意第k,1≤k≤w轮的查询时,读头计算出当前轮估计下的各小组丢失标签估计值,并计算出该估计值的期望值和方差;其具体过程为:
在任意第k轮的初始时刻,读头设置帧长度fk为生成随机数种子;读头基于帧长度、随机数种子以及每个标签的ID,预测当前帧每个时隙的状态得到期望帧;若当前时隙的预测状态为仅被一个标签选中,则称该时隙为“单独时隙”,若当前时隙的预测状态为没有标签选中,则称该时隙为“空时隙”;读头广播帧长度和随机数种子,每个标签接收到帧长度和随机数种子信息计算该标签应答时隙编号;读头逐一执行期望帧的每个时隙,每个标签在该标签应答时隙内返回1位应答信息;读头检测每个时隙的实际状态得到执行帧;读头统计Ci标签小组中的标签选中的时隙对应在期望帧中是“单独时隙”而在执行帧中是“空时隙”的时隙个数,用表示,则第k轮估计下各标签小组的丢失标签估计值为:
进而计算出丢失标签估计值的期望值和方差分别为:
式中,为丢失标签估计值的期望值,为丢失标签估计值的方差,mi为Ci标签小组中丢失标签的数量;
(二)在第k轮查询的估计过程结束后,读头将对之前k轮中每轮估计下得到的各小组丢失标签估计值进行求均值计算,作为当前轮估计结束时的各小组丢失标签估计值,并计算出该估计值的期望值和方差;
(三)在第w轮查询结束后,读头根据各小组丢失标签个数的估计值是否大于给定标签数量阈值T对标签小组进行分类,并对w轮的查询结果进行准确度验证,若查询准确度达到所需的可信度要求,则结束查询过程并得到标签组系列Γ';否则继续需查询过程直至查询准确度达到所需的可信度要求。
2.如权利要求1所述的基于SZE的大规模分组RFID系统的丢失标签冰山查询方法,其特征在于,步骤(二)中,读头在第k轮查询的估计过程结束后,读头将对前k轮中每轮估计下所得到的各小组丢失标签估计值通过公式(4)求均值,公式(4)的表达式为:
式中,为前k轮中每轮估计下得到的各小组丢失标签估计值的均值;
将计算得到各小组丢失标签估计值的均值作为当前轮结束时的各小组丢失标签估计值,进而计算出均值的期望值和方差分别为:
式中,为各小组丢失标签估计值均值的期望值,为各小组丢失标签估计值均值的方差。
3.如权利要求2所述的基于SZE的大规模分组RFID系统的丢失标签冰山查询方法,其特征在于,步骤(三)中,在第w轮查询结束后,读头对标签小组进行分类,若某个小组丢失标签个数的估计值大于给定标签数量阈值T,则该小组被划分到标签组系列Γ。
4.如权利要求3所述的基于SZE的大规模分组RFID系统的丢失标签冰山查询方法,其特征在于,步骤(三)中,在第w轮查询结束后,读头对查询结果进行准确度验证,即读头在给定标签数量阈值T、误差阈值ε,0<ε≤1以及所需可信度δ,0≤δ<1的情况下判断查询结果是否满足以下两个限定条件:
若查询结果同时满足上述两个限定条件,表明查询准确度达到所需的可信度要求,则结束查询过程并得到标签组系列Γ';若查询结果没有同时满足上述两个限定条件,表明查询准确度没有达到所需的可信度要求,则读头继续一轮又一轮地查询过程,直到所需的可信度要求得到满足为止。
5.如权利要求4所述的基于SZE的大规模分组RFID系统的丢失标签冰山查询方法,其特征在于,读头对查询结果进行准确度验证时,若Ci标签小组属于标签组系列Γ,并且不等式成立,则得到Pr[mi≥(1-ε)T]≥δ;若Ci标签小组不属于标签组系列Γ,并且不等式成立,则得到Pr[mi≤(1+ε)T]≥δ;其中,Φ(·)为标准正态分布函数,Φ-1(·)为标准正态分布函数的反函数。
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