硕士开题报告PPT

通常希望在没有漏读标签的基础上，尽量的加快标签的识 别速率。 因此是否能够得到P4和RFID作用区域L以及传送带速度V还 有标签在传送带上的密度D之间的关系也就成为了需要解 决的问题。
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技术路线
对RFID系统基本统计理论的研究。 在对已往静态RFID系统的研究理论基础上，进一步延伸到 传送带基础上的运动状态下的RFID系统。 使用Matlab为平台，进行程序的编写对传送带基础上的运 动状态下的RFID系统进行模拟，分析漏读率P4与传送带速 度V、作用区域长度L以及标签密度D之间的关系。 对已往的标签估算方法进行学习，并使用Matlab平台，进 行程序编写，模拟已往的标签估算过程，并进行各种统计 分析。参考分析结果，进行不同方法之间的对比。
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三、研究内容与方法
在已往的射频识别算法研究中，阅读器和标签大都处在如 图3所示的一种相对静止的状态。系统作用区域内的标签会 不断响应阅读器的命令，直到成功发送自己的存储信息， 并且在整个识别过程中，作用区域内没有标签的进入或离 开。
阅读器 Rmax
图3 固定状态下的RFID标签识别系统示意图
由于现实应用中，系统的帧长度不可能无限增大。这使得
在标签数目远大于帧长度上限时，系统无法得到最优化。 针对这一点， 华中科技大学的程文青 [13] 以及中科院自动
化研究所的徐圆圆 [14]，南京电子技术研究所的翟勇 [15]、 国 外 的 LEE S R[16] 等 学 者 都 提 出 了 增 强 型 动 态 帧 时 隙 ALOHA(EDFSA，Enhanced Dynamic Frame Slotted Aloha) 算法。该算法主要是通过首先对作用范围内的标签进行估
签漏读率小于5%。而这一漏读率 在列车速度更高、或者有两辆列 车，多个标签同时存在时，会因 为在作用区域内停留时间过短以 及发生标签碰撞而变高。
图1高铁中的RFID系统示意图
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由于以往的标签反碰撞算法是在RFID静止状态状况下提出 的。目前在解决在运动状态下的标签反碰撞，主要是依靠
础上把N个时隙组成一帧，标签在每个帧内随机选择一个 时隙发送数据。理论研究表明，当阅读区域内的标签数目
n与帧长N接近时，识别效率能达到最高为36.8%，相对于 时隙ALOHA算法有更好的识别效果。
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国内早期基于随机性解决方案来研究RFID标签防碰撞问题 的有浙江大学的吴春华[4]、北京邮电大学的沈宇超[5]等人， 提出ALOHA算法解决多标签冲突，其思想为:通过分析阅读
而实际应用如高铁、高速汽车、物流中，电子标签通常是 保持在一定速度下通过RFID作用区域。如果在标签离开 RFID作用区域之前无法对其进行成功识别，则该标签就成 为了漏读标签。 因此在快速运动状态下的RFID系统中，对于标签反碰撞算
法有着更高的要求。
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2011年西南交通大学的张小强 [17] 对我国最早应用、也是 应用RFID范围最广的铁路车号自动识别系统(ATIS)在高速 和超高速列车情况下的应用情况及问题进行了系统分析。 文章中通过成都、南昌铁路段的调查发现，目前ATIS主要 面临的问题有三个： ATIS系统很容易受到强电磁场的干扰； 当有多个火车同时高速通过RFID阅读器作用区域时，
器的读时间和出错概率的关系，得出发生碰撞时，动态调 整阅读器读标签的时间，可以降低信道出错概率，从而提 高信道效率。 国外的VOGT H[7-8] 以及北京航空航天大学的吴晶 [6]则 提出 的利用动态分配时间槽的方法从而达到动态调整帧长，使 标签数目n与帧长N尽可能的接近，从而提高识别效率。
动态帧时隙（DFSA）:系统预先通过对作用范围内的标签 数目估算，动态的调整系统帧长度N，使N与标签数量n相 等。从而使系统效率保持在最优状态下。
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而在现实应用如在物流、超市以及工业生产中、带有标签 的商品往往是集中放置在传送带上、通过传送带保持一定 密度和速度的状态下通过阅读器作用范围。如图4所示。
阅读器 Rmax V
h
识别前的标签
L
经过识别后的标签
图4 标签通过传送带通过RFID阅读区域的模型
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其中ALOHA算法由于操作简单和良好的性能，在现实中被得 到广泛的应用。
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ALOHA算法最初是由夏威夷大学的Norman Abramson及其同 事在70年代提出的[1]。它是一种随机接入算法，采取“标 签先发言”的方式，该算法简单，但效率较低，信息最大 吞吐率为18.4% 。 为了提高识别效率,V.Anatharam提出了时隙ALOHA算法 [2] 将阅读器的问询帧分为若干个时隙，标签只能在每个时隙 的开始才能发送数据，这样标签或成功发送或完全冲突， 避免了部分冲突，提高了信道利用率，理论上最高识别效 率达到了36.8%。 Wieselthier后来提出的帧时隙ALOHA算法采用了一种确定 性的调整帧长的方法 [3] ， 这种算法在时隙ALOHA算法的基
标签运动状态下的射频识别（RFID）系统 反碰撞算法研究
学 生： 指导老师： 教授 领 域： 计算机技术
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摘要
一、前言 二、国内外研究状况 三、研究内容与方法 四、论文主要内容及预期成果 五、参考文献
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一、前言
物联网（Internet of Things）作为新一代信息技术的重要 组成部分，代表了未来计算与通信技术发展的方向，被认 为是继计算机、Internet之后，信息产业领域的第三次发 展浪潮。因此，近年来越来越多的国家开始了基于物联网 方面的发展和计划。我国将物联网发展明确写入“十二五” 规划。在今年“两会”上，物联网也称为代表们热门讨论 话题之一。 RFID（Radio frequency identification）作为物联网关键 技术之一，以其识别速度快、方便、作用距离远等特点而 被认为是最有发展前途的信息技术之一。
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图2：常用的反复试验方法实验照片
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但是这些实验将要花费很大的人力，wenku.baidu.com力和时间，并且得
到的结论也只是在一定的特殊条件和特殊装备下得到的， 不具有很高的普遍性。
能否在理论上对该类问题给出一定的分析和结果，对于实 际中RFID的应用或者实验都是具有很好的意义的。 因此越来越多的学者在近几年也开始越来越多的对这一问
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Matlab程序示意框架图
开始 RFID阅读器反碰 撞算法识别运算
初始化设置 帧长度N调整
内部数据
手动输入L/V/D 参数
传送带运动
标签是否传送完？ 数据 Yes 识别率及相关统 计分析
No
图4 Matlab 模拟程序流程框架图
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四、论文主要内容及预期成果 1. 对射频识别（RFID）系统反碰撞算法当前的研 究进展及其应用进行分析。对常用的标签估算方 法的比较。尝试建立一种传送带模型的标签运动 状态下的RFID系统。 2. 对该系统进行分析研究，探寻运动状态下的 RFID系统识别率与标签密度和标签运动速度之 间的关系。 3. 拟提出一种新的标签估算方法，相对于现有的标 签估算方法有着较好的估算精确度。并将该方法 运用到现有的反碰撞系统中，以验证新方法的有 效性。
反复试验的方法，而很少有通过理论分析的方法来解决这 一问题的。
对这类问题进行试验的研究最早发表于Park et al[20] 在 2006年，Jo et al[21] 在2007年两篇文章。 分别对RFID标
签识别率和传送带速度、标签摆放位置、发射电线种类以 及阅读距离之间的关系进行了实验,试验数据证明这些因 素都会对最终的标签识别有影响。 同样我国上海交通大学的王东 [22] 在2010年发表的文章中， 也通过室内试验方法，在传送带的环境下做了类似的实验。 分别对摆放情况、角度以及速度在0.5-2m/s情况下的标签 识别率进行了试验。
综上所述，在实际应用中，带有电子标签的商品 常常是集中的放在一个匀速运动的传送带上通过 RFID作用区域。这时候RFID阅读器和电子标签 之间的通信会受到很多因素的影响，使得电子标 签在通过RFID阅读器作用区域后，还有漏读标签。 本课题将针对这一问题，对标签运动状态下的 RFID系统反碰撞算法进行深入研究，以提高标签 识别率，减少漏读标签，这将对实际中RFID的应 用具有很大的意义。
题进行了研究。国外的Minho Jo[23] 对该运动状态下的 RFID进行建模分析并与实际试验结合给出了一定的算法改 进。我国南京大学计算机软件新技术国家重点实验室的谢 雷 [24] 则 通过建模分析对标签运动状态下的情况进行建模
分析，对EPC class 1 gen 2标准基础上进行了改进。
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二、国内外研究状况概括 考虑到RFID系统通信特点等因素，目前反碰撞算法主要采 用的是时分多址（TDMA）的方法。主要分为两类：
ALOHA算法: 时隙ALOHA算法、帧时隙ALOHA算法、动 态帧时隙ALOHA算法等等
二进制树算法: 后退式二进制树搜索算法、动态二进制树搜 索算法、修剪枝二进制树搜索算法等等
p1 p2 p3 p4 L
漏读标签
图5 标签在阅读器作用范围内的标签未识别率变化示意图
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图中，p1、p2、p3、p4分别表示每处的标签组的未识别率。 其中最后离开RFID作用区域后的未识别标签概率也就成为 了RFID系统的标签漏读率。 实际应用中，RFID系统不允许出现漏读标签，并且我们还
标签在完全未被识别状态下进入阅读器作用区域后，不断 向阅读器发送标签信息，如果将每一轮RFID阅读器识别时 间内进入作用区域的标签看做一组、则在整个识别过程中， 该组中的各个标签被识别的概率率总是一样的。如图5所 示。 在阅读区域内越靠近入口处的标签组，未识别率越高，随 着在阅读范围内前进，经过读写器识别轮数的增多，标签 组未识别概率逐渐变小。当标签离开阅读器作用范围时， 还尚未被识别的标签就会成为漏读标签。
算，再在此基础上，对标签进行相应的分组，以及对帧长 度进行相应的调整，并采用轮流对标签组进行读取的办法。 该方法在帧长度有限时起到了很好的作用。
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虽然上述方法在RFID反碰撞算法中取得了很好的结果、但
是这些算法大都是在RFID阅读器和标签静止不动的前提下 提出的。而对于在移动RFID系统中，阅读器或者带有电子 标签的物品往往是处于一种运动状态。
近年来，国外Seung Sik Choi[11] 和国内邓晓 [12] 等学者利 用碰撞因子的方法进行标签估算，相对过去的方法有了一 定的改进。这种方法是利用了以碰撞时隙概率为横坐标， 碰撞因子β （即碰撞时隙内平均标签数）为纵坐标时，得 到的曲线与系统采用的帧长度N无关的特性。
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系统常常无法识别标签；这很可能是由于标签碰撞或 者阅读器时间过短造成的；
保密性问题：为了使系统保密度更高，往往需要阅读 器和标签交换更多的数据，由于标签传送数据的速度 一定，这就使得系统对于传输时间有更多的要求。
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目前ATIS采用的EPC class 1 gen 2标准，通过试验验证 [18-19] ，使 用900MHZ、信息量为128bit的电 子标签、RFID作用区域为0.8m时， 为使单个标签成功发送标签信息， 标签移动速度不能超过167.7km/h， 也就是46.58m/s。 目前列车在100km/h速度以下的标
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DFSA的关键是帧长度N与未识别标签数目n相等。因此算法
需要能够准确的预测RFID作用区域内的未识别标签数目， 这就是标签估算方法。 目前常见的标签估算方法主要有：lowbond预测方法[7-8]、 Schoute预测方法[9]、vogt预测方法[7-8]和Khandelwal预测 方法[10]。