射頻識別技術(shù)（RFID" title="RFID" target="_blank">RFID）是一種非接觸、低功耗、無線通信技術(shù)，可通過無線電信號識別特定目標并讀寫相關(guān)數(shù)據(jù)。典型的RFID系統(tǒng)由電子標簽(Tags)和讀寫器(Reader)組成，電子標簽與讀寫器之間是通過耦合(天線)實現(xiàn)射頻信號的空間(無接觸）耦合。在耦合通道內(nèi)，根據(jù)時序關(guān)系，實現(xiàn)能量的傳遞、數(shù)據(jù)的交換。其工作原理如圖1所示。

    隨著RFID技術(shù)的廣泛應(yīng)用，存在的問題也越來越凸顯出來。目前RFID技術(shù)存在的主要問題有：安全問題、傳輸距離問題、碰撞問題等,其中碰撞問題嚴重制約著RFID的發(fā)展。目前,雖然已經(jīng)有很多種防碰撞的算法，但是在算法執(zhí)行效率和精確度方面各有缺陷。本文在研究大量防碰撞算法的基礎(chǔ)上,經(jīng)過比較分析提出了一種新的基于樹搜索的防碰撞算法，該算法根據(jù)碰撞位的情況動態(tài)地選擇合適的搜索樹算法,大幅度提高了RFID的性能。
1 防碰撞算法簡介
    如果在RFID讀寫器可讀取范圍內(nèi)有多個標簽,或是一個標簽同時接收到幾個讀寫器發(fā)出的信號就會發(fā)生沖突，即所謂的碰撞。一旦發(fā)生碰撞就會導(dǎo)致讀寫器不能讀取電子標簽信息或是無法讀到正確的標簽信息，所以防碰撞算法就顯得尤為重要。根據(jù)碰撞的產(chǎn)生原理可以將RFID的碰撞分為[1]：標簽碰撞、頻率干擾、標簽干擾。其中頻率干擾和標簽干擾統(tǒng)稱為讀寫器碰撞。
    由于讀寫器碰撞的發(fā)生概率較小且容易避免，所以本文主要研究對象是標簽碰撞。解決碰撞的算法就稱為防碰撞算法。防碰撞算法最常使用的方法[2]有空分多址(SDMA)、頻分多址(FDMA)、碼分多址(CDMA)和時分多址(TDMA)。目前較為流行的RFID的兩種防碰撞算法，基于ALOHA和基于樹的算法都是基于時分多址的。
2 基于多叉樹的RFID防碰撞算法
    二進制樹算法(BS)[3]的基本思想是將處于碰撞狀態(tài)的標簽分為0和1兩個子集,先查詢子集0,若沒有沖突，則正確識別；若仍有沖突,則再分裂，把子集0分為00和01兩個子集，依次類推，直到子集0中的所有標簽全部識別，再按照此步驟查詢子集1。使用BS算法的標簽要經(jīng)過多次比較,并通過循環(huán)操作以達到識別所有標簽,搜索過程中會出現(xiàn)路徑的重復(fù),搜索效率比較低[4]。為滿足RFID系統(tǒng)能耗低、速度快等要求，其防碰撞算法有如下特點[5]：(1)識別過程中查詢時間要短，查詢次數(shù)也要盡量少。(2)對于無源標簽來說必須是低能耗，要達到低能耗就要求算法中標簽與讀寫器之間傳輸?shù)谋忍財?shù)要少。(3)標簽?zāi)軌虮煌耆?、正確地識別，要求讀寫器對其可讀取范圍內(nèi)的所有標簽都要正確、完整地識別，不能出現(xiàn)錯誤識別和遺漏識別。本文提出的基于多叉樹搜索的防碰撞算法在滿足RFID防碰撞算法的基礎(chǔ)上,盡量解決上述防碰撞算法中的問題。
2.1 算法的基本思想
    讀寫器在發(fā)出Request命令后，讀寫器可讀取范圍內(nèi)的所有標簽都要做出應(yīng)答，如果讀寫器譯碼后得到n個位發(fā)生碰撞，即只有標簽這n個比特是讀寫器無法識別的。讀寫器根據(jù)這n個碰撞位所在的位置,分成三種情況進行處理：(1)若碰撞位連續(xù)兩位,則采用動態(tài)四叉樹分裂查詢； (2)若碰撞位非連續(xù),則采用動態(tài)二叉樹分裂查詢；(3)若碰撞位只有一位,則采用二叉樹查詢。
    在發(fā)送查詢指令時，不需發(fā)送碰撞標簽完整的ID號，只要用二進制代碼表示碰撞位即可，這樣可以在很大程度上減少發(fā)送的數(shù)據(jù)量，繼而降低功耗、提高識別效率。
2.2 算法的工作流程
    算法的步驟如下：
　 (1) 算法先發(fā)送一個Request(11111111)命令，所有電子標簽對此做出應(yīng)答，然后將自己的ID碼發(fā)送出去。
　 (2) 讀寫器檢測接收到的信號，若未能檢測到信號，則說明在讀寫器可讀取的范圍內(nèi)沒有電子標簽，返回步驟(1)；若檢測到信號，則轉(zhuǎn)到步驟(3)。
　 (3) 判斷是否有碰撞發(fā)生，若無則對標簽進行讀寫操作；若有,則轉(zhuǎn)到步驟(4)。
　 (4) 將查詢碼壓入堆棧,并發(fā)送棧頂?shù)牟樵兇a,滿足該查詢碼的標簽應(yīng)答。判斷碰撞情況：若沒有標簽應(yīng)答,則讀寫器本次識別過程結(jié)束，并檢堆棧是否為空；若只有一個標簽應(yīng)答，讀寫器發(fā)出RW-DATA指令,對該標簽進行讀寫操作之后，讀寫器發(fā)出Sleep指令,標簽進入休眠狀態(tài)，不參與后續(xù)的識別過程;若有多個標簽做出應(yīng)答，即發(fā)生碰撞，則轉(zhuǎn)到步驟(5)。
　 (5) 根據(jù)碰撞位的不同情況,選擇不同的搜索方法，重復(fù)步驟(4),直到堆棧為空。
　 (6) 堆棧為空說明所有標簽都被成功識別，整個標簽識別過程結(jié)束。
2.3 算法舉例
    假如電子標簽的ID碼均是8位,在讀寫器可讀取范圍內(nèi)有4個處于準備狀態(tài)的電子標簽A、B、C、D,它們的ID號為：TagA：10000110、TagB：11010010、TagC:01000010、TagD:01001010。本例的搜索過程中堆棧變化情況如圖2所示，算法實現(xiàn)步驟如下：

    (1) 當讀寫器發(fā)出Request(11111111)指令后，得到譯碼后的碰撞位為：XX0XXX10。
    (2) 讀寫器將連續(xù)碰撞位XX用四叉樹進行查詢,發(fā)生碰撞的最高位為第7位，用二進制表示為111。將Request(00,111)、Request(01,111)、 Request(10,111)、Request(11,111)依次入棧，然后發(fā)送棧頂指令Request(00，111)，沒有符合查詢碼的標簽響應(yīng),該分支的識別過程結(jié)束；發(fā)送指令Request(01,111)，有標簽C、D響應(yīng)，即發(fā)生了碰撞，將C、D重新譯碼后得到新的譯碼數(shù)據(jù)為0100X010，此時讀寫器檢測到只有一個碰撞位。參考文獻[6]中設(shè)定只有一個碰撞位時,讀寫器能直接識別出兩個標簽，但是由于標簽本身無法識別，所以只有一個碰撞位時，讀寫器也還是要經(jīng)過一次比較，才能識別出兩個標簽最高碰撞位為第3位,將Request(0,11)、Request(1,11)壓入堆棧。
    (3) 讀寫器發(fā)送Request(0，11)命令，只有標簽D應(yīng)答，經(jīng)讀寫器讀寫操作后進入休眠態(tài)。
　 (4) 讀寫器發(fā)送Request(1,11)命令，只有標簽C應(yīng)答，執(zhí)行讀寫操作后轉(zhuǎn)入休眠態(tài)。
　 (5) 讀寫器發(fā)送Request(10,111)命令，只有標簽A應(yīng)答，執(zhí)行讀寫操作后轉(zhuǎn)入休眠態(tài)。
　 (6) 讀寫器發(fā)送Request(11,111)命令，只有標簽B應(yīng)答，執(zhí)行讀寫操作后轉(zhuǎn)入休眠態(tài)。
　 (7) 堆棧內(nèi)的命令全部讀取并發(fā)送，堆棧為空，說明待識別的標簽全部識別完，標簽識別過程結(jié)束。
3 新算法的性能分析
3.1發(fā)送數(shù)據(jù)量分析
　當標簽的ID較長時,讀寫器每次發(fā)送的查詢指令的位數(shù)就會很多，這樣會嚴重影響傳輸速率和系統(tǒng)識別效率[6]。如果直接用二進制表示碰撞位的信息，則可以大大減少發(fā)送的數(shù)據(jù)量。假設(shè)標簽的ID號有N位，則只要n位序列就能表示出所有的碰撞位，其中：

    假設(shè)在整個識別過程中查詢M次只有1個碰撞位，則整個識別過程中有M個葉子節(jié)點，那么動態(tài)二叉樹查詢次數(shù)為：
　    

4 實驗仿真與分析
    利用軟件Matlab對上述算法的傳輸數(shù)據(jù)量、查詢次數(shù)和吞吐率進行試驗仿真，結(jié)果如圖3所示。

    由圖3(a)可以看出,隨著標簽ID的增長，新算法的傳輸數(shù)據(jù)量增加很少，與未經(jīng)過改進的算法的指令長度相比，新算法能很大程度地減少傳輸指令長度，從而能減少系統(tǒng)的能耗，增加系統(tǒng)的識別效率。
    由圖3(b)可以看出，在同樣數(shù)目的待識別標簽的情況下，動態(tài)二叉樹和動態(tài)四叉樹所需的查詢總數(shù)，與本文的算法所需查詢總數(shù)的比較中，本文新算法所需的總查詢數(shù)較少，即識別時間較短。
    由圖3(c)可得新算法的吞吐率高于動態(tài)二叉樹和動態(tài)四叉樹搜索算法的吞吐率，即新算法的識別率更高。
    本文在研究大量防碰撞算法的基礎(chǔ)上經(jīng)過比較分析，提出了一種新的基于樹搜索的防碰撞算法，該算法根據(jù)碰撞位的情況，動態(tài)地選擇合適的搜索樹算法，而且本文還引用了堆棧來存儲查詢命令，這樣可以避免重復(fù)、多余的搜索，減少了搜索樹的分支數(shù)。由數(shù)學(xué)分析和算法的仿真結(jié)果可得，該算法查詢時間短、系統(tǒng)效率高、性能優(yōu)良，特別是在待識別標簽數(shù)量龐大時，該算法表現(xiàn)出更加明顯的優(yōu)勢。
參考文獻
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