摘? 要：介紹了幾種常見的基于時隙" title="時隙">時隙的防碰撞算法" title="防碰撞算法">防碰撞算法：幀時隙ALOHA算法和時隙隨機算法，并通過仿真,比較分析這些算法識別所用總時隙和對系統(tǒng)吞吐性能的影響。
關(guān)鍵詞：RFID? 防碰撞? 時隙
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無線射頻識別技術(shù)（RFID）是一種非接觸的自動識別技術(shù)，因其具有識別距離遠、穿透能力強、多物體識別、抗污染等優(yōu)點，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于工業(yè)自動化、商業(yè)自動化、交通運輸控制管理、產(chǎn)品證件防偽、防盜等眾多領(lǐng)域，成為當前IT業(yè)研究的熱點技術(shù)之一。
RFID系統(tǒng)一般由標簽(Tag)和讀寫器" title="讀寫器">讀寫器(Reader)兩個部分組成。在系統(tǒng)工作時，當有多個標簽同時發(fā)送數(shù)據(jù)時就會出現(xiàn)碰撞，其結(jié)果會導(dǎo)致傳輸失敗。因此需制定適當?shù)姆琅鲎菜惴?，避免或減少碰撞，從而有效地提高系統(tǒng)性能。一般防碰撞算法可以分為隨機型和決定型。本文主要研究隨機防碰撞算法中常見的兩類算法：幀時隙ALOHA算法及其改進型的、時隙隨機算法。
1 幀時隙ALOHA算法
在RFID系統(tǒng)中，幀時隙ALOHA算法的“幀”是由讀寫器定義的一段時間長度，其中包含若干時隙。時隙指標簽收到讀寫器命令后，發(fā)送標識的時間長度。標簽被隨機分配到一個時隙應(yīng)答，當一個時隙中分配到多個標簽時就產(chǎn)生碰撞。根據(jù)幀內(nèi)時隙數(shù)是否變化分為固定幀時隙ALOHA算法和動態(tài)幀時隙ALOHA算法。
1.1 固定幀時隙ALOHA算法
固定幀時隙ALOHA（FFSA）算法是最基本的一種算法，每幀時隙數(shù)的大小都一樣。識別過程開始時，由讀寫器向識別場內(nèi)所有標簽發(fā)送一個包含時隙數(shù)L的命令。這些標簽收到命令后，將其時隙計數(shù)器復(fù)位為1，開始記錄時隙數(shù)，同時從1~L中選擇一個數(shù)做為其時隙數(shù)值。當時隙計數(shù)器值與標簽隨機選擇的時隙數(shù)值相同時，標簽向讀寫器發(fā)出應(yīng)答信息。若標簽被讀寫器成功識別，則退出識別系統(tǒng)。一個幀完成后，讀寫器開始時隙數(shù)同樣為L的新幀。
FFSA算法設(shè)計簡單，但缺點是如果標簽數(shù)遠遠多于固定的時隙數(shù)，會產(chǎn)生過多碰撞；反之，會產(chǎn)生較多空閑時隙，造成資源浪費。只有在標簽數(shù)與時隙數(shù)差不多的一段時間內(nèi)，系統(tǒng)吞吐率" title="吞吐率">吞吐率最大" title="最大">最大。可見，由于FFSA算法的時隙數(shù)不能隨著標簽數(shù)而變化，系統(tǒng)無法獲得穩(wěn)定的吞吐率。為改善這一缺點，提出一種改進算法——動態(tài)幀時隙ALOHA算法。
1.2 動態(tài)幀時隙ALOHA算法
動態(tài)幀時隙ALOHA（DFSA）算法是每幀時隙數(shù)都會根據(jù)標簽數(shù)的不同而變化。為獲得系統(tǒng)最大吞吐率，DFSA算法需要在識別過程中估算標簽數(shù)，用以確定匹配時隙數(shù)。在標簽總數(shù)未知的情況下,當初始時隙數(shù)L<16時，第一次讀取過程通常不能識別出標簽。因此為節(jié)約初始時間，設(shè)置初始時隙數(shù)Linit=16[1]。
標簽估算的方法有很多種[2-4]，例如：
(1)估算出參與識別的標簽總數(shù)。設(shè)時隙數(shù)為L，標簽數(shù)為n，則一個幀中碰撞時隙率Cratio=1-(1-
)n(1+
)[2]。在讀寫器識別過程中，已知當前幀時隙數(shù)為L，并且可以統(tǒng)計出該幀時隙碰撞率Cratio，采用逼近算法，可以估算出n。
?。?）直接估算出未識別的標簽數(shù)。當系統(tǒng)達到最大吞吐率時，一個時隙的碰撞率Ctags=0.418 0[2]，因此一個時隙碰撞的標簽數(shù)Ctags=
=2.392 2[2]。讀寫器在識別過程中，統(tǒng)計前一個幀的時隙碰撞數(shù)Ncoll，則未識別標簽數(shù)nest=2.392 2×Ncoll。
得到未識別標簽估計數(shù)nest后，從理論上講最優(yōu)的時隙數(shù)L應(yīng)該等于nest[2]，但在實際應(yīng)用中，讀寫器能夠設(shè)定的時隙數(shù)是定值，通常為1，8，16，32，64，128，256。因此，讀寫器需要根據(jù)nest從以上幾個數(shù)中選擇一個數(shù)作為下一幀的時隙數(shù)。對250個以內(nèi)不同數(shù)目的標簽，選擇不同時隙數(shù)，計算一個幀的吞吐率。對不同標簽數(shù)選擇吞吐率最大所對應(yīng)的時隙數(shù)如圖1所示，得到標簽數(shù)與匹配時隙數(shù)的對應(yīng)關(guān)系如表1所示。這樣就可以在估算出未識別標簽數(shù)之后，在下一幀中選擇匹配的時隙數(shù)，從而提高系統(tǒng)吞吐率。
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表1時隙數(shù)與標簽數(shù)的對應(yīng)關(guān)系
L
nest
1
0~1
8
2~11
16
12~22
32
23~45
64
46~89
128
90~176
256
>176
1.3 帶延遲的幀時隙ALOHA算法
幀時隙ALOHA算法中,若幀時隙數(shù)遠遠小于標簽數(shù)，在匹配前系統(tǒng)吞吐率很低。為了在時隙數(shù)與標簽數(shù)匹配前，提高當前幀的吞吐率，引入了延遲機制，即當標簽隨機選擇的時隙數(shù)與時隙計數(shù)器數(shù)值相同時，標簽并不立即應(yīng)答讀寫器，而是延遲若干時隙（從0~7的范圍內(nèi)選擇）后再發(fā)出應(yīng)答信息[5]。
圖2是設(shè)定初始時隙為16，對比不同標簽數(shù)（標簽數(shù)大于16）下第一個幀的吞吐率。由圖2看出，帶延遲的算法的確可以提高一幀的吞吐率，然而延遲算法只有在標簽數(shù)多而時隙數(shù)少的情況下才有利于提高系統(tǒng)吞吐率。在相反的情況下，延遲算法在減少碰撞時隙的同時，產(chǎn)生過多的空閑時隙，不能提高系統(tǒng)的吞吐率。
1.4 分組幀時隙ALOHA算法
幀時隙ALOHA算法局限于每幀最大時隙數(shù)為256。當標簽數(shù)遠遠大于256時，系統(tǒng)無法通過增大時隙數(shù)來提高吞吐率。為解決這個問題，在DFSA算法的基礎(chǔ)上提出分組幀時隙ALOHA算法（GFSA）。參考文獻[3]中說明，當標簽數(shù)多于354時將全部標簽分成兩組或者更多組，讀寫器分別對每組標簽進行識別，從而可以很好地提高系統(tǒng)的吞吐率。圖3為普通DFSA算法與分組GFSA算法在標簽數(shù)多于400時識別所用的總時隙數(shù)的比較，初始時隙設(shè)為256。圖3的結(jié)果表明，標簽數(shù)越多，分組算法GFSA的優(yōu)越性越明顯。但是這種算法需要在原有的DFSA算法上做很多修改，例如讀寫器命令需要加入分組參數(shù)，標簽需要確定并保存自己的分組序號，這使得實現(xiàn)變得有些困難。
2 時隙隨機算法（SR）
時隙隨機算法沒有幀的概念，取而代之的是識別周期。識別周期是指讀寫器兩次發(fā)送開始識別命令（Query）的時間間隔。SR算法同樣是令標簽選擇時隙應(yīng)答，但區(qū)別在于，幀時隙ALOHA算法在一個幀所有時隙完成之后才能更改時隙數(shù)，使未識別標簽重新選擇時隙；而SR算法在一個識別周期內(nèi)可以隨時更改時隙數(shù)，讓未識別標簽重新選擇，實現(xiàn)了時隙數(shù)的自適應(yīng)過程。
以ISO/IEC 18000-6 Type C[5]為例，識別過程由讀寫器發(fā)送Query命令開始，命令包含時隙參數(shù)Q。標簽從0~2Q-1范圍內(nèi)隨機選擇一個數(shù)作為自己的槽計數(shù)器值。當槽計數(shù)器值等于0時，標簽應(yīng)答。若標簽被讀寫器成功識別，則退出識別系統(tǒng)。
讀寫器通過發(fā)送開始下一個時隙的命令（QueryRep），令標簽的槽計數(shù)器值減1，若槽計數(shù)器值為0(前一個時隙碰撞的標簽)，則將其記為最大值(7FFFh)。當讀寫器認為需要更改時隙數(shù)時，發(fā)送更改時隙參數(shù)的命令(QueryAdjust)，令原有Q值加1或減1，這時標簽會重新產(chǎn)生槽計數(shù)器值。
時隙數(shù)的自適應(yīng)過程是通過發(fā)送QueryAdjust命令實現(xiàn)的。讀寫器根據(jù)幾個時隙的識別情況（而非一個周期），增加或減少時隙參數(shù)Q，使之能夠及時有效地反映標簽數(shù)的動態(tài)變化。一種簡單的Q值算法是在讀寫器中設(shè)計一個參數(shù)Qfp作為Q的浮點數(shù)。每次讀寫器都根據(jù)標簽的應(yīng)答情況更改Qfp值，然后將Qfp四舍五入為一個整數(shù)值。若這個整數(shù)不同于之前的Q值，則讀寫器發(fā)送QueryAdjust命令，令Q等于這個整數(shù);否則讀寫器不改變Q值，發(fā)送QueryRep命令。其過程如圖4所示。其中C為Qfp的變化步長。一般來說，Q與C成反比，因此可以取C=0.8/Q[6]。初始時隙數(shù)與DFSA算法相同，取16，即Q=4。
3 仿真分析
圖5、圖6分別描述了識別一定數(shù)目的標簽所需要的總時隙數(shù)和系統(tǒng)吞吐率。圖中，F(xiàn)FSA 128和FFSA 256分別代表采用128和256時隙數(shù)的固定幀時隙ALOHA算法；DFSA I和DFSA II分別代表采用1.2節(jié)第一種標簽估計算法和第二種標簽估計算法的動態(tài)幀時隙ALOHA算法；SR算法代表時隙隨機算法，其Q值算法采用第2節(jié)所述方法。
從圖5、圖6中可以看出，若采用時隙數(shù)為128的FFSA算法，當標簽數(shù)超過300時，識別標簽所需的時隙總數(shù)迅速增長。同樣采用時隙數(shù)為256的FFSA算法，時隙總數(shù)也呈現(xiàn)迅速增長的趨勢。FFSA算法的系統(tǒng)吞吐率較低而且吞吐性能不穩(wěn)定。
若采用DFSA算法，識別標簽所需的時隙總數(shù)略有下降。當標簽數(shù)少于600時，系統(tǒng)吞吐率較高而且相對穩(wěn)定；當標簽數(shù)大于600時，由于受到最大時隙數(shù)256的限制，系統(tǒng)吞吐率開始下降。此時可以通過GFSA算法提高系統(tǒng)吞吐率。仿真中采用兩種不同估算標簽算法的DFSA算法，其性能差不多。但從實現(xiàn)角度講，DFSA II算法更好一些，因為它容易實現(xiàn)。
SR算法作為另外一類基于時隙的防碰撞算法，其性能遠遠優(yōu)于前面幾種算法。SR算法采用時隙數(shù)自適應(yīng)機制，不僅減少碰撞時隙和空閑時隙產(chǎn)生，而且使碰撞標簽可以及時重新參與識別。SR算法的最大時隙數(shù)可達215，在實際應(yīng)用中，即便識別很大數(shù)量的標簽時，也不會受到時隙數(shù)的限制。采用SR算法系統(tǒng)吞吐率最高且保持在一個定值左右。特別在識別很大數(shù)量的標簽時，SR算法識別標簽所用的總時隙數(shù)比DFSA算法減少很多。
總之，在RFID系統(tǒng)中，基于時隙的防碰撞算法關(guān)心的首要問題都是使時隙數(shù)與標簽數(shù)相匹配，這樣才能提高系統(tǒng)吞吐率。對于文中分析的兩類算法，幀時隙ALOHA算法設(shè)計簡單，適合于識別數(shù)量在600個以內(nèi)的標簽；時隙隨機算法相對復(fù)雜一些，但系統(tǒng)吞吐率高而且性能穩(wěn)定，特別適合識別很大數(shù)量的標簽。
參考文獻
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