标签密集环境下的射频防碰撞识别技术研究

Anti-collision radio frequency identification (RFID) technology is not just one of the promising information collection technologies at 21st century but also a vital guarantee to support the development of the Internet of Things (IoT). Focusing on the high complexity of the tag backlog estimation, dramatically increase on the missed reading ratio under the complex application scenario, and limited identification performance of the existing anti-collision algorithms, we study the anti-collision technologies for large volume of tags under dynamic complex scenario. The main research contents are as follows: 1) focusing on the high computation complexity and poor stability of the existing tag backlog estimation method, the fuzzy logic based estimation method combined the optimized sub-frame observation and maximum time efficiency based in-frame adjustment is studied to reduce the complexity and improve the estimation accuracy and stability. 2) aiming at the high missed reading ratio of the existing algorithms in a dynamic environment, the estimation method, frame breaking and adaptive data rate switching mechanism based on the multiple tags dynamic identification model are designed to improve the identification efficiency in a complex environment. 3) Focusing on the performance bottleneck of the existing algorithms, the collision recovery technique based on orthogonal group strategy and backscatter link frequency correction is examined to achieve a significant improvement on performance with slight complexity. The research findings of this project are trying to form the RFID air interface standard centered on the anti-collision technology, and promote the rapid development of the IoT.

防碰撞射频识别（RFID）技术是二十一世纪重要的信息采集技术之一，亦是支撑物联网发展的重要保障。现有的多标签防碰撞算法存在标签数估计方法复杂度高、复杂应用场景下漏读率急剧增加和识别性能受限的问题，本课题研究标签密集、动态复杂环境下的多标签防碰撞技术。主要研究内容包括：1) 针对现有标签数估计方法复杂度高、稳定性差的问题，拟研究基于模糊逻辑的子帧观测和基于时间效率最大的帧调整机制的估计方法以降低复杂度并提高估计精度和稳定性；2) 针对现有防碰撞技术在动态环境下漏读率高的问题，拟研究基于动态识别模型的标签数估计、帧分解和自适应通信速率切换机制以提高复杂环境下的多标签识别效率；3) 针对现有算法识别性能瓶颈问题，拟提出基于正交分组策略和反向链路频率校正技术的碰撞恢复技术，以较低的复杂度，实现性能的显著提升。该项目的研究成果力图形成以防碰撞为核心的超高频射频识别空中接口标准，推动物联网的快速发展。

本项目针对标签密集环境下的射频防碰撞识别技术主要关注密集动态RFID系统中信号冲突研究、标签漏读率高、识别性能瓶颈三类挑战，围绕标签数估计方法、动态环境下漏读率抑制、多标签识别性能瓶颈突破这三类科学问题开展研究，提出的创新点和解决的问题可以归纳为：.1. 研究了低成本复杂度的标签数估计方法，利用子帧观测到的时隙状态通过统计学方法进行标签数估计从而确保估计结果的可靠性，利用查找表来预先存储估计结果从而降低估计的复杂度，主要研究了a) 基于模糊控制准则的的子帧调整方法、b) 基于时间效率最大化的帧设置机制、c) 中断机制和查找表设计方法。该研究为RFID系统的防碰撞协议提供了一种降低协议复杂度的思路并提供了低成本的标签数估算方法，同时奠定了防碰撞算法实现的基础。.2. 研究了适用于动态复杂RFID应用场景的多标签防碰撞算法，利用动态RFID环境中多标签碰撞概率、空闲概率和成功概率的精确方程式来确定标签数估计方法和最佳帧长。其可以利用帧内中断机制可以让不适合的帧随机中止从而进一步削弱了帧长设置不合理对识别性能造成的不良影响，最终提高了RFID多标签防碰撞算法在动态场景下的识别性能。主要研究了a) 动态标签识别模型建立方法、b) 动态识别模型下的低复杂度标签数估计方法、c) 最佳帧设置策略。该研究极大的提高了RFID系统多标签防碰撞算法在动态复杂环境下的识别效率，拓展了防碰撞算法的实用性。.3. 研究了基于碰撞解析的低复杂度高能效常规标签/异常标签识别算法，利用正交分组等策略将标签群分组使得读写器可以同时识别/验证多个标签，从而显著提高常规标签/异常标签的识别效率。主要研究内容有a) 比特查询机制、b) 标签分组机制、c) 碰撞解析机制。该研究显著提升了RFID多标签防碰撞算法和异常标签检测算法的识别性能，为防碰撞算法的研究提供了新的研究思路和方向。