利用Fisher矩阵的RFID多标签最优分布检测方法

于银山,俞晓磊,刘佳玲,赵志敏,汪东华

(1.南京航空航天大学理学院,江苏南京 210016;2.江苏省标准化研究院,江苏南京 210029;3.南京理工大学电子工程与光电技术学院,江苏南京 210094)



利用Fisher矩阵的RFID多标签最优分布检测方法

于银山1,2,俞晓磊2,3,刘佳玲1,2,赵志敏1,汪东华2

(1.南京航空航天大学理学院,江苏南京 210016;2.江苏省标准化研究院,江苏南京 210029;3.南京理工大学电子工程与光电技术学院,江苏南京 210094)

摘要:射频识别多标签系统动态性能参数包括读取效率、识读距离等,现有算法提高射频识别多标签系统识读性能能力有限,笔者提出了合理利用标签几何分布提高射频识别系统性能的新方法.该方法引入Fisher矩阵作为判定依据,通过计算标签与阅读器方位角的Fisher矩阵行列式极值,获取多标签系统的最优几何分布.随后通过仿真对多标签几何分布与射频识别系统识读性能的关系进行分析评估,设计了托盘级射频识别标签应用系统,并以识读距离为动态性能检测参数,对多标签最优几何分布进行模拟动态环境性能测试.实验结果表明,通过Fisher矩阵获得标签最优分布的方法可以有效提高多标签系统的动态性能、减小识读误差.

关键词:射频识别;Fisher矩阵;动态性能;识读距离;多标签;几何分布

射频识别(Radio Frequency Identification Devices,RFID)作为一种新颖的非接触式自动识别技术,具有读取距离远、传输速度快、可大批量读取等优点,在物流供应链、智能交通、生产自动化、商品零售、质量检测等众多领域获得广泛应用[1].RFID技术一个重要的优点就是多目标的同时识别,但要实现多目标的同时识别,就要面临如何提高标签识读性能的问题.

现在常用的提高多标签识读能力的手段是使用防碰撞算法,解决多个标签同时存在于同一个射频信道内而产生的数据冲突[2](碰撞),如ALOHA算法、二进制算法等.但这些算法都不同程度地影响到标签的识读效率;同时,仅能防止碰撞的发生,但不能提高一定数量标签下RFID系统的识读性能.

标签也是一种传感器,近年来国内外对于多传感器最优信息融合技术的研究取得了一定的进展.文献[3]针对多被动传感器多目标跟踪中的传感器资源分配问题进行研究,在此基础上分析了多被动传感器系统跟踪误差的几何分布;文献[4]通过研究RFID系统的阅读器碰撞问题,提出了GDRA阅读器分布模型来降低标签读取过程中阅读器碰撞;文献[5]将传感器作为节点,通过分析传感器的几何分布来检测传感器网络的异常值.以上研究对于RFID系统中的多标签分布优化有一定的参考价值.

作为各种无偏估计误差的方差下限,Cramer-Rao下限(Cramer-Rao Lower Bound,CRLB)为评估无偏估计量的性能提供了依据.通过计算Fisher矩阵的行列式值是否满足Cramer-Rao界的下限,利用参数估计理论可以判断无偏估计的最优性能[6].在计算RFID系统中的标签分布时,令阅读器的状态参量为一个有效的无偏估计量,并且有很小的空间误差变化,则这种分布将达到最优.笔者引入Fisher矩阵,对最优标签分布进行理论分析和实验验证,研究多标签系统动态性能受标签几何分布的影响,推导出RFID多标签系统取得最优识读性能所对应的几何分布特征.文献[7]提出了标签分布密度模型,重点围绕标签分布密度对定位开展研究;文献[8]侧重于利用标签随机几何分布模型对标签数目进行估计.文献[7-8]分别对标签密度和标签数目估计进行研究,而笔者则从多标签分布出发,利用Fisher矩阵检测多标签的最优分布,可以更有效地提高多标签系统的整体识读性能、减小识读误差.

1 基于Fisher矩阵的RFID多标签分布模型

RFID多标签系统动态性能的读取效率、识读距离、读取速度除了受算法的影响,也会受标签几何分布的影响.实际应用中,影响多标签系统动态识读性能的因素不仅取决于测量的精度与算法,也与多标签相对阅读器的几何分布有着密切联系.将Fisher矩阵理论引入多标签系统的动态性能分析,通过建立几何模型,推导出RFID多标签系统取得最优识读性能所对应的最优几何分布图形,可以为提高系统识读性能、减少碰撞发生提供参考依据.

1.1 多标签系统识读原理

超高频RFID系统采用后向散射调制,无源电子标签附在待识别的目标表面,阅读器通过天线发送出一定频率的射频信号,当标签进入磁场时产生感应电流,同时利用感应电流产生的能量发送出其所携带的信息,阅读器读取信息并解码后传送给后台进行相关处理,从而达到自动识别物品的目的.

通过引入Fisher矩阵研究了多标签系统中标签几何分布对动态性能影响的可能性,通过距离对阅读器空间的位置参数进行估计.Fisher矩阵中包含了每个标签的位置、检测值等信息,因此,通过分析计算Fisher矩阵,可以得出标签几何分布与阅读器的关系,获取多标签系统的最优几何分布.基于多标签系统的识读原理如图1所示.

1.2 相关几何参数定义

图1 标签识读原理图　

图2 几何参数的定义

1.3 最优几何分布理论模型

基于多标签识读系统的Fisher矩阵可表示为

其中,P表示阅读器的状态参量,Rr表示协方差矩阵,Δpr(P)为雅各比矩阵,即

其中,φi为第i个标签与阅读器的夹角.令Rr=σ2rIN,因此N个标签的Fisher矩阵可用如下形式表达:

求解Fisher矩阵式(4)的行列式值,即可获得系统识读性能与标签几何分布的关系为

其中,s={{i,j}},定义了所有i与j的组合的集合,且i,j∈{1,2,…,N},j＞i.当式(5)行列式值等于或无限接近极值时,标签-阅读器的几何分布达到最优.通过对式(5)求导可得到取得极值的条件.如果标签数为N,基于多标签识读的Fisher矩阵行列式的极值为N(4σr4).要达到该极值,必须同时满足:

多标签-阅读器的最优几何分布图形的基本特征便是由式(6)和式(7)求解得到的角度信息构成的.

2 RFID多标签系统最优几何分布图形仿真计算与实验验证

基于以上的标签-阅读器最优几何分布模型,选取直角坐标系为多标签系统参考坐标,X-Y构成的平面为标签与阅读器所在平面区域,而Z代表该区域内每点对应的Fisher矩阵行列式归一化值.Z方向上值的大小决定了该点的读取效率.

2.1 Fisher矩阵分布分析

当多标签系统含有3个标签时,将N=3带入式(5),并且令σ2r=1,化简后可以得到

其中,A=φ3(P)-φ1(P),B=φ2(P)-φ1(P),A,B∈[0,2π).由式(1)仿真得到的Fisher矩阵行列式值在标签-阅读器所在平面区域的分布图,如图3所示.

由图3可以看出,Fisher矩阵行列式值有8个最大值点和9个最小值点.8个最大值包含了(A=2π/3,B=π/3)、(A=4π/3,B=2π/3)等分布情况,行列式值为9/4;9个最小值点包含了(A=0,B=π)、(A=2π,B=π)等分布情况,行列式值为0.

为方便实验,取两组特殊值进行实验验证,标签位置的示意图如图4所示,分别取(φ1=0,φ2=π/3,φ3=2π/3)为行列式极大值(图4(a)),(φ1=0,φ2=0,φ3=π)为行列式极小值(图4(b)).

图3 N=3时行列式值分布三维图及俯视图

图4 标签位置示意图及矩阵行列式值三维图

由上图的分布对式(1)进行仿真,得到Fisher矩阵行列式值与标签位置关系三维图,如图4(c)所示,标签Fisher矩阵行列式值在图4(a)所示位置达到最大值,在图4(b)所示位置达到最小值,实验角度选择满足行列式在最大值和最小值之间.

2.2 RFID检测系统

RFID标签进出闸门应用检测系统(原理图如图5(a)所示),主要由货物传输带、托盘、货物支架、阅读器天线支架、激光测距传感器、RFID阅读器、RFID标签和控制计算机等组成.RFID标签进出闸门应用检测系统实物图如图5(b)所示,RFID阅读器选用Impinj公司的Speedway Revolution R420超高频阅读器.阅读器天线选用Larid A9028远场天线,最大识读距离约为15 m.测距传感器选用Wenglor公司的X1TA101MHT88型激光测距传感器,该传感器测量距离范围为15 m,精度为2μm.

图5 RFID标签进出闸门应用检测系统原理图及实物图

整个检测系统模拟货物进出库步骤,在货物传输带上架设托盘,托盘上放置货物,设定托盘托举高度和货物传输带传输速度,托盘在货物传输带上匀速传动以模拟叉车进出闸门的动作.在货物表面贴上RFID标签,在闸门上安装一个RFID阅读器和多个RFID天线,在正对货物传输带的一侧安装一个测距传感器,测距传感器光束指向货物进入闸门的方向.货物传输带连同架设托盘向闸门方向运动,贴有RFID标签的货物进入RFID天线辐射场,某一个RFID天线感应到RFID标签反射的射频信号,与RFID天线连接的RFID阅读器串口发出跳变信号.RFID阅读器通过串口通信的方式将产生的跳变信号发送给测距传感器,同时将RFID天线的标号也发送给测距传感器,启动测距程序,测量测距传感器到反射板的距离值.最后计算出RFID天线到RFID标签的距离值,作为闸门入口环境下RFID识读范围.

实验检测环境:托盘运动速度为20 m/min,天线接收灵敏度为-70 dBm,阅读器天线发射功率为27 dBm.调整光学升降平台,使测距传感器光束瞄准货物,定义测距传感器光束与闸门所在平面的交点为参考点.然后设货物表面到参考点的距离为R,测距传感器到参考点的距离为固定值L,测距传感器到货物表面的距离为S,第i个RFID天线到参考点的距离为固定值Hi,则R=S-L,第i个RFID天线到RFID标签的距离值Ti=(R2i+H2i)1/2,即Ti为闸门入口环境下RFID的识读范围.

2.3 实验验证

选择5个具有代表性的RFID标签粘贴位置(货物前后左右及顶部)做标签粘贴最优位置实验,实验发现RFID标签在如图5所示测试位置的识读距离最优,因此,多标签实验验证选择正对激光测距仪位置作为标签粘贴位置.检测步骤如下:

(1)系统初始化,把RFID标签贴到货物上的各测试位置.

(2)每组实验设定标签往返次数为10次,实验数据统计取平均,以保证对识读距离测量的可靠性.

(3)固定φ3=120°,令φ在[0°,60°]之间变化,保证了矩阵行列式在最大值和最小值之间变化,测试不同位置的RFID标签的识读距离,可做出行列式仿真图及识读距离拟合曲线,如图6(a)、(b)所示.

(4)固定φ2=0°,令φ3在[120°,180°]之间变化,测试不同位置的RFID标签的识读距离,可分别得到行列式仿真图及标签识读距离与标签角度变化关系的拟合曲线,如图6(c)、(d)所示.

图6 矩阵行列式值、识读距离——φ2、φ3关系曲线

对图6(a)行列式理论值与图6(b)识读距离实验值进行对比分析可以看出,随着号标签角度增大,矩阵行列式值与标签识读距离都随之增大,并且变化趋势相同;对图6(c)行列式理论值与图6(d)识读距离实验值进行对比分析,可以看出仿真曲线和实验得到的拟合曲线变化趋势相同;随着号标签角度增大,矩阵行列式值与标签识读距离都随之减小.实验在稳定条件下对识读距离值进行多次测量,并且方差稳定,保证实验的可重复性测量.实验证明,利用Fisher矩阵作行列式来判定RFID多标签系统识读性能是可行的.

3 结束语

笔者研究了基于距离测量的多标签系统最优的几何分布模型、相关数学表达式,为提高多标签系统动态性能、减小识读误差,引入含状态参量的Fisher矩阵作为理论依据,研究了标签几何分布与动态性能间的关系,提出了合理利用标签分布位置来提高RFID多标签系统识读性能的新方法.通过仿真计算给出最优的标签位置的几何分布,理论与实验结果规律符合,利用Fisher矩阵作行列式来判定RFID多标签系统识读性能是可行的.该研究为打破RFID多标签系统推广应用的技术瓶颈提供了一种重要手段.

参考文献:

[1]WANT R.An Introduction to RFID Technology[J].Pervasive Computing.2006,5(1):25-33.

[2]李致金,周杰,乔杰,等.自适应多维维分编码RFID防碰撞算法[J].西安电子科技大学学报,2013,40(6):162-167.LI Zhijin,ZHOU Jie,QIAO Jie,et al.Reseach on RFID Anti-collision Algorithms based on Adaptive Muti-dimension Division Code[J].Joural of Xidian University,2013,40(6):162-167.

[3]李彬彬,冯新喜,王朝英,等.基于信息增量的多被动传感器资源分配算法[J].系统工程与电子技术,2012,34(3): 502-507.LI Binbin,FENG Xinxi,WANG Chaoxi,et al.Multi-passive Sensors Resource Allocation Algorithm based on Information Gain[J].Systems Engineering and Electronics,2012,34(3):502-507.

[4]BUENO-DELGADO M V,FERRERO R,GANDINO F,et al.A Geometric Distribution Reader Anti-collision Protocol for RFID Dense Reader Environments[J].IEEE Transactions on Automation Science and Engineering.2013,10(2): 296-306.

[5]BURDAKIS S,DELIGIANNAKIS A.Detecting Outliers in Sensor Networks Using the Geometric Approach[C]// Proceedings of the IEEE 28th International Conference on Data Engineering.Piscataway:IEEE,2012:1108-1119.

[6]SESHADREESAN K P,KIM S,DOWLING J P,et al.Phase Estimation at the Quantum Cramer-Rao Bound via Parity Detection[J].Physical Review A,2013,87(4):043833.

[7]YANG P,WU W,MONIRI M,et al.Efficient Object Localization Using Sparsely Distributed Passive RFID Tags[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2013,60(12):5914-5924.

[8]SHAKIBA M,SINGH M J,SUNDARARAJAN E,et al.Extending Birthday Paradox Theory to Estimate the Number of Tags in RFID Systems[J].Plos One,2014,9(4):1-11.

[9]BISHOP A N,FIDAN B,ANDERSON B,et al.Optimality Analysis of Sensor-target Localization Geometries[J].Automatica,2010,46(3):479-492.

(编辑:王 瑞)

简 讯

2015年11月20日,由共青团中央、中国科协、教育部、全国学联、广东省人民政府共同主办,广东工业大学、香港科技大学联合承办的第十四届“挑战杯”中航工业全国大学生课外科技学术作品竞赛终审决赛在广州落下帷幕.我校共提交6件参赛作品,其中2件获国家一等奖,3件获国家二等奖,1件获国家三等奖,并捧得“优胜杯”.

摘自《西电科大报》2015.11.28

Method for detecting optimal distribution of RFID multiple tags based on Fisher matrix

YU Yinshan1,2,YU Xiaolei2,3,LIU Jialing1,2,ZH AO Zhimin1,WANG Donghua2
(1.College of Science,Nanjing Univ.of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016,China;2.Jiangsu Institute of Standardization,Nanjing 210029,China;3.College of Electronic and Optical Engineering,Nanjing Univ.of Science and Technology,Nanjing 210094,China)

Abstract:Dynamic performance parameters of multiple tags in the RFID system includes reading efficiency,reading distance and so on.The improvement of existing algorithms for the reading performance of multiple tags is limited in the RFID system,so the geometric distribution of tags is arranged reasonably to improve the performance in this paper.In the Fisher matrix of evaluation,we calculate the extremum of the azimuth matrix and obtain the optimal geometric distribution of tags.Then the geometric distribution of multiple tags and the reading performance of the RFID system are evaluated in numerical simulation.Taking the reading distance as the dynamic performance parameter,we design the tray-level RFID application system and test the optimal geometric distribution of multiple tags in simulative dynamic environment.The results show that the optimal geometric distribution of tags,which is obtained by calculating the Fisher matrix,could improve the dynamic performance and reduce the reading error of multiple tags in the RFID system effectively.

Key Words:RFID;Fisher matrix;dynamic performance;reading distance;multiple tags;geometric distribution

通讯作者:俞晓磊(1981-),男,博士,E-mail:nuaaxiaoleiyu@126.com

作者简介:于银山(1987-),男,南京航空航天大学博士研究生,E-mail:yuyinshan@163.com.

基金项目:中国博士后基金资助项目(2013M531363);江苏省自然科学基金青年基金资助项目(BK20141032);江苏省博士后基金资助项目(1202020C);国家质检总局科技计划资助项目(2013QK194);江苏省质量技术监督局科技资助项目(KJ133818);江苏省研究生培养创新工程资助项目(KYLX0246)

收稿日期:2014-10-12 网络出版时间:2015-05-21

doi:10.3969/j.issn.1001-2400.2016.02.019

中图分类号:TN98

文献标识码:A

文章编号:1001-2400(2016)02-0108-06

网络出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/61.1076.TN.20150521.0902.016.html