物联网环境下RFID防碰撞及动态测试关键技术研究

引言

物联网(Internet of Things，IOT)是近年来形成并迅速发展的新概念，是新一代信息技术的组成部分。物联网的产生是信息社会及其经济贸易发展的智慧结晶，是高科技领域的一项新技术，该技术将给自动识别技术行业带来一场革命。

射频识别(Radio Frequency Identification，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，因而在物流供应链、智能交通、生产自动化、商品零售等众多物联网领域获得广泛应用，并成为了物联网中的核心技术。然而，在复杂的物联网环境下，密集标签应用环境中的多标签、多读写器、各种外部噪声、电子标签所附物体介质(如金属)等对标签读取率的影响以及所引起的RFID读写设备故障等，往往会带来RFID系统的碰撞问题，并很大程度上影响到RFID技术的大规模应用。因此,有必要对RFID系统的碰撞过程进行系统分析，提出合理的解决方案，并提供一种动态测试手段，以提高产品防碰撞测试的效率，降低测试成本。

本文首先介绍了物联网的总体架构以及RFID与物联网的关系，然后分析了近年来几种常见的RFID防碰撞算法，最后探讨了RFID系统动态测试技术的最新进展。文中提出了一种新型RFID防碰撞动态测试实验平台的硬件和软件框架，并通过仿真验证了平台的部分功能，从而为提高RFID系统动态防碰撞提供了有效的测试手段。

1物联网与RFID系统

物联网就是物物相连的网络，它是架构在现有或下一代公网或专用网络的基础上，利用RFID等传感器技术和互联网技术,构造的一个实现全球物品信息实时共享的网络。物联网中的各种信息传感设备（如射频识别设备、红外传感器、全球定位系统、激光扫描等），与互联网结合起来形成一个巨大网络，其目的就是让所有的物品都与网络连接在一起，以便识别和管理。

物联网的总体架构如图1所示。从逻辑层面上看，物联网总体架构可分为感知层、接入层、处理层、应用层四个层面。感知层是指各种传感器或终端设备等组成的传感网络，主要用于实现对物品的感知、识别、检测或数据采集，以及反应与控制等；接入层是指各种有线或无线节点、固定与移动网关组成的各种通信网络与互联网的融合体，主要用于数据的进一步处理与传输；处理层即中间件层,主要对海量的信息进行智能化处理（接收、处理、整合），实现对应用层的支持；应用层主要将物联网与各种具体行业相结合，实现其在各领域的智能化应用。

图1 物联网总体架构

作为物联网核心技术之一，RFID技术的原理就是利用射频信号的空间耦合或反射来自动识别目标对象，并获取相关信息。它不需要人工接触或光学可视即可完成信息的快速输入和批量处理，是一种高效的自动识别技术，并成为了物联网感知领域的关键技术之一。RFID系统包括射频前端、中间件与后台的计算机信息管理系统，其中射频前端完成系统的采集与存储工作，中间件则提供信息格式的转换与传输，计算机信息管理系统可对获取的信息进行应用处理。

射频前端至少包括电子标签与读写器两部分。电子标签由标签芯片与天线封装组成，依据电子标签供电方式的不同，电子标签可分为有源电子标签（Activetag）、无源电子标签（Passivetag）和半无源电子标签（Semi-passivetag）三种，它是射频识别的数据载体；读写器由无线收发模块、控制模块和接口电路组成，主要通过无线收发模块与电子标签进行通信,进而将所获得的信息传输给后台并进行处理。

在实际应用中，电子标签附在待识别的目标表面，读写器则通过天线发送出一定频率的射频信号。当标签进入磁场时，其内部将产生感应电流，同时利用自身能量或因感应电流产生的能量发送出其所携带的信息，读写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。射频识别系统的工作原理如图2所示。

图2 RFID系统工作原理

2RFID系统防碰撞技术研究

RFID技术的一个重要优点就是多目标同时识别。如果要实现多目标的同时识别，就要解决多标签对应一个读写器或多个读写器时产生的信号干扰问题，即碰撞问题。碰撞问题可分为标签碰撞和读写器碰撞两种。标签碰撞是指当多个标签对应一个读写器时，标签同时向读写器发送数据，信号之间相互碰撞，使读写器无法正确获取相关信息；读写器碰撞是指当多个标签对应多个读写器时，因读写器工作频率发生重叠而使标签无法选择合适的读写器，从而无法建立标签与读写器之间的通信链路。

在标签防碰撞方面，考虑到标签内部的复杂程度与成本问题，实际中用到的电子标签大部分都是无源标签，因此，人们主要关注无源标签的防碰撞问题即可。目前，最常用的防碰撞算法可以分为两类：一种是以ALOHA算法为代表的概率算法（ISO/IEC18000-6TypeA标准定义的标签），另一种是以Tree算法为代表的确定性算法（ISO/IEC18000-6TypeB标准定义的标签）。

在概率算法中，最常用的就是时隙ALOHA算法。如果把时间分成多段固定时隙，固定时隙的长度由系统时钟决定，并规定只能在每个时隙的临界处，电子标签才会主动向读写器发送数据，发送数据的时间都固定在每个时隙内，这样数据要么发送成功，要么完全冲突，等待下一个时隙再次发送,这样就能有效避免数据的部分冲突问题。时隙ALOHA的原理图如图3所示。

图3中有四个标签，在第一个时隙，标签1和标签2同时向读写器发送数据，两个标签的数据发生碰撞，发送失败,标签1和标签2经过一定的时延会再次发送；在第二个时隙,标签3发送数据，过程中没有与其他标签的数据发生碰撞,发送成功；在第三个时隙，标签2再次发送的数据与标签4发送的数据发生碰撞，发送失败，标签2和标签4经过一定的时延后再次发送；在第四个时隙，标签1再次发送的数据没有与其他标签的数据发生碰撞，发送成功，依此类推。

图3 时隙ALOHA算法原理图

ALOHA算法比较简单，便于实现，适用于低成本RFID系统。但由于该类算法的时隙是随机分配的，即存在某一标签在相当长一段时间内无法识别的可能性，所以这类方法又被称为概率方法。

在确定性算法中，最常用的是Tree算法。Tree算法的基本思路是读写器发送包含全序列号ID的请求命令，标签群收到请求命令后，将自身的序列号与ID进行比较，若符合要求,则返回数据；如果发生碰撞，读写器则根据序列号的碰撞位置将标签分离。Tree算法的原理如图4所示。

图4 Tree算法原理图

假如图4所示的系统中有6个标签，ID分别是0010、0100、0101、1001、1110、1111。从父节点开始查询，读写器向标签发送信息0,所有ID第一位为0的标签响应，并向读写器发送响应信号，即在0节点发生碰撞；读写器再次向响应标签发送信息00,只有标签0010响应，即此标签被识别；读写器再次发送信息01，标签0100、0101响应，读写器发送响应信号，即在01节点发生碰撞；读写器再次发送信息010,标签0100、0101响应，读写器发送响应信号，即在010节点发生碰撞；读写器再次向响应标签发送信息0100,只有标签0100响应，即此标签被识别；读写器再次向响应标签发送信息0101，只有标签0101响应，即此标签被识别。至此，0节点的标签查询完毕，1节点的标签查询与此相同。

Tree算法比较复杂，识别时间较长，但不存在某一标签在相当长时间内无法识别的问题，故被称为确定性方法。

3RFID系统动态测试

在实际应用中，RFID技术由于应用环境中的温度变化、各种噪声、电子标签所附物体介质（如金属）等对标签读取率的影响以及所引起的RFID读写设备故障等，很大程度上影响到RFID技术的大规模应用。初步研究发现，随着干扰功率的增大，特别是干扰功率比较大的时候，误码率会随着信噪比的减小而急剧上升。在工程实践中，可通过增加天线的增益、改善天线的方向图或减小读写器主板内部的白噪声，来达到提高信噪比的目的，从而改善低信噪比条件下RFID系统的防碰撞性能。但是，目前国内关于RFID系统的动态测试主要还是模拟实际物联网环境（如物流分拣环节、车辆运行、进出库等），这样的测试不仅在场地占用、操作性、费用等方面困难较大，而且需要对实际环境中的标签信号、干扰信号、射频反射、环境噪声等进行大量的预测试。因此，RFID测试技术成为RFID技术研发和应用实施过程中的重要技术保障。RFID测试技术的研究以及动态检测平台设计已成为一个急需解决的问题。

3.1动态测试的关键技术

在依据不同场合和实际环境需求搭建RFID软硬件动态测试平台时，主要应当围绕两个关键技术问题开展测试。

3.1.1RFID基本通信性能测试

目前，RFID基本通信性能测试大致可分为三类:一是标签和读写器的物理特性测试，二是空中接口一致性测试，三是RFID系统互操作性测试。因为不同的调制解调、编码解码方法、频段适用于不同的环境，所以在建立测试体系时，要依据实际环境选择合适的方法和频段，来建立所需的测试体系。建立的测试体系不应该只适用于单独的产品，而应该面对同类产品的基本通信功能。

对于标签，应该在电源适应能力、噪声、安全、电磁兼容、环境适应性和可靠性等方面进行全方位测试，得出其主要指标，如频率响应和品质因数Q。对于读写器，应该对其电路、输出功率、频谱、调制解调、空中接口等方面进行测试以得出结论。最后，对于标签和读写器进行互操作性测试，以确保RFID系统的兼容性。

3.1.2 RFID应用系统动态测试

动态仿真测试技术的研究就是用来仿真RFID系统在实际应用环境中各种因素影响下的实际性能，因此，实际应用环境中各种影响因素的建模是仿真测试技术中的关键一环。考虑实际应用环境时，必须全面考虑信号、噪声、电磁兼容及不同的运动速度、标签数量、读写速度等对于RFID系统稳定性及实用性的影响。

目前，国内关于RFID系统的动态测试主要还是模拟实际物联网环境，这样的测试不仅在场地占用、操作性、费用等方面困难较大，而且需要对实际环境中的标签信号、干扰信号、射频反射、环境噪声等进行大量的预测试。

为使检测方便实用，江苏省标准化研究院联合南京航空航天大学应用物理系的研究人员，提出了一种半物理仿真验证平台。该方法一方面搭建模拟物联网实际使用环境的硬件检测平台，另一方面通过计算机仿真（软件）给系统施加背景噪声、电路干扰、电磁干扰等信号，然后检测RFID系统在各种复杂外部干扰下的实际防碰撞性能，并结合理论模型完成对RFID系统通信可靠性的全面评估。该方法的关键技术在于利用射频、信号处理、控制、软件等技术手段产生仿真信号和各种干扰源，并用信号模拟的方式来构造测试环境，通过对典型信号、干扰信号分别建模，同时利用软件和硬件控制产生典型的测试信号，从而完成对物联网实际使用环境的模拟。

3.2动态测试新技术研究

铁路车号自动识别系统（AutomaticTrainIdentificationSystem，ATIS）是利用地面识别系统识别正在运行的列车上的电子标签，获得电子标签上记录的列车信息，然后将其传输给后台计算机处理系统，从而达到实时跟踪与管理列车的目的。铁路车号自动识别系统一般要受到RFID系统通信质量、标签性能、列车运行速度、周边电磁环境等影响。目前，学者的研究主要放在相位、运行速度等对识别率的影响，并将此影响加入到ATIS的硬件系统中来提高识别率。理论上，对于车号的识别准确率可达到99%,基本可以实现跟踪与管理。

邮政分拣系统则是将RFID技术用于邮件处理中心，实现邮件的自动分拣，以便有效解决速递包裹在交接和分拣等生产环节中长期存在的生产效率低、劳动强度大和识别率低等问题。当附有电子标签的邮袋经过RFID读取区时，天线会读取标签上带有的信息，并将信息传递到主要的控制系统，完成邮件的分拣。过程中出现分拣错误时，输送带指示灯会报错并将邮袋导入正确的输送带上。整个过程在高速传送状态下完成自动读取，不需要人为监视。研究人员通过对邮件分拣的测试结果证明，其装卸车识别率为99.4%,分拣识别率为100%，完全能够适用于邮件处理中心的工作环境。

生产流水线RFID技术主要用于生产环节中对物流数据自动、及时和准确地采集。这一方面不仅可实现物流与信息流之间真正的无缝集成，另一方面，在对所采集的数据进行分析与处理后，可实现对物流及相关业务更精细化的管理和控制，有利于减少实际与计划之间的偏差。

以江苏省科技厅“江苏省射频识别技术公共服务平台”和江苏省质量技术监督局“江苏省射频识别产品质检中心”为依托，江苏省标准化研究院联合南京航空航天大学应用物理系研究人员，开展了“低信噪比条件下RFID通信性能测试方法”的课题研究，在多标签环境和有噪声干扰的低信噪比条件下，研究如何确定出接收信号的调制方式、频偏和其它信号参数的检测手段，以便为信号分析和开展RFID通信性能检测提供依据。研究所提出的一种半物理仿真验证平台，主要用于对物联网环境下RFID主要通信性能参数（识别率、误码率、识别距离等）进行检测。该平台分为硬件检测平台和仿真软件两部分，初步设计的小型硬件检测平台主要用于演示和模拟物流分拣环境下的RFID通信过程，并为防碰撞算法研究提供依据。该平台主体结构为两个环形输送线直段（每个长2m）和两个180。转弯段，工作高度为750mm，转弯段转弯半径为500mm；采用塑料平顶链输送物料，宽度85mm:承载20kg/m:速度可以在5~25m/min范围内变频调速，动力装置采用台湾产优质减速电机；输送线周边设2个天线架、1个电控柜和1个急停开关。该检测平台的CAD设计图如图5所示。

图5 RFID通信性能检测平台

图6给出了RFID通信性能检测平台中测量天线的设计方法。图6中左、右两部分从两个角度用实心线和方块表示在检测平台中测量天线的位置，这里采用了按正方形布置的四天线检测区，中间为贴标签物品传输通道，这样更便于识别和捕获从不同角度标签发出的射频信号。

图6 RFID通信性能检测平台中的测量天线

图7所示是检测流程示意图。该检测流程依据国际上最新的EPCglobal标准进行设计，依次检测标签贴于物品不同位置后通过读写器天线（检测区）的一系列通信性能参数（识别率、误码率、识别距离等），以求能获得最大防碰撞性能的最佳标签粘贴位置和数量。

图7 检测流程示意图

半物理仿真验证平台的仿真软件主要用于定量模拟实际物联网环境中的各种干扰噪声(多标签、多读写器、金属反射、电磁干扰等)，即采用信号模拟的方式半物理地构造测试环境,并将基于软件生成的信号接入信号发生器，通过射频电缆连到读写器上，定量检测RFID系统防碰撞能力，其仿真软件原理图如图8所示。从图8可以看到，电子标签进入监测区域的信息检测仿真系统中的二进制信源经编码调制后经过信道，在信道中又因各种影响因素(介质、电磁环境、速度等)产生噪声，然后将经过解调解码得到的信息再与信源作比较，即可得出误码率。在此过程中，可以用小波分析等方法去噪，再对去噪后的信号进行调整，这样可大大降低系统误码率。

图8 仿真软件原理图

图9所示是在一个典型RFID通信系统中加入噪声以及去噪后的信号。

图9 典型RFID系统信号去噪仿真

这里取一组随机RFID信号序列“1010100110”，采用差动双向编码并经过FSK调制和加噪处理后，再经滤波器去噪后重新获得RFID信号。这一仿真过程模拟了RFID通信系统的加噪和去噪信号处理，若随机加噪信号是RFID读写器通过RFID标签真实获取的，则经过该软件系统，就能有效评估RFID系统的防碰撞性能。换言之，图8所示的仿真软件与图5所示的RFID通信性能检测平台相结合，就能实现RFID系统防碰撞能力的定量检测。

4结语

本文简要介绍了物联网的总体架构，随后叙述了RFID系统防碰撞问题以及动态仿真测试技术的最新进展，最后列举了几个动态测试技术的应用实例，并给出了一种新型RFID系统防碰撞半物理仿真验证平台的结构框架和相关仿真结果。

随着RFID技术的发展，多种标准并存的局面已经形成。因各种标准中信号参数各不相同，故而给多标准间的通信互联带来很大障碍。日益复杂的通信环境对RFID系统防碰撞性能提出了更高的要求，分析物联网环境下的RFID系统防碰撞性能已成为RFID动态测试中的研究热点。RFID产品检测的最终目标是建立自动化的模拟现场通用检测平台，而实际现场环境比实验室环境要更复杂。因此，一方面要搭建模拟物联网实际使用环境的硬件检测平台，另一方面，则可以通过计算机仿真(软件)给系统施加背景噪声、电路干扰、电磁干扰等信号，然后检测RFID系统在各种复杂外部干扰下的实际防碰撞性能，并结合理论模型完成对RFID系统通信可靠性的全面评估，这已成为实现物联网环境下RFID系统防碰撞性能动态测试的最新发展方向。

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