MIMO型RFID的傳感標簽盲源分離防碰撞算法

劉東洋， 佐 磊， 何怡剛， 尹 強， 李 亞

(合肥工業大學 電氣與自動化工程學院，安徽 合肥 230009)

MIMO型RFID的傳感標簽盲源分離防碰撞算法

劉東洋， 佐 磊， 何怡剛， 尹 強， 李 亞

(合肥工業大學 電氣與自動化工程學院，安徽 合肥 230009)

針對傳感標簽密集的多輸入多輸出型射頻識別(MIMO-RFID)系統中標簽同時響應導致一系列的碰撞問題，提出了一種并行識別傳感標簽的欠定盲分離的防碰撞算法(BFast-ICA)。在快速獨立分量分析(Fast-ICA)算法的基礎上，采用更高階次的迭代方法，實現碰撞傳感標簽信號的欠定盲分離。在分離性能和吞吐量兩個方面進行性能仿真，實驗結果表明：改進的防碰撞算法能夠更快地分離傳感標簽信號；在閱讀器天線數目相同的情況下，最大吞吐量比當前的盲分離標簽防碰撞算法提高了40 %以上。

多輸入多輸出型射頻識別； 傳感標簽； 防碰撞； 欠定盲源分離； 快速獨立分量分析

0 引 言

無源射頻識別(radio frequency identification，RFID)技術[1]是一項非接觸式自動識別技術，它以空間電磁波作為傳輸介質,達到雙向通信、自動識別的目的。電子標簽廣泛應用于各個領域，其工作環境也越來越惡劣，將標簽與傳感器(溫度、濕度、壓力、加速度等)融合構成的傳感標簽可以提高傳統標簽的感知和自動識別能力。當前大多RFID系統的應用都屬于標簽密集型應用，讀寫器作用范圍內有多個未識別的標簽,當讀寫器發出查詢指令后,每個標簽都會做出響應。此時,所有標簽的同時響應將產生標簽數據碰撞，導致閱讀器不能正確識別標簽數據。

已有很多研究者對標簽的碰撞問題進行了討論，常用的RFID標簽防碰撞算法有兩類，一類是基于Aloha技術的隨機性防碰撞算法[2]，另一類是基于二進制樹搜索技術的確定性防碰撞算法[3]。這兩類防碰撞算法的目的都是縮小標簽響應范圍，最終使同一個時刻只有一個標簽對閱讀器的查詢命令做出響應。這兩種方法都在多輸入多輸出(multiple-input multiple-output，MIMO)系統中使用過[4～6]，閱讀器和標簽之間需要多次協調通信，使得單標簽識別時間加長，閱讀器的標簽識別率降低，且會出現比較嚴重的漏讀現象。

現有的RFID防碰撞技術，一般要求閱讀器天線個數不少于標簽數目[7]，然而在MIMO型RFID中，會導致較高的硬件要求和復雜度。鑒此，本文提出了一種基于欠定盲分離的多標簽防碰撞算法[8]，該算法在分析實際通信中閱讀器天線數目小于標簽數目基礎上，建立了多標簽碰撞的欠定盲源分離通信模型，用欠定盲源分離的方法處理標簽的碰撞問題。

1 MIMO-RFID傳感標簽碰撞模型

當閱讀器上安裝多個天線，同時通信的每個傳感標簽也具有各自的天線，以此構成MIMO系統通信模型[9]。圖1為MIMO的RFID系統模型。

圖1 MIMO-RFID系統原理

圖1中,當傳感標簽信號同時到達閱讀器時，發生了標簽碰撞，設此時傳感標簽反射的信號可以表示為S=[s1，…，si，…，sn]T，其中,0≤i≤n，i為第i個標簽天線發出的信號；閱讀器接收到信號可以表示為X=[x1，…，xj，…，xm]T，其中,0≤j≤m，j為第j個天線接收的信號。

1.1 盲源分離單元

盲源分離是根據觀測信號來分離出位置信號的處理過程，簡化盲信號處理模型如圖2所示。

圖2 盲信號處理模型

X=AS+E

(1)

式中ai=[aj1,aj2，…,ajm]為天線接收信號xj相對于各傳感標簽信號的混合系數，即

(2)

Y=WX

(3)

式中wi=[wi1，…，wij，…，wim],0≤i≤n，為相對于混合信號X的解混系數，即

(4)

2 防碰撞算法

基于以上分析,本文采用了一種解決欠定情況下的多標簽碰撞的算法，即基于智能天線技術的欠定盲分離算法。

解決盲源問題，使得新向量X的各個分量互不相關，白化是一個重要步驟，假設一個線性白化矩陣

(5)

令

z=Q·x

式中DsS為以協方差矩陣Rx=E[x·xH]的特征值為對角元素的對角陣；Es為以協方差矩陣Rx相應特征向量為列的矩陣,則輸出為

(6)

式中wi為W的列向量；上標H為共軛轉置；yi為第i個估計信號。

2.1 基于負熵判據的快速獨立分量分析算法

快速獨立分量分析(fast independent component analysis,Fast-ICA)算法[11]是一種基于固定點(fixed-point)迭代理論來尋求非高斯性最大值的方法[12]。由中心極限定理可知,非高斯性可以作為隨機信號相互依賴的度量,所以當非高斯性達到最大時,表明已完成對各獨立分量的分離。由信息論可知負熵可以度量信號的非高斯程度,因此,采用負熵作為獨立性判據,可以從觀測信號中分離出獨立分量。

對于一概率密度函數為p(y)的隨機變量y,負熵定義為

J(y)=H(yGauss)-H(y)

(7)

(8)

然而,使用負熵所遇到的問題使計算非常困難，因此,對其取近似

J(y)∞[E{G(y)}-E{G(yGauss)}]2

(9)

式中yGauss為具有與y相同方差的高斯變量;G為任意的非二次函數，分量y的非高斯性越強，E{G(y)}的值越大，負熵J(y)越大，對輸入測量信號X預處理后，依據負熵判據，尋找矩陣W使負熵最大。

設i時刻輸入變量z的分量zi，則由牛頓迭代定理式可得i+1時刻變量z的分量為

(10)

(11)

(12)

2.2 改進的FastICA算法

要解決欠定狀態下的盲源分離問題，傳感標簽天線數遠大于天線數時需要分離出大量的碰撞信號。Fast-ICA算法是二階收斂的，當數據量很大時，其收斂速度不是很快，消耗大量時間[13]。因此，在原Fast-ICA算法的基礎上，采用三階牛頓迭代算法對數據進行處理。對式(10)進行修正，使之滿足3階收斂，以提高其收斂速度，修正形式為

(13)

由式(10)～式(12)可推得改進的Fast-ICA算法的分離矩陣為

(14)

修正直到wi收斂，可以確保估計不同源信號。

3 算法性能分析

3.1 分離特性

為驗證本文算法BFast-ICA對RFID 的MIMO系統防碰撞分離的可行性，假設3個傳感標簽對其進行編碼，組成信號源矩陣S=[s1,s2,s3]T，3個閱讀器接收天線。對傳感標簽信號進行采樣，得出混合信號X如圖3所示，由圖可知混合信號發生了嚴重的沖突。

圖3 混合信號

對該混合信號運用上述方法進行處理，經解混以后求得信號源S的估計Y，如圖4所示。

圖4 估計信號

通過觀察發現:本算法的分離性能明顯高于ICA算法，且準確性更高，Y1相似于s1，Y2相似于s3，Y3相似于s2。算法識別后傳感標簽數據的次序發生了改變，但是不影響數據的完整性。而實際情況，只要求能夠準確分離出信號。本文所提的算法可以實現多個標簽的并行數據正確識別,如圖5。

圖5 源信號

3.2 吞吐量分析

假設當前傳感標簽數量為n，幀長為L。每一個傳感標簽隨機在L個時隙中選擇一個時隙響應讀寫器的查詢指令，則每個傳感標簽選擇某一個時隙的概率為1/L，于是某一個時隙被r個傳感標簽選擇的概率為

(15)

在一個幀時隙中，傳感標簽數目為0的概率

(16)

則一幀時隙中傳感標簽數不為0的概率為

(17)

分離這些傳感標簽所需要的總查詢數N為

(18)

研究n>m的MIMO模型，一個時隙內成功識別標簽的個數r≤m，則一個標簽在一幀內被成功識別的概率為

(19)

在幀長為L情況下，成功識別的傳感標簽數的期望

(20)

則系統吞吐率表示為

(21)

吞吐率的大小與閱讀器天線的數目有關，圖6為當閱讀器天線數目不同時，應用該算法的吞吐率與傳感標簽數目的關系圖，其中,幀的大小L=256，顯然,當識別的傳感標簽數目相同時，閱讀器天線越多系統吞吐率越大。

圖6 閱讀器數目與吞吐率的關系

通過上述分析，圖7給出本文所提算法與ICA-FSA及改進的Fast-ICA算法的吞吐量比較，其中,閱讀器天線數目為m=5，幀時隙為256，比較結果可以看出:該算法吞吐率遠大于ICA-FSA算法和Fast-ICA算法的吞吐率，并且在同一時隙內吞吐量隨著傳感標簽數目的增加越來越高，當傳感標簽繼續增多時，碰撞現象越明顯，3種算法吞吐率均有所下降。

圖7 不同算法吞吐率比較

圖8為3種算法查詢次數的比較圖，選取的幀時隙L=256，閱讀器個數為M=5，仿真結果顯示：識別相同數目的傳感標簽，本文提出的BFast-ICA算法明顯快于ICA-FSA算法和Fast-ICA算法，傳感標簽越密集算法的優勢越明顯。

圖8 3種算法查詢次數比較

4 結 論

提出了盲分離的MIMO-RFID系統防碰撞(BFast-ICA)算法，通過運用BFast-ICA算法，使MIMO-RFID模型實現盲源分離;通過合理的時隙數選擇，使每一時隙內發生碰撞的傳感標簽數小于或等于閱讀器的天線數，滿足使用ICA算法的條件。仿真結果表明：BFast-ICA算法能夠準確分離出信號，閱讀器識別效率高，可根據傳感標簽數目的多少，適當選擇幀時隙的大小。BFast-ICA算法的標簽識別率遠高于ICA-FSA標簽防碰撞算法及Fast-ICA算法，且用時較少。在同一時隙內吞吐量隨著傳感標簽數目的增加越來越高，當標簽繼續增多時，就會出現碰撞現象，算法吞吐率會有所降低。

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應用技術

Anti-collision algorithm of blind source separation for sensing tag based on MIMO-RFID

LIU Dong-yang, ZUO Lei, HE Yi-gang, YIN Qiang, LI Ya

(School of Electrical Engineering and Automation,Hefei University of Technology,Hefei 230009,China)

Aiming at problem of sensing tags collision in multiple input multiple output radio frequency identification(MIMO-RFID)system,a parallelizable identification anti-collision algorithm based on underdetermined blind separation is propsoed.On the basis of fast independent component analysis(Fast-ICA) algorithm,using the iteration method of higher order,to realize underdetermined blind source separation of collision sensing tag signals.Performance simulation of two aspects of separation performance and throughput are carried out.Experimental results show that the proposed anti-collision algorithm can quickly separate sensing tag signals.Under the condition of same number of reader antennas,the algorithm of the maximum throughput than the current blind separation tag anti-collision algorithm improved by more than 40 %.

multiple input multiple output radio frequency identification(MIMO-RFID); sensing tags; anti-collision; underdetermined blind source separation; Fast-ICA

10.13873/J.1000—9787(2017)09—0153—04

2016—06—28

TN 92

A

1000—9787(2017)09—0153—04

劉東洋(1990-)，男，碩士研究生，主要研究方向為智能電網、無線通信。