MIMO型RFID的传感标签盲源分离防碰撞算法

刘东洋， 佐 磊， 何怡刚， 尹 强， 李 亚

(合肥工业大学 电气与自动化工程学院，安徽 合肥 230009)

MIMO型RFID的传感标签盲源分离防碰撞算法

刘东洋， 佐 磊， 何怡刚， 尹 强， 李 亚

(合肥工业大学 电气与自动化工程学院，安徽 合肥 230009)

针对传感标签密集的多输入多输出型射频识别(MIMO-RFID)系统中标签同时响应导致一系列的碰撞问题，提出了一种并行识别传感标签的欠定盲分离的防碰撞算法(BFast-ICA)。在快速独立分量分析(Fast-ICA)算法的基础上，采用更高阶次的迭代方法，实现碰撞传感标签信号的欠定盲分离。在分离性能和吞吐量两个方面进行性能仿真，实验结果表明：改进的防碰撞算法能够更快地分离传感标签信号；在阅读器天线数目相同的情况下，最大吞吐量比当前的盲分离标签防碰撞算法提高了40 %以上。

多输入多输出型射频识别； 传感标签； 防碰撞； 欠定盲源分离； 快速独立分量分析

0 引 言

无源射频识别(radio frequency identification，RFID)技术[1]是一项非接触式自动识别技术，它以空间电磁波作为传输介质,达到双向通信、自动识别的目的。电子标签广泛应用于各个领域，其工作环境也越来越恶劣，将标签与传感器(温度、湿度、压力、加速度等)融合构成的传感标签可以提高传统标签的感知和自动识别能力。当前大多RFID系统的应用都属于标签密集型应用，读写器作用范围内有多个未识别的标签,当读写器发出查询指令后,每个标签都会做出响应。此时,所有标签的同时响应将产生标签数据碰撞，导致阅读器不能正确识别标签数据。

已有很多研究者对标签的碰撞问题进行了讨论，常用的RFID标签防碰撞算法有两类，一类是基于Aloha技术的随机性防碰撞算法[2]，另一类是基于二进制树搜索技术的确定性防碰撞算法[3]。这两类防碰撞算法的目的都是缩小标签响应范围，最终使同一个时刻只有一个标签对阅读器的查询命令做出响应。这两种方法都在多输入多输出(multiple-input multiple-output，MIMO)系统中使用过[4～6]，阅读器和标签之间需要多次协调通信，使得单标签识别时间加长，阅读器的标签识别率降低，且会出现比较严重的漏读现象。

现有的RFID防碰撞技术，一般要求阅读器天线个数不少于标签数目[7]，然而在MIMO型RFID中，会导致较高的硬件要求和复杂度。鉴此，本文提出了一种基于欠定盲分离的多标签防碰撞算法[8]，该算法在分析实际通信中阅读器天线数目小于标签数目基础上，建立了多标签碰撞的欠定盲源分离通信模型，用欠定盲源分离的方法处理标签的碰撞问题。

1 MIMO-RFID传感标签碰撞模型

当阅读器上安装多个天线，同时通信的每个传感标签也具有各自的天线，以此构成MIMO系统通信模型[9]。图1为MIMO的RFID系统模型。

图1 MIMO-RFID系统原理

图1中,当传感标签信号同时到达阅读器时，发生了标签碰撞，设此时传感标签反射的信号可以表示为S=[s1，…，si，…，sn]T，其中,0≤i≤n，i为第i个标签天线发出的信号；阅读器接收到信号可以表示为X=[x1，…，xj，…，xm]T，其中,0≤j≤m，j为第j个天线接收的信号。

1.1 盲源分离单元

盲源分离是根据观测信号来分离出位置信号的处理过程，简化盲信号处理模型如图2所示。

图2 盲信号处理模型

X=AS+E

(1)

式中ai=[aj1,aj2，…,ajm]为天线接收信号xj相对于各传感标签信号的混合系数，即

(2)

Y=WX

(3)

式中wi=[wi1，…，wij，…，wim],0≤i≤n，为相对于混合信号X的解混系数，即

(4)

2 防碰撞算法

基于以上分析,本文采用了一种解决欠定情况下的多标签碰撞的算法，即基于智能天线技术的欠定盲分离算法。

解决盲源问题，使得新向量X的各个分量互不相关，白化是一个重要步骤，假设一个线性白化矩阵

(5)

令

z=Q·x

式中DsS为以协方差矩阵Rx=E[x·xH]的特征值为对角元素的对角阵；Es为以协方差矩阵Rx相应特征向量为列的矩阵,则输出为

(6)

式中wi为W的列向量；上标H为共轭转置；yi为第i个估计信号。

2.1 基于负熵判据的快速独立分量分析算法

快速独立分量分析(fast independent component analysis,Fast-ICA)算法[11]是一种基于固定点(fixed-point)迭代理论来寻求非高斯性最大值的方法[12]。由中心极限定理可知,非高斯性可以作为随机信号相互依赖的度量,所以当非高斯性达到最大时,表明已完成对各独立分量的分离。由信息论可知负熵可以度量信号的非高斯程度,因此,采用负熵作为独立性判据,可以从观测信号中分离出独立分量。

对于一概率密度函数为p(y)的随机变量y,负熵定义为

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

(7)

(8)

然而,使用负熵所遇到的问题使计算非常困难，因此,对其取近似

J(y)∞[E{G(y)}-E{G(yGauss)}]2

(9)

式中yGauss为具有与y相同方差的高斯变量;G为任意的非二次函数，分量y的非高斯性越强，E{G(y)}的值越大，负熵J(y)越大，对输入测量信号X预处理后，依据负熵判据，寻找矩阵W使负熵最大。

设i时刻输入变量z的分量zi，则由牛顿迭代定理式可得i+1时刻变量z的分量为

(10)

(11)

(12)

2.2 改进的FastICA算法

要解决欠定状态下的盲源分离问题，传感标签天线数远大于天线数时需要分离出大量的碰撞信号。Fast-ICA算法是二阶收敛的，当数据量很大时，其收敛速度不是很快，消耗大量时间[13]。因此，在原Fast-ICA算法的基础上，采用三阶牛顿迭代算法对数据进行处理。对式(10)进行修正，使之满足3阶收敛，以提高其收敛速度，修正形式为

(13)

由式(10)～式(12)可推得改进的Fast-ICA算法的分离矩阵为

(14)

修正直到wi收敛，可以确保估计不同源信号。

3 算法性能分析

3.1 分离特性

为验证本文算法BFast-ICA对RFID 的MIMO系统防碰撞分离的可行性，假设3个传感标签对其进行编码，组成信号源矩阵S=[s1,s2,s3]T，3个阅读器接收天线。对传感标签信号进行采样，得出混合信号X如图3所示，由图可知混合信号发生了严重的冲突。

图3 混合信号

对该混合信号运用上述方法进行处理，经解混以后求得信号源S的估计Y，如图4所示。

图4 估计信号

通过观察发现:本算法的分离性能明显高于ICA算法，且准确性更高，Y1相似于s1，Y2相似于s3，Y3相似于s2。算法识别后传感标签数据的次序发生了改变，但是不影响数据的完整性。而实际情况，只要求能够准确分离出信号。本文所提的算法可以实现多个标签的并行数据正确识别,如图5。

图5 源信号

3.2 吞吐量分析

假设当前传感标签数量为n，帧长为L。每一个传感标签随机在L个时隙中选择一个时隙响应读写器的查询指令，则每个传感标签选择某一个时隙的概率为1/L，于是某一个时隙被r个传感标签选择的概率为

(15)

在一个帧时隙中，传感标签数目为0的概率

(16)

则一帧时隙中传感标签数不为0的概率为

(17)

分离这些传感标签所需要的总查询数N为

(18)

研究n>m的MIMO模型，一个时隙内成功识别标签的个数r≤m，则一个标签在一帧内被成功识别的概率为

(19)

在帧长为L情况下，成功识别的传感标签数的期望

(20)

则系统吞吐率表示为

(21)

吞吐率的大小与阅读器天线的数目有关，图6为当阅读器天线数目不同时，应用该算法的吞吐率与传感标签数目的关系图，其中,帧的大小L=256，显然,当识别的传感标签数目相同时，阅读器天线越多系统吞吐率越大。

图6 阅读器数目与吞吐率的关系

通过上述分析，图7给出本文所提算法与ICA-FSA及改进的Fast-ICA算法的吞吐量比较，其中,阅读器天线数目为m=5，帧时隙为256，比较结果可以看出:该算法吞吐率远大于ICA-FSA算法和Fast-ICA算法的吞吐率，并且在同一时隙内吞吐量随着传感标签数目的增加越来越高，当传感标签继续增多时，碰撞现象越明显，3种算法吞吐率均有所下降。

图7 不同算法吞吐率比较

图8为3种算法查询次数的比较图，选取的帧时隙L=256，阅读器个数为M=5，仿真结果显示：识别相同数目的传感标签，本文提出的BFast-ICA算法明显快于ICA-FSA算法和Fast-ICA算法，传感标签越密集算法的优势越明显。

图8 3种算法查询次数比较

4 结 论

提出了盲分离的MIMO-RFID系统防碰撞(BFast-ICA)算法，通过运用BFast-ICA算法，使MIMO-RFID模型实现盲源分离;通过合理的时隙数选择，使每一时隙内发生碰撞的传感标签数小于或等于阅读器的天线数，满足使用ICA算法的条件。仿真结果表明：BFast-ICA算法能够准确分离出信号，阅读器识别效率高，可根据传感标签数目的多少，适当选择帧时隙的大小。BFast-ICA算法的标签识别率远高于ICA-FSA标签防碰撞算法及Fast-ICA算法，且用时较少。在同一时隙内吞吐量随着传感标签数目的增加越来越高，当标签继续增多时，就会出现碰撞现象，算法吞吐率会有所降低。

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[3] 孙晓玲,郑 勉,李伟勤.RFID系统中基于中继传感器的协同防碰撞算法[J].传感器与微系统,2015,34(12):131-133,137.

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应用技术

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

刘东洋(1990-)，男，硕士研究生，主要研究方向为智能电网、无线通信。