RFID多标签防碰撞算法研究及应用

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近年来物联网技术受到人们广泛的关注,我国“十二五”规划中已明确将物联网作为战略性新兴产业来培育发展。作为物联网核心技术之一的RFID技术,将决定着物联网的发展程度。RFID技术在应用推广过程中,存在着由多个标签同时进入识别区域引发的多标签碰撞而导致标签出现漏读、误读的问题,这些问题限制了RFID技术的大规模应用。本文围绕RFID的关键研究技术一一标签防碰撞技术及应用问题,在防碰撞算法设计及实现、安全性能理论分析、RFID在智能养殖中的应用等方面进行了深入的讨论,并展开了以下研究:1)提出一种并行识别标签的欠定盲分离防碰撞算法。通过分析RFID系统通信时读写器天线数目小于标签天线数目的情况,建立了同步欠定盲分离的标签碰撞模型,得出RFID多标签数据碰撞符合欠定盲分离通信要求的结论,并使用非负矩阵分解来实现不具有稀疏性的碰撞标签信号的分离。在分离性能、吞吐量和天线数目与分离标签数量关系三个方面对所提出的算法进行了性能仿真,实验结果表明所提出的基于欠定盲分离的防碰撞算法能够有效的分离标签信号;在相同的3根接收天线情况下,该算法的最大吞吐量比当前的盲分离标签防碰撞算法提高了100%,同时建议的算法能够分离的标签数量与读写器天线数量成2倍关系。2)首先提出一种基于混沌序列的标签防碰撞算法,建议算法中使用混沌序列来实现标签的并行辩识,同时算法中采用动态帧时隙来调整帧长度。其次在标签到读写器的上行通信链路中,提出使用离散马尔可夫过程来分析多个标签的识别成功率。最后结合防碰撞算法设计了一种互认证安全协议,该协议能够同时解决RFID系统的安全问题和碰撞问题。理论分析和仿真结果表明,当混沌序列长度为31时,所提出防碰撞算法的识别时隙与OVSF系统相比降低了45.1%;而当标签数目为100时,建议算法的成功识别率可达到63%。同时我们测试了认证协议的能耗和平均认证时间,结果表明所提出的认证协议复杂度较低,所用的认证时间较少,并能防止跟踪攻击、窃听攻击、伪造攻击和篡改攻击等安全性问题。3)提出一种基于IDMA的有源标签防碰撞算法并通过硬件平台验证算法性能。算法中在标签到读写器的上行链路通信中,使用IDMA作为唯一区分方式来进行标签的识别,允许同一时间和频率范围内多个标签进行数据通信,从而解决密集有源RFID系统中的标签碰撞问题。文中首先对算法进行理论分析和仿真,结果表明该算法在一个读写器的情况下,标签的识别使用时隙相比较基于GOLD码的防碰撞算法降低了32.6%;随后通过硬件平台验证了建议算法的有效性,测试结果表明建议算法能有效的实现多个有源标签通信的防碰撞。4)提供一种基于有源RFID的智能化养殖系统方案。文中讨论了基于有源RFID的养殖系统的框架结构,并介绍了系统的上位机管理软件的设计。通过对智能养殖系统的模拟测试表明,所实现的基于有源RFID的智能化养殖系统能够有效的实现电子耳标的读取,解决了无源RFID系统的电子耳标碰撞问题;同时上位机管理系统能够自动对汇总的养殖数据进行统计分析,为精细化养殖提供了数据依据。
致谢第5-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-9页
目录第14页
图目录第14-16页
表目录第16-17页
第1章 绪论第17-35页
    1.1 课题背景及意义第17-23页
        1.1.1 RFID技术研究背景第17-18页
        1.1.2 RFID系统基础介绍第18-20页
        1.1.3 RFID防碰撞算法研究意义第20-23页
    1.2 标签防碰撞算法研究现状第23-29页
        1.2.1 空分多路法第23-24页
        1.2.2 频分多路法第24页
        1.2.3 时分多路法第24-27页
        1.2.4 码分多路法第27-29页
    1.3 仿真平台第29-31页
    1.4 本文的研究内容及主要创新点第31-35页
第2章 基于欠定盲分离的标签防碰撞算法研究第35-51页
    2.1 无源RFID系统反射传输第35-36页
    2.2 盲信号处理简介第36-38页
        2.2.1 问题的描述第36-37页
        2.2.2 盲信号分离的分类第37-38页
    2.3 标签碰撞模型第38-40页
        2.3.1 SISO UHF RFID通信第38-39页
        2.3.2 MIMO UHF RFID通信第39-40页
    2.4 基于MIMO的RFID标签防碰撞算法第40-43页
        2.4.1 欠定盲信号的求解第40-42页
        2.4.2 基于欠定盲分离的RFID防碰撞算法的步骤第42-43页
    2.5 性能仿真与分析第43-49页
        2.5.1 分离性能分析第43-45页
        2.5.2 吞吐量分析第45-48页
        2.5.3 天线数量与识别标签数量分析第48-49页
    2.6 本章总结第49-51页
第3章 基于混沌序列的标签防碰撞及安全互认证协议研究第51-79页
    3.1 混沌防碰撞机制第51-56页
        3.1.1 混沌序列的定义第51-54页
        3.1.2 基于混沌序列及DFSA的协议设计第54-56页
    3.2 CHAOS-RFID系统及马尔科夫过程性能分析第56-60页
        3.2.1 Chaos-RFID多址接入系统第56-58页
        3.2.2 离散马尔科夫过程性能分析第58-60页
    3.3 集成防碰撞算法的安全认证协议第60-64页
    3.4 性能仿真第64-77页
        3.4.1 防碰撞性能分析第64-69页
        3.4.2 成功辩识率分析第69-71页
        3.4.3 互认证协议的性能分析第71-77页
    3.5 本章总结第77-79页
第4章 基于IDMA的标签防碰撞算法研究及实现第79-97页
    4.1 有源RFID的碰撞问题第79-80页
    4.2 IDMA简介第80-81页
    4.3 基于IDMA的标签防碰撞算法设计第81-85页
        4.3.1 下行通信第81-82页
        4.3.2 上行通信第82-85页
    4.4 理论性能仿真第85-89页
    4.5 防碰撞算法的实现与测试第89-95页
        4.5.1 开发平台简介第90-91页
        4.5.2 防碰撞算法性能测试第91-95页
    4.6 本章总结第95-97页
第5章 有源RFID在智能养殖中的应用研究第97-111页
    5.1 精细养殖简介第97-98页
    5.2 有源RFID在精细养殖中的优势分析第98-99页
    5.3 基于RFID的智能养殖研究现状第99-100页
    5.4 基于有源RFID的智能养殖系统设计第100-102页
        5.4.1 有源RFID的智能养殖系统的框图第100-101页
        5.4.2 智能养殖系统的RFID分析第101页
        5.4.3 智能养殖系统的机械模块分析第101-102页
        5.4.4 上位机管理软件分析第102页
    5.5 基于有源RFID的智能养殖系统实现第102-105页
        5.5.1 智能养殖中有源RFID系统实现第102-103页
        5.5.2 机械系统实现第103-104页
        5.5.3 上位机软件实现第104-105页
    5.6 基于有源RFID智能养殖系统测试第105-110页
        5.6.1 RFID系统测试第105-106页
        5.6.2 上位机管理系统性能测试第106-110页
    5.7 本章总结第110-111页
第6章 总结与展望第111-115页
    6.1 工作总结第111-112页
    6.2 研究展望第112-115页
参考文献第115-125页
博士期间科研成果第125页
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