[發明專利]基于Q－learning的RFID多閱讀器防碰撞算法

在審

• 申請號: 201810407758.5
• 申請日: 2018-04-26
• 公開（公告）號: CN108647542A
• 公開（公告）日: 2018-10-12
• 發明（設計）人: 鄭嘉利;袁源
• 申請（專利權）人: 廣西大學
• 主分類號: G06K7/10
• 分類號: G06K7/10
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明涉及無線射頻識別中的閱讀器防碰撞技術，具體地說是基于Q?learning的RFID多閱讀器防碰撞算法。整個算法過程包括建立馬爾可夫模型、定義狀態與動作空間、迭代學習、更新參數以及尋找最佳策略。本發明利用Q?learning算法中自主學習的方式實現最佳信道資源分配，即通過遞歸的方式尋求最優值，Q表的初始值為0，根據一定的學習準則進行學習，從而不斷更新迭代Q值，最終根據Q表就可以將信道資源進行最佳分配，使碰撞率達到最低，提高標簽識別率，實現整體性能的提升。

技術領域

本發明涉及無線射頻識別中的閱讀器防碰撞技術，具體地說是基于Q-learning的RFID多閱讀器防碰撞算法。

背景技術

隨著物聯網技術的普及，無線射頻識別(RFID)技術被越來越廣泛地應用到各行各業中，如智能超市，身份證，車牌識別，公交卡等等。RFID技術，即射頻識別技術，是一種無線通信技術，可以通過無線電信號識別特定目標并讀寫相關數據，而無需識別系統與特定目標之間建立的機械或者光學接觸。射頻識別是當前國際發展最迅速的新技術之一，它具有非接觸性，識別距離遠，抗干擾能力和環境適應性強，保密性高等優點。RFID技術是物聯網的核心技術之一，在無需人為干預下，通過計算機設備和互聯網，對物品自動識別，實現信息的互聯和共享。隨著技術的發展，RFID技術會在科技生活中起到不可或缺的作用。

在RFID系統中，受到外部環境和自身系統的影響，會存在兩種形式的碰撞——多標簽碰撞和多閱讀器碰撞。目前最常見的標簽防碰撞算法是基于時分復用(TDMA)方法，TDMA方法分為ALOHA的不確定性算法和基于二叉樹的確定性算法；閱讀器碰撞分為兩類：一類是“閱讀器-閱讀器”碰撞，另一類是“閱讀器-標簽”碰撞。電子標簽防碰撞問題的研究開始的比較早，已經有許多國內外文獻給出了各種多標簽防碰撞技術，但對多標簽碰撞的研究已經達到瓶頸期，而關于閱讀器的信號碰撞問題研究的較晚，相關技術和算法也較少，已經提出的防碰撞技術和算法都有不足之處或提升空間，近幾年隨著多閱讀器在協同工作環境中的應用，閱讀器防碰撞問題開始得到重視，為了提高RFID系統的標簽識別率，必須解決或減少閱讀器碰撞。

多閱讀器碰撞是指當多個讀寫器同時讀寫標簽，標簽無法正確解析讀寫器信號。多閱讀器防碰撞算法主要分為調度方式和功率調整方式，調度方式是在全網的體系結構中，統一收集閱讀器間的碰撞消息，將系統可用資源合理分配給各個閱讀器使用，防止多個閱讀器同時發送信號給標簽而產生信號干擾。常用的算法有Colorwave、HiQ-learning、PULSE以及CSMA等。功率調整方式則是通過動態調整閱讀器信號范圍，使每個閱讀器在同一時隙內利用不同發送功率，以此獲得最大范圍，其代表協議有LLCR和w-LCR等等。但是算法比較復雜，會降低效率，而且需要到無線射頻識別系統中引入新的中心控制設備，系統成本高。

由于調度方式的實現更為簡單，應用更為廣泛，所以我們進行基于調度方式的多閱讀器防碰撞研究。已有學者提出HiQ算法，則證實基于Q-learning的算法研究是有理論依據的，將RFID系統的多閱讀器防碰撞與機器學習中的強化學習方法是一種既有理論依據又有實際執行力，并且具有一定的新穎性。

通過文獻檢索，我們檢索到了以下相關文獻，這些算法雖然能在一定程度上減少RFID閱讀器碰撞，但是都沒有采用Q-learning機制，例如：

中國專利CN201410251082.7，一種RFID系統閱讀智能規劃方法，專利權人：中山大學，該專利公開了一種RFID系統閱讀器的規劃部署階段和運行維護階段，從多閱讀器協同工作時的防碰撞分配資源角度出發。在規劃部署階段，基于RFID系統的可用信道和時隙資源以及所部署的物理空間范圍，獲得最優的閱讀器數量、位置及其相應的時隙和信道資源分配方案，最優的閱讀器數量即為RFID系統的參考閱讀器數量N*；在運行維護階段，將參考閱讀器數量N*與RFID系統的當前閱讀器數量N進行比較，根據N*和N的大小關系，通過保持閱讀器當前數量不變或增援閱讀器工作或者禁止冗余閱讀器工作以實現RFID系統閱讀器智能規劃，使得系統標簽識別效率達到最優或者保持在較高的水平。