[發明專利]基于混合粒子群算法的RFID網絡規劃方法

有效

• 申請號: 202010018027.9
• 申請日: 2020-01-08
• 公開（公告）號: CN111225367B
• 公開（公告）日: 2022-03-04
• 發明（設計）人: 劉靜;曹雅婷
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: H04W4/80
• 分類號: H04W4/80;H04W16/20;H04W24/02;G06K9/62;G06N3/00
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心 61205
• 代理人: 王品華

本發明公開了一種基于混合粒子群算法的RFID網絡規劃方法，主要解決現有技術RFID網絡規劃中部署的閱讀器數過多，且相互間干擾大的問題，其方案是：模擬粒子群運動構建無線射頻網絡RFID系統模型，確定該模型的閱讀器數量，并隨機獲得每個閱讀器的初始位置及功率半徑作為一個粒子，重復多次獲得種群；設置粒子群算法參數，評價種群中粒子的各項性能；以分層的方式記錄個體最優粒子與種群最優粒子并更新每個粒子的位置；根據標簽覆蓋狀態，對每個粒子中的閱讀器位置進行調整；經過多次迭代后得到最優的個體即為RFID網絡規劃方案。本發明能快速獲得優化結果，減少網絡中閱讀器數量并避免其之間干擾，可用于工程化的RFID網絡優化。

技術領域

本發明屬于網絡技術領域，特別涉及以中國RFID網絡規劃方法，可用于物流、交通、身份識別、防偽、資產管理、食品、信息統計、查閱應用及安全控制。

背景技術

無線射頻識別RFID技術是一種非接觸性的自動識別技術。無線射頻識別的應用十分廣泛，目前，典型的應用領域有物流、交通、身份識別、防偽、資產管理、食品、信息統計、查閱應用以及安全控制。在射頻識別系統中，電子標簽通過無線電波與閱讀器進行數據交換。由于閱讀器的檢測范圍有限并且標簽的數量較多，為保證通信質量，設定合適的閱讀器數量并部署閱讀器是一個非常重要的技術問題。如果閱讀器的數量較少，系統不能檢測到所有的標簽；閱讀器數量過多，覆蓋范圍發生重疊時，其間會產生干擾。上述情況都會影響到閱讀器與標簽的通信。與此同時，RFID系統的總功率及負載均衡度也是優化過程中應該考慮的性能。越來越多的學者設計出不同的算法優化RFID網絡，確定網絡中應部署的閱讀器數量及位置。在RFID系統的實際應用中，已有的研究成果仍有很大的不足。為了進一步提高通信質量、增強系統穩定性并節省成本，設計合理的RFID網絡規劃方法仍然是必要且可行的。

S.S.Shinde等發表的“Multi-Objective Evolutionary Algorithm BasedApproach for Solving RFID Reader Placement Problem Using Weight-VectorApproach with Opposition-Based Learning Method”(《International JournalofRecent Technology and Engineering(IJRTE)》，文章編號:2277-3878(2019))，該文章的核心為利用多目標進化算法對解空間進行搜索，具體操作為：將最大化標簽覆蓋率、最小化干擾率、最小化花費作為適應度函數，對其添加權重，并采用基于對立的學習方法初始化種群，執行多目標差分進化算法。在每一代中都保存適應度值最高的個體，直到滿足終止條件。該算法的不足之處在于：在搜索之前需要預先估計閱讀器的數量，合理的閱讀器數量對RFID網絡規劃結果有很大的影響。在實際工程應用中，網絡中需設置的閱讀數量往往難以確定。對于RFID系統，其性能指標有很明確的優先級，若以加權的方式同時考慮多個目標函數，最關鍵的目標函數難以達到最優解，RFID系統難以應用到實際工程中。

T.Zhang等發表的“An efficient and fast kinematics-based algorithm forRFID network planning”(《Computer Networks》，文章編號：13-24(2017))，該文章的核心為模擬冰壺運動對解空間進行搜索，具體的做法為將每個閱讀器看成一個可以在工作區域滑行的冰壺，標簽被用來產生摩擦阻止閱讀器運動；設計閱讀器移動算子與碰撞算子進行搜索操作，同時結合多余閱讀器消除策略降低網絡中需部署閱讀器的數量。該方法雖然可以在搜索過程中自適應確定閱讀器個數，但由于未直接考慮RFID系統的干擾率、總功率及負載均衡度，各個性能的優先級也被忽略，加之多余閱讀器消除策略的引入，使得系統的四種優化結果均未達到最優，會造成實際工程的難以實現。

發明內容

本發明的目的在于針對上述已有技術的不足，提出一種基于混合粒子群算法的RFID網絡規劃方法，以在無冗余閱讀器引入的條件下，使得RFID系統的綜合性能達到最優。