基于R F I D传感器网络的多阅读器低功耗防碰撞算法研究

武珠琳 孙瑞雪

（重庆邮电大学工业物联网与网络化控制教育部重点实验室，中国 重庆400065）

0 引言

在RFID传感器网络[1]中，存在两类信息碰撞问题:一类是多个标签同时回复一个RFID阅读器时产生的碰撞问题。另一类多RFID阅读器同时阅读同一标签数据时产生的碰撞问题。RFID传感器网络往往需要多个RFID阅读器密集分布在同一区域，这就使多RFID阅读器的碰撞问题显得更为突出。目前解决RFID传感网中多RFID阅读器碰撞问题的典型算法中，DiCa[2]算法通过在临近的读写器之间分布式的简单交互，不仅避免读写器间的碰撞，而且可自主改变能量状态。单纯考虑无碰撞成功读取标签率，Dica很高效，然而仿真结果显示其平均能耗高于CSMA。基于CSMA的ECO[3]算法运作在一个由RFID读写器和一个mote组成的UBICON集成节点上，平均能耗相比较DiCa要低，但是ECO算法没有一个同步时钟来维持整个网络的同步，标签的读取效率低。

由上述分析可知，已有的解决方案里面以单独的RFID部分的防碰撞研究为主，并没有充分发挥RFID网络与无线传感器网络相结合的技术优势，本文结合以如图1所示的智能节点为主的RFID传感器网络体系架构[1]，提出一种双信道防碰撞算法来解决上述问题。该算法的工作原理是：智能节点中的RFID读取部分向WSN网络申请自己的专用采集时隙，在专用采集时隙到来时RFID阅读器读取标签数据，并最终将自己申请到的采集时隙再次划分，完成标签的读取，这样能充分利用无线传感网的组网优势，提供精确的时间同步，实现多智能节点的防碰撞，降低智能节点能耗，仿真结果表明与ECO算法相比，该算法有效地降低了RFID传感器网络中智能节点的能耗，提高了智能节点的读取效率。

图1 RFID传感器网络智能节点平台示意图

1 以智能节点为主的RFID传感器网络体系架构研究

目前RFID传感器网络的体系结构，可以分为三类[4]，（1）异构混合式网络；（2）智能化的融合了传感器的RFID标签组成的网络体系架构；（3）以智能节点为主的RFID传感器网络体系架构。其中RFID阅读器和WSN基站混合的异构混合式网络架构中，智能基站成为整个系统的决定性因素，这种架构对大量实时数据的传输是非常有效的，不必担心能源限制，但是基站复杂、昂贵、笨重且不易移动，因此，整个系统的可靠性并不高。本文在后两种体系架构中选择以智能节点为主的RFID传感器网络体系架构为切入点进行研究。

图2 RFID传感网体系结构

以智能节点为主的RFID传感器网络体系架构整体设计如图1所示，智能节点的无线组网部分向网关发送入网请求，网关判断是否将该智能节点入网，如果入网成功，智能节点的射频读写部分通过ISO18000-4协议读取标签的数据，并将数据通过智能节点的主控芯片发送给无线组网部分，在初步处理采集到的信息后经Zigbee网络协议将信息发送至网关，网关将接收到的数据包进行处理后交付上位机，由上位机对信息进行进一步的解析，从而实现对RFID前端设备的远程监控和管理。

2 基于RFID传感器网络的多阅读器防碰撞算法

该RFID传感器网络低功耗软件设计思路是通过无线传感网（WSN）信道分配专用采集时隙来控制RFID系统的读取，使RFID传感器网络中的智能节点之间的碰撞减少。并将专用采集时隙在RFID采集部分再次细化，使多标签被同一智能节点读取时的碰撞减少，从而提高智能节点的读取效率，降低智能节点的能耗。

2.1 采集时隙的申请分配过程

专用采集时间的申请分配过程如图2所示：RFID阅读器 S1～S6依次入网，然后向网关C申请采集数据专有时隙。首先阅读器S1申请超帧中的第一个保护时隙GTS时隙为专用采集时隙，网关C收到RFID阅读器S1发送的专用采集时隙请求后，进行查找判断，如果有空白的可用的时隙，就回复GTS响应给S1,同时S1就会发送广播给周围邻居阅读器，通知周围所有其他邻居第一个GTS已经被占用，其他邻居如果要申请，就要申请其他GTS。RFID部分的数据采集通过时隙调度的机制将冲突机率最小化，提高带宽的利用率。

专用时隙的分配原则是先申请先分配，首先由智能节点提出申请请求，网关收到请求后，查询当前超帧是否有足够的容量后决定是否分配。网关是专用时隙的管理者，它能够存储管理专用时隙的起始时隙、长度以及时隙占用者的地址等。当设备需要释放专用时隙时，网关也同时释放。为了使智能节点有效的被分配和使用专用时隙，智能节点必须对信标保持追踪，维护同步状态。

图3 专用采集时隙的申请分配过程

当阅读器入网成功后，RFID采集部分分配到各自的专用采集时隙，统一受到WSN网络的调度，为整个网络的通信提供精确的时钟同步，同时也减少了阅读器中RFID读写器之间的碰撞。

2.2 专用采集时隙在RFID采集部分的再次细化

在阅读器的RFID采集部分申请到各自的采集时隙后，把分给阅读器采集标签的时间再进行细化，这样一来，每个时隙都有可能出现空闲、识别和冲突的情况。如图3所示：在空闲时隙中没有标签上传，在碰撞时隙中有两个及以上的标签上传，而在识别时隙会有一个标签上传被正确识别。时间细化的基本思想是：将阅读器的采集时间等分成多个离散时隙。标签进入阅读器的阅读区，在每个时隙的分界处，它自动将自身ID上传，随即阅读器和标签开始通信。

图4 采集过程中各时隙的情况

由于阅读器的采集时间是以超帧为周期进行循环的，那些因为冲突而没有被识别的标签就有机会在下一个采集时间正确被识别，这样大大提高了智能节点的读取效率。

3 智能节点功耗分析

3.1 实验环境

本实验所用到的智能节点的设计，射频读写芯片选用TI公司的CC2500射频收发芯片。无线组网通信芯片选用CC2530芯片。主控芯片选用了MSP430。假设在100平米范围内，m个智能节点均匀分布，每个智能节点的读取范围内存在n个标签。基于上述假设，可以建立如下能量模型：

单个智能节点读取n个标签所需要的能耗如式（3-1）所示：

其中，Escan是单个智能节点读取n个标签所需的能量，P是单个智能节点读标签时的功率，T是这个智能节点读取所有n个标签的平均读取时间。

智能节点转发数据的能耗如式（3-2）所示：

其中，Etx是智能节点发送k位数据的能耗，Er是智能节点接收k位数据的能耗，Ee是收发器电路所需的电能，k是节点传送的数据报的大小，ω是单元距离上传输单元数据所需的放大器能量，r是通信节点之间的距离，λ是路径损失。

当电池中的总能量为B时，可估算智能节点的寿命如式（3-3）所示：

本文研究的新的防碰撞机制主要是针对智能节点RFID部分的碰撞问题，因此可以通过将该机制和功耗较低的ECO多阅读器防碰撞算法进行对比，来客观评估新机制的性能。新方法在阅读器上的功耗为：

其中，Lid（bits）是一个标签 ID 的长度，Vdata-rate（bps）是标签的数据速率而原有的RFID阅读器防碰撞算法复杂且基于概率，可计算它的总功耗为

3.2 仿真结果

图5 RFID传感器网络多阅读器碰撞能耗对比仿真图

从图5可以看出，智能节点的寿命随着标签个数的增加而逐渐降低，当标签的数目在200以内的时，本文提出的新的双信道防碰撞算法与原来的基于CSMA的ECO算法相比，两种防碰撞算法的能耗相差不是很大，但当标签数目超过200之后，与原有的ECO算法相比，双信道防碰撞算法使智能节点的能耗大大降低，仿真结果表明,新的双信道防碰撞算法能有效地降低智能节点的能耗。

4 结束语

本文针对RFID传感器网络中多RFID阅读器同时读取同一标签数据所产生的碰撞问题进行了讨论，在分析了现有的研究多RFID阅读器碰撞的基础上，提出了一种采用无线传感网（WSN）信道分配专用采集时隙来控制RFID系统信道读取的双信道防碰撞算法，该算法有效的解决了现有的多阅读器防碰撞算法在应用中存在的功耗高，时间同步难，读取效率低等问题。仿真结果表明,新的算法能有效地防止多RFID阅读器的碰撞问题，降低智能节点能耗。

［1］张彦,杨Laurence T.Yang,陈积明.RFID与传感器网络:架构、协议、安全与集成[M].机械工程出版社，2012.7．

［2］Cha K,Ramachandran A,Jagann athan S.A daptive and Probabilistic Power Control Algorithms for Dense RFID Reader Network[C]//Proceedings of the 2006 IEEE International Conference on Networking Sensing and Control,2006 ICNSC 06 2006:474-479.

［3］Ch a K,Ramachandran A,Jagann athan S.Decentralized Power Control with Implem entation for RFID Networks[C]//IEEE Conference on Decision and Control,2006:1858-1863.

［4］Xiaoguang Zhou,Wei Long.Study on Design and Application of Wireless Sensor Network Based on Communication of Radio Frequency Identification System[C]//Proceedings of5th Conference on InternationalWireless Communications,Networking and Mobile Computing,WiCom,2009.