密集阅读器环境下RFID系统识别性能开发探讨
本文选自《现代电子技术》2014年第9期,版权归原作者和期刊所有。作为物联网重要应用之一的超高频(UHF)射频识别(RFID)技术被认为能作为电子条码,替代目前广泛使用的光学条形码,因而备受关注[1]。一次成功的识别要求阅读器激活无源标签,且正确解码标签的反向散射调制信号[2]。反向链路为级联的多径随机信道,标签信号微弱,极易受密集阅读器环境下同频信号的干扰。
Do?Yun Kim分析了阅读器空中接口的射频参数,通过公式推导和数值仿真,给出了多阅读器下识别距离的变化情况。
本文基于Nakagami?m信道和最大比合并算法,研究密集阅读器环境下多天线分集RFID系统的识别性能,推导识别距离的计算公式,并将符合ISO 18000?6C标准[9]射频参数的同道干扰仿真与计算式结果进行了对比验证。
1 密集阅读器环境分析及系统模型
UHF RFID系统的同信道干扰存在三种情形:
(1) 多个标签散射信号干扰阅读器解码;
(2) 其他阅读器信号干扰单个标签解码;
(3) 密集阅读器时彼此互相干扰。
情形1最常见,当阅读器同时识别多个标签时即出现,已有大量文献通过改进经典的ALOHA和树状搜索等算法解决此种干扰,并已在ISO18000?6C等主流国际标准中采用。UHF RFID系统采用无线功率传输和无源标签使得情形2几乎不会对系统识别性能产生影响,这是因为实际应用时阅读器均负责各自识别区域,标签接收的主阅读器信号功率远大于干扰阅读器的信号功率,否则根本不能被激活。情形3通常出现在超市和仓储等密集阅读器环境,主阅读器接收的标签反向散射调制信号极其微弱,其他阅读器将对主阅读器产生同频干扰,本文主要针对此情形,通过研究此种干扰对多天线RFID系统的反向识别距离(RIR)均值的影响,度量系统抗扰能力。
图1给出了双站天线类型的多天线分集UHF RFID系统模型[7]。
图1 多天线分集UHF RFID系统模型(双站天线类型)
模型中
2 密集阅读器环境识别距离
文献[2?3]对UHF RFID系统的反向链路信噪比进行了研究,给出了阅读器接收信噪比可由式(1)计算:
[SNR(db,t)=βPtGtGrGtagMP20d-γfd-γbhf(t)2hb(t)2N0] (1)
式中:[β]表示阅读器接收与实际标签散射信号功率比值; [Pt,][Gt,][Gr]为阅读器发送功率及发送接收天线的增益;[Gtag]为标签天线增益;[M]为标签调制因子;[P0]为单位距离发送功率;[df,][db]为前向和反向链路距离;[γ]是Nakagami?m链路衰落因子,且自由空间有[γ=]2;[N0]表示加性高斯白噪声功率。[hf(t)]和[hb(t)]为时间信道参数,一般情况下,均可认为信道为平稳的,本文下述推导基于此假设。
假设二维平面上均匀分布着[MI]个干扰阅读器,对主阅读器产生了干扰,文献[8]给出了此时的干扰功率([I0])的计算式为:
[I0=PtβGtGrP0d-γminLDγ2-1d2max-d2mind2min-d2maxdmindmaxγ] (2)
式中:表示发射天线阵列权值向量,则由式(1)和(2),可得接收信号干扰噪声比(SINR)为:
(3)
式中:[HI(k)]表示第[k]个干扰阅读器至主阅读器的信道矩阵,大小为[Mt×Mr。]
主阅读器识别距离即由SINR决定,下面基于Nakagami?m模型,推导其数学期望。实际应用时,人为的,主阅读器与干扰源间将不存在视距情形,可认为干扰信号经历了独立同分布的瑞丽衰落,故若令:
(4)
式(3)中SINR的分母可写为:
[z=I0y+N0] (5)
由式(3)求得反向识别距离[db]均值的计算式为:
[Edb=k12γ?Ehf2hb212γ?Ez-12γ] (6)
其中:
(7)
[y]服从gamma分布,且参数为(1,[MI]),即:
[y~Γ1,MI] (8)
概率密度函数(pdf)为
:
[fyy=yMI-1ΓMIe-y] (9)
则式(3)中分母的pdf函数为:
[fzz=z-N0MI-1I0MIΓMIe-z-N0I0] (10)
故可采用数值方式求得SINR计算式中分母[z]的数学期望。若存在干扰,则其功率将远大于白噪声功率,则[z≈I0y],则[z]的期望值解析表达式为:
[Ez-12γ=ΓMI-12γI012γΓMI] (11)
将式(1)代入式(6)得反向识别距离[db]的均值计算式为:
[Edb=k12γ?ΓMt+12γΓMr+12γΓMtΓMr?ΓMI-12γI012γΓMI] (12)
3 数值实验
本实验对多天线RFID系统反向识别距离均值随阵列子天线数目[Mt(Mr)、]干扰阅读器数目[MI]和链路衰落因子γ等参数的影响,进行仿真研究。仿真参数根据国家无线电管理委员会相关规定[9]和ISO18000?6C标准[10]选取,见表1。
表1 数值仿真参数
主阅读器与其他干扰阅读器的分布图如图2所示,图中共[MI]个干扰阅读器,第[i]个和第[j]个阅读器至被扰阅读器有最大最小距离,其他间距取均匀分布于区间[[dmin,dmax]]的数,阅读器间链路为Nakagami?m随机多径信道。
图2 仿真阅读器分布图
对第一论文网专业提供论文写作、写作论文的服务,欢迎光临比单天线系统,图3给出了不同Nakagami参数[m]值,多天线分集系统反向识别距离(RIR)随子天线数目[Mr](假设[Mr=Mt])变化的情况。实验表明:仿真结果与计算值保持一致;所采用子天线数目越多,所获得增益越大;且多径越严重,RIR增益越明显。特别地,当[m=]20 dB,且子天线数为5时,能获得1.33倍的RIR增益。
图3 RIR均值增益随子天线数目变化曲线
瑞丽信道([m=]0 dB)下,RIR均值随干扰阅读器数目变化的曲线如图4所示。仿真结果表明:当干扰源数量增加时,RIR均值将逐渐减小,特别地,20个干扰阅读器时,RIR均值减小至0干扰的65%;对于不同的阵列天线数目[Mr,]RIR均值减小同等比例,说明与天线数[Mr]无关,仅与干扰源数目有关,可知对于多天线RFID系统,增加阵列天线数并不能对抗多阅读器干扰。
图4 RIR均值随干扰阅读器数目变化曲线([m=]0 dB)
图5给出了[Mr=]3时,仿真值与计算值之差的变化情况。由图可知,除干扰源数[MI=]0外,该差值是随着干扰源数量的增大而减小的,这说明仿真越来越接近均匀分布的密集阅读器环境。仿真结果与理论计算值保持一致。
图5 误差随干扰源变化情况
4 结 论
本文推导出密集阅读器干扰和Nakagami?m多径信道下,采用最大比合并算法的多天线RFID系统反向识别距离均值的计算公式。仿真和理论计算式均表明:当阅读器子天线达到5个时,就能获得较单天线时1.33倍的距离增益;当干扰阅读器达到20个时,识别距离降为65%,且在瑞利信道下,通过增加阵列天线子天线数目并不能缩小识别距离减小的幅度,其主要与干扰源数目有关。下一步的研究工作包括建立测试系统,对典型2×2的RFID系统进行实际链路性能测试。