王祖良，郭建新，張 婷，李文臣，曹闖樂，于洪濤

農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量溯源RFID標(biāo)簽批量識別

王祖良，郭建新，張 婷※，李文臣，曹闖樂，于洪濤

（西京學(xué)院信息工程學(xué)院，西安 710123）

在農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量溯源中采用批量標(biāo)簽識別可極大提高系統(tǒng)效率。然而，基于成本和使用壽命的考慮，目前在溯源系統(tǒng)中使用射頻標(biāo)簽通常選擇無源標(biāo)簽，標(biāo)簽之間缺乏協(xié)作通道，不可避免會發(fā)生標(biāo)簽碰撞。該研究設(shè)計了基于射頻識別技術(shù)的農(nóng)產(chǎn)品追溯系統(tǒng)，針對所設(shè)計的追溯系統(tǒng)應(yīng)用環(huán)境，提出一種可自適應(yīng)動態(tài)調(diào)整幀長度的動態(tài)幀時隙Aloha標(biāo)簽防碰撞方法。只需在第一幀識別后，利用統(tǒng)計得到的首幀成功時隙、空閑時隙和碰撞時隙數(shù)對初始標(biāo)簽規(guī)模進(jìn)行估計，并據(jù)此優(yōu)化調(diào)整后續(xù)幀長度，實現(xiàn)最優(yōu)識別。仿真結(jié)果表明，提出的防碰撞算法應(yīng)用于所設(shè)計的農(nóng)產(chǎn)品追溯系統(tǒng)，識別效率得到了顯著提高，與目前廣泛使用的國際標(biāo)準(zhǔn)相比，全局吞吐量性能提高了30%以上。

農(nóng)產(chǎn)品；溯源；標(biāo)簽；批量識別；防碰撞；全局吞吐量

0 引 言

射頻識別（Radio Frequency Identification，RFID）技術(shù)由于其具有可非接觸讀取、標(biāo)簽存儲容量大、所存信息可寫可讀、信息傳輸安全可靠等優(yōu)勢，已經(jīng)普遍應(yīng)用在各種工商業(yè)領(lǐng)域當(dāng)中。特別是作為物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)，RFID在農(nóng)產(chǎn)品追溯與跟蹤中得到了廣泛應(yīng)用[1-4]，可滿足農(nóng)產(chǎn)品追溯與跟蹤管理的需要。Wagne等[5]提出在農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)和物流運輸全過程通過監(jiān)測、抽樣等方式校驗食品標(biāo)簽的數(shù)據(jù)。相對于傳統(tǒng)的條形碼，將RFID技術(shù)引入農(nóng)產(chǎn)品追溯系統(tǒng)，具有更加靈活、準(zhǔn)確的優(yōu)勢，應(yīng)用前景更加廣闊[6-7]。Bernardi[8]分析了將射頻識別技術(shù)引入農(nóng)產(chǎn)品跟蹤鏈的可行性，認(rèn)為RFID編碼空間能夠?qū)崿F(xiàn)供應(yīng)鏈全程對所有數(shù)據(jù)的采集和存儲。

在農(nóng)產(chǎn)品追溯系統(tǒng)中，尤其在運輸和倉儲過程中，需要對貨運車輛入、出庫時實現(xiàn)整車貨品標(biāo)簽的批量識別。對頻繁使用的叉車轉(zhuǎn)運，也需要對整叉車貨品批量識別，以實現(xiàn)搬運、裝載、庫位匹配等自動快速處理。標(biāo)簽批量識別是RFID最明顯的優(yōu)勢，但是批量識別會產(chǎn)生標(biāo)簽信號互相干擾，形成標(biāo)簽碰撞，因此，標(biāo)簽防碰撞方法是農(nóng)產(chǎn)品追溯系統(tǒng)中極為關(guān)鍵的技術(shù)。同時農(nóng)產(chǎn)品包裝盒大小不等，形狀各異，導(dǎo)致批量識別的規(guī)模差異較大，從數(shù)十到數(shù)千個不等，因此標(biāo)簽防碰撞方法應(yīng)適應(yīng)大動態(tài)變化范圍。

標(biāo)簽防碰撞算法主要分為確定性的二進(jìn)制搜索算法和采用退避機制的隨機Aloha算法2類，其中Aloha算法由于易于實現(xiàn)而得到廣泛應(yīng)用。為了提高Aloha算法的性能，學(xué)者們相繼提出了時隙Aloha算法、幀時隙Aloha算法和動態(tài)幀時隙Aloha（Dynamic Frame Slot Aloha，DFSA）算法。DFSA算法在標(biāo)簽數(shù)動態(tài)變化范圍較大的產(chǎn)品溯源應(yīng)用環(huán)境下具有極大的優(yōu)越性，近年來受到了廣泛的關(guān)注[9-12]。例如，Cui等[9]提出了根據(jù)標(biāo)簽個數(shù)動態(tài)調(diào)整幀長以獲得高識別效率的方法；Kim等[10]提出的一種基于沖突時隙和空閑時隙數(shù)調(diào)整幀長度的DFSA算法具有較高的評估效率；Barletta等[11]證明了當(dāng)標(biāo)簽個數(shù)與幀長相同時，識別效率最高。EPCglobal C1 Gen2標(biāo)準(zhǔn)采用DFSA算法作為標(biāo)簽防碰撞方法，采用Q算法動態(tài)調(diào)整幀長，有效地提高了識別效率。這種動態(tài)調(diào)整幀長的方法特別適用于農(nóng)產(chǎn)品可追溯系統(tǒng)等動態(tài)標(biāo)簽群體規(guī)模移動的應(yīng)用環(huán)境，但這種方法沒有完全消除空閑時隙，浪費了部分時間資源。為了解決這一問題，研究者們相繼提出了許多改進(jìn)方法[12-19]。Chen等[13]提出了一種基于預(yù)約機制的（Reservation Slot with Multi-Bits Aloha, RSMBA）防沖突協(xié)議，將標(biāo)簽識別過程分為2個階段，通過減少碰撞時隙和消除空閑時隙來換取較少的預(yù)約開銷，從而大大提高了識別效率。Wang等[18-19]提出了一種基于非線性估計的動態(tài)幀時隙標(biāo)簽防碰撞方法，和一種基于弦截迭代的自適應(yīng)動態(tài)標(biāo)簽防碰撞方法，與EPCglobal C1 Gen2標(biāo)準(zhǔn)相比標(biāo)簽識別效率得到了明顯提高。

本研究設(shè)計一個基于RFID的農(nóng)產(chǎn)品溯源跟蹤系統(tǒng)，批量標(biāo)簽識別是溯源系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，而批量標(biāo)簽識別不可避免會產(chǎn)生標(biāo)簽碰撞，針對標(biāo)簽防碰撞方法提出一種新的幀長調(diào)整方法，本方法利用首幀識別后的成功識別時隙數(shù)、空閑時隙數(shù)和沖突時隙數(shù)估計初始標(biāo)簽數(shù)，并在后續(xù)識別中自動調(diào)整幀長度，使全局吞吐量性能最優(yōu)。

1 農(nóng)產(chǎn)品溯源系統(tǒng)設(shè)計

1.1 溯源模型

農(nóng)產(chǎn)品追溯系統(tǒng)包括從種殖側(cè)到消費側(cè)的跟蹤，以及從消費側(cè)到種殖側(cè)的追溯2個方面。跟蹤是從供應(yīng)鏈的上游至下游，跟隨一個特定的單元或一批產(chǎn)品運行路徑。追溯是從供應(yīng)鏈下游至上游識別一個特定的單元或一批產(chǎn)品的來源，通過追溯碼的方法回溯某個農(nóng)產(chǎn)品種植、養(yǎng)殖、生產(chǎn)加工、運輸以及分發(fā)等各個環(huán)節(jié)。全信息化的跟蹤過程能夠確保產(chǎn)品的流向可控可管，遇到有問題的產(chǎn)品能夠及時限制其流通或召回。另一方面，跟蹤路徑所采集到的信息可以在一定時間內(nèi)得以完整保存，以提供消費者查詢所購買農(nóng)產(chǎn)品每個流通環(huán)節(jié)的詳細(xì)信息，以及農(nóng)產(chǎn)品生長期的農(nóng)事信息，實現(xiàn)全程可追溯。跟蹤和追溯體系流程如圖1所示。

圖1 農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量跟蹤和追溯體系流程圖

如圖1所示，農(nóng)產(chǎn)品追溯系統(tǒng)包括以下處理環(huán)節(jié)：

1）農(nóng)產(chǎn)品種植環(huán)節(jié)信息處理，即農(nóng)產(chǎn)品追溯系統(tǒng)的起點，利用RFID技術(shù)將每一地塊的施藥、施肥等農(nóng)事信息，以及采摘信息等與地塊信息進(jìn)行綁定，并將農(nóng)事人員信息、農(nóng)事計劃代碼等強制植入RFID存儲器，為下游進(jìn)一步完善信息和信息查詢提供原始數(shù)據(jù)。采摘時只需要利用閱讀器對地塊標(biāo)簽進(jìn)行掃描即可獲取本地塊所有種植品種和種植環(huán)節(jié)的所有信息。

2）加工環(huán)節(jié)信息處理，在加工好的包裝盒上粘貼RFID標(biāo)簽，將種植環(huán)節(jié)信息導(dǎo)入標(biāo)簽，在此基礎(chǔ)上更新增加本環(huán)節(jié)信息，包括農(nóng)藥檢測信息、加工信息、出入庫批次信息等。

3）倉儲環(huán)節(jié)信息處理，倉儲環(huán)節(jié)利用加工環(huán)節(jié)所含信息進(jìn)行批次管理、入出庫時間及叉車轉(zhuǎn)運管理，在加工環(huán)節(jié)采集信息基礎(chǔ)上添加分裝人員信息、分裝流水線號等信息。該環(huán)節(jié)充分利用RFID技術(shù)批量識別優(yōu)勢實現(xiàn)運輸車輛和轉(zhuǎn)運叉車的整車批量信息獲取，大幅提高倉儲管理效率，提高倉庫利用率。

4）運輸環(huán)節(jié)信息處理，增加車輛信息和駕駛員信息，并利用GPS定位、遠(yuǎn)程傳輸信道實現(xiàn)貨品批次的遠(yuǎn)程位置實時查詢。

5）分發(fā)和派送環(huán)節(jié)信息處理，增加配送信息，提供自動分揀功能。

6）終端消費環(huán)節(jié)信息處理，在前面各環(huán)節(jié)基礎(chǔ)上，終端消費環(huán)節(jié)增加查詢訪問功能，給消費者提供全程追溯功能，保障消費者的知情權(quán)。

7）網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)采用典型的3層物聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)種植、收購、加工、流通、銷售等各個環(huán)節(jié)的個性化信息定制，適應(yīng)各種復(fù)雜的生產(chǎn)流程、信息采集、處理和查詢、統(tǒng)計。信息采集系統(tǒng)用于整個追溯鏈底層信息的采集、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理，包括字典維護(hù)管理、信息采集、數(shù)據(jù)上傳等。數(shù)據(jù)匯總系統(tǒng)用于接收企業(yè)數(shù)據(jù)、匯總，數(shù)據(jù)管理、查詢分析，產(chǎn)生追溯鏈、數(shù)據(jù)打包上傳等。

1.2 倉儲環(huán)節(jié)處理流程

倉儲環(huán)節(jié)處理流程如2所示。對于鮮活農(nóng)產(chǎn)品，通常對倉儲環(huán)境要求較高，應(yīng)該減少果蔬等在倉庫的存放時間。對于需要入庫保存的農(nóng)產(chǎn)品，在貨運車輛入庫時通過入口處固定的閱讀器讀取車內(nèi)所有商品信息，包裝規(guī)格、包裝質(zhì)量等自動獲取并傳輸至遠(yuǎn)端云處理平臺，由云處理平臺處理后根據(jù)倉庫特點形成庫存信息，并輸出入貨位等信息，實現(xiàn)貨品與庫位的最優(yōu)配置。基于RFID技術(shù)，從農(nóng)產(chǎn)品入庫到分揀、叉車轉(zhuǎn)運、入庫位、出庫位、裝載以及整車出庫，每個環(huán)節(jié)實現(xiàn)自動化處理，實現(xiàn)智能感知、定位和識別。

圖2 倉儲環(huán)節(jié)處理流程圖

從上述農(nóng)產(chǎn)品追溯系統(tǒng)模型可知，在倉儲環(huán)節(jié)、運輸環(huán)節(jié)、配送分發(fā)等環(huán)節(jié)都需要采用RFID批量識別，尤其在倉儲環(huán)節(jié)的車輛入出門、貨品流水線分揀、叉車轉(zhuǎn)運、庫存盤點等多個具體環(huán)節(jié)，標(biāo)簽批量識別性能對追溯系統(tǒng)的處理效率起著重要的作用。

2 批量標(biāo)簽識別信息獲取方法

在上述溯源模型的中間環(huán)節(jié)，尤其倉儲環(huán)節(jié)需要對大量標(biāo)簽進(jìn)行批量識別。批量標(biāo)簽識別在同一時刻會有多個標(biāo)簽向閱讀器發(fā)送信息，無線電波會發(fā)生碰撞，導(dǎo)致識別失敗，需要采取標(biāo)簽防碰撞方法實現(xiàn)批量標(biāo)簽識別。Aloha算法是被廣泛使用的標(biāo)簽防碰撞方法。Aloha算法是一種信號隨機接入的方法，其采用電子標(biāo)簽控制方式，即電子標(biāo)簽一旦進(jìn)入閱讀器的作用范圍內(nèi),就會自動向閱讀器發(fā)送自身的序列號并與閱讀器開始產(chǎn)生通信，如果在一個電子標(biāo)簽發(fā)送數(shù)據(jù)的過程中，其他的電子標(biāo)簽也在發(fā)送數(shù)據(jù), 那么發(fā)送的信號就會重疊引起碰撞作用，當(dāng)閱讀器檢測到碰撞產(chǎn)生就會發(fā)送命令，讓其中一個電子標(biāo)簽暫停發(fā)送數(shù)據(jù), 隨機等待一段時間以后再重新發(fā)送數(shù)據(jù)。由于每個數(shù)據(jù)幀的發(fā)送時間只是重復(fù)發(fā)送時間的一小部分，以致在2個數(shù)據(jù)幀之間產(chǎn)生相當(dāng)長的間歇，因此，會存在著一定的概率使2個標(biāo)簽的數(shù)據(jù)幀不產(chǎn)生碰撞，但正是因為時間間歇問題的存在，使得80%以上的數(shù)據(jù)通路沒有被利用。該方法實現(xiàn)防碰撞的效率代價較高，然而因為Aloha 算法實現(xiàn)簡單，并且適于標(biāo)簽數(shù)量不定的場合，所以目前廣泛用于電子標(biāo)簽系統(tǒng)的防碰撞方法中。為了提高Aloha 算法的吞吐效率，針對Aloha 算法形成了許多變型算法，包括時隙Aloha算法，幀時隙Aloha算法和動態(tài)幀時隙Aloha算法等，其變型原理均是通過調(diào)整傳送信息幀長、時隙等參數(shù)。其中動態(tài)幀時隙Aloha算法在每幀識別結(jié)束后根據(jù)剩余標(biāo)簽數(shù)動態(tài)調(diào)整幀長度，以匹配剩余標(biāo)簽數(shù)實現(xiàn)最優(yōu)識別。Q算法是一種典型的動態(tài)幀時隙Aloha算法，調(diào)整策略較為簡單，已在國際標(biāo)準(zhǔn)中推廣使用。剩余標(biāo)簽數(shù)的估計是動態(tài)幀時隙Aloha算法實現(xiàn)最優(yōu)識別的前提，本研究提出一種基于首幀識別標(biāo)簽數(shù)估計初始標(biāo)簽的動態(tài)幀時隙Aloha算法。

2.1 Q算法

從上面建立的農(nóng)產(chǎn)品追溯系統(tǒng)模型可以看出，在儲運調(diào)度環(huán)節(jié)，尤其是在車輛進(jìn)出的許多具體環(huán)節(jié)、流水線中貨物的分類、叉車的運輸和庫存等方面，需要采用批量標(biāo)簽識別。因此，需要對標(biāo)簽防碰撞方法進(jìn)行深入的研究，并根據(jù)具體的應(yīng)用環(huán)境提出有效的防碰撞算法。目前射頻識別技術(shù)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的EPCglobal_C1 G2標(biāo)準(zhǔn)采用Q算法動態(tài)調(diào)整幀長度[20-23]。Q算法動態(tài)調(diào)整幀長，有效提高了識別效率。調(diào)整參數(shù)的示意圖如圖3所示。

注：Q為隨機數(shù)，用以確定幀長度，Q[0,(2Q-1)]；C為可調(diào)步長，；Qfp為浮點數(shù)，初值為4，根據(jù)響應(yīng)標(biāo)簽數(shù)調(diào)整Qfp值，若響應(yīng)標(biāo)簽數(shù)=0，Qfp=（Qfp-C），若響應(yīng)標(biāo)簽數(shù)>1，Qfp=Qfp+C，若響應(yīng)標(biāo)簽數(shù)=1，Qfp值不變；Qfp=min(15,Qfp+C)表示如果（Qfp+C）<15，則Qfp =（Qfp+C），否則Qfp=15；Qfp=max(0,Qfp-C)表示如果（Qfp-C）>0，則Qfp =（Qfp-C），否則Qfp=0； SC為時隙計數(shù)器。

EPCglobal_C1 G2標(biāo)準(zhǔn)采用不等長的幀，與固定幀長的方法相比，有效地提高了識別效率[24]。此外，該算法根據(jù)識別時隙、空閑時隙和沖突時隙的數(shù)量來確定是否結(jié)束當(dāng)前幀，進(jìn)一步提高了識別效率。

2.2 基于首幀估計標(biāo)簽數(shù)的DFSA算法（DENFF）

如前所述，Q算法由于采用動態(tài)調(diào)整幀長度，大幅提高了識別效率，被廣泛采用。但是，Q算法中調(diào)整步長在標(biāo)準(zhǔn)里只給出了取值范圍為0.1～0.5，并沒有給出取值的規(guī)則，實際應(yīng)用中如果值過高會頻繁調(diào)整幀長度，導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定。反之，如果值過低，則會導(dǎo)致調(diào)整遲滯無法跟蹤剩余標(biāo)簽數(shù)的變化，降低系統(tǒng)識別效率。本研究提出一種基于首幀識別標(biāo)簽數(shù)估計初始標(biāo)簽的動態(tài)幀時隙Aloha算法，稱為基于在第一幀后進(jìn)行標(biāo)簽數(shù)估計的DFSA算法（DFSA Algorithm based on Estimation Number of Tags in First Frame，DENFF）算法，該算法基于首幀識別標(biāo)簽數(shù)估計初始標(biāo)簽，進(jìn)而動態(tài)調(diào)整后續(xù)幀長度。僅在第一幀結(jié)束后估計一次初始標(biāo)簽數(shù)目，此后利用每幀待識別標(biāo)簽數(shù)減去本幀成功識別標(biāo)簽的結(jié)果作為下一幀的幀長度，實現(xiàn)最優(yōu)識別，標(biāo)簽數(shù)估計方法采用Vogt算法[25]。處理流程如圖4所示。

注：Query(Q0)為開啟一個識別周期的命令，Q0表示第1幀所含時隙數(shù)；UIDi是第i個標(biāo)簽的用戶標(biāo)識號（i=1，2，…，n），n為初始標(biāo)簽數(shù)；RSi表示第i個標(biāo)簽產(chǎn)生的隨機數(shù)。

假設(shè)閱讀器覆蓋范圍內(nèi)的標(biāo)簽數(shù)為，將個標(biāo)簽全部識別一次的過程定義為一個識別周期，每個識別周期由若干個識別幀組成，在一個識別幀里，每個標(biāo)簽只響應(yīng)一次閱讀器輪詢命令ReadNext，每幀由若干時隙組成，每幀所含時隙個數(shù)定義為幀長度，所有標(biāo)簽的應(yīng)答均在時隙的起始時刻開始。

處理流程由Query(0)命令啟動識別周期的第一幀識別，0參數(shù)為初始參數(shù)，收到Query(0)命令后，第個標(biāo)簽產(chǎn)生一個≤0的隨機自然數(shù)RS作為期望響應(yīng)閱讀器的時隙號，并在閱讀器發(fā)送第RS次ReadNext命令后響應(yīng)閱讀器回傳其用戶識別號UID。

閱讀器利用曼徹斯特編碼識別標(biāo)簽信號碰撞情況，如果第時隙只有一個標(biāo)簽響應(yīng)，則成功識別標(biāo)簽，該時隙記為成功時隙S，成功時隙計數(shù)器N增加1；如果多于一個標(biāo)簽響應(yīng)，則發(fā)生信號碰撞，該時隙記為碰撞時隙S，碰撞時隙計數(shù)器N增加1；如果沒有標(biāo)簽響應(yīng)，則該時隙記為空時隙S，空時隙計數(shù)器N增加1。

因此，在一幀內(nèi)成功時隙數(shù)的期望值如式（3）所示。

同理，空閑時隙的期望值如式（5）所示。

因為一個時隙只有成功、空閑和碰撞3種情況，所以容易求得碰撞時隙概率如式（6）所示。

碰撞時隙期望值如式（7）所示。

利用Vogt算法可得初始標(biāo)簽數(shù)的估計如式（8）所示[25]。

2.3 識別終止準(zhǔn)則

標(biāo)簽讀取率，即在一個識別周期內(nèi)對待識別標(biāo)簽的讀取概率，是衡量批量標(biāo)簽識別的重要指標(biāo)。在物理層，由于復(fù)雜電磁環(huán)境的干擾、天線極化等不確定性，有可能存在接收電磁波能量達(dá)不到激活門限的標(biāo)簽，導(dǎo)致標(biāo)簽漏讀。本研究主要研究標(biāo)簽防碰撞協(xié)議，假定在所有標(biāo)簽物理層均能被激活的條件下考察標(biāo)簽防碰撞性能。在所有標(biāo)簽均能激活的前提下要求防碰撞算法無遺漏地識別所有待識別標(biāo)簽，即讀取率為100%。為此，準(zhǔn)確判斷待識別標(biāo)簽是否為0是終止識別過程的重要依據(jù)。在實際應(yīng)用中待識別標(biāo)簽數(shù)對于閱讀器是未知的，無法直接判斷剩余標(biāo)簽是否真正為0。EPC_global C1 G2標(biāo)準(zhǔn)通過判斷標(biāo)簽的響應(yīng)來決定是否結(jié)束識別周期，如果發(fā)送給定參數(shù)的Qurey()命令，沒有標(biāo)簽響應(yīng)，即既沒有碰撞時隙發(fā)生，也沒有有效標(biāo)簽被識別，則認(rèn)為待識別標(biāo)簽數(shù)為0，結(jié)束本識別周期。本研究提出的DENFF算法只在第一幀識別結(jié)束后估計一次初始標(biāo)簽，后續(xù)幀長度均是根據(jù)第一次估計的標(biāo)簽數(shù)減去當(dāng)前幀之前成功識別的標(biāo)簽數(shù)，作為當(dāng)前幀的幀長度。這樣，第一幀估計誤差會一直傳遞到最后一幀。當(dāng)剩余標(biāo)簽數(shù)較少，比如少于10的情況，那么當(dāng)初始標(biāo)簽為數(shù)千個時，第一次估計誤差有可能大于數(shù)十個，誤差>剩余標(biāo)簽數(shù)，則會出現(xiàn)估計剩余標(biāo)簽數(shù)為0，實際剩余標(biāo)簽數(shù)不為0的現(xiàn)象，出現(xiàn)誤判。為了避免這種情況，提出以下幀長倍增算法進(jìn)行改進(jìn)。

假設(shè)Rep為一自然數(shù)，作為循環(huán)判斷次數(shù)上限，識別終止判斷算法如下：

1）Q=Q-1?N-1；N-1為第1幀成功識別標(biāo)簽數(shù)；

2）如果Q=0并且循環(huán)次數(shù)Q進(jìn)行放大處理，Q=2×（Q+1），廣播Frame(Q)命令，轉(zhuǎn)步驟1，如果Q=0并且循環(huán)次數(shù)=Rep，則轉(zhuǎn)步驟4）否則如果Q>0轉(zhuǎn)步驟3）；

3）開啟新的識別幀；

4）結(jié)束識別周期。

3 結(jié)果與分析

為了客觀評價本研究提出的DENFF算法性能，選取Vogt算法和Q算法作為比較。Vogt算法提出了基于切比謝夫不等式并最小化幀內(nèi)實際和理論計算的空時隙數(shù)、成功時隙數(shù)和碰撞時隙數(shù)差來估計標(biāo)簽數(shù)，得到幀內(nèi)標(biāo)簽數(shù)等于成功識別時隙數(shù)加上２倍碰撞時隙數(shù)的結(jié)論，針對最小化識別延遲，還提出了不同時隙數(shù)的幀對應(yīng)標(biāo)簽數(shù)范圍[25]，該算法計算簡單，并具有較好的性能，得到了廣泛的關(guān)注[28]。Q算法被EPCglobal_C1G2標(biāo)準(zhǔn)和ISO18000-6標(biāo)準(zhǔn)采納作為超高頻標(biāo)簽防碰撞方法推薦使用的DFSA幀長調(diào)整算法，并已在世界范圍內(nèi)廣泛使用[24]。

全局吞吐量性能是衡量RFID批量識別性能的重要指標(biāo)，全局吞吐量定義為在整個識別周期內(nèi)完成閱讀器覆蓋范圍內(nèi)全部標(biāo)簽識別，傳輸有用信息所占用的時間與識別周期所消耗的總時間之比。采用Monte Carlo方法，對采用本節(jié)介紹的標(biāo)簽數(shù)估計DENFF算法、Vogt算法及Q算法的標(biāo)簽估計算法的全局吞吐量性能進(jìn)行仿真和比較。Monte Carlo方法過程如下：

在DENFF算法里0值為首幀幀長度的值，而Q算法中變量值為幀長度的以2為底數(shù)的對數(shù)值，為了保持參數(shù)一致性以便于對比，DENFF算法中0設(shè)為1 024，而Q算法中變量值設(shè)為10（即對應(yīng)值為1 024）。

根據(jù)圖2所示的農(nóng)產(chǎn)品追溯系統(tǒng)倉儲環(huán)節(jié)，需要對入出庫區(qū)的貨運車輛和轉(zhuǎn)運叉車進(jìn)行整車批量識別。以某茶葉質(zhì)量追溯為例，采用常用的轉(zhuǎn)運叉車，叉車一次能夠承運5個茶葉運輸大箱，1個大箱裝6個批發(fā)小箱，1小箱裝6個最小銷售單元的茶葉禮盒，每個禮盒內(nèi)壁貼有RFID標(biāo)簽作為一個識別單元，則對一個轉(zhuǎn)運叉車的整車批量識別標(biāo)簽數(shù)為180。以西湖龍井茶某規(guī)格禮品包裝盒為32 cm×21 cm×8 cm為例，每盒體積為5 376 cm3。以常見的2.5 t箱式貨運車輛為例，以容積為12 m3計算，每輛可以裝載12×106/5 376=2 232個禮品盒。因此防碰撞算法需能夠適應(yīng)從180到2 232個標(biāo)簽規(guī)模的批量識別，試驗參數(shù)：標(biāo)簽數(shù)從100到2 500變化，步長為20。標(biāo)簽為超高頻電子標(biāo)簽，符合EPCglobal_C1 G2標(biāo)準(zhǔn)，天線為全向天線，極化方式為圓極化，其激活能量門限固定。此外，茶葉為干貨，含水分極少，不含有金屬成分，因此仿真中忽略茶葉及包裝盒對電磁波的額外衰減。在以上假設(shè)條件下，仿真試驗中茶葉擺放位置和方向?qū)ψR別性能的影響可以忽略。電子標(biāo)簽存儲器分為4個存儲區(qū)，分別是電子產(chǎn)品編碼（Electronic Product Code，EPC）區(qū)：存EPC號的區(qū)域，系統(tǒng)中讀寫器規(guī)定最大能存放8字，可讀可寫；標(biāo)簽識別號（Tag IDentifier，TID）區(qū)：TID 區(qū)儲存由標(biāo)簽生產(chǎn)廠商設(shè)定的標(biāo)簽識別ID號，目前有4字和8字2種ID號，可讀但不可寫；用戶區(qū)（User）：讀寫器能存放32字，可讀可寫；保留區(qū)（Reserved區(qū)）：前2個字是銷毀（kill）密碼，后2個字是訪問（access）密碼，可讀可寫。仿真結(jié)果如圖5所示。

由圖5可知，與Q算法相比，DENFF算法全局吞吐量得到了明顯提高，大約提高了30%以上。Vogt算法的性能介于Q算法和DENFF算法之間。

如前所述，待識別標(biāo)簽數(shù)對于閱讀器而言是未知的，因此無法設(shè)定最優(yōu)的0值開啟第一幀識別。將0作為控制參數(shù)，分別取0=400、1 000、1 500進(jìn)行仿真，全局吞吐量如圖6所示。其中，當(dāng)0=400時，在=400附近吞吐量波動較大；當(dāng)0=1 000時，在=1 000附近吞吐量波動較大；當(dāng)0=1 500時，在=1 500附近吞吐量波動較大。即是說在初始值與待識別標(biāo)簽數(shù)相等時吞吐量波動較大，初始值遠(yuǎn)離待識別標(biāo)簽數(shù)時吞吐量性能較為平穩(wěn)。但影響不太明顯，全局吞吐量均在20%～32%之間。這是由于本研究提出的算法在第1幀識別后對初始標(biāo)簽數(shù)進(jìn)行估計，0的取值只影響第1幀的識別效率，從第2幀開始即動態(tài)調(diào)整幀長度實現(xiàn)全局吞吐量最優(yōu)化識別。因此實際應(yīng)用中0值的設(shè)定只要根據(jù)實際經(jīng)驗判斷，大致設(shè)為與待識別標(biāo)簽數(shù)在一個量級上即可，這也為實際應(yīng)用提供了方便。

圖5 全局吞吐量性能仿真結(jié)果

圖6 Q0作為控制參數(shù)的DENFF性能仿真結(jié)果

分別將DENFF算法、Vogt算法和Q算法作為EPCglobal_C1 G2標(biāo)準(zhǔn)的標(biāo)簽防碰撞方法用于本研究設(shè)計的農(nóng)產(chǎn)品追溯模型，通過仿真比較各種算法批量識別的延遲性能。假設(shè)每個標(biāo)簽僅傳輸64位UID信息，物理層通信速率為標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的最低速率26.7 kB/s，則時間延遲如式（9）所示。

由圖7可知，DENFF的延遲最小，Vogt的延遲次之，Q算法的延遲最大。而且值越大DENFF的延遲性能相對其他2種情況優(yōu)越性越明顯，因此適合于大規(guī)模標(biāo)簽數(shù)的情況。綜合圖5和圖7可知，當(dāng)=180時，如果采用DENFF算法，則全局吞吐量為22%，完整識別完一輛叉車貨物標(biāo)簽所需時間約為2 s；如果采用Vogt算法，則全局吞吐量為15%，全部識別完整叉車標(biāo)簽所需時間約為3 s；如果采用Q算法，則全局吞吐量為11%，全部識別完整叉車標(biāo)簽所需時間約為3.9 s。在實際叉車轉(zhuǎn)運中，叉車轉(zhuǎn)運一次所用時間以分鐘計算，掃描時間<5 s在叉車轉(zhuǎn)運所需時間中占比非常小，因此3種防碰撞方法均能滿足要求。當(dāng)=2 232時，由圖7可知，完整識別完1卡車貨物標(biāo)簽的時間延遲，DENFF算法約需18 s，Vogt算法約需27 s，Q算法約需44 s，可見對于大規(guī)模標(biāo)簽識別，本研究所提算法明顯優(yōu)于對比的2種方法，尤其對相較于Q算法能節(jié)省大量等待時間。

圖7 時延性能仿真結(jié)果

4 結(jié) 論

農(nóng)產(chǎn)品追溯系統(tǒng)不僅為消費者提供產(chǎn)品追溯以滿足其知情權(quán)，還可為問題產(chǎn)品的跟蹤控制提供信息手段。與傳統(tǒng)的條形碼和二維碼相比，射頻識別（Radio Frequency Identification，RFID）技術(shù)具有非接觸和批量識別的優(yōu)點，基于RFID的農(nóng)產(chǎn)品追溯系統(tǒng)是必然的發(fā)展趨勢。本研究的重要貢獻(xiàn)在于針對農(nóng)產(chǎn)品溯源應(yīng)用環(huán)境，提出了一種新的幀長度調(diào)整方法。在第一幀識別后估計初始標(biāo)簽數(shù)，根據(jù)初始標(biāo)簽數(shù)優(yōu)化后續(xù)幀的長度，得到最優(yōu)的識別，與目前廣泛使用的Q算法相比，全局吞吐量提高了30%以上。仿真試驗表明本研究提出的基于在第一幀后進(jìn)行標(biāo)簽數(shù)估計的DFSA算法（DFSA Algorithm based on Estimation Number of Tags in First Frame，DENFF）算法對初始標(biāo)簽數(shù)的適應(yīng)范圍較廣，當(dāng)初始標(biāo)簽數(shù)在100～2 500之間變化時，首幀時隙數(shù)0分別取400、1 000和1 500時全局吞吐量均在20%～32%之間，因此0對識別效率影響并不明顯，這是由于所提算法只在第1幀結(jié)束后進(jìn)行1次初始標(biāo)簽估計，之后每1幀識別均設(shè)置為最優(yōu)幀長的，因此全局吞吐量性能不受明顯影響。以茶葉的倉儲為例進(jìn)行的仿真試驗表明標(biāo)簽批量識別時間延遲能滿足叉車的轉(zhuǎn)運和出入庫要求。

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RFID batch-tag identification in quality traceability of agricultural products

Wang Zuliang, Guo Jianxin, Zhang Ting※, Li Wenchen, Cao Chuangle, Yu Hongtao

(710123,)

The efficiency of the system could be greatly improved by using the Radio Frequency Identification (RFID) batch tag identification in the quality traceability of agricultural products. In this study, a tracing system of agricultural products based on RFID technology was designed. This system consisted of a tracking subsystem that was from the planting side to the consumption side and a tracking subsystem that was from the consumption side to the planting side. This system designed the information processing process of agricultural product planting, storage information processing, transportation information processing, distribution and distribution information processing, and terminal consumption information processing. This system also designed a three-level Internet of things architecture. Compared with the traditional agricultural product traceability system based on bar code, the one based on RFID technology was more flexible and accurate and had a better application prospect. In the agricultural product traceability system, especially in the courses of delivery and storage, batch identification of an entire truck of product tags needed to be conducted inbound and outbound. For frequently used forklift transport, entire tags attached to products in a forklift also needed to be identified simultaneously so that automatic rapid processing of transport, loading, and allocation of warehouse location could be accomplished. Batch tag identification was the most obvious advantage of RFID, but it would produce tag signal interference with each other and result in tag collision. Therefore, the anti-collision method was the key technology to the agricultural product traceability system.In this study, a model of agricultural product traceability system based on radio frequency identification technology was established, and the implementation of the storage link was presented. In the process of traceability, batch identification of an entire truck or forklift of the agricultural product greatly improved the management efficiency and shortened the circulation time of the product. However, the tag collision problem was inevitable due to the non-cooperation mechanism among tags. Therefore, the tag anti-collision method was a key technology of the agricultural product traceability system. A tag anti-collision method was excogitated and a frame slotted Aloha tag anti-collision method that adaptively and dynamically adjusted frame length was proposed aiming at traceability application environments of agricultural products. In this method, the initial tag population size was estimated when the number of successful slots, idle slots, and collision slots was acquired using statistical calculation only after the first frame identification so that the length of the following frame could be optimized and the optimal identification could be actualized, significantly improving the overall throughput performance. Based on the traceability system designed and the tag anti-collision method proposed, this study used Monte Carlo simulation to compare the throughput performance of the proposed method with the Vogt method and Q algorithm. The global throughput was an important index to measure the performance of RFID batch identification, and it was defined as the ratio of the time occupied by the transmission information to the total time consumed by the whole identification cycle. Taking the tracking and traceability of tea as an example, the throughput performance and delay performance of the anti-collision method for batch identification tags were simulated. Besides, the effect of initial frame length on throughput performance was simulated. The simulation results of RFID batch tag identification in agricultural product quality traceability showed that the global throughput was between 20% and 32%. It also showed that the proposed anti-collision algorithm applied to the designed agricultural product traceability system significantly improved the identification efficiency, and the overall throughput performance was improved by more than 30% compared with the Q algorithm.

agriculture products;traceability; tags; batch identification; anti-collision; global throughput

王祖良，郭建新，張婷，等. 農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量溯源RFID標(biāo)簽批量識別[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2020，36(10)：150-157.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.10.018 http://www.tcsae.org

Wang Zuliang, Guo Jianxin, Zhang Ting, et al. RFID batch-tag identification in quality traceability of agricultural products[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(10): 150-157. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.10.018 http://www.tcsae.org

2020-02-25

2020-04-20

陜西省重點研發(fā)計劃重點項目（2018ZDXM-NY-014）；陜西省技術(shù)創(chuàng)新引導(dǎo)專項（基金）項目（2020CGXNG-035）；西安市科技計劃項目（201805043YD21CG27（1），2019218414GXRC020CG021-GXYD20.6）；西京學(xué)院高層次基金項目（XJ17B06）

王祖良，博士，教授，主要從事物聯(lián)網(wǎng)、RFID、智慧農(nóng)業(yè)等方向的科學(xué)研究和技術(shù)研發(fā)。Email：zlwang@nudt.edu.cn

張婷，講師，主要從事物聯(lián)網(wǎng)、RFID技術(shù)研究。Email：zhangting1@xijng.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.10.018

TP311.13

A

1002-6819(2020)-10-0150-08