一种动态负载均衡RFID系统及其识别方法

摘要

本发明提供一种动态负载均衡RFID系统，包括电子标签单元，RFID阅读器单元和上位机单元；电子标签单元是由一个或多个电子标签组成；RFID阅读器单元是由一个或多个RFID阅读器组成；电子标签与RFID阅读器进行信息交互；上位机单元是由一台或多台运行RFID应用软件的电脑组成，将各RFID阅读器的信息进行收集和汇总，然后对各RFID阅读器进行控制和调度。本发明还提供一种动态负载均衡RFID系统的识别方法，所述上位机单元采用模糊聚类动态负载均衡方法对RFID阅读器进行控制和调度；在上位机单元的控制和调度下，RFID阅读器对被访问的电子标签情况进行动态分配，实现双方的应答或拒绝应答。本发明将电子标签访问RFID阅读器的情况进行动态分配，使整个RFID系统全局负载均衡化，提高RFID系统的有效服务率和运行平稳性。

主权项

采用动态负载均衡RFID系统的识别方法，其特征在于，所述动态负载均衡RFID系统包括：电子标签单元，RFID阅读器单元和上位机单元；其中，电子标签单元是由一个或多个电子标签组成，每个电子标签自身存储信息，与RFID阅读器进行通信和信息交互；RFID阅读器单元是由一个或多个RFID阅读器组成，其用于读取电子标签中的信息和发送指令；上位机单元是由一台或多台运行RFID应用软件的电脑组成，并通过网线或485总线和中间件软件将各RFID阅读器的信息进行收集和汇总，然后对各RFID阅读器进行控制和调度；所述上位机单元采用模糊聚类动态负载均衡方法对所述RFID阅读器进行控制和调度；所述RFID阅读器在上位机单元的控制和调度下对被访问的电子标签情况进行动态分配，实现双方的应答或拒绝应答；其中，所述模糊聚类动态负载均衡方法是指通过选择电子标签分组指标，建立电子标签分组指标的模糊隶属度函数，然后对由电子标签分组指标的模糊隶属度组成的向量矩阵进行迭代计算和寻优；其中，所述电子标签分组指标的模糊隶属度函数为：μ(P_i)＝(P_i‑P_(i,min))/(P_(i,max)‑P_(i,min))，i＝1,2,…,n；其中，μ为模糊隶属度函数，P_i(i＝1,2,…,n)为电子标签分组指标向量，n为电子标签分组指标的个数，P_(i,min)为电子标签分组指标i的最小取值，P_(i,max)为电子标签分组指标i的最大取值；所述迭代计算和寻优是采用模糊聚类方法进行，包括如下步骤：步骤1：设定采样周期和电子标签分组个数c，迭代次数m＝1；在采样时刻，选取电子标签分组指标向量P＝{p₁,p₂,…,p_n}，P属于n维实数向量Rⁿ的一个子集；步骤2：依据关于电子标签分组指标变量p_k(p_k∈P,k＝1,2,…,n)的模糊隶属度函数μ(p_k)计算其模糊隶属度s_k，将向量P转换成模糊隶属度向量S(s_k∈S,0≤s_k≤1)；步骤3：采用幅值在0至1之间的随机数值构建初始的模糊聚类隶属度矩阵D⁽⁰⁾；其中D＝(d_ik)c×n表示模糊隶属度矩阵，d_ik(i＝1,2,…,c；k＝1,2,…,n)表示关于第i(i＝1,2,…,c)分组的模糊隶属度s_k∈S(k＝1,2,…,n)的第k个模糊隶属度数值；并且d_ik需要满足以下条件：d_ik∈[0,1],∑_(i＝1→c)d_ik＝1和0<∑_(k＝1→n)d_ik<n；步骤4：根据V_i^(m)＝∑_(k＝1→n)(d_ik^(m‑1))^q·s_k/∑_(k＝1→n)(d_ik^(m‑1))^q得到第m次聚类中心矩阵V^(m)，其中V＝{v₁,v₂,…,v_n}表示分组中心矩阵，V属于Rⁿ的一个子集，m(m＝1,2,…)为迭代次数，i＝1,2,…,c，q为指数；步骤5：根据d_ik^(m)＝[∑_(k＝1→c)(‖s_k‑v_i‖/‖s_k‑v_j‖)^1/(q‑1)]^‑1得到下一步模糊隶属度矩阵D^(m)；步骤6：选择δ>0；如果判式‖D^(m)‑D^(m‑1)‖≤δ成立，那么停止迭代计算，D^(m)和V^(m)就成为最优矩阵，然后执行步骤7；否则，m＝m+1，执行步骤4，继续迭代计算；步骤7：根据最优矩阵D^(m)和V^(m)，电子标签将被划分成C个组别；步骤8：上位机上的应用软件发送电子标签分组信息至各RFID阅读器；步骤9：如果系统的下一个采样周期来到，执行步骤1；否则，保持等待状态，定时查询系统时间。