呼 风，赵菊敏，李灯熬

(太原理工大学 a.信息与计算机学院，b.大数据学院，c.山西省空间信息网络工程技术研究中心，山西 晋中 030600)

目前射频识别(radio frequency identification，RFID)技术是物联网的关键技术，已经应用于人们生活中各个方面[1-2]。但是，由于传统的RFID标签不具有可计算的能力，无法满足目前对感知应用的巨大需求，因此研究者提出CRFID技术以满足目前的感知计算需求，其中CRFID标签中性能较好的是无源识别和感知平台(wireless identification and sensing platform，WISP)[3].RFID系统和CRFID系统都遵循EPC通信协议，根据EPC协议规定，阅读器每次与标签通信过程中可以向标签请求上百字节的数据，但实际上，即使是经典的RFID系统也无法实现快速、稳定的数据传输。目前针对无源感知系统性能提升的研究有很多，HARMONY采用预计算CRC的方式大大降低了计算延迟，优化了系统性能[4]。STOCK能够通过Read命令立即确认下行链路数据，提升下行链路传输速度，并且实现了阅读器与多标签之间的通信[5]。文献[6]提出了一种信道监测和预测方案，利用BP神经网络实现信道实时预测，减少了不断探测信道的开销，并提升了系统整体性能。文献[7]提出了一种快速可靠的突发数据传输方法，该方法通过将大数据包分割成多个块来进行突发数据传输，并引入了一种突发传输机制，以优化在有突发数据传输时通信过程。ORRIS的利用IQ域信号簇分析指标作为通信速率自适应的新指标，提升了系统性能[8]。FlipTracer利用单翻转图(One-Flip-Graph，OFG)将信号IQ域中相邻组合状态之间的转换概率映射为对应信号之间的相似性，根据转换概率判断信号内容，可以保证进行高效的并行解码[9]。HUBBLE将二维信号的维度升维，加入时间的维度，进一步加强了对并发数据的解码能力[10]。但是以上研究均在较为复杂的通信流程中进行，并且未对出错数据进行处理，因此，通信系统整体性能提升有限。

使用EPC协议通信时，过多的握手次数会导致通信复杂程度增加，通信效率受到影响，较为复杂的通信过程产生更大的能耗，造成通信时能量不足从而导致通信失败的情况发生。阅读器接收到标签感知数据利用循环校验码(cyclic redundancy check，CRC)进行校验，若传输信号发生错误，则阅读器会立刻将当前数据整块丢弃，重新发送Read命令等待标签数据重传。这样进行数据出错重传代价较高，并没有对系统能量合理利用，影响系统性能。为此，本文针对上述通信协议过程复杂和低效率的数据出错重传机制，简化了通信过程，设计了快速响应方案和数据出错重传机制，提升了无源感知系统性能。

1 性能优化设计

1.1 快速响应方案

在标签与阅读器通信过程中，有两个因素影响了标签快速响应：随机生成数生成时间过长以及多次的轮询造成的冗余传输。

通信过程中，阅读器发出Query和ACK命令后，标签都需要生成不同的16位随机数，这无疑增加了标签的能耗与通信过程复杂度。WISP标签的微控制器是MSP430单片机，其内部具有超低频振荡器与数控振荡器是两个独立的时钟系统，传统的标签生成RN16的方法就是利用二者间的计时差生成。但是，由于这个方法需要计算时间较长、能耗更大，不利于标签及时对阅读器进行应答。如果CRFID标签选择第一个时隙，则导致它无法及时发送RN16，阅读器在规定的等待时间内未收到标签回复，致使选择第一个时隙的标签通信失败。针对随机生成数生成时间过长问题，考虑到CRFID标签使用射频前端进行射频能量收集，将交流信号转为直流能量给储能电容充电，标签电压会根据充电时间、位置等因素而改变，具有较强的随机性。因此，本文利用模数转换器(analog-to-digital converter，ADC)采样储能电容两端电压值作为随机数种子，将采样电压值输入随机函数生成16位随机数，由于标签产生的RN16不需要较高的复杂性，因此采用生成复杂度较低的伪随机数方式。并且，在每轮通信中，用预计算RN16储存在单片机内存中在下一轮通信中可直接调用，既能保证RN16的随机性，又可减少单片机生成RN16的能耗，缩短了标签响应时间。

阅读器访问标签数据时，需要经过4次握手，繁琐的信息交换过程，会出现标签能量不足中断通信的情况，这对系统吞吐量和稳定性都造成了影响。优化通信过程，减少标签与阅读器握手次数，可以提升系统通信效率和能量利用率。标签使用16位随机数进行反复确认，造成了能量浪费。为了保证标签的随机性以及提高能量利用效率，提出将所有标签的handle固定下来，阅读器使用固定的handle请求标签数据，能够减少标签生成handle能耗，并且可以根据标签的能量调整数据收集顺序。

如图1所示，为传统EPC协议和改进协议通信流程对比。根据上述协议设计，将改进协议分为感知阶段和数据传输阶段。

图1 传统EPC协议和改进协议通信流程对比Fig.1 Comparison of traditional EPC protocol and improved protocol communication process

1.1.1handle存储阶段

阅读器发送第一个Query命令以识别天线读取范围内的n个CRFID标签，当阅读器从每个CRFID标签接收到一个handle或在定时器规定时间结束时，完成当前handle存储阶段。利用定时器是为防止阅读器长时间停留在感知识别阶段，影响系统通信效率。因此，在此阶段结束时，阅读器将其天线范围内的所有标签的handle全部储存下来。

1.1.2数据传输阶段

当阅读器收集到所有CRFID标签的RN16之后，开始数据传输阶段。阅读器发送连续的Read命令以周期性地从每个标签读取一组数据。当阅读器接收到所需的CRFID标签传感器数据后，数据传输阶段结束。此阶段，阅读器还可以定义读取标签数据的次数。可以使用标签固定的handle进行多次读取数据，若在读取数据过程中，标签出现断电情况，阅读器在定时器规定时间内未接收到CRFID的传感器数据，为避免等待时间过长造成能量浪费，阅读器放弃当前通信，并开始新一轮数据传输。

此外，在大规模部署的CRFID传感器网络中，需要传感器数据的读取次数越高，产生冲突的可能性就越大。相对于EPC协议，所提出改进协议在防冲突方面有着明显的改进。在特定的CRFID场景中，当阅读器使用EPC协议时，标签的冲突不仅会影响标签的识别过程，还会影响传感器数据的读取过程。因此，任何额外的传感器数据读取都有一定概率发生冲突情况。在所提出的协议中，冲突只影响感知阶段。一旦识别出标签，阅读器就可以连续读取CRFID传感器数据，而不会产生标签冲突。

1.2 数据重传机制

根据EPC协议，阅读器每次可以从标签请求数百字节的数据。实际上，CRFID由于能量不足等问题，会导致随着数据量的增加传输成功率降低[4]。通过实验验证可知，当阅读器向标签请求不同数量的数据时，数据传输成功率是不同的。图2中显示，在不同距离下阅读器请求不同数量数据时的传输成功率。当通信过程中，阅读器请求超过4字节的数据时，在很短的通信距离之内，数据传输成功率大幅下降。这是由于标签传输大数据量时，实时计算CRC时计算开销较大，无法在规定时间内响应阅读器，导致通信中断。因此将大数据量进行分组传输，有利于降低标签计算CRC开销，提高通信成功率和通信可靠性。

图2 不同数据量传输成功率Fig.2 Different data volume transmission success rate

阅读器接收到标签感知数据利用CRC进行校验，若传输信号发生错误，传统协议中阅读器会立刻将当前数据整块丢弃，等待标签重新传输数据。这样进行数据出错重传代价较高，并没有对系统能量合理利用，标签进行重传时有可能因能量不足导致通信失败。引入合理的标签数据分组出错重传机制，能够有效提高系统的性能。EPC协议规定标签传输数据格式如图3所示，标签数据量的范围为16比特至496比特。但是大的数据量意味着更高的误码率，更高的CRC计算开销。所以，选择一个合适的传输数据量或者将大的数据量分为若干小数据量进行传输，能够有效提高数据传输成功率和通信可靠性。

图3 标签数据传输格式Fig.3 Tag data transfer format

传输大数据量(大于4字节)时，经常出现通信失败情况。因此，本设计考虑将大数据量进行分组传输，能够增加数据传输成功率、提升通信可靠性。利用改进协议进行数据传输时，阅读器已经收集到标签handle，可以针对选定标签进行数据分组请求。由图2可知，标签传输2字节数据时成功率最高，因此，当阅读器向标签请求数据时，标签将感知数据进行分组，每组2字节进行传输。

数据传输过程中使用CRC作为检查数据是否正确，由于计算CRC仍需要较大能耗，并且研究发现计算CRC的开销呈线性增加，最终会转化为较大的响应延迟。因此，舍弃实时计算CRC的方式，转为查表法方式生成CRC.查表法CRC的计算方式是固定的，只要将所传16比特(2字节)数据内容计算生成对应的CRC表后，将CRC表存入标签寄存器中，将计算能耗转变为调用寄存器中的数据，能耗将大大降低，并且降低了生成CRC的时延。

WISP4.1标签的MCU是MSP430F2132单片机，其具有256字节的信息存储器，存储的最小单位为8比特，每8比特数据对应一个存储地址，其存储感知数的地址从0x10FFh～0x1000h.根据感知数据的存储地址进行数据定位，阅读器通过Read命令规定请求数据的长度和起始地址，标签收到命令后根据对应信息调取内存中的数据开始数据传输。因此，可以考虑将数据和数据地址相结合作为一种新的数据传输格式，基于此本文设计了数据出错重传机制。由于数据传输的最小单位是8比特，可以将阅读器请求数据分为8比特一组，并将数据和数据地址相组合进行传输。

图4 分组数据格式Fig.4 Packet data format

图4所示，当阅读器检测到标签传输信息错误时，通过发送带有相应出错数据地址的Read命令给标签，标签接收到命令之后，传输阅读器指定存储地址的数据，达到了数据出错重传的目的。图5是数据传输流程图，图5(a)表示数据传输正确，图5(b)是传输中出现数据错误时的表现，其中虚线表示传输数据出错，阅读器可根据当前出错数据地址重新请求标签数据。

图5 改进数据出错重传机制Fig.5 Improved data error retransmission mechanism

2 实验分析

2.1 实验设置

实验设备如图6所示，实验使用的是软件定义无线电USRP N210阅读器，其具有较好的通信稳定性和灵活性，CRFID标签使用WISP4.1标签。

图6 实验设备Fig.6 Experimental facilities

实验所使用的是USRP阅读器进行仿真实验，参数设置为：阅读器编码方式为脉冲间隔编码(pulse interval encoding，PIE)；下行链路调制方式为ASK调制；链路频率设置为256 kHz；反向散射调制方式为FM0；阅读器发射功率为1 W.

2.2 快速响应方案评估

图7(a)是传统EPC C1G2协议通信时的数据流，图7(b)是使用本设计提出改进协议通信数据流的表现。以3个标签为例，从图7(b)中可以看出，在阅读器对标签进行数据读取数据时，使用本设计提出的改进协议在相同时间内，读取数据的次数更多，提升了系统吞吐量。

图7 不同协议数据流对比Fig.7 Comparison of different protocol data streams

将WISP标签置于阅读器的范围内，距离天线0.1 m.使用USRP阅读器请求每个标签的加速度传感器数据，直到当阅读器成功接收到3个完整的加速度数据包时，停止数据请求并记录当前所用时长，计算每秒成功读取次数，重复测量60次取平均值。并分别使用不同数量的标签进行数据包数据请求，观察数据成功读取次数，结果如图8所示。

图8 改进协议和EPC协议不同数量标签读取数据性能对比Fig.8 Comparison of the performance of this protocol with that of EPC protocol with different quantities of tag read data

显然，针对不同数量的3组标签，本设计提出的改进协议实现了比标准EPC协议更高的数据读取率。对于这两种协议，由于标签冲突，数据读取率随标签数量的增加而减小。本文提出的改进协议的数据读取率大约提高了50%.

2.3 数据重传机制评估

使用本设计提出的数据出错重传协议和EPC协议分别加载到WISP4.1版本标签上，使用单个WISP标签进行测量吞吐量。首先使用阅读器对WISP供能并开启盘存阶段。WISP开始预处理传感器数据，并将缓存数据存储在非易失性存储器中等待阅读器访问数据。将WISP标签置于距离阅读器天线0.1 m的位置，每次将标签移动0.1 m的距离直到标签距离阅读器天线1 m的范围，分别进行4字节、8字节数据请求，得到如图9实验结果。

图9 使用EPC协议和改进协议的4字节和8字节数据传输吞吐量对比Fig.9 Comparison of 4-byte and 8-byte data throughput by using the EPC protocol and the improved protocol

2.4 综合性能评估

将本文快速响应方案和数据重传机制相结合，构成对整个无源感知系统性能优化方案。实验将本设计提出的改进协议同DFCA[11]、LILAC[12]和EPC进行对比。其中，DFCA是一种动态帧长和充电时间自适应方案，该方案通过求解所提出的吞吐量优化问题，根据对系统在特定能量收集和信道条件下的输出进行了理论分析，得到了使吞吐量最大的最优帧长和充电时间。LILAC提出了一种更合理的时隙映射算法，根据标签的电压值主动选择通信时隙的方式，代替了传统的随机选择时隙的方式，有效增加了标签响应阅读器速率，提高了标签响应的成功率，增加了系统吞吐量。其中DFCA是将传输数据切割分组之后进行传输，对应本文的数据分组重传方法；LILAC优化了标签响应方案，对应本文的标签快速响应方案。因此将本文提出的协议同二者进行实验对比。

图10 不同比特信噪比下各协议吞吐量对比Fig.10 Comparison of throughput of each protocol under different bit SNR

如图10所示，随着比特信噪比的增加，改进协议、DFCA、LILAC和EPC均呈现出吞吐量的增加，DFCA在针对信道状态变化的情况下，能够较好地完成吞吐量的优化，但是在计算帧长和充电时间过程中能耗较大，LILAC对标签通信信道性能要求较高，若信道出现变化，系统吞吐量受到影响；本文改进协议针对标签的快速响应和数据出错重传机制均进行了优化，和使用EPC协议相比吞吐量提升100%左右。

3 结论

根据目前无源CRFID系统所使用的EPC协议中的不足之处，提出了系统性能优化方案，其中包括快速响应方案和数据出错重传机制两部分。在标签快速响应方案中提出更简便的RN16生成方式，利用ADC采样值作为随机种子生成RN16储存在寄存器中，用作下一轮通信使用；使用标签固定handle，阅读器请求标签数据时，标签无需再次生成16位随机数，降低标签响应时间。数据出错重传机制中，将标签数据与数据地址相结合的方式改进了数据格式，并采用查表方式调用CRC，降低了大数据量数据传输的能耗，提高了数据传输速率，最终提升了无源CRIFD系统吞吐量和性能。