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

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(shí)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(shí)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(huì)發(fā)生標(biāo)簽碰撞。該研究設(shè)計(jì)了基于射頻識(shí)別技術(shù)的農(nóng)產(chǎn)品追溯系統(tǒng)，針對所設(shè)計(jì)的追溯系統(tǒng)應(yīng)用環(huán)境，提出一種可自適應(yīng)動(dòng)態(tài)調(diào)整幀長度的動(dòng)態(tài)幀時(shí)隙Aloha標(biāo)簽防碰撞方法。只需在第一幀識(shí)別后，利用統(tǒng)計(jì)得到的首幀成功時(shí)隙、空閑時(shí)隙和碰撞時(shí)隙數(shù)對初始標(biāo)簽規(guī)模進(jìn)行估計(jì)，并據(jù)此優(yōu)化調(diào)整后續(xù)幀長度，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)識(shí)別。仿真結(jié)果表明，提出的防碰撞算法應(yīng)用于所設(shè)計(jì)的農(nóng)產(chǎn)品追溯系統(tǒng)，識(shí)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(shí)別；防碰撞；全局吞吐量

0 引 言

射頻識(shí)別（Radio Frequency Identification，RFID）技術(shù)由于其具有可非接觸讀取、標(biāo)簽存儲(chǔ)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(yùn)輸全過程通過監(jiān)測、抽樣等方式校驗(yàn)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(shí)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(chǔ)。

在農(nóng)產(chǎn)品追溯系統(tǒng)中，尤其在運(yùn)輸和倉儲(chǔ)過程中，需要對貨運(yùn)車輛入、出庫時(shí)實(shí)現(xiàn)整車貨品標(biāo)簽的批量識(shí)別。對頻繁使用的叉車轉(zhuǎn)運(yùn)，也需要對整叉車貨品批量識(shí)別，以實(shí)現(xiàn)搬運(yùn)、裝載、庫位匹配等自動(dòng)快速處理。標(biāo)簽批量識(shí)別是RFID最明顯的優(yōu)勢，但是批量識(shí)別會(huì)產(chǎn)生標(biāo)簽信號(hào)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(shí)農(nóng)產(chǎn)品包裝盒大小不等，形狀各異，導(dǎo)致批量識(shí)別的規(guī)模差異較大，從數(shù)十到數(shù)千個(gè)不等，因此標(biāo)簽防碰撞方法應(yīng)適應(yīng)大動(dòng)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(jī)制的隨機(jī)Aloha算法2類，其中Aloha算法由于易于實(shí)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(shí)隙Aloha算法、幀時(shí)隙Aloha算法和動(dòng)態(tài)幀時(shí)隙Aloha（Dynamic Frame Slot Aloha，DFSA）算法。DFSA算法在標(biāo)簽數(shù)動(dòng)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(gè)數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整幀長以獲得高識(shí)別效率的方法；Kim等[10]提出的一種基于沖突時(shí)隙和空閑時(shí)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(gè)數(shù)與幀長相同時(shí)，識(shí)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(dòng)態(tài)調(diào)整幀長，有效地提高了識(shí)別效率。這種動(dòng)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(dòng)態(tài)標(biāo)簽群體規(guī)模移動(dòng)的應(yīng)用環(huán)境，但這種方法沒有完全消除空閑時(shí)隙，浪費(fèi)了部分時(shí)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(jī)制的（Reservation Slot with Multi-Bits Aloha, RSMBA）防沖突協(xié)議，將標(biāo)簽識(shí)別過程分為2個(gè)階段，通過減少碰撞時(shí)隙和消除空閑時(shí)隙來換取較少的預(yù)約開銷，從而大大提高了識(shí)別效率。Wang等[18-19]提出了一種基于非線性估計(jì)的動(dòng)態(tài)幀時(shí)隙標(biāo)簽防碰撞方法，和一種基于弦截迭代的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)標(biāo)簽防碰撞方法，與EPCglobal C1 Gen2標(biāo)準(zhǔn)相比標(biāo)簽識(shí)別效率得到了明顯提高。

本研究設(shè)計(jì)一個(gè)基于RFID的農(nóng)產(chǎn)品溯源跟蹤系統(tǒng)，批量標(biāo)簽識(shí)別是溯源系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，而批量標(biāo)簽識(shí)別不可避免會(huì)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(shí)別后的成功識(shí)別時(shí)隙數(shù)、空閑時(shí)隙數(shù)和沖突時(shí)隙數(shù)估計(jì)初始標(biāo)簽數(shù)，并在后續(xù)識(shí)別中自動(dòng)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(jì)

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(fèi)側(cè)的跟蹤，以及從消費(fèi)側(cè)到種殖側(cè)的追溯2個(gè)方面。跟蹤是從供應(yīng)鏈的上游至下游，跟隨一個(gè)特定的單元或一批產(chǎn)品運(yùn)行路徑。追溯是從供應(yīng)鏈下游至上游識(shí)別一個(gè)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(gè)農(nóng)產(chǎn)品種植、養(yǎng)殖、生產(chǎn)加工、運(yùn)輸以及分發(fā)等各個(gè)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(shí)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(shí)間內(nèi)得以完整保存，以提供消費(fèi)者查詢所購買農(nóng)產(chǎn)品每個(gè)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(shí)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(diǎn)，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(jì)劃代碼等強(qiáng)制植入RFID存儲(chǔ)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(shí)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(chǔ)環(huán)節(jié)信息處理，倉儲(chǔ)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(shí)間及叉車轉(zhuǎn)運(yùn)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(hào)等信息。該環(huán)節(jié)充分利用RFID技術(shù)批量識(shí)別優(yōu)勢實(shí)現(xiàn)運(yùn)輸車輛和轉(zhuǎn)運(yùn)叉車的整車批量信息獲取，大幅提高倉儲(chǔ)管理效率，提高倉庫利用率。

4）運(yùn)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(shí)現(xiàn)貨品批次的遠(yuǎn)程位置實(shí)時(shí)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(dòng)分揀功能。

6）終端消費(fèi)環(huán)節(jié)信息處理，在前面各環(huán)節(jié)基礎(chǔ)上，終端消費(fèi)環(huán)節(jié)增加查詢訪問功能，給消費(fèi)者提供全程追溯功能，保障消費(fèi)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(shí)現(xiàn)種植、收購、加工、流通、銷售等各個(gè)環(huán)節(jié)的個(gè)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(jì)。信息采集系統(tǒng)用于整個(gè)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(chǔ)環(huán)節(jié)處理流程

倉儲(chǔ)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(chǔ)環(huán)境要求較高，應(yīng)該減少果蔬等在倉庫的存放時(shí)間。對于需要入庫保存的農(nóng)產(chǎn)品，在貨運(yùn)車輛入庫時(shí)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(dòng)獲取并傳輸至遠(yuǎn)端云處理平臺(tái)，由云處理平臺(tái)處理后根據(jù)倉庫特點(diǎn)形成庫存信息，并輸出入貨位等信息，實(shí)現(xiàn)貨品與庫位的最優(yōu)配置?；赗FID技術(shù)，從農(nóng)產(chǎn)品入庫到分揀、叉車轉(zhuǎn)運(yùn)、入庫位、出庫位、裝載以及整車出庫，每個(gè)環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化處理，實(shí)現(xiàn)智能感知、定位和識(shí)別。

圖2 倉儲(chǔ)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(chǔ)環(huán)節(jié)、運(yùn)輸環(huán)節(jié)、配送分發(fā)等環(huán)節(jié)都需要采用RFID批量識(shí)別，尤其在倉儲(chǔ)環(huán)節(jié)的車輛入出門、貨品流水線分揀、叉車轉(zhuǎn)運(yùn)、庫存盤點(diǎn)等多個(gè)具體環(huán)節(jié)，標(biāo)簽批量識(shí)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(shí)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(chǔ)環(huán)節(jié)需要對大量標(biāo)簽進(jìn)行批量識(shí)別。批量標(biāo)簽識(shí)別在同一時(shí)刻會(huì)有多個(gè)標(biāo)簽向閱讀器發(fā)送信息，無線電波會(huì)發(fā)生碰撞，導(dǎo)致識(shí)別失敗，需要采取標(biāo)簽防碰撞方法實(shí)現(xiàn)批量標(biāo)簽識(shí)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(hào)隨機(jī)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(huì)自動(dòng)向閱讀器發(fā)送自身的序列號(hào)并與閱讀器開始產(chǎn)生通信，如果在一個(gè)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(hào)就會(huì)重疊引起碰撞作用，當(dāng)閱讀器檢測到碰撞產(chǎn)生就會(huì)發(fā)送命令，讓其中一個(gè)電子標(biāo)簽暫停發(fā)送數(shù)據(jù), 隨機(jī)等待一段時(shí)間以后再重新發(fā)送數(shù)據(jù)。由于每個(gè)數(shù)據(jù)幀的發(fā)送時(shí)間只是重復(fù)發(fā)送時(shí)間的一小部分，以致在2個(gè)數(shù)據(jù)幀之間產(chǎn)生相當(dāng)長的間歇，因此，會(huì)存在著一定的概率使2個(gè)標(biāo)簽的數(shù)據(jù)幀不產(chǎn)生碰撞，但正是因?yàn)闀r(shí)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(shí)現(xiàn)防碰撞的效率代價(jià)較高，然而因?yàn)锳loha 算法實(shí)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(shí)隙Aloha算法，幀時(shí)隙Aloha算法和動(dòng)態(tài)幀時(shí)隙Aloha算法等，其變型原理均是通過調(diào)整傳送信息幀長、時(shí)隙等參數(shù)。其中動(dòng)態(tài)幀時(shí)隙Aloha算法在每幀識(shí)別結(jié)束后根據(jù)剩余標(biāo)簽數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整幀長度，以匹配剩余標(biāo)簽數(shù)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)識(shí)別。Q算法是一種典型的動(dòng)態(tài)幀時(shí)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(jì)是動(dòng)態(tài)幀時(shí)隙Aloha算法實(shí)現(xiàn)最優(yōu)識(shí)別的前提，本研究提出一種基于首幀識(shí)別標(biāo)簽數(shù)估計(jì)初始標(biāo)簽的動(dòng)態(tài)幀時(shí)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(chǔ)運(yùn)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(yùn)輸和庫存等方面，需要采用批量標(biāo)簽識(shí)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(shí)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(dòng)態(tài)調(diào)整幀長度[20-23]。Q算法動(dòng)態(tài)調(diào)整幀長，有效提高了識(shí)別效率。調(diào)整參數(shù)的示意圖如圖3所示。

注：Q為隨機(jī)數(shù)，用以確定幀長度，Q[0,(2Q-1)]；C為可調(diào)步長，；Qfp為浮點(diǎn)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(shí)隙計(jì)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(shí)別效率[24]。此外，該算法根據(jù)識(shí)別時(shí)隙、空閑時(shí)隙和沖突時(shí)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(shí)別效率。

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

如前所述，Q算法由于采用動(dòng)態(tài)調(diào)整幀長度，大幅提高了識(shí)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(shí)際應(yīng)用中如果值過高會(huì)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(huì)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(shí)別效率。本研究提出一種基于首幀識(shí)別標(biāo)簽數(shù)估計(jì)初始標(biāo)簽的動(dòng)態(tài)幀時(shí)隙Aloha算法，稱為基于在第一幀后進(jìn)行標(biāo)簽數(shù)估計(jì)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(shí)別標(biāo)簽數(shù)估計(jì)初始標(biāo)簽，進(jìn)而動(dòng)態(tài)調(diào)整后續(xù)幀長度。僅在第一幀結(jié)束后估計(jì)一次初始標(biāo)簽數(shù)目，此后利用每幀待識(shí)別標(biāo)簽數(shù)減去本幀成功識(shí)別標(biāo)簽的結(jié)果作為下一幀的幀長度，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)識(shí)別，標(biāo)簽數(shù)估計(jì)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(gè)識(shí)別周期的命令，Q0表示第1幀所含時(shí)隙數(shù)；UIDi是第i個(gè)標(biāo)簽的用戶標(biāo)識(shí)號(hào)（i=1，2，…，n），n為初始標(biāo)簽數(shù)；RSi表示第i個(gè)標(biāo)簽產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)。

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

處理流程由Query(0)命令啟動(dòng)識(shí)別周期的第一幀識(shí)別，0參數(shù)為初始參數(shù)，收到Query(0)命令后，第個(gè)標(biāo)簽產(chǎn)生一個(gè)≤0的隨機(jī)自然數(shù)RS作為期望響應(yīng)閱讀器的時(shí)隙號(hào)，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(shí)別號(hào)UID。

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

因此，在一幀內(nèi)成功時(shí)隙數(shù)的期望值如式（3）所示。

同理，空閑時(shí)隙的期望值如式（5）所示。

因?yàn)橐粋€(gè)時(shí)隙只有成功、空閑和碰撞3種情況，所以容易求得碰撞時(shí)隙概率如式（6）所示。

碰撞時(shí)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(jì)如式（8）所示[25]。

2.3 識(shí)別終止準(zhǔn)則

標(biāo)簽讀取率，即在一個(gè)識(shí)別周期內(nèi)對待識(shí)別標(biāo)簽的讀取概率，是衡量批量標(biāo)簽識(shí)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(shí)別所有待識(shí)別標(biāo)簽，即讀取率為100%。為此，準(zhǔn)確判斷待識(shí)別標(biāo)簽是否為0是終止識(shí)別過程的重要依據(jù)。在實(shí)際應(yīng)用中待識(shí)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(shí)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(shí)隙發(fā)生，也沒有有效標(biāo)簽被識(shí)別，則認(rèn)為待識(shí)別標(biāo)簽數(shù)為0，結(jié)束本識(shí)別周期。本研究提出的DENFF算法只在第一幀識(shí)別結(jié)束后估計(jì)一次初始標(biāo)簽，后續(xù)幀長度均是根據(jù)第一次估計(jì)的標(biāo)簽數(shù)減去當(dāng)前幀之前成功識(shí)別的標(biāo)簽數(shù)，作為當(dāng)前幀的幀長度。這樣，第一幀估計(jì)誤差會(huì)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(gè)時(shí)，第一次估計(jì)誤差有可能大于數(shù)十個(gè)，誤差>剩余標(biāo)簽數(shù)，則會(huì)出現(xiàn)估計(jì)剩余標(biāo)簽數(shù)為0，實(shí)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(shí)別終止判斷算法如下：

1）Q=Q-1?N-1；N-1為第1幀成功識(shí)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(shí)別幀；

4）結(jié)束識(shí)別周期。

3 結(jié)果與分析

為了客觀評價(jià)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(shí)際和理論計(jì)算的空時(shí)隙數(shù)、成功時(shí)隙數(shù)和碰撞時(shí)隙數(shù)差來估計(jì)標(biāo)簽數(shù)，得到幀內(nèi)標(biāo)簽數(shù)等于成功識(shí)別時(shí)隙數(shù)加上２倍碰撞時(shí)隙數(shù)的結(jié)論，針對最小化識(shí)別延遲，還提出了不同時(shí)隙數(shù)的幀對應(yīng)標(biāo)簽數(shù)范圍[25]，該算法計(jì)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(shí)別性能的重要指標(biāo)，全局吞吐量定義為在整個(gè)識(shí)別周期內(nèi)完成閱讀器覆蓋范圍內(nèi)全部標(biāo)簽識(shí)別，傳輸有用信息所占用的時(shí)間與識(shí)別周期所消耗的總時(shí)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(jì)DENFF算法、Vogt算法及Q算法的標(biāo)簽估計(jì)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(chǔ)環(huán)節(jié)，需要對入出庫區(qū)的貨運(yùn)車輛和轉(zhuǎn)運(yùn)叉車進(jìn)行整車批量識(shí)別。以某茶葉質(zhì)量追溯為例，采用常用的轉(zhuǎn)運(yùn)叉車，叉車一次能夠承運(yùn)5個(gè)茶葉運(yùn)輸大箱，1個(gè)大箱裝6個(gè)批發(fā)小箱，1小箱裝6個(gè)最小銷售單元的茶葉禮盒，每個(gè)禮盒內(nèi)壁貼有RFID標(biāo)簽作為一個(gè)識(shí)別單元，則對一個(gè)轉(zhuǎn)運(yùn)叉車的整車批量識(shí)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(yùn)車輛為例，以容積為12 m3計(jì)算，每輛可以裝載12×106/5 376=2 232個(gè)禮品盒。因此防碰撞算法需能夠適應(yīng)從180到2 232個(gè)標(biāo)簽規(guī)模的批量識(shí)別，試驗(yàn)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(yàn)中茶葉擺放位置和方向?qū)ψR(shí)別性能的影響可以忽略。電子標(biāo)簽存儲(chǔ)器分為4個(gè)存儲(chǔ)區(qū)，分別是電子產(chǎn)品編碼（Electronic Product Code，EPC）區(qū)：存EPC號(hào)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(shí)別號(hào)（Tag IDentifier，TID）區(qū)：TID 區(qū)儲(chǔ)存由標(biāo)簽生產(chǎn)廠商設(shè)定的標(biāo)簽識(shí)別ID號(hào)，目前有4字和8字2種ID號(hào)，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(gè)字是銷毀（kill）密碼，后2個(gè)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(shí)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(shí)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(shí)，在=400附近吞吐量波動(dòng)較大；當(dāng)0=1 000時(shí)，在=1 000附近吞吐量波動(dòng)較大；當(dāng)0=1 500時(shí)，在=1 500附近吞吐量波動(dòng)較大。即是說在初始值與待識(shí)別標(biāo)簽數(shù)相等時(shí)吞吐量波動(dòng)較大，初始值遠(yuǎn)離待識(shí)別標(biāo)簽數(shù)時(shí)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(shí)別后對初始標(biāo)簽數(shù)進(jìn)行估計(jì)，0的取值只影響第1幀的識(shí)別效率，從第2幀開始即動(dòng)態(tài)調(diào)整幀長度實(shí)現(xiàn)全局吞吐量最優(yōu)化識(shí)別。因此實(shí)際應(yīng)用中0值的設(shè)定只要根據(jù)實(shí)際經(jīng)驗(yàn)判斷，大致設(shè)為與待識(shí)別標(biāo)簽數(shù)在一個(gè)量級(jí)上即可，這也為實(shí)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(jì)的農(nóng)產(chǎn)品追溯模型，通過仿真比較各種算法批量識(shí)別的延遲性能。假設(shè)每個(gè)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(shí)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(shí)，如果采用DENFF算法，則全局吞吐量為22%，完整識(shí)別完一輛叉車貨物標(biāo)簽所需時(shí)間約為2 s；如果采用Vogt算法，則全局吞吐量為15%，全部識(shí)別完整叉車標(biāo)簽所需時(shí)間約為3 s；如果采用Q算法，則全局吞吐量為11%，全部識(shí)別完整叉車標(biāo)簽所需時(shí)間約為3.9 s。在實(shí)際叉車轉(zhuǎn)運(yùn)中，叉車轉(zhuǎn)運(yùn)一次所用時(shí)間以分鐘計(jì)算，掃描時(shí)間<5 s在叉車轉(zhuǎn)運(yùn)所需時(shí)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(shí)，由圖7可知，完整識(shí)別完1卡車貨物標(biāo)簽的時(shí)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(shí)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(shí)間。

圖7 時(shí)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(fèi)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(shí)別（Radio Frequency Identification，RFID）技術(shù)具有非接觸和批量識(shí)別的優(yōu)點(diǎn)，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(shí)別后估計(jì)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(shí)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(yàn)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(jì)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(shí)，首幀時(shí)隙數(shù)0分別取400、1 000和1 500時(shí)全局吞吐量均在20%～32%之間，因此0對識(shí)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(jì)，之后每1幀識(shí)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(chǔ)為例進(jìn)行的仿真試驗(yàn)表明標(biāo)簽批量識(shí)別時(shí)間延遲能滿足叉車的轉(zhuǎn)運(yùn)和出入庫要求。

[1]趙訓(xùn)銘，劉建華. 射頻識(shí)別（RFID）技術(shù)在食品溯源中的應(yīng)用研究進(jìn)展[J].食品與機(jī)械，2019，35(2)：212-216.

Zhao Xunming, Liu Jianhua. Research progress of application of Radio Frequency Identification (RFID) technology in food traceability[[J]. Food & machinery, 2019, 35(2): 212-216. (in Chinese with English abstract)

[2]王寧，尤美虹. 果品溯源現(xiàn)狀及RFID溯源系統(tǒng)探析[J].物流工程與管理，2019，41(10)：93-95.

Wang Ning, You Meihong. The status of fruit traction and analysis of RFID tracing system[J]. Logistics Engineering and Management, 2019, 41(10): 93-95. (in Chinese with English abstract)

[3]龐超，何東健，李長悅，等. 基于RFID與WSN的奶牛養(yǎng)殖溯源信息采集與傳輸方法[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2011，27(9)：147-152.

Pang Chao, He Dongjian, Li Changyue, et al. Method of traceability information acquisition and transmission for dairy cattle based on integrating of RFID and WSN[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2011, 27(9): 147-152. (in Chinese with English abstract)

[4]Penttil? K, Engels D, Kivikoski M A. Radio frequency identification in supply chain management[J]. International Journal of Robotics and Automation, 2004, 19(3): 143-151.

[5]Wagner G L, Glassheim E. Traceability of agricultural products[J]. Film Watch Division Marketing Plan. 2003(5): 1-17.

[6]Sahin E, Dallery Y, Gershwin S. Performance evaluation of a traceability system[C]// 2002 Proceedings of IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, Yasmine Hammamet, 2002: 210-218.

[7]Regattieri A, Gamberi M, Manzini R. Traceability of food products: General framework and experimental evidence[J]. Journal of Food Engineering, 2007, 81(2): 347-356.

[8]Bernardi P. An anti-counterfeit mechanism for the application layer in low-cost RFID devices[C]// 3rdIEEE International Conference on Circuits and Systems for Communications, Nice, France, 2006: 207-211.

[9]Cui Yinghua, Wang Huiyang. A new anti-collision method for RFID systems[C]//12thIEEE International Symposium on Computational Intelligence and Informatics, Budapest, Hungary, 2011: 51-55.

[10]Kim S C, Kim S K. An enhanced anti-collision algorithm for EPC gen2 RFID system[C]//5thFTRA International Conference Multimedia and Ubiquitious Engineering, Crete, Greece, 2011: 293-296.

[11]Barletta L, Borgonovo F, Cesana M. A formal proof of the optimal frame setting for dynamic-frame Aloha with known population size[J]. IEEE Transactions on Information Theory. 2014, 60(11): 7221-7230.

[12]Zhu Lei, Yum T S P. The optimal reading strategy for EPC Gen-2 RFID anti-collision system[J]. IEEE Transactions on Communications, 2010, 58(9): 2725-2733.

[13]Chen Yihong, Feng Quanyuan, Zheng Ma, et al. Multiple-bits-slot reservation Aloha protocol for tag identification[J]. IEEE Transactions on Consumer Electronics, 2013, 59(1): 93-100.

[14]Zhang Xiaohong, Hu Yingmeng. Research on a grouped adaptive allocating slot anti-collision algorithm in RFID system[J]. Acta Electronica Sinica, 2016, 45(6): 1328-1335.

[15]Barletta L, Borgonovo F, Cesana M. A formal proof of the optimal frame setting for dynamic-frame Aloha with known population size[J]. IEEE Transactions on Information Theory, 2012, 60(11): 7221-7230.

[16]Chen W T. A feasible and easy-to-implement anti-collision algorithm for the EPC global UHF Class-1 Generation-2 RFID protocol[J]. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2014, 11(2): 485-491.

[17]Felemban E. Performance analysis of RFID framed slotted Aloha anti-collision protocol[J]. Journal of Computer and Communications, 2014, 2(1): 13-18.

[18]Wang Zuliang, Zhang Ting, Fan Lingyan, et al. Dynamic frame-slotted ALOHA anti-collision algorithm in RFID based on non-linear estimation[J]. International Journal of Electronics, 2019, 106(11): 1769-1783.

[19]Wang Zuliang, Huang Shiqi, Fan Lingyan, et al. Adaptive and dynamic RFID tag anti-collision based on secant iteration[J]. PLoS ONE, 2018, 13(12): 1-16.

[20]Ehsan V, Rabab K W D, Ian F B. Performance analysis of RFID protocols: CDMA versus the standard EPC Gen-2[J]. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2014, 11(4): 1250-1261.

[21]Teng Jiangfu, Xuan Xiuwei, Bai Yu. A Fast Q algorithm based on EPC Generation-2 RFID protocol[C]// The 6thInternational Conference on Wireless Communications Networking and Mobile Computing, Chengdu, China, 2010: 1-4.

[22]Hessar F, Roy S. Energy based performance evaluation of passive EPC Gen 2 class 1 RFID systems[J], IEEE Transactions on Communications, 2013, 61(4): 1337-1348.

[23]Vahedi E, Ward R K, Blake I F. Analytical modeling of RFID generation-2 protocol using absorbing Markov chain theorem[C]// IEEE Global Communications Conference, Anaheim, CA, USA, 2012: 385-390.

[24]EPC radio frequency identity protocols class-1 generation-2 UHF RFID protocol for communications at 860MHz~ 960MHz Version 1.2.0[Z]. EPCglobaI Inc. 2008.

[25]Vogt H. Efficient object identification with passive RFID tags[C]//Proceedings of the 1thInternational Conference on Pervasive, Zurich, Switzerland, 2002: 98-113.

[26]Park J, Chung Minyoung, Lee T J. Identification of RFID tags in framed-looted ALOHA with robust estimation and binary selection[J]. IEEE Communications Letters 2007, 11(5): 452-454.

[27]陳毅紅. 動(dòng)態(tài)環(huán)境下RFID標(biāo)簽防碰撞協(xié)議研究和RFID應(yīng)用[D]. 成都：西南交通大學(xué)，2015.

Chen Yihong. Tag Anti-Collision Protocol of the RFID System Under the Dynamic Environment and RFID Application[D]. Chengdu: Southwest Jiaotong University, 2015. (in Chinese with English abstract)

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(shí)別[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，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(diǎn)研發(fā)計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目（2018ZDXM-NY-014）；陜西省技術(shù)創(chuàng)新引導(dǎo)專項(xiàng)（基金）項(xiàng)目（2020CGXNG-035）；西安市科技計(jì)劃項(xiàng)目（201805043YD21CG27（1），2019218414GXRC020CG021-GXYD20.6）；西京學(xué)院高層次基金項(xiàng)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