CDMA-based RFID Systems in Dense Scenarios: Concepts and

Challenges

2008 IEEE International Conference on RFIDThe Venetian,Las Vegas,Nevada,USA

April 16-17,2008

Abstract—Radio frequency identification (RFID) applications with large tag populations often require the fast identification of the tags present. Conventional RFID systems using framed ALOHA based medium access control algorithms waste bandwidth during the singulation process when tag replies collide on the shared wireless channel. In this paper, we investigate how code division multiplexing techniques can be used to decode tag replies in such collisions. Our analysis focusses on the choice of code set and detector for use in a spread spectrum RFID system. The paper also presents a method to estimate the number of tags in the range of such a spread spectrum RFID system

大规模的 RFID 应用要求快速的标签识别。当单标签应答在共享无线信道上碰撞时，传统 RFID 系统在单步过程？？中使用基于帧 ALOHA介质访问控制算法浪费了带宽。本文研究了码分多址技术怎样在这种碰撞中用于标签应答的解码。分析集中在代码集的选择和应用于扩频RFID 系统的探测器。本文也介绍了估计扩频 RFID 系统范围内标签数的一种方法。

1 、 INTRODUCTION AND OUTLINE

一系列的技术挑战。由于标签碰撞数的增加，识别效率大为降低。为解决这些问题，要求有读卡器和标签之间的介质访问控制协议。 RFID 系统中，这种 MAC 协议称之为防碰撞协议。

防碰撞设计基于三种多路技术： SDMA 、 FDMA 、 TDMA 。三种技术都有其优缺点。

大规模标签的 RFID 应用中，基于概率的 FSARFID 系统面临大量的碰撞。结果增加了标签识别时间和降低了系统效率。系统的性能可以通过成功解码碰撞中的标签应答得到提高，如 CDMA 。

2 、 CURRENT RFID SYSTEMSSystem Description

后向散射 RFID 发送设置草图如图 1. 读卡器开始发送一个连续的 RF 载波信号

AC 和 fc 分别表示载波的振幅和频率。当一个无源标签进入读卡器的 RF 区域，接收到足够的功率， the incident wave 是有数据信号调制的后向散射

{Sn} 是编码符号序列， NS 是待发送的符号数， Ts 是符号持续时间 , p(·) 是信号脉冲：

典型的，标签通过转换两个状态间的阻抗发回数据，因此调制后向散射信号。调制信号如下：

是相位延时， λ 是波长， D 是读卡器和标签之间的距离。 表示 the modulation index of the backscattering cross-section 。通常难以获得 modulation index 的分析表达式。用调制信号的 modulation index m 代替 ，后向散射调制信号可近似为：

σmax 和 σmin 是最大和最小的横截面。经过一个低噪声放大器（ LNA ）后，执行变换因子 的降频变换：

一个双旁带调制信号的零拍检测导致一个相位差 2φ, 将有可能导致取消调制信号。假设基带信号 不因这个相位差而取消，给定的 λ 和 D ，嵌入噪声的降频变换信号

噪声信号 ω(t) 调制为零平均值附加高斯白噪声 zero-mean additive white Gaussian noise(AWGN) 过程，其 ， 表示噪声功率谱密度接收信号经过 A/D 转换器，其输出序列 {y(ν)} ，

是接收信号 y(t) 时间 的采样， Nsc 是采样 / 编码数，假设离散的 AWGN 满足相互独立，有零平均值和相同的变异（因子） 的高斯分布随机变量。所以信号厌烦 fed to ？？？数字信号处理，包括。检测、解码和处理数据信号。

在向下链路中，发送的信号包括 RF 载荷和调制命令。条件和要求不同于向上链路（标签到读卡器），后者依靠于其实现，通过在一个连续的 RF周期中改变振幅或相位发回数据。特殊的编码设计用于确保标签连续的功率供应，如 Manchester,Miller or differential biphase[9]

SPREAD-SPECTRUM RFID SYSTEMSA 、 System Description

一个普通的 SS-RFID 系统如图 2所示。包括一组标签 nT 和一个天线的读卡器。每个标签有唯一 ID 和伪随机码或伪噪声 PN 码。标签中，每位 ID 有多个独立于 ID 的 PN 码，产生基带信号：

si(t) 是使用第 i 个 PN 码 gi(t) 的标签 ID ， ，常数 β≥1 ， {Sn} is a non-return-to-zero(NRZ)coded symbol sequence. 。 {Sn} 是一个不归零编码符号序列。

结果信号 si(t) 的频率扩展为一个较大的频率范围，类似高斯白噪声。然后标签随机选择一个时隙发送扩展 IDsi(t) 。假设 N 时隙和 nT 个标签的一个帧在读卡器的读取范围，被 AWGN干扰的读卡器的接收信号，

i {1,...,nT}∈ 和 Ωs 表示选择第 S 个时隙的标签集合，所以卡 [Ω1 ··· ΩN]=nT.∪ ∪ 然后读卡器利用一个检测器以决定哪些代码在 PN 代码的集合内，已发生哪些标签。检测器利用所知的 PN 码来解码接收信号。

B 、 Spreading Codes 一个 PN 码的选择是很重要的，因为代码类型和集合长度限制了系统容量。本节简述 PN

码集合和比较用在一个 RFID 扩频系统的现存 PN 码集合合适性。 一个 PN 码序列有与一个随机序列相似的频谱，但是确定的。 PN 码周期越长，发送的信

号越象一个随机序列。 PN 码 gi(t) ：

定义了芯片持续时间 Tc 的 PN 码的长度，每个元素 ai(l) 为 1或－ 1 。自相关是一个代码和其时间移位 versions 相似的度量，互相关是一个代码和其它代码时间移位 versions 相似的度量。互相关为：

自相关为 ρi,i(τ) 。当所有 τ 的互相关 ρi,j(τ) 为零时，代码称之为直交的。理想的自相关在时间 τ=0 有一个顶点等同于用于代码的芯片数，旁带为 -1. 。好的 PN 码性质包括限制互相关值，良好的自相关和一个大的代码集合。

RFID 应用中，想要的到一个大标签集合以减少碰撞数，加快识别过程。然而代码的最大长度是有限制的。长的代码不仅增加了标签的复杂性，也导致一个标签的应答时隙延长或标签时钟频率增加。

ML 代码是最长代码，可由一个移位寄存器生成，有一个 的周期， m 是移位寄存器的长度。有最好的相关特性，但没有代码使性能提高证明了开销和代码实现有关。 For example,for m=7 we have only 7 codes of length L= =127.

Gold 代码生成于一对ML 代码的 XOR繁殖multiplication ，自相关函数取值为 ， 互相关值为

Gold 代码集合是由 XOR multiplication生成的 代码，加上两个初始的 M:L 代码组成，长度 给出代码 。例如， m＝ 6 ，有 65 个 Gold 代码。

Kasami 代码用一个移位寄存器生成，与 Gold 和 ML 代码方式类似。 Kasami 代码只存在奇值的 m ，存在两个 Kasami 代码集合，一个小集和一个大集 (if mmod4=2)

例如，对于 m＝ 4 ，有四个 Kasami 代码。 m＝ 6 ，有 520 个 Kasami 代码，明显代码集合大于对等的 Gold 代码集合。表 1显示长度为 63(m=6)Gold 和 Kasami 代码的相关值。可运行的给定的代码集合自相关和互相关值通常称之为顶点。

表 1显示 Kasami 的小集合优于其它两种代码结合，因为其最大互相关值更小。 图 4显示每个代码集合中，互相关值－ 1 出现的频率。可知 GOLD 代码互相关

值为－ 1 的概率大于 Kasami 的小和大代码集合。

C 、 Detectors

探讨三种检测器对于 RFID 的适用性，分别是最优检测器、传统检测器和抗相关检测器。 最优检测器也称之为最大似然检测器，每个标签给定时隙的响应，计算发送每个符号 Sn

的概率然后选择最大概率的符号。同步发送中最优接收器包含 K 个相关器或匹配的滤波器，检测器计算 个相应于 个可能的发送序列的 metrics 。检测器选择相应于最大 metric 的序列并必须计算相关metrics 的数目。精确数为

定义了一个 n元素集合的 k 个组合。少于 K 个标签的情况， k 个，有 个组合，计算量大。在异步发送中，每个标签的延时由一个很复杂的接收结构估计，所以最优检测器是不适合于 SS－ RFID 应用的。

传统检测器相关于或匹配过滤 K 个代码的接收信号，传输相关的输出到检测器，检测器基于奇异的相关输出作出决定。所以他忽略了其它标签的响应或假设融合的噪声和干扰是高斯白噪声。显然，若代码是直交的，其它标签的干扰就消失了。另一方面，若代码不直交，来自 其它标签的干扰增加，假设难以令人接收。异步传输中，这种检测更易收到其它标签干扰的冲击，距离问题导致标签不相等的信号发送功率更为严重。这个问题的实际解决方案不允许简单便宜的标签，因此对于高密度的情况是不合适的。

抗相关检测器的设计是忽略多个标签的干扰。它也相关于 K 个代码的接收信号，但是利用互相关矩阵的转置矩阵以抗相关相关器的输出信号。然后通过抗相关信号获得检测的符号。这个过程消除了多个标签的干扰，并不需要功率调节。异步检测器比同步检测器更为复杂，但只是在读卡器端。因此抗相关检测器适合于 SS－ RFID 系统。

图 5显示了一个同步抗相关检测器不同标签数的平均误码率，代码长度为 63 ， N=1 。由于其最大的互相关性，选择最大的 Kasami 集合作为比较。显然 Gold 代码优于 Kasami 代码。

D.System Performance

系统效率： 可解码的最大标签数为 NK ，一个标签选择一个时隙编码的概率为 1/NK 。假设读取范围有

nT 个标签，系统效率为，

最大效率为 1/e ，当 nT＝ NK 。若标签数已知，时隙数和代码数可由读卡器按最大效率设置。

图 6显示一些例子的效率分析结果。 K=1(equivalent to the system in Sect.II),很少或很多标签的系统都是低效的。然而，代码数 K 是管理效率的好工具。

Fig.6.System efficiencyηSS－ RFID vs.the number of tags nT for different number of codes K and N=16,32,64,128,256.

然而最大效率和没有扩频的系统一样，可由于容量增加了，大规模的标签识别时间减少了。

图 7显示了不同 N ， 7 个 Gold 代码的平均识别时间 (based on ISO18000-6) 。由于超过一个标签可在 256 个时隙中的一个时隙解码， SS-RFID 系统加快了大规模标签的识别过程。

CONCLUSIONS AND OUTLOOK

本文研究了应用于大规模标签识别的扩频 RFID 系统的设计。我们提出了混合帧 ALOHA 和码分多址技术的方法 , 解码共享无线信道中碰撞的标签应答。本文评定了一些已知代码集合对 RFID 系统的适用性。分析显示 Gold 代码很适合应用于一个扩频 RFID 系统。本文也讨论了一些不同的检测方法。相比最优和传统检测器，抗相关检测器更为合适。仿真结果显示，利用扩展码扩大了容量同时降低了大规模标签的识别时间。