Collision Reduction Schemes Based on Precise-Optimal Frame Length in Slotted Aloha RFID System

Abstract

무선 주파수 식별 (RFID) 시스템은 물류관리, 물류창고, 소매업, 공용 수송, 보안 등의 다양한 어플리케이션에서 사용되는 자동 식별 기술에 폭넓게 사용되고 있다. RFID 시스템은 주로 리더기와, 리더기가 태그로부터의 정보 수집을 목표로 하는 다수의 태그들로 이루어져 있다. 식별 과정 동안, 다수의 RFID 태그들은 자신의 식별 정보를 공유된 무선 채널을 이용하여 리더기에게 임의적으로 전송한다. 만약 둘 이상의 태그로부터 동시 전송이 일어난다면, 전송된 식별 패킷들은 충돌을 발생시키고, 리더기에 의한 해독이 불가능하다고 가정된다. 그러므로, 충돌방지 알고리즘(ACA)들을 디자인하고 최적화시키는 연구는 RFID 시스템의 효과적인 사용을 위해서 필수적이다. EPC-Global G2 RFID시스템은 충돌 방지 알고리즘(ACA)으로 프레임 슬롯티드 알로하(FSA) 기법을 사용하여왔다. FSA 기반의 RFID시스템에서 시스템 성능(태그 식별 효율)을 극대화하기 위해서 주로 사용되는 일반적 접근 방법 중의 하나는 RFID 태그의 밀집도 (태그의 수)에 따른 최적의 프레임 길이를 찾는 것이다. 현재까지 연구된 최적 프레임 길이를 찾기 위한 몇몇 분석적인 모델들은 사용되는 ACA 기법의 타이밍 정보에 대한 정확한 특성화가 부족했기 때문에 최적화되어 있다고 보기 어렵다. 본 연구에서는 EPC Global G2 RFID 프로토콜을 토대로 타이밍 정보를 정확하게 정의하고, 이를 기반으로 정확한 최적 프레임 길이를 도출할 수 있는 모델을 제안하였다. 제안된 모델의 주요 목적은 RFID 시스템의 성능을 극대화하는 최적 프레임 길이를 도출하는 것이다. 제안된 모델에 대한 RFID시스템의 성능 향상효과와 모델의 정확성을 검증하기 위해서 이전 모델과 성능 비교를 수행하였다. 엄격한 수리적 분석을 통하여 제안된 모델로부터 유도되는 최적의 프레임 길이가 정확하다는 것을 확인하였으며, 태그의 개수가 많은 경우 기존 모델과 비교하여 실제 최적화 값에 더 근접함을 알 수 있었다. 구체적으로 일반적인 RFID 시스템에 비해 최적 프레임 길이 값을 사용함으로써 이론적으로 83.75%까지 시스템 효율을 개선할 수 있음을 확인하였다. 경쟁 태그의 수에 따라 최적의 프레임 길이를 적응적으로 변화시키는 것은 시스템에서의 충돌 확률을 줄이기 위한 좋은 접근 방법이다. 만약 리더기가 경합 태그의 정확한 수를 알고 있다면 최적의 프레임 길이를 도출하여 시스템 성능을 최적화 할 수 있다. 그러나 실제 RFID 시스템에서 액티브한 태그의 정확한 숫자를 예측하는 것은 불가능하다. 그러므로 정확한 최적 프레임 길이를 선택하기 위해서 태그의 수는 별도의 예측기를 사용하거나 리더기와 태그의 송수신 과정 동안 리더기로부터의 피드백 정보를 사용하여 추정하여야 한다. RFID 시스템의 성능을 극대화하기위한 노력의 일환으로, 본 연구에서는 태그의 수에 대한 예측으로부터 도출될 수 있는 최적의 프레임 길이를 기반으로 두 가지 충돌 해소 기법을 제안하였다. 제안 된 기법들은 즉흥적 동적 프레임 슬롯티드 알로하 (ID-FSA) 방식과 지수적 랜덤 파티션닝-프레임 슬롯티드 알로하 (ERP-FSA) 기법이다. ID-FSA 방식은 현재 프레임의 충돌 슬롯 정보로부터 추정된 액티브 태그의 수에 기초하여 적응적으로 다음 프레임 길이를 산출한다. 반면에 ERP-FSA 방식은 현재 프레임으로부터 충돌된 슬롯의 정보에 기초하여 동적으로 다음 프레임에 접속을 시도하는 태그의 수를 전송 확률을 이용하여 제어한다. ERP-FSA 방식에서는 먼저 고정된 프레임 길이에 대해 접속을 시도하는 추정 태그의 수가 적절한지를 평가한다. 만약 남아있는 읽지 않은 태그들이 주어진 고정된 프레임 사이즈에 최대한으로 수용될 수 없다면, 프레임 사이즈가 최적화 될 수 있도록 접속 시도 태그의 수를 확률 값으로 제어한다. 시뮬레이션 결과로부터 기존 방식과 비교하여 본 연구에서 제안된 방식의 결과가 2~5%의 성능 향상이 있음을 확인할 수 있다. ERP-FSA 알고리즘은 초기 프레임 사이즈가 작은 경우 성능 향상이 두드러졌으나, ID-FSA 알고리즘에 비해 성능 향상의 정도가 미미하였다. 뿐만 아니라, ID-FSA 방식은 밀도가 높은 태그 환경에서도 TSE(time system efficiency) 성능이 모든 초기 프레임 길이에 대해 우수함을 보여주었다. 결론적으로 ERP-FSA 방식은 태그의 밀도가 낮은 경우 RFID 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 여지가 있으며, ID-FSA 방식은 추가적인 오버헤드나 복잡도 증가 없이 다양한 RFID 시스템 환경에서 성능을 개선할 수 있음을 확인하였다.|A Radio Frequency Identification (RFID) System is a widely adopted automatic identification technology that has been used in a range of applications including logistics, inventory, retailing, public transportation and security. An RFID system typically consists of a reader and multiple tags in which the reader aims to collect the information from the tags. During the identification process, multiple RFID tags transmit their identification information arbitrarily to the designated reader using a shared wireless channel. If there occur two or more simultaneous transmissions from the tags, the transmitted identification packets are assumed to be collided and cannot be decoded correctly by the reader. Therefore, designing and optimizing Anti-Collision Algorithms (ACAs) are fundamental to the effective use of RFID systems. An EPC-Global G2 RFID system has adopted a Frame Slotted Aloha (FSA) as its ACA. One of the common approaches, popularly used to maximize the system performance (tag identification efficiency) of FSA based RFID systems, is to find the optimal value for the frame length relative to the contending population size of the RFID tags. Several analytical models that have been developed so far for finding the optimal frame length are inaccurate because they lack the precise characterization of timing details of the underlying ACA. We investigate this promising direction by precisely characterizing the timing details of the EPC Global G2 protocol and used it to derive the precise-optimal frame length model. The main objective of the model is to suggest the optimal frame length value that maximizes the performance of the RFID system. The derived model is further compared with conventional model to investigate the preciseness of the model and its effect in performance improvement in RFID System. Rigorous numerical analysis shows that the optimal frame length derived from the new extended model is precise, whereas that of from the conventional model deviates significantly from the true optimal value, particularly when the number of tags is high. For typical RFID system, with the use of the optimal frame length value, theoretically, the system efficiency can be maximized up to 83.75 %. Dynamically adjusting the optimal frame length in accordance with the contending tags is a smart approach to reduce the collision in the system. The optimal frame length can only optimize the system performance if the reader knows the exact number of contending tags. However, in real RFID system the exact number of interrogating tags is always unknown. Therefore, to choose the precise–optimal frame length, the number of tags must be estimated either by using a separate estimator or with the feedback from the reader during the inventory process. As an effort to maximize the performance of the RFID system, we exploit the potential benefit that can be achieved by using an optimal frame length for an estimated number of tags and proposed two simple collision reduction schemes. The proposed schemes are Improvised Dynamic-Frame Slotted Aloha (ID-FSA) scheme and Exponential Random Partitioning-Frame Slotted Aloha (ERP-FSA) Scheme. The ID-FSA scheme dynamically assigns the next optimal frame length based on estimated number of collided tags in the collision slots from the current frame. On the other hand, an ERP-FSA scheme dynamically adjusts the tag population for the next frame based on the information of collided slots from the current frame. It first determines that, comparing with the frame size, whether the contending tags can be optimally accommodated in the given fixed frame size or not. If the remaining unread tags cannot be maximally accommodated in the given fixed frame size then it divides the contending tag population until the applied frame size becomes optimal. Comparing with the conventional schemes, the simulation result reveals that our proposed schemes results in 2 – 5% performance improvement. The ERP- FSA algorithm has a performance improvement when the initial frame size is small, however, performs less compared with an ID-FSA algorithm. Furthermore, the ID-FSA scheme has performance superiority in terms of time system efficiency even in the dense tag environment and at various initial frame lengths values. Therefore, it proves that the ERP-FSA scheme has the potential to improve the performance of RFID system in a sparse tag environment where we can adjust smaller frame size. Moreover, the ID-FSA scheme can be adopted in any RFID systems without additional overhead and complexity to improve the performance of the system.