提高RFID系統資料讀取率的方法

眾所周知，RFID技術是無線射頻識別技術的英文縮寫，它是透過無線射頻進行非接觸式雙向資料通信，利用射頻讀寫RFID電子標籤（或射頻卡） ），從而達到識別目標和資料交換。 目的。 在識別系統中，RFID電子標籤的讀寫和通訊是透過電磁波實現的。 依通訊距離可分為近場和遠場。 為此，RFID讀寫設備與RFID標籤之間的數據交換方式也分為負載調製和反向散射調製。

RFID技術可以更方便地更新現有數據，讓工作在低功耗下更便捷。在減少人力、物力、財力的前提下。 但目前RFID的發展還存在著許多瓶頸，其中資料讀取率低是主要瓶頸之一。

下面我們結合RFID在實際應用中遇到的問題RFID系統中，由於RFID讀寫器的讀取範圍有盲點、不同讀取點的資料冗餘、RFID讀寫器之間的相互幹擾等因素，導致系統的讀取率較低。 分析提高RFID系統資料讀取率的方法。

RFID系統讀取率低的主要原因有：讀寫器讀取範圍存在盲區、冗餘資料儲存在不同的讀取點，讀取器之間相互幹擾。 針對以上問題，我們從以下幾個面向進行分析。

1． 完善的軟體設計

目前，RFID系統的硬體設施透過最佳化配置，基本上可以滿足資料讀取速率的需求，而且隨著RFID讀寫器價格的下降，終端用戶可以輕鬆部署在其應用場所安裝大量的RFID讀寫器，這不僅解決了漏讀的問題，而且還可以從這些系統中獲取更多有用的信息。

但是，隨之而來的新問題是：冗餘資料讀入或交叉資料讀入（簡單描述：即「某個位置不應該讀取的標籤被一個不應該讀取這個標籤的RFID讀取器讀取」） ;）。 那麼，RFID系統中就更需要LV定位邏輯了。

LV定位邏輯的核心是「從空間位置中挑選出需要的讀出數據，同時過濾掉那些不符合要求的讀出數據」。不必要的讀出數據」。 結果是從所有 RFID 讀取器獲得的結果中提取出正確且精確的標籤位置。 簡而言之，LV定位邏輯是一種基於消除「冗餘」邏輯的軟體演算法。 根據駐留在整個RFID閱讀器系統中的資料集讀取資料。 很好地解決了多個讀寫器工作範圍重疊造成的衝突問題。

對於電子標籤碰撞，在高頻段，標籤的防碰撞演算法一般採用經典的ALOHA協定。 使用ALOHA協定的標籤透過選擇在隨機時間後向閱讀器傳輸資訊的方法來避免衝突； 在UHF頻段，主要採用樹分叉演算法來避免衝突。

此外，軟體還可以進行其他最佳化設定。 例如，在電子票務系統中，可以將RFID閱讀器的掃描時間間隔設計為透過軟體自適應調整掃描時間的方式運作。 在人流較大的情況下，可透過軟體控制加快RFID讀寫器的掃描頻率，防止漏讀； 而在人流量較小的情況下，可以相對減少掃描頻率，避免出現冗餘資料。

2． 合理優化硬體配置

在RFID硬體方面，首先必須明確一個問題。 這就是你真正的「需要」。 是。 不要盲目認為「價格貴、讀取範圍越大、頻率越高越好」。 正所謂「量體裁衣」。 和“適合” 自己就是最好的。 基於這個認知，您可以選擇符合您實際需求的硬體設備。 正確聽取專業人士的建議是非常有必要的。

同時，將所有RFID標籤和RFID閱讀器視為一個完整的“數據網絡”，從而優化合理的硬體配置，使整個系統發揮最大功效。 以門禁系統為例，為了防止RFID讀取器讀取範圍出現盲區，導致漏讀，可以對盲點進行補償透過增加RFID閱讀器或RFID天線的數量來擴大閱讀器的讀取範圍。 缺陷或直接購買已與設備整合的RFID通道門禁； 為了防止讀寫器之間相互幹擾，可以採用將RFID讀寫器或RFID天線在空間上相對隔離的方法來避免相互幹擾。 另外，根據實際需要，還可以透過適當調整天線佈局和天線發射功率來提高RFID系統的資料讀取速率。

3． 整合其他技術

a。 與WIMAX、4G、GPS、北斗等通訊技術的整合

WIMAX、4G、GPS、北斗、RFID技術的整合在各方的積極參與下不斷推進。 RFID標籤具有體積小、容量大、壽命長、可重複使用等特點，可支援快速讀寫、非接觸識別、移動識別、多目標識別、定位和長期追蹤管理。 成本的節約與效率的提升，讓RFID技術成為各行業資訊化的重要切入點。 他們將建立一個能夠滿足各種應用環境需求並產生豐富應用的無線寬頻網絡，拓展RFID技術的應用領域。

b． 與感測器技術融合

未來幾年，RFID技術的一個重要應用趨勢是RFID與感測器的結合，並且已經開始落地實施（如RFID測溫標籤、RFID聲音識別）和淺色標籤...）。 由於RFID的抗干擾能力較差，有效距離一般小於數十m，這限制了其應用。 將WSN（無線感測器網路）與RFID結合，利用前者長達100m的有效半徑組成WSID網絡，將大大彌補RFID系統本身的缺陷。

c。 與生物辨識融合

生物辨識技術是利用自動化技術測量其身體特徵或個人行為特徵進行身份驗證，並將這些特徵或特徵與資料庫中的模板資料進行比較，完成身份驗證的解決方案。認證。 生物辨識系統可擷取生物辨識樣本，提取獨特的特徵並將其轉換為數位符號，然後將其儲存為個人的簽名範本。 人們透過識別系統進行交互，驗證他們的身份，以確定匹配或不匹配。 目前常用的生物辨識技術有指紋、掌紋、人臉、聲音、視網膜、簽名辨識等。

總之，RFID系統與其他技術的融合勢在必行，並已取得了很好的成果。到目前為止所取得的成績。 解決RFID系統資料讀取率低的問題，必將使RFID技術得到廣泛採用，最終會像條碼技術一樣深入並逐步推廣到各行業的各個方面，對提高作業效率起到關鍵作用及行業經濟效益的影響。