Performance Analysis of RFID Protocols: CDMA Versus the Standard EPC Gen-2
Notice bibliographique
Résumé
Radio frequency identification (RFID) is a ubiquitous wireless technology which allows objects to be identified automatically. An RFID tag is a small electronic device with an antenna and has a unique identification (ID) number. RFID tags can be categorized into passive and active tags. For passive tags, a standard communication protocol known as EPC-global Generation-2, or briefly EPC Gen-2, is currently in use. RFID systems are prone to transmission collisions due to the shared nature of the wireless channel used by tags. The EPC Gen-2 standard recommends using dynamic framed slotted ALOHA technique to solve the collision issue and to read the tag IDs successfully. Recently, some researchers have suggested to replace the dynamic framed slotted ALOHA technique used in the standard EPC Gen-2 protocol with the code division multiple access (CDMA) technique to reduce the number of collisions and to improve the tag identification procedure. In this paper, the standard EPC Gen-2 protocol and the CDMA-based tag identification schemes are modeled as absorbing Markov chain systems. Using the proposed Markov chain systems, the analytical formulae for the average number of queries and the total number of transmitted bits needed to identify all tags in an RFID system are derived for both the EPC Gen-2 protocol and the CDMA-based tag identification schemes. In the next step, the performance of the EPC Gen-2 protocol is compared with the CDMA-based tag identification schemes and it is shown that the standard EPC Gen-2 protocol outperforms the CDMA-based tag identification schemes in terms of the number of transmitted bits and the average time required to identify all tags in the system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».