NTM2-Praktikum 7 Random Access Beispiel

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1 ZHAW NTM2, Rumc, 1 1. Einleitung NTM2-Praktikum 7 Random Access Beispiel Der UHF-RFID-Standard EP Gen2 (ISO ) sieht ein ALOHA-basiertes Antikollisionsverfahren vor, das auch Q-Algorithmus genannt wird. Der Reader startet jeweils eine Inventory-Runde mit 2 Q Slots und die nicht identifizierten Tags wählen zufällig einen der 2 Q Slots aus, um zu antworten. Die Tags, die alleine in einem Slot geantwortet haben und erfolgreich identifiziert worden sind, nehmen an den nachfolgenden Inventory-Runden nicht mehr teil. Der Reader modifiziert den Q-Parameter von Inventory-Runde zu Inventory-Runde so, dass viele Slots präsentiert werden, wenn viele Tags im Lesefeld sind, und Wenige, wenn nur wenige Tags im Feld sind. Sobald alle Tags identifiziert sind, ist die Abfrage beendet bzw. beginnt die Abfrage wieder von vorne. 2. Aufgabenstellung a) Betrachten Sie den Fall mit K=8 Tags im Lesefeld eines EP Gen2 UHF-RFID-Readers. Nehmen Sie an, dass die folgende Update-Prozedur für den Q-Parameter im Slotted Aloha basierten Antikollisionsalgorithmus verwendet wird 1 : Q[n+1] = round(log 2 (2.4 No_of_ollisions[n])) wobei [n] die n-te Inventory Runde bezeichnet und No_of_ollisions[n] 1. Wenn No_of_ollisions[n] = 0, Q[n+1] = 0. Bitte nehmen Sie weiter an, dass Q[n+1] während der ganzen n+1-ten Inventory Runde nicht verändert wird. Bitte ergänzen Sie die fehlenden Zeilen in der folgenden Tabelle und benützen Sie die nachfolgenden Zufallszahlen (von links nach rechts): Zufallszahlen im Intervall [0,1]: { } Zufallszahlen im Intervall [0,3]: { } Zufallszahlen im Intervall [0,7]: { } 1 Vorgeschlagen durch Frits. Schoute, Dynamic Frame Length ALOHA, IEEE Trans. On omm., Vol. om-31, No. 4, April Schoute nimmt an, dass durchschnittlich 2.4 Pakete in einer Kollision involviert sind. Darum ist die Anzahl unidentifizierter Tags 2.4 mal so gross wie die Anzahl Kollisionen. Der Durchsatz ist bei slotted Aloha aber optimal, wenn die Anzahl Slots ungefähr der Anzahl unidentifizierter Tags entspricht.

2 ZHAW NTM2, Rumc, 2 Bemerkungen: - Diese Zufallszahlen werden nur vorgegeben, damit alle die gleiche Lösung erhalten. Im EP Gen2 Standard generieren die Tags selbst die Zufallszahlen. - Bitte beachten Sie, dass alle Tags gelesen worden sind, sobald der Q-Parameter wieder Null wird (Q=0) und der Slot in der zugehörigen Inventory-Runde leer (idle) ist. Inventory-Runde n=1: K=8, Q= Inventory-Runde n=2: K=8, Q= Inventory-Runde n=3: K=, Q= Inventory-Runde n=4: K=, Q= Inventory-Runde n=5: K=, Q= Inventory-Runde n=6: K=, Q=

3 ZHAW NTM2, Rumc, 3 Inventory-Runde n=7: K=, Q= b) Wie viele Slots waren total nötig, um alle K=8 Tags in Teilaufgabe a) zu identifizieren und welcher Prozentsatz davon war denn erfolgreich? Erklären Sie bitte das Verhalten. c) Bitte schätzen Sie grob die Leserate R [Tags per second] von EP Gen2. Nehmen Sie an, dass im Durchschnitt ca. 100 bits pro Slot übertragen werden und dass die Datenrate ca. 80 kb/s beträgt. d) Simulieren Sie mit Matlab die Performance des ALOHA basierten Q-Algorithmus. Wie viele Slots und Inventory-Runden braucht es im Minimum, im Mittel und im Maximum, um K=8 Tags zu identifizieren, wenn Sie die Tags z.b. 100 Mal lesen? Sie können die Matlab-Vorlage qalgorithm.m verwenden oder die Lösung qalgorithm_sol.m untersuchen. Versuchen Sie es einmal mit K=16 Tags.

4 ZHAW NTM2, Rumc, 4 Musterlösung a) Inventory-Runde n=1: K=8, Q= Inventory-Runde n=2: K=8, Q= Inventory-Runde n=3: K=8, Q=round(log 2 (4.8))= S Inventory-Runde n=4: K=7, Q=round(log 2 (7.2))= I I S S S I Inventory-Runde n=5: K=4, Q=round(log 2 (4.8))= I S S Inventory-Runde n=6: K=2, Q=round(log 2 (2.4))=1 0 1 S S Inventory-Runde n=7: K=0, Q=0 --- I

5 ZHAW NTM2, Rumc, 5 Im Prinzip ist die letzte Inventory-Runde nicht mehr nötig. In der Praxis wird die letzte Inventory-Runde aber benützt u.a. wegen dem capturing-effekt. b) Es brauchte in a) 22 Slots, um die K=8 Tags zu lesen, d.h. 8/22 = 36% aller Slots waren erfolgreich. Das stimmt schön mit dem maximalen Durchsatz von 1/e = 37% von slotted Aloha überein. c) Die mittlere Slot-Periode ist 1.25 ms, d.h. im Durchschnitt gibt es 800 Slots pro Sekunde und davon sind 800 (1/e) = Slots erfolgreich. Die Leserate beträgt deshalb ca. 300 Tags pro Sekunde. Natürlich sind in dieser einfachen Abschätzung viele Effekte wie z.b. capturing nicht betrachtet worden. Nebenbei: Mit dem deterministischen Antikollisionsverfahren im MHz ISO/IE Standard können ca Tags pro Sekunde identifiziert werden.