초록
Tag가 reader 주변을 정상적으로 오가는 별 형태의 RFID 망을 고려한다. 이 RFID 망에서 주위의 tag를 인식하기 위해 동적으로 프레임에 속한 슬롯의 수를 결정하는 동적 프레임화 및 슬롯화된 ALOHA 기반의 방식을 제안한다. 이 tag 인식 방식은 특징적으로 주위의 tag의 기대 수를 추정하기 위해 R-회고풍 최대 우도 규칙이라 불리는 규칙을 채택하여 이전 R 개의 프레임에서 얻은 관찰 값을 tag의 기대 수의 우도를 최대화하는 과정에 사용한다. 모의 실험 결과는 회고의 깊이를 조금 늘려도 인식 성능이 유의할 만큼 향상됨을 보여준다.
We consider an RFID network configured as a star in which tags stationarily move into and out of the vicinity of the reader. To cognize the neighboring tags in the RFID network, we propose a scheme based on dynamic framed and slotted ALOHA which determines the number of slots belonging to a frame in a dynamic fashion. The tag cognizance scheme distinctively employs a rule for estimating the expected number of neighboring tags, identified as R-retrospective maximum likelihood rule, where the observations attained in the R previous frames are used in maximizing the likelihood of expected number of tags. Simulation result shows that a slight increase in depth of retrospect is able to significantly improve the cognizance performance.