Die RFID -Technologie wurde häufig für das Asset -Tagging in einer Vielzahl von industriellen und staatlichen Umgebungen eingesetzt.
Eine typische Anwendung verwendet einen serialisierten Tag mit einem codierten EPC -Speicher und eine Datenbank, in der die EPC -Daten des Tags mit Asset -Identifikatoren verknüpft sind. Zum Beispiel, Ein RFID-Tag, das mit einem 96-Bit-EPC-Code codiert ist, Werkzeugmaschine, oder medizinisches Gerät. Eine implizite Annahme bei der Gestaltung eines Tracking -Systems ist, dass die Tags zuverlässig gelesen werden können, Dadurch das Vermögen korrekt identifiziert.
jedoch, Dieser Prozess kann unter einem Problem leiden, das als Bit -Flipping bezeichnet wird.
Bit Flip
Asset-Management-Etiketten
Die überwiegende Mehrheit der RFID -Tags auf dem Markt verwendet den EEPROM -Speicher, um Identifikationsdaten zu speichern. Die in der Speicherzelle gespeicherte Ladung bestimmt den Wert jedes Bits in den identifizierten EPC -Daten (D.h., a charged memory cell can represent a “1”, while an empty cell can represent a “0”, Und umgekehrt).
Der Zustand einer Gedächtniszelle kann in zwei potenziellen Situationen unbestimmt werden. Der Einfachheit halber, we assume that a charged memory cell represents a “1”.
The memory cell “leaks”, Die während der Codierung abgelagerte Ladung dissipatiert, Der Zellzustand ändert sich, so the bit changes from “1” zu “0”
Die Speicherzelle wurde während der Codierung nicht vollständig aufgeladen, and it is statistically possible for a partially charged cell to be read as a ‘0’ instead of a ‘1’†
†Technisch, it is always possible for the charge bit to be interpreted as a ‘0’. jedoch, Wenn die angegebene Ladeschwelle überschritten wird, Die Wahrscheinlichkeit, dass dies geschieht, ist sehr klein. Statistische Details liegen weit über den Umfang dieser Diskussion hinaus.
Beispielszene
Ein Beispielszenario könnte dieser Behälter sein 1011 endet am Ende zu Bin 1001 – most commonly a hex character “B” is changed to a hex “9”, Dies erscheint als Etiketten -Rückstreuung zwei EPC -Codes. Zum Beispiel, Verwenden von 96-Bit-Codierung:
E280 1170 EA21 7B2A 04C2 1181 und E280 1170 EA21 792A 04C2 1181
This is rarely observed — we don’t know of any reliable data on prevalence from any chip manufacturer — but with billions of RFID tags actually deployed, Die Möglichkeit kann nicht ignoriert werden.
Als Vernunftprüfung, Betrachten Sie eine Ausfallrate ε von 10-6/Zelle und die Verwendung von 128-Bit-erweiterten EPC-Speicher, das ist in vielen RFID -Chips erhältlich, Was wir glauben, ist eine höhere Versagensrate als typisch beobachtet, Das Prinzip gilt jedoch unabhängig davon, was der eigentliche Wechselkurs ist. Für Diskussionszwecke, Wir werden jede Zeiteffekte ignorieren (IE Versagenszeitanalyse). Bei ε = 10-6, etwa 1 im 7,812 Es wird erwartet, dass Tags einen einzelnen Bit -Flip aufweisen; Zusätzlich, etwa 1 im 61.5 Millionen Tags werden voraussichtlich zwei umgedrehte Teile aufweisen, und ungefähr 488 Milliarde 1 wird drei umgedrehte Teile zeigen.
Zuverlässig Erkennung und korrekte Flips der Einheit
Weil die Fehlerrate so niedrig ist, Einzelne Instanzen von Bitflips können zuverlässig erkannt und korrigiert werden.
The easiest way is to encode each bit as a triple and use the “rule of majority” method to determine the correct data. In diesem Fall, a single “1” is encoded as “111” und “0” is encoded as “000”. Wenn ein Stück Dreifach umgedreht wird, the other two will “vote” to cover the wrong bit. Diese Methode ist sehr robust, Da der Datenverlust den sehr erfordert, Sehr unwahrscheinliches Ereignis, Der Flip von zwei Teilen eines Triple. Wieder, In Anbetracht unseres 28-Bit-Codierungsbeispiels oben berücksichtigt, Die Wahrscheinlichkeit eines 2-Bit-Flips für ein Triplett, d.h.. Nicht wiederherstellbarer Datenverlust, ist:
~ 1/64 * (128/1,000,000) *(127/1000000) ~ 2.5 X10-10 oder ~ 1 Teil in 3.9 Milliarde.
Dies ist das Produkt der Wahrscheinlichkeit, dass die ersten und zweiten Bits auf ein Etikett umgedreht werden, und die Wahrscheinlichkeit, dass das zweite gedrehte Bit eines der angrenzenden Bits in einem bestimmten Triple ist.
In den meisten regulären Szenarien, Die Wahrscheinlichkeit von Datenbeschädigung ist sehr niedrig. jedoch, Die Datenspeicherkapazität des Tags wird um zwei Drittel reduziert, mit weniger als 33% des verfügbaren Tagspeichers, der für Daten verwendet wird, wenn 128-Bit-Speicher nur gelten kann 41 Informationsbits.
Zwei umgedrehte Teile erkennen
Es gibt eine weniger speicherintensiv, sowie erkennen (aber nicht korrekt) Ereignisse mit einer viel geringeren Wahrscheinlichkeit eines Tags mit zwei umgedrehten Teilen.
Dies kann durchgeführt werden, indem das Tag nicht direkt codiert wird, Verwenden Sie jedoch eine Änderung eines Modus, der ursprünglich von Richard Hamming bezeichnet wurde, SECDEC, oder Einzelfehlerkorrektur Doppelfehlererkennung.
In diesem Modus werden zusätzliche Paritätsbits verwendet, die basierend auf den Nutzlastdaten berechnet wurden. Wie der Name schon sagt, Dieser Algorithmus ermöglicht es nur mit einem umgedrehten Bit zu korrigieren, ermöglicht die Erkennung eines zweiten geflippten Bits aber. Designer für RFID -Systeme müssen Ressourcen in die Architektur einbeziehen, um die weniger häufige Situation von doppelten Umdrehung auf einem einzigen Tag zu bewältigen.
