Типичное приложение использует сериализованный набор тегов с закодированной памятью EPC и базой данных, которая связывает данные EPC тега с идентификаторами активов.. Например, RFID-метка, закодированная 96-битным кодом EPC, может быть связана с определенным серийным номером компьютерного сервера., станок, или медицинское устройство. Неявным предположением при разработке системы отслеживания является то, что теги можно надежно считывать., тем самым правильно идентифицируя актив.
тем не мение, этот процесс может страдать от проблемы, называемой переключением битов..
бит флип
ярлыки управления активами
Подавляющее большинство меток RFID на рынке используют память EEPROM для хранения идентификационных данных.. Заряд, хранящийся в ячейке памяти, определяет значение каждого бита в идентифицированных данных EPC. (то есть, a charged memory cell can represent a “1”, while an empty cell can represent a “0”, наоборот).
Состояние ячейки памяти может стать неопределенным в двух возможных ситуациях.. Для простоты, we assume that a charged memory cell represents a “1”.
The memory cell “leaks”, заряд, накопленный при кодировании, рассеивается, вызывая изменение состояния клетки, so the bit changes from “1” to “0”
Ячейка памяти не была полностью заряжена во время кодирования, and it is statistically possible for a partially charged cell to be read as a ‘0’ instead of a ‘1’†
†Технически, it is always possible for the charge bit to be interpreted as a ‘0’. тем не мение, при превышении указанного порога зарядки, вероятность этого очень мала. Статистические детали выходят далеко за рамки данного обсуждения..
Пример сцены
Примером сценария может быть этот контейнер 1011 в конечном итоге меняется на мусорное ведро 1001 – most commonly a hex character “B” is changed to a hex “9”, который выглядит как метка, отражающая два кода EPC.. Например, с использованием 96-битной кодировки:
Е280 1170 ЕА21 7Б2А 04С2 1181 и Е280 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, возможность нельзя игнорировать.
В качестве проверки здравомыслия, рассмотрите частоту отказов ε 10-6/ячейку и использование 128-битной расширенной памяти EPC., который доступен во многих чипах RFID, мы считаем, что это более высокий уровень отказов, чем обычно наблюдается, но принцип применяется независимо от того, каков реальный обменный курс. В целях обсуждения, мы будем игнорировать любые временные эффекты (т.е. анализ времени отказа). При ε = 10-6, примерно 1 в 7,812 ожидается, что теги будут демонстрировать однобитовый переворот; кроме того, примерно 1 в 61.5 Ожидается, что миллионы тегов будут содержать два перевернутых бита., и примерно 488 миллиард 1 покажет три перевернутых бита.
Надежное обнаружение и исправление переворотов устройства
Потому что процент отказов настолько низок, отдельные случаи переворота битов могут быть надежно обнаружены и исправлены.
The easiest way is to encode each bit as a triple and use the “rule of majority” method to determine the correct data. В таком случае, a single “1” is encoded as “111” and “0” is encoded as “000”. Если один бит тройки перевернут, the other two will “vote” to cover the wrong bit. Этот метод очень надежный, поскольку потеря данных требует очень, очень маловероятное событие, переворот двух бит любой тройки. Снова, учитывая наш пример 128-битной кодировки выше, вероятность 2-битного переворота для любого одного триплета, т.е.. безвозвратная потеря данных, является:
~1/64 * (128/1,000,000) *(127/1000000) ~ 2.5 Х10-10 или ~ 1 участие в 3.9 миллиард.
Это произведение вероятности того, что первый и второй биты на метке перевернуты, и вероятности того, что второй перевернутый бит является одним из соседних битов в конкретной тройке..
В большинстве обычных сценариев, вероятность повреждения данных очень мала. тем не мение, емкость хранения данных тега уменьшается на две трети, с менее чем 33% доступной памяти тегов используется для данных, когда 128-битная память может хранить только 41 кусочки информации.
Обнаружить два перевернутых бита
Существует менее ресурсоемкий способ обнаружения и исправления одного перевернутого бита., а также обнаружить (но не правильно) события с гораздо меньшей вероятностью тега с двумя перевернутыми битами.
Это можно сделать, не кодируя тег напрямую., но с использованием модификации режима, первоначально изобретенного Ричардом Хэммингом, под названием SECDEC., или Исправление одиночной ошибки. Обнаружение двойной ошибки..
В этом режиме используются дополнительные биты четности, рассчитанные на основе данных полезной нагрузки.. Как подсказывает название, этот алгоритм позволяет исправить только один перевернутый бит, но позволяет обнаружить второй перевернутый бит. Разработчики систем RFID должны включать в архитектуру ресурсы, чтобы справиться с менее распространенной ситуацией двойного переворота битов на одной метке..
