تم استخدام تقنية RFID على نطاق واسع لوضع علامات على الأصول في مجموعة متنوعة من الإعدادات الصناعية والحكومية.
يستخدم تطبيق نموذجي مجموعة علامات تمييز متسلسلة مع ذاكرة EPC مشفرة وقاعدة بيانات تربط بيانات EPC الخاصة بالعلامة بمعرفات الأصول. على سبيل المثال, يمكن ربط علامة RFID المشفرة برمز EPC 96 بت بخادم كمبيوتر برقم تسلسلي محدد, أداة آلية, أو جهاز طبي. الافتراض الضمني في تصميم نظام التتبع هو أنه يمكن قراءة العلامات بشكل موثوق, وبالتالي تحديد الأصل بشكل صحيح.
ومع ذلك, يمكن أن تعاني هذه العملية من مشكلة تسمى التقليب قليلا.
بت الوجه
تسميات إدارة الأصول
تستخدم الغالبية العظمى من علامات RFID في السوق ذاكرة EEPROM لتخزين بيانات التعريف. تحدد الشحنة المخزنة في خلية الذاكرة قيمة كل بت في بيانات EPC المحددة (أي, يمكن أن تمثل خلية الذاكرة المشحونة “1”, بينما يمكن أن تمثل خلية فارغة “0”, والعكس صحيح).
قد تصبح حالة خلية الذاكرة غير محددة في حالتين محتملتين. للبساطة, نفترض أن خلية الذاكرة المشحونة تمثل “1”.
خلية الذاكرة “تسرب”, تتبدد الشحنة المودعة أثناء الترميز, التسبب في تغيير حالة الخلية, لذلك يتغير البت من “1” إلى “0”
لم يتم شحن خلية الذاكرة بالكامل أثناء الترميز, ومن الممكن إحصائيا أن تقرأ خلية مشحونة جزئيا على أنها ‘0’ بدلا من "1"†
†تقنيا, من الممكن دائما تفسير بت الشحن على أنه ‘0'. ومع ذلك, عند تجاوز عتبة الشحن المحددة, احتمال حدوث ذلك صغير جدا. التفاصيل الإحصائية تتجاوز بكثير نطاق هذه المناقشة.
مثال على المشهد
مثال على السيناريو قد يكون أن بن 1011 ينتهي الأمر بالتغيير إلى سلة المهملات 1001 – الأكثر شيوعا حرف سداسي عشري “ب” يتم تغييره إلى سداسي عشري “9”, الذي يظهر كتسمية تنثر عكسيا رمزين EPC. على سبيل المثال, باستخدام ترميز 96 بت:
E280 1170 EA21 7B2A 04C2 1181 و E280 1170 EA21 792A 04C2 1181
ونادرا ما يلاحظ هذا — نحن لا نعرف أي بيانات موثوقة عن الانتشار من أي شركة مصنعة للرقائق — ولكن مع مليارات من علامات RFID التي تم نشرها بالفعل, لا يمكن تجاهل الإمكانية.
كفحص للتعقل, النظر في معدل فشل ε من 10-6 / خلية واستخدام ذاكرة EPC الموسعة 128 بت, وهو متاح في العديد من رقائق RFID, الذي نعتقد أنه معدل فشل أعلى مما لوحظ عادة, لكن المبدأ ينطبق بغض النظر عن سعر الصرف الحقيقي. لأغراض المناقشة, سوف نتجاهل أي آثار زمنية (أي تحليل وقت الفشل). عند ε = 10-6, تقريبا 1 في 7,812 من المتوقع أن تظهر العلامات قلبا واحدا; بالإضافة, تقريبا 1 في 61.5 من المتوقع أن تعرض مليون علامة قطعتين مقلوبتين, وتقريبا 488 مليار 1 سوف تظهر ثلاثة بتات مقلوبة.
اكتشاف وتصحيح تقلبات الوحدة بشكل موثوق
لأن معدل الفشل منخفض جدا, يمكن اكتشاف مثيلات فردية من تقلبات البت وتصحيحها بشكل موثوق.
أسهل طريقة هي ترميز كل بت كثلاثي واستخدام “حكم الأغلبية” طريقة لتحديد البيانات الصحيحة. وفي هذه الحالة, مفردة “1” يتم ترميزه على أنه “111” و “0” يتم ترميزه على أنه “000”. إذا انقلب جزء واحد من الثلاثي, الاثنان الآخران سوف “صوت” لتغطية البت الخطأ. هذه الطريقة قوية جدا, كما يتطلب فقدان البيانات جدا, حدث غير مرجح جدا, الوجه من اثنين من بت من أي واحد ثلاثي واحد. مرة أخرى, النظر في مثال ترميز 128 بت أعلاه, احتمال الوجه 2 بت لأي ثلاثي واحد, اي. فقدان البيانات غير القابلة للاسترداد, هو:
~ 1/64 * (128/1,000,000) *(127/1000000) ~ 2.5 X10-10 أو ~ 1 جزء في 3.9 مليار.
هذا هو ناتج احتمال قلب البتات الأولى والثانية على ملصق واحتمال أن يكون البت الثاني المنقلب أحد البتات المجاورة في ثلاثية معينة.
في معظم السيناريوهات العادية, احتمال تلف البيانات منخفض جدا. ومع ذلك, يتم تقليل سعة تخزين بيانات العلامة بمقدار الثلثين, مع أقل من 33% من ذاكرة العلامة المتوفرة المستخدمة للبيانات عندما لا يمكن للذاكرة 128 بت الاحتفاظ بها إلا 41 أجزاء من المعلومات.
اكتشاف اثنين من البتات المعكوسة
هناك طريقة أقل كثافة للذاكرة للكشف عن بت واحد معكوس وتصحيحه, وكذلك الكشف (ولكن ليس صحيحا) الأحداث ذات الاحتمال الأقل بكثير لعلامة ذات بتتين مقلوبتين.
يمكن القيام بذلك عن طريق عدم ترميز العلامة مباشرة, ولكن باستخدام تعديل لوضع اخترعه ريتشارد هامينغ في الأصل يسمى SECDEC, أو تصحيح خطأ واحد الكشف عن خطأ مزدوج.
يستخدم هذا الوضع بتات تكافؤ إضافية محسوبة استنادا إلى بيانات الحمولة الصافية. كما يوحي الاسم, تسمح هذه الخوارزمية بتصحيح بت واحد فقط مقلوب., ولكن يسمح بالكشف عن بت انقلب الثاني. يجب على مصممي نظام RFID دمج الموارد في البنية للتعامل مع الموقف الأقل شيوعا لبتات التقليب المزدوج على علامة واحدة.
