射频(Radio Frequency)专指具有一定波长可用于无线电通信的电磁波。射频识别技术(Radio Frequency Identification)是20世纪90年代开始兴起的一种非接触的自动识别技术，它是利用射频信号和空间耦合(电感或电磁耦合)或雷达反射的传输特性，实现对被识别物体的自动识别。但是，就目前来看，RFID的发展仍然存在较多瓶颈，数据读取率不高就是其中主要瓶颈之一。
本文将通过对RFID系统基本组成和工作原理的介绍，对RFID系统进行分析。结合RFID系统在实际应用中遇到的问题以及针对阅读器识读范围存有盲区、不同阅读点存有多余数据、阅读器相互干扰等因素而导致系统读取率不高的原因，提出从合理优化硬件配置、完善软件设计、发挥中间件作用和融合其它技术四个方面来提高RFID系统数据读取率。
2、RFID系统基本组成
RFID系统至少由电子标签(E-Tag/Transponder，也称智能标签)和阅读器(Reader/Interrogator，也称读写器)两部分组成。
电子标签是射频识别系统的数据载体，电子标签由标签天线和标签专用芯片组成。电子标签依据供电方式的不同分为有源电子标签(Activetag)、无源电子标签(Passivetag)和半无源电子标签(Semi—passivetag);依据频率的不同分为低频电子标签、高频电子标签、超高频电子标签和微波电子标签;依据封装形式的不同分为*标签、线形标签、纸状标签、玻璃管标签、圆形标签及特殊用途的异形标签等;根据其工作模式不同分为主动标签和被动标签。
阅读器是用于读取或写入电子标签信息的设备，根据具体使用环境和需求可设计成多类产品。阅读器通过天线与电子标签进行无线通信，可以实现对电子标签识别码和内存数据的读出或写入操作。
典型的阅读器包含有高频模块(发送器和接收器)、控制单元以及阅读器天线。当然，RFID系统在实际应用时，还需要计算机等其他硬件设备以及软件的支持。图1为典型的RFID系统组成图。
3、RFID系统基本模型
RFID系统的基本模型如图2所示。作为射频载体的电子标签与阅读器之间通过耦合元件实现射频信号的空间(无接触)耦合，在耦合通道内，根据时序关系，实现能量的传递、数据的交换。
4、RFID系统读取率问题探讨
通过对RFID系统的介绍，我们认为导致RFID系统读取率不高的原因主要在于：阅读器的识读范围存有盲区，不同阅读点存有多余数据，阅读器相互干扰等。针对上述问题，我们从以下四种方面展开探讨。
4.1合理优化硬件配置
在硬件方面，首先必须要弄清一个问题。那就是你真正的“需求是什么”。不要盲目认为“价格贵、读取范围越大、频率越高就越好”。正所谓“量体裁衣”，“适合”自己的才是最好的。在此认知基础之上，可以选择与实际需求相符的硬件设备。
同时考虑将所有的RFID标签和阅读器看作一个完整的“数据网络”，做到合理优化硬件配置，从而使整个系统发挥最大的功效。以门禁系统为例，为了防止阅读器的识读范围存有盲区，导致出现漏读的情况，可采取通过增加阅读器或天线的个数来补偿阅读器识读范围存在盲区的缺陷;为了防止阅读器相互干扰，可采取在空间上相对隔离阅读器或天线的办法来避免相互干扰。此外，根据实际需求，通过适当调整天线布局和天线发射功率等方法，也可以提高RFID系统的数据读取率。
4.2完善软件设计
目前，通过优化配置的RFID系统的硬件设施基本都可以满足数据读取率的需要，而且随着阅读器价格下降，最终用户已经可以在他们的应用场所轻松部署大量阅读器，这不仅解决了漏读问题，同时还可以从这些系统中获取更多有用信息。但是随之而来的新问题是：多余的数据读入或者交叉数据读入。简单描述这个问题，就是“一个不该在某位置被读取的标签被一台不该识读这枚标签的阅读器读到了”。
LV定位逻辑的核心是基于“从空间位置上挑出需要的读出数据同时过滤掉不需要的读出数据”。结果是正确和精确的标签位置从全部RFID阅读器所获取的结果中析取出来。简而言之，LV定位逻辑就是根据整个阅读器系统驻留的数据集合而形成的一个基于消除“多余”读出数据的软件算法。对于多个阅读器之间由于工作范围重叠造成冲突的问题，Colorwave算法给出了很好的解决。
对于电子标签冲突，在高频频段，标签的防冲突算法一般采用经典ALOHA协议。使用ALOHA协议的标签，通过选择经过一个随机时间向阅读器传送信息的方法，来避免冲突;在超高频频段，主要采用树分叉算法来避免冲突。此外，可以对软件进行其他优化设置。譬如，在电子门票系统中，阅读器的扫描时间间隔可以通过软件设计成自适应调节扫描时间的方式工作。对于人流量较大的情况下，通过软件控制让阅读器的扫描频率加快工作，防止漏读;而在人流量较少的情况下，可以将其扫描频率相对降低，从而避免冗余数据的出现。
4.3发挥中间件作用
RFID中间件在各项RFID产业应用中居于神经中枢。RFID中间件是一种面向消息的中间件(Message-OrientedMiddleware，MOM)，信息是以消息的形式，从一个程序传送到另一个或多个程序。RFID中间件扮演RFID标签和应用程序之间的中介角色，从应用程序端使用中间件所提供的一组通用应用程序接口(API)，即能连到阅读器，读取标签数据。
因此，即使存储RFID标签信息的数据库软件或后端应用程序增加或改由其他软件取代，甚至RFID阅读器种类增加等情况发生时，应用端也不需修改。这不仅有效解决了数据读取率的问题，而且也省去多对多连接的维护复杂性等其他问题。RFID中间件未来在面向服务的架构(SOA：ServiceOrientedArchitectureBasedRFID)和商业信息安全问题应用方面都会有非常好的发展前景。
4.4融合其它技术
与传感器技术融合
在未来几年，RFID的一个重要应用趋势是将RFID与传感器(如测量温度和压力的传感器)组合在一起应用的设备，目前国外已经开始实施。由于RFID抗干扰性较差，而且有效距离一般小于数10m，这对它的应用是个限制。将WSN(无线传感器网络)同RFID结合起来，利用前者高达100m的有效半径，形成WSID网络，这将大大弥补RFID系统自身的不足。
与WiMAX、3G、GPS等通信技术的融合
WiMAX(微波接入全球互通)简单定义就是无线宽带数据传输系统。WiMAX的无线服务范围在城市地区保持高数据流量的情况下可以远至几公里，它的性能远远超过现有的无线网络技术，在定向通信连接中服务范围在保持一定数据流量的情况下可以达到50km，由于其极高的性能，WiMAX技术被认为是DSLUMTS连接的最佳的备用方案。
WiMAX、3G、GPS与RFID的融合，正在各方的积极参与中而不断前进。RFID标签具有体积小、容量大、寿命长、可重复使用等特点，可支持快速读写、非可视识别、移动识别、多目标识别、定位及长期跟踪管理。成本的节约和效率的提升，促使RFID技术成为各个行业实现信息化的重要切入点。它们将构建一个能够满足多种应用环境需求、生成丰富应用的无线宽带网，扩大了RFID技术的应用领域。
与生物特征识别融合
生物特征识别技术是为了进行身份验证而采用自动技术测量其身体特征或个人行为特点，并将这些特征或特点与数据库的模板数据进行比较，完成认证的一种解决方案。生物特征识别系统捕捉到生物特征的样品，惟一的特征将会被提取并且被转化成数字的符号，这些符号被存成个人的特征模板。人们同识别系统进行交互，认证其身份，以确定匹配或不匹配。目前常用的生物特征识别技术有指纹、掌纹、人脸、语音、视网膜、签名识别等等。
总之，RFID系统与其他技术融合势在必行，目前已取得了巨大的成果。解决了RFID系统数据读取率不高的问题，必定会使RFID技术被广泛采用，最终将同条码技术一样深入并慢慢延伸到各行业的方方面面，对行业提高作业效率和经济效益起到关键性作用，从而促进全球经济的全新飞跃，对人类社会产生深远影响。
5、结语
整体看来，RFID系统在未来的发展会越来越好，虽然目前仍然存在诸如读取率不高等一些技术和应用上的问题，但我们相信，通过硬件优化配置、完善软件设计、发挥中间件作用和融合其他技术等一系列措施克服RFID目前存在的问题并不难。在强大的市场导向下，RFID技术在世界范围内必将引起一场重大变革，它将成为未来新的经济增长点，也将最终成为中国企业发展方向的最大信息技术支持。可以预见，在不久的将来，作为全球的制造业基地，中国将是未来全球最大的RFID应用市场。这对于国内的科研机构和企业将是一次难得的机遇。