Введение. 
Анализ и моделирование протокола радиочастотной идентификации транспортных средств на автодорогах

Высокая аварийность на автодорогах — острая социальная и экономическая проблема. Опираясь на информацию, которой владеет Всемирная организация здравоохранения, можно наблюдать очень прискорбные факты — каждые полминуты на нашей планете на дорогах гибнет один человек, каждый год в транспортных авариях расстаются с жизнью 1,2 млн. человек и около 20 млн. получают травмы, порой очень тяжелые. Всемирный банк тоже ведет статистику, и, по его информации, экономические потери в ходе дорожных происшествий составляют около 500 миллиардов долларов ежегодно. На дорогах России каждый год уходит из жизни более 22 тысяч человек. Этот показатель превышает европейский почти в 2 раза. Следовательно, в Российской Федерации борьба с авариями на дорогах очень актуальна.

В России, как и во многих странах мира, для снижения аварийности на автомобильных дорогах создают системы автоматической фиксации нарушений правил дорожного движения. Существующие системы, как правило, включают в себя радарное устройство для измерения скорости движения транспортного средства (ТС), а также оптическую фотокамеру для регистрации номерного знака транспортного средства нарушителя (то есть выполняют идентификацию нарушителя) [3].

Однако, вышеперечисленная аппаратура имеет ряд недостатков, затрудняющих или даже делающих невозможным решение главной ее задачи — регистрации и идентификации автомобиля правонарушителя:

• · при плохих погодных условиях (туман, снег, дождь) не всегда возможно корректно идентифицировать номерной знак;
• · номерной знак также нельзя идентифицировать, если водитель сознательно скрывает его (например, нанося грязь или закрывая знак листом бумаги);
• · аппаратура имеет очень высокую стоимость и требует регулярного обслуживания.

Из-за перечисленных недостатков вероятность идентификации автомобиля нарушителя может снижаться до 50 процентов и ниже.

Для решения перечисленных проблем можно использовать пассивную радиочастотную идентификацию (RFID) стандарта EPC Class 1 Generation 2 [1] Для этого в точках фиксации нарушений размещаются RFID-считыватели, читающие метки, размещенные на автомобилях. По результатам экспериментов [2], такой подход позволяет увеличить процент идентифицированных транспортных средств до 92% и более, даже в крайне плохих погодных условиях. К преимуществам использования RFID следует отнести относительно низкую стоимость оборудования, а также возможность идентифицировать даже сильно загрязненные номерные знаки [4].

В то же время, для создания системы радиочастотной идентификации транспортных средств требуется решить ряд задач, в числе которых — поиск оптимальных настроек оборудования. Для этого необходимо иметь методы, алгоритмы и инструменты, позволяющие анализировать работу системы при различных параметрах [7].

Дипломная работа посвящена решению одной из задач, возникающих при разработке методов оптимизации параметров работы системы радиочастотной идентификации на дорогах — анализу производительности протокола взаимодействия между считывателем и метками. Исследуемый протокол позволяет считывателю организовать опрос множества меток так, чтобы, по возможности, избегать коллизий (то есть одновременных ответов нескольких меток), и получать идентификаторы и дополнительные данные от меток. В дипломной работе представлена имитационная модель, разработанная на языке Python, позволяющая анализировать производительность этого протокола при различных входных параметрах, а также приведены численные результаты, полученные с помощью разработанной модели.