針對標籤 ID Code 相似度的模擬結果

相似度高的情況

這個部份的模擬實驗主要是要檢驗標籤ID Code 的相似程度對 Binary Tree 辨識架構以及本論文所提出的新式辨識機制是否有影響，以及影響程度的大 小，模擬實驗的過程首先是將標籤的ID Code 值從 0 開始增加，如果標籤的數 量有50 個，這 50 個標籤的 ID Code 值就是從 0 到 50，標籤的數量如果是 100 個，這100 個標籤的 ID Code 值就是從 0 到 100，以此類推。這樣的設計可以 讓標籤ID Code 的值相似度達到最高，而下圖 21 即為在各種不同標籤數量下，

兩種辨識模式對標籤ID Code 相似度高的時候所需的標籤總回應數的模擬結 果。

圖 21 針對標籤 ID Code 相似度高的模擬結果(一)

觀察上圖的模擬結果，當標籤ID Code 值相似度高的時候，Binary Tree 辨 識架構所需的標籤總回應次數比原本隨機產生的ID Code 來得多，增加的幅度 大約是六到十五個百分點，隨著標籤數量的增加，回應次數增加的比例也愈 高；而在新式辨識機制中，標籤的總回應次數比隨機產生的ID Code 回應數 少，減少的比例大約是在七到十三個百分點之間不等，而標籤的數量愈多，回 應次數減少的比例也愈高。

原本的Binary Tree 辨識模式在標籤 ID Code 相似度高的時候，因為每次符 合Reader 查詢位元的標籤數會變多，所以標籤的回應次數勢必會增加；而新式 辨識機制在標籤ID Code 相似度高的時候，因為符合 Reader 查詢位元的標籤數 增加，所以先前儲存的Reader 查詢資訊就更有效用，標籤的回應次數也就跟著 降低了。

相似度低的情況

相對於先前針對標籤ID Code 相似度高的模擬實驗，本小節則針對標籤 ID Code 相似度低的情況來進行模擬實驗，測試兩種辨識架構在標籤 ID Code 相似 度低的情況下所需的總溝通次數是否會受到影響，以及影響的程度大小。

模擬實驗的過程是將標籤的ID Code 值的分配以最大漢明距離(Hamming

Distance)為原則，每次產生一個新的標籤 ID Code，就從第一個位元開始，和所 有已產生出來的ID Code 做比較，如果現有標籤在該位元 ID Code 的值為 0 的 標籤數量較多，那麼新標籤ID Code 在該位元的值就設為 1，反之，如果現有 標籤在該位元ID Code 的值為 1 的標籤數量較多，那麼新標籤 ID Code 在該位 元的值就設為0，重複相同的步驟直到填滿每一個位元的值為止即完成一個標 籤ID Code 的產生。這樣產生標籤的設計可以讓標籤 ID Code 的值相似度達到 最低，而下圖22 即為在各種不同標籤數量下，兩種辨識模式對標籤 ID Code 相 似度低的時候所需的標籤總回應數的模擬結果。

圖 22 針對標籤 ID Code 相似度高的模擬結果(一)

根據上圖的模擬結果顯示，在標籤ID Code 值相似度低的情況下，Binary Tree 辨識架構所需的標籤總回應次數比隨機產生的 ID Code 少，如果和先前 ID Code 相似度高的情況相比較，兩者的差距就更大了，而回應次數下降的幅度大 約是六到十五個百分點；而在新式辨識機制中，標籤的總回應次數有少許的增 加，增加的比例大約是在二點五到四點七個百分點之間不等，影響的程度並不 大。

原本的Binary Tree 辨識模式在標籤 ID Code 相似度低的時候，因為每次符 合Reader 查詢位元的標籤數會變少，所造成的標籤回應次數就勢必會減少；而 新式辨識機制在標籤ID Code 相似度低的時候，因為每次符合 Reader 查詢位元 的標籤數變少，所以先前儲存Reader 查詢資訊的效用就變低了，標籤的回應次 數也就自然地增加了。