I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m p u t er   Science   Vo l.   11 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   201 8 ,   p p .   1 2 0 4 ~ 1 2 1 3   I SS N:  2502 - 4752 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ee cs . v 11 .i 3 . p p 120 4 - 1 2 1 3           1204       J o ur na l  ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s co r e. co m/jo u r n a ls /in d ex . p h p / ijeec s   An Ef ficien t  Ap p ro a ch  to   De tect in g  Mis sing  Ta g s in RF ID     Da ta Strea m       Nur’ Aif a a   Z a in ud i n 1 ,  H a iruln iza m   M a hd in 2 ,   Dede n Wit a rsy a h 3 ,   M o k ha iri  M a k hta r 4 ,   M o hd   I zua n H a f ez   Ning g a l 5 ,   Z ira w a ni  B a ha rum 6   1 , 2, 6 F a c u l ty   o f   Co m p u ter S c ien c e   a n d   In f o rm a ti o n   T e c h n o l o g y ,   Un iv e rsiti   T u n   Hu ss ien   On n   M a lay si a   3 De p a rtme n t  o f   In f o rm a ti o n   S y ste m s,  S c h o o l  o f   In d u strial  En g in e e r in g ,   T e lk o m   Un iv e rsit y ,   Ba n d u n g ,   In d o n e sia   4 F a c u lt y   o f   in f o r m a ti c s an d   c o m p u ti n g ,   U n iv e rsiti   S u lt a n   Zai n a l  A b id in ,   T e re n g g a n u ,   M a lay sia   5 F a c u lt y   o f   Co m p u ter S c ien c e   a n d   In f o rm a ti o n   T e c h n o lo g y ,   Un iv e rsiti   P u tra M a lay sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma y   2 0 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   Ju n   2 1 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   Ju n   2 5 ,   2 0 1 8       RF ID  tec h n o l o g y   is  a   Ra d io   f re q u e n c y   id e n ti f ic a ti o n   sy st e m   th a t  p ro v id e s   a  re a d e r  re a d in g   th e   d a ta  it e m   f r o m   it s  tag .   No w a d a y s,  RF ID  s y ste m   h a s   ra p id ly   b e c o m e   m o r e   c o m m o n   in   o u r  li f e   b e c a u se   o f   it s   a u to n o m o u s  a d v a n tag e s  c o m p a re d   to   th e   trad it io n a l  b a rc o d e .   It  c a n   d e tec t  h u n d re d s  o f   tag g e d   it e m s  a u to m a ti c a ll y   a t  a   ti m e .   Ho w e v e r,   in   RF ID,  m issin g   tag   d e tec ti o n   c a n   o c c u r  d u e   to   sig n a l  c o ll isio n s  a n d   i n terf e re n c e s.  It  w il l  c a u s e   th e   sy ste m   to   re p o rt  in c o rre c t  tag ’s  c o u n t  d u e   t o   a n   in c o rre c t  n u m b e r  o f   tag s   b e in g   d e tec ted .   T h e   c o n se q u e n c e s  o f   th is  p ro b lem   c a n   b e   e n o rm o u s  to   b u sin e ss ,   a s  it   w il l  c a u se   in c o rre c t  b u sin e ss   d e c isio n s  to   b e   m a d e .   T h u s,  a   M issin g   T a g   De te c ti o n   A lg o rit h m   (M T D A )   is  p ro p o se d   t o   so lv e   th e   m issin g   tag   d e tec ti o n   p ro b lem .   T h e re   a re   m a n y   o th e r  e x isti n g   a p p ro a c h e s  h a s  b e e n   p ro p o se d   in c l u d i n g   W in d o w   S u b - ra n g e   T ra n siti o n   De tec ti o n   (W S T D),   Eff icie n t  M issin g - Tag   De tec ti o n   P ro to c o l  (E M D)  a n d   M u l ti - h a s h in g   b a se d   M issin g   T a g   Id e n ti f ica ti o n   (M M T I)  p ro to c o l.   T h e   re su lt   f ro m   e x p e rim e n ts   sh o w s  th a t  o u r  p ro p o se d   a p p r o a c h   p e rf o rm s   b e tt e r  th a n   th e   o th e r  i n   term s  o f  e x e c u ti o n   ti m e   a n d   re li a b il it y .   K ey w o r d s :   F a lse   Ne g a ti v e   M issin g   T a g s   RF ID   Co p y rig h t  ©   2 0 1 8   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Hair u l n iza m   Ma h d i n ,   Facu lt y   o f   C o m p u ter   Scien ce   an d   I n f o r m atio n   T ec h n o lo g y ,   Un i v er s iti T u n   H u s s ie n   On n   Ma la y s ia .   E m ail:  h air u l n @ u th m . ed u . m y       1 .         I NT RO DUCTI O N   R FID   tec h n o lo g y   u s es   r ad io - f r eq u en c y   w a v es  to   au to m atica ll y   id en ti f y   p eo p le  o r   o b j ec ts .   B ased   o n   th is   m ar k et  a n d   tr aj ec to r y ,   it  i s   ex p ec ted   t h at  R FID   w ill   b ec o m e   t h e  m o s t  co m m o n   p er v a s iv e  d ev ices  i n   o u r   lif e  [ 1 ] .   R FID   h as  b ee n   u s ed   in   a  w id e  v ar iet y   o f   a p p licatio n s   s u ch   a s   ap p ar el  [ 2 ] ,   s u p p ly   c h ai n     m an a g e m e n t  [ 3 ] ,   tr an s p o r tin g   s y s te m   [ 4 ]   an d   f o o d   in d u s tr y   [ 5 ] .   Ho w e v er ,   th er e  ar e  s ti ll  ch alle n g e s   to   b e   s o lv ed   in   a n   R FID   s y s te m ,   a n d   o n e  o f   th e m   i s   th e  m i s s i n g   t ag   d etec tio n   p r o b le m .   Mis s i n g   tag   d etec t io n   ca n   h ap p en   d u e   to   s ig n al  co ll is io n   [ 6 ] ,   elec tr ical  i n ter f er en ce   [ 7 ]   an d   u n k n o w n   r eso u r ce s   [ 8 ] .   W h en   a n   R FID   r ea d er   m is s ed   d etec tin g   a   ta g ,   it  w ill   a f f ec t  t h e  d ata   in teg r it y   o f   t h e  s y s te m .   T h e  s y s te m   w il l  s e n d   a n   i n co r r ec t   d ata  to   th e  b ac k en d   p r o ce s s i n g   an d   it  w i ll  f ee d   u s er   w it h   m is lead in g   r ep o r ts .   Fo r   ex a m p l e,   in   a  s u p er m ar k et,   th e  r ea d er   is   in s tal led   o n   a  r ac k   to   r ea d   all  th e  tag g ed   ite m s   [ 9 ] ,   [ 1 0 ] .   W h en   a  r ea d er   m is s e s   r ea d in g   t h e  ite m s ,   it  w i ll  f ee d   t h e  s y s te m   w it h   t h e  in co r r ec t  to tal  w h ic h   i s   les s   th a n   th e  ac t u al.   T h e  less   n u m b er   o f   ite m s   w ill   tr ig g er   t h e  s y s te m   to   in s tr u ct  r esp ec tiv e  p er s o n n el  to   d o   item   r ep len i s h m e n t  o n   t h e  r ac k .   T h e  w r o n g   in s tr u ctio n   h as  b ee n   is s u ed   h e r e  b ec au s e  o f   th e  i n co r r ec t  r ea d in g s   th at  h a v e  b ee n   m ad e  b y   r ea d er s .   I n   an o th er   ex a m p le,   i n   s o m e  f ac to r y ,   t h e y   i m p le m e n t  R FID   to   au to m a te  th eir   s y s te m .   W h e n   R FID   m is s   r ea d   th e  ite m   m o v i n g   o n   t h e  co n v e y o r ,   th e  s y s te m   w i ll tr ig g er   i n co r r ec t a ctio n   to   th e  i te m   at  th e  n e x t sto p   in   th e  p r o d u ctio n .   I n   ca s e   o f   ca r   as s e m b l y   p la n t   [ 1 1 ] ,   in co r r ec t  p ain t  co lo u r   m a y   b e  ap p lied   to   t h e  w r o n g   p ar ts   b ec au s e   o f   th e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       A n   E fficien t A p p r o a c h   to   Dete ctin g   Mis s in g   Ta g s   in   R F I D  Da ta   S tr ea m   ( Ha ir u ln iz a m  Ma h d in )   1205   m is r ea d i n g   p r o b lem .   I n   th e   n e x t  s ec tio n ,   th i s   p ap er   w ill   d is c u s s   i n   t h e  b ac k g r o u n d   o f   t h e  p r o b lem ,   i n   s ec tio n   I I I   th e  cu r r en t  ap p r o ac h es  to   s o lv i n g   th e  p r o b le m   is   p r ese n ted ,   w h ile  s ec tio n   I V  w ill  d is cu s s   th e  s i m u la tio n   r esu lt s   a n d   s ec tio n   V  is   t h e  co n clu s io n .       2 .        RE L AT E D  WO RK S   T h er e  ar e   m a n y   ap p r o ac h es  h as  b ee n   p r o p o s ed   t o   s o lv e  t h is   p r o b le m   s u c h   as  W in d o w   Su b - r an g e   T r an s itio n   Dete ctio n   ( W ST D)   [ 1 2 ] ,   E f f icie n t  Mis s i n g - T ag   Dete ctio n   P r o to co l  ( E MD )   [ 1 3 ] an d   Mu l ti - h a s h i n g   b ased   Miss in g   T ag   I d en tif icat io n   ( MM T I )   p r o to co l   [ 1 4 ] .   H o w e v er ,   s i m p l y   d etec ti n g   th e  m is s i n g - ta g   ev e n t  is   n o t e n o u g h .   I n   ad d itio n ,   w e  n e ed   to   o b tain   th e  d etailed   in f o r m atio n   ab o u t th e  m i s s i n g   ite m s   s o   as to   as s ess   th e   s er io u s n es s   o f   t h e  lo s s   a n d   tak e  d if f er e n t c o u n ter m ea s u r e s .     2 . 1 .   B a ck g ro un d   B ased   o n   a  s u r v e y   i n   2 0 1 4 ,   th e  to tal  m ar k et  v alu e   f o r   R FID   is   $ 9 . 2   b illi o n   an d   i s   e x p ec ted   to   r ea ch   $ 3 0 . 2 4   b illi o n   in   2 0 2 4   [ 1 5 ] .   T h e  m ain   ad v a n tag e   o f   R FID   tec h n o lo g y   is   au to m a ted   id en ti f icatio n .     Ho w e v er ,   th er e   ar e  s ti ll  p r o b le m s   r eg ar d in g   R FID   r ea d in g   in cl u d in g   n o is e,   d u p licate  a n d   m is s ed   r ea d in g .     I n   th i s   p ap er ,   w e  f o cu s ed   o n   s o lv in g   t h e  m is s in g   d ata  p r o b lem .   Mis s ed   r ea d in g   w ill  ca u s e   o b j ec t b ein g   m is s ed   f r o m   b ein g   d etec ted .   Miss in g   tag   d etec tio n   ca n   h ap p en   d u e  to   th e  s en s it iv i t y   o f   R F I D  tag   an d   r ea d er   p er f o r m a n ce   to   th e  o p er atin g   e n v ir o n m e n t [ 1 6 ] .   F i g u r e   1   i l l u s t r a t e s   th e  m is s in g   tag   s ce n ar io   i n   R FID   s y s te m .   T h e  tag s   ca n   b e  m i s s ed   to   b e  r ea d   at   ce r tain   ch ec k p o in t  ca u s i n g   t h e  in co r r ec t   co u n t  o f   ite m s   b ein g   r ep o r ted   to   th e  s y s te m .   T h e  m is s ed   r ea d   co u ld   in d icate   eit h er   t h e  ite m s   ar e  r ea ll y   m i s s i n g   b ec au s e   o f   t h e f t,  m is p lace d   o r   s y s te m   er r o r .   I n   th e  n ex t   s ec tio n   w e   w il l lo o k   in to   t h e  ex i s ti n g   ap p r o ac h es.       I t e m   f r o m   t h e   s u p p l i e r   R e c e i v i n g   I t e m s   D o o r   R e a d e r I t e m   C I t e m   B I t e m   A U n d e t e c t e d   i t e m   C I t e m   B I t e m   A S h i p p i n g   I t e m s   D o o r   R e a d e r W a r e h o u s e   E x i t   D o o r   R e a d e r W a r e h o u s e   D o o r   R e a d e r U n d e t e c t e d   i t e m   A I t e m   B I t e m   C I t e m   C I t e m   A U n d e t e c t e d   i t e m   B H o w   m i s s i n g   t a g s   h a p p e n     Fig u r e  1 .   R FID   m i s s i n g   tag s   s ce n ar io       2 . 2 .   Wind o w   Su b - ra ng e  T ra ns it io n De t ec t io n ( WST D)   I n   W ST D  [ 1 2 ] ,   th e  g o al  is   to   g iv e  ea c h   tag   o p p o r tu n it y   to   b e  r ea d   w it h i n   th e  w i n d o w   b y   r ed u cin g   o r   eli m i n ate  d r o p p ed   r ea d in g s .   W ST D  is   u s ed   as  a  d ata  clea n in g   m ec h an i s m   f o r   lo w - le v el  R FID   d ata  p r o ce s s in g   task s   w it h in   m id d le w ar e  s y s te m .   W ST D  r eq u ir es  t w o   o p p o s in g   ap p licatio n   r eq u ir e m e n ts   w h ic h   ar e  to   en s u r e   co m p lete n e s s   f o r   th e  s e t  o f   ta g   r ea d in g s   d u e  to   tag   r ea d er   s y s te m   u n r eliab ilit y .   L ar g e  w i n d o w   s izes  ar e  g o o d   f o r   en s u r i n g   co m p lete n ess   b y   s m o o th in g   o u t  th e   m is s ed   r ea d in g s .   Ho w ev er ,   it ’ s   n o t  e f f ici en t  i n   d etec ti n g   tag   tr an s itio n s .   T h e  s ec o n d   r eq u ir em e n t  i s   ca p tu r in g   tag   d y n a m ic  b ased   o n   tag   m o v e m en t  i n   a n d   o u t  o f   th e  r ea d er ’ s   d etec tio n   r eg io n .   S m all   w i n d o w   s ize s   ar e  ab le  to   d etec t  tag   tr an s itio n s ,   b u t  t h e y   a r e  n o t  ca p ab le  o f   co m p e n s at in g   th e  m i s s ed   r ea d in g s .   S m all  w i n d o w   lead s   to   f alse  n e g ati v e  er r o r s   w h ic h   t h e   tag   is   m is ta k en l y   ass u m ed   to   b e  ab s en t  w h ile  it  ac tu all y   p r esen t.   Fo r   m is s in g   ta g s ,   t h e  v ar iatio n   w it h i n   th e  w i n d o w   also   b ec o m e  th e  ca u s e  a n d   n o t  o n l y   d u e  to   th e   tr an s itio n .   T o   r ed u ce   th e  n u m b er   o f   f alse  p o s iti v es  a n d   f alse  n e g ati v e  d u e   to   th e  tr an s itio n ,   t h e  W ST D  is   r ed u cin g   th e  w in d o w   s ize.   W ST D  also   s lid e  its   w i n d o w   p er   s in g le  r ea d   cy cle  an d   p r o d u ce s   o u tp u t  b y   r ea d in g   th e  co r r esp o n d in g   to   t h e  m id p o in t  o f   th e   w i n d o w   af ter   th e   e n tire   w i n d o w   h a s   b ee n   r ea d .   I f   t h e  ta g   i s   m o v i n g   o u t  an d   w a s   n o t  d etec ted   in   t h e  s ec o n d   h al f   o f   t h e  w i n d o w   s ize,   th e  ta g   is   as s u m ed   ex is ts   i n   th e  d etec tio n   r an g e.   Ho w e v er ,   t h e  w ea k n es s   is   t h at  t h e  p r e m a tu r e  e x it   t r an s itio n   d etec tio n   w ill   lead   t o   a  f al s e  n eg at iv e   r ea d in g   d u e  to   a  s m all  w i n d o w   s ize.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l .  11 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   201 8   :   1 2 0 4   –   1 2 1 3   1206   2 . 3 .   E f f icient   M is s ing   T a g   Det ec t io n P ro t o co l ( E M D)   P r o p o s ed   b y   [ 1 3 ] ,   th is   p r o to co l  o b j ec tiv e  is   to   r ed u ce   th e  ex e cu tio n   t i m e  o f   th e  m i s s i n g   tag   d etec tio n   p r o to co l.   Fo r   E MD ,   th e  s o lu tio n   is   f o c u s i n g   o n   th e  s i m i lar it y   o f   t w o   s m all  s u b s et s   o f   ta g s   i n   a  lar g e  R FI D   s y s te m .   T h e  s i m i lar it y   al s o   h a s   a  lar g e  p r o b ab ilit y   o f   s h ar i n g   a  co m m o n   ta g .   An   ex a m p le,   let  M   b e  th e  s et  o f   m   m is s in g   tag s ,   K   b e  a   s u b s et   o f   k   ta g s   th a t  t h e  r ea d er   r an d o m l y   s elec ts   f r o m   t h e  i n v en to r y   li s t  N   o f   n   tag s   cu r r en tl y   i n   t h e  s y s te m .   T h e  r ea d er   p er f o r m s   t h e   o p er atio n   t o   v er if y   t h e  p r esen ce   o f   t h ese   k   tag s .   T h e  I Ds  o f   th ese   ta g s   it  tr a n s m it s   o n e  a f t er   an o th er .   T h e  r ea d er   w ai ts   f o r   a  s h o r t  p er io d   a n d   lis ten s   f o r   a  r esp o n s e  a f ter   tr an s m itti n g   an d   I D.   A f ter   th e   tag   is   r ec ei v ed   its   I D,   it  w ill  ac k n o w led g e  its   p r ese n ce   b y   s en d i n g   a  r esp o n s e.   I f   t h e  r ea d er   d o es  n o t  r ec ei v e  an y   r esp o n s e  b ac k   f r o m   I D,   it   r ep o r ts   th e  m is s i n g   ta g   ev e n t.   I f   k   i s   r ea s o n ab l y   lar g e,   K   an d   M   w i ll  h av e  a  g o o d   ch an ce   to   s h ar e  at  least   o n e  co m m o n   tag .   T h e  r ea d er   w ill  f i n d   th at  t h e   p r esen ce   o f   at  least o n e  ta g   i n   K   ca n n o t b e  p o s itiv el y   co n f ir m ed .   Hen ce ,   th e  m i s s i n g   tag   e v en t i s   d etec ted .   T h e  E MD   is   th at  to   ad d r ess   th e  li m itatio n s   o f   t h e  in ter m ed iate  p r o to co l.   T h e  R FID   r ea d er   in itiates   th e  p r o to co l  ex ec u t io n   b y   b r o ad ca s tin g   a  p o llin g   r eq u e s t.   T h e  r eq u est,  ea ch   tag   d ec id es  w it h   a  s a m p l in g   p r o b a b ilit y   p   w h e th er   to   p ar ti cip ate  in   t h e  p o llin g .   I t  w i ll  r a n d o m l y   s elec t   a  s lo t  i n   t h e  s u b s eq u en ce   f r a m e   to   r esp o n d   w h en   it  d ec id ed   to   p a r ticip ate.   I f   it  n o t  to   p ar ticip ate,   it  w ill  e n ter   to   s leep   m o d e  an d   tu r n   o u t  at  th e   n ex t   s c h ed u led   ti m e  f o r   th e   p r o to co l  ex ec u tio n .   A ll   t h e  d ec i s io n s   ar e  m ad e  p s eu d o - r an d o m l y   a n d   p r ed ictab le  b y   t h e  r ea d er .   Ho w e v er ,   th e  li m itatio n s   o f   t h is   p r o p o s ed   f ir s t  ar e  n o t  ti m e - ef f icien t.  I t  is   b ec au s e  it  ta k es  an   a m o u n t   o f   ti m e  to   v er i f y   t h e  p r ese n ce   o f   ea ch   s e lecte d   tag   alt h o u g h   a  s u b s et  o f   ta g   I Ds  is   s elec ted .   Seco n d ,     ea ch   s e lecte d   tag   m ak e s   j u s t   o n e  s h o r t  tr a n s m is s io n ,   b u t  i t  h as  to   r ec eiv e   a  lar g e  n u m b er   o f   b its   w h ich   m ak e s   th e  ag g r eg a te  r ec eiv i n g   e n er g y   s i g n if ica n tl y .     2 . 4 .   M ulti - H a s hin g   B a s ed  M is s i ng   T a g   I dentif ica t io n ( M M T I )   T o   in cr ea s e  th e  p r o p o r tio n   o f   th e  ex p ec ted   s in g leto n   s lo t s   is   b y   i m p r o v i n g   t h e  u til izatio n   o f   ti m e   f r a m e.   M u lti - h a s h in g   b ased   Miss i n g   T ag   I d en tif icatio n   ( MM T I )   p r o p o s ed   b y   [ 1 4 ]   is   to   r ed u ce   th e  p r o p o r tio n   o f   ex p ec ted   e m p t y   s lo t  an d   ex p ec ted   co llis io n   s lo t.  T h e  p r o p o s ed   ch allen g e  i s   h o w   t o   g u ar an tee  t h at  th e   ac h iev ed   s in g leto n   s lo ts   w i ll n o t b e  s elec t ed   in   th e  n e x t  h as h i n g   p r o ce s s .   Sp ec if icall y ,   t h e  s lo t  o cc u p ati o n   s tate s   o f   t h e  f r a m e   ar e  p r ed ictab le  to   th e  r ea d er .   I t  co u l d   co n s tr u c t   w h ic h   ‘ 1 ’   i n d icate   t h e  s i n g le t o n   s lo t s   t h at   ca n n o t  b e  s elec te d   in   th e   n e x t   h a s h in g   p r o ce s s   an d   ‘ 0 ’   in d icate   t h e  co llis io n   o r   e m p t y   s lo t  th at  ca n   b e  s ele cted   in   th e  n ex t  h as h in g   p r o ce s s .   T h e  r ea d er   w il l  g u id e  it  th r o u g h   th e   n ex t  h as h i n g   p r o ce s s .   T h e  MM T I   is   b ased   o n   t h e  s l o tted   alo h a  co m m u n icatio n   m ec h an i s m .   T h e  co m m u n icatio n   b et w ee n   th e  r ea d er   an d   tag s   is   i n   a  ti m e - s lo tted   a w a y .   T h e  r ea d er s   s y n c h r o n ize  t h e  s lo ts   b y   b r o ad ca s tin g   t h e  en d _ s lo t   co m m a n d .   E ac h   tag   h as  a  s l o t_ clo ck   w h ich   i s   in itia lized   w it h   a  r an d o m   s lo t  n u m b er .   A   tag   co u n ts   it s   s lo t_ clo ck   o n e  ea ch   ti m e  w h e n   th e  r ea d er   in d icate s   th a t  th e   cu r r en t  s lo t  h as  e n d ed .   A   ta g   r esp o n d s   w h e n   its   s lo t_ clo ck   r ea ch es  ze r o .   I f   ea ch   tag   r esp o n s e  is   at  lea s t  1 0   b its ,   th e  r ea d er   ca n   ca teg o r i ze   th e  t y p e  o f   s lo t.  First,  t h e  e m p t y   s lo t  in   w h ich   n o   ta g   r esp o n d s   an d   s ec o n d   is   t h e  co lli s io n   s lo t  i n   w h ic h   m o r e   th a n   o n e  ta g   r esp o n d s .   Oth er w i s e,   i f   t h e  ta g   r esp o n s e  is   les s   t h an   1 0   b it,  th e  r ea d er s   ca n   ca te g o r ize  t wo   k in d   t y p es  o f   t h e   s lo t  w h ic h   is   id le   s lo t  w er e  i s   n o   tag   r esp o n s e  a n d   th e  b u s y   s lo t is at  least o n e  ta g   r esp o n d s .   Ho w e v er ,   d u e  to   th e  c h an n el  er r o r   w h ic h   is   p at h   lo s s ,   it s   r esp o n s e  is   n o t  s e n s ed   b y   t h e  r e ad er ,   an d  th en   i t  is   w r o n g l y   co n s id er ed   as  a  m is s i n g   ta g .   On   t h e  o th er   h an d ,   if   a n   ex p ec ted   s i n g le to n   s lo t  co r r esp o n d s   to   an   ac t u all y   m is s in g   ta g ,   d u e  to   th e  c h an n el  er r o r s ,   th i s   m i s s i n g   tag   is   w r o n g l y   v er if ied   as  a  p r esen t   o n e,   n a m e l y   t h e  f alse  n eg at iv e.     2 . 5 .   In t er s ec t io n Alg o rit h m   I n ter s ec tio n   al g o r ith m   [ 1 7 ]   is   f o r   co m p ar in g   th e   R FID   d ata  b et w ee n   t h e  t w o   r ea d er s .   T h e  s it u atio n   th at  o f te n   h ap p en s   is   lo w - p o w er   h ar d w ar e  w h er e  f al s e  n e g ati v e  u s u all y   h ap p en   w h e n   th e  m u ltip le  ta g s   ar e   d id n ’ t d etec ted   a n d   w il l c a u s e  th e  r ea d er   to   id en ti f y i n g   t h e  c u r r en t ta g s   t h at  f r eq u e n tl y   d r o p p ed   r ea d in g   b y   t h e   r ea d er s .   T h e  d etec tio n   is   th r o u g h   ti m e  s lo t  w h e n   th e  r ea d er   s ig n a l  w i ll  o r g an ize  th e  clo c k s   o f   tag s   w er e  1   as  s in g le  s lo t,  1   o r   m o r e  th a n   1   is   co llis io n   s lo t  an d   0   as  an   em p t y   s lo t.  I n ter s ec tio n   alg o r it h m   w i ll  co m p ar e  th e   E P C   d ata  b etw ee n   t h e  t w o   r ea d er s   w it h o u t i n cl u d in g   t h e  e m p ty   s lo t f o r   d etec tin g   t h e  f al s e  n eg at iv e  r ea d s .     T h e  in ter s ec tio n   p la y s   a  r o le  w h er e  th e   d ata  w ill  s to r e  b y   s e ttin g   u p   th e  ar r a y .   Fig u r e  2   ill u s tr ate s   t h e   in ter s ec tio n   is   w h e n   th er e  w i l l  b e  t w o   r ea d er s   as  an   i n p u t  w h ic h   is   R ea d er 1   an d   R ea d er 2 .   B eg in   w it h   r ea d er   r ea d   ev er y   d ata  o f   R ea d er 1   an d   R ea d er 2 .   I f   ev er y   d ata  f r o m   R ea d er 1   is   eq u al  w it h   ev er y   d ata  f r o m   R ea d er 2   th en   t h e  d ata  w ill  b e  p lace d   in to   th e  Set   A   a s   a  n e w   o u tp u t .   Set  A   is   a  n e w   s et  o f   d ata  t h at  m er g e  th e  s a m e   d ata  b et w ee n   d ata  o f   R ea d er 1   an d   R ea d er 2 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       A n   E fficien t A p p r o a c h   to   Dete ctin g   Mis s in g   Ta g s   in   R F I D  Da ta   S tr ea m   ( Ha ir u ln iz a m  Ma h d in )   1207   D a t a   o f   R e a d e r 1 D a t a   o f   R e a d e r 2 S e t   A   ( n e w   s e t   o f   d a t a )     Fig u r e  2 .   I n ter s ec tio n   d ata  b etw ee n   th e  t w o   r ea d er s       Nev er th e less ,   th e   r esear ch   is   f o cu s i n g   o n   d etec ti n g   f alse   n e g ativ e  r ea d s   b y   t h e  r ea d er .   T h is   alg o r it h m   is   o n l y   co m p ar in g   th e   d ata  b et w ee n   th e   t w o   r ea d er s   to   f i n d   o u t  i f   s a m e  d ata  e x i s t  i n   b o th   r ea d er s   a n d   w i ll  allo ca te  in to   a  n e w   s et.   Af ter   all,   th e  al g o r i th m   i s   s elec ted   f o r   to   co m p ar in g   t h e  d ata  to   f i n d   o u t  t h e  d if f er e n t   d ata  th at  ex i s t  a m o n g   th e  r ea d er s .     2 . 6 .   R - P RN  Alg o ri t h m   R - P R N  al g o r it h m   [ 1 8 ]   is   u s ed   r e m o v i n g   t h e  f alse  n eg ativ e  r ea d s   in   t h e  R FID   d ata  r ea d er .     T h e  R - P R N   alg o r ith m   s tar ts   t h e  p r o ce s s   s et   th e  p r e - co n d iti o n   an d   T im esta m p   f o r   th e  alg o r ith m   id en t if y   th e   s tatu s   o f   R FID   d ata.   T h e  al g o r ith m   ca n   b e  id en t if ied   w h e n   t h e  s lo t  i s   ‘ 0 ’   f o r   e m p t y   s l o t  an d   ‘ 1 ’   f o r   t h e   av ailab le   s lo t.  Set   t   as   ti m e  f o r   ev er y   d ata  w h er e  ( t   - 1   =1 ;   t  +  1   =   1 ;   t  =   0 )   i n clu d i n g   t h e  p r ec o n d itio n   =  1   o r   T im esta m p   =   1 ,   th e   alg o r it h m   w ill  d etec t   th e   d ata  as   f a ls e  n eg ati v e  r ea d .   Ot h er w is e  if   (t - 1 =0 ;   t+1   =0 ;   t=1 )   in cl u d in g   p r ec o n d itio n   =  0   o r   T im esta m p   =  1   th e  al g o r ith m   w il l d etec t f al s e  p o s itiv e  r ea d .   Fig u r e  3   s h o w s   h o w   t h e  alg o r ith m   d etec t s   th e  f alse  n eg at iv e  an d   f alse  p o s itiv e  r ea d .   Ho w e v er ,   th i s   alg o r ith m   i s   u s ed   f o r   r e m o v i n g   t h e  f alse  n e g ati v e  r ea d s .   T h e  alg o r ith m   w an t s   to   clea n   t h e  d ata  in   t h e  R FID   d ata  to   d ea l  w it h   an o m alie s   f al s e  n eg ati v e  o f   h ig h   ac cu r ac y   a n d   les s   co m p le x it y .   I n   th is   r esear c h ,     th e  al g o r ith m   i s   s elec ted   to   m er g e  w it h   i n ter s ec tio n   alg o r it h m .   T h e  alg o r it h m   is   u s ed   f o r   d etec tin g   th e  f al s e   n eg at iv e  r ea d s   f r o m   th e  n e w   s et  o f   d ata  th at  h a s   b ee n   allo ca t ed   b y   th e  i n ter s ec tio n   al g o r ith m .       D a t a   o f   R e a d e r 1 D a t a   o f   R e a d e r 2 N e w   S e t   o f   D a t a C o m p a r i n g   t h e   d a t a ( t   - 1   = 1 ;   t   +   1   =   1 ;   t   =   0 )     p r e c o n d i t i o n   =   1   o r   T i m e s t a m p   =   1 ,     d e t e c t   t h e   d a t a   a s   f a l s e   n e g a t i v e   r e a d   t o   b e   r e m o v e d ( t - 1 = 0 ;   t + 1   = 0 ;   t = 1 )   p r e c o n d i t i o n   =   0   o r   T i m e s t a m p   =   1   t h e   a l g o r i t h m   d e t e c t   f a l s e   p o s i t i v e   r e a d     Fig u r e  3 .   R - P R N  al g o r ith m   d e tectin g   th e  f al s e  n e g ati v e  an d   f alse p o s itiv e  r ea d       3 .        + P RO P O SE D  AL G O R I T H M   T h e  p r o p o s ed   alg o r ith m   is   i n clu d ed   i n ter s ec tio n   al g o r ith m   [ 1 7 ]   w it h   h as h i n g   f o r   co m p ar i n g   t h e   R FID   d ata  ta g s   m ea n w h i le  R - P R N  alg o r ith m   [ 1 8 ]   w i ll u s e  f o r   d etec tin g   f alse  n e g ati v e  r ea d .   T h e  s it u atio n   t h at   o f ten   h ap p en s   t h at  f r eq u en tl y   d r o p p e d   r ea d in g   in   lo w - p o wer   h ar d w ar e  w h er e  f alse  n e g a tiv e  u s u all y   h ap p en   w h e n   th e  m u ltip le  tag s   ca n n o t  d etec t.   T h e  in ter s ec tio n   w it h   h as h i n g   p la y s   a  r o le  w h er e  t h e  d ata  w ill  s to r e  b y   s et tin g   u p   t h e  ar r a y .     T h e  d escr ip tio n   f o r   th e  i n ter s ec tio n   w it h   h a s h in g   i s   w h e n   s ettin g   a n   a s   f ir s t  ar r a y   a n d   b   as  th e  s ec o n d   ar r a y .   Me an w h ile  f o r   th e  len g t h   o f   t h e  f ir s t  ar r a y   w ill  b e  s et  as   n   an d   s ec o n d   ar r a y   th e  len g t h   will  s et  a s   m .   I f   ( n   =   m)   t h e  r esu l t  w ill b e  eq u al  w h er e  th e  d ata  f r o m   n   ar e  s a m e  w it h   d ata  in   m .   Ho w e v er ,   th e  h as h i n g   w il l  h el p   th e  in ter s ec tio n   al g o r ith m   b e   m o r e  ea s ier   w h e n   th e  i  =  1   w ill  s et  in to   n ,   th e  h as h   w ill   co n tai n   a ( i )   t h en   h a s h   [ a ( i) ]   =  h a s h   [ a ( i) ]   +  1 .   Ot h er w is e,   a ( i)   w ill   b e  m ap p ed   to   1   to   th e   h as h .   Fo r   s ec o n d   ar r ay ,   j  =  1   w ill  s et  i n to   m ,   w it h   th e  h as h   co n tai n   b ( j)   a n d   h as h [ b ( j) ]   >  1 .   T h en   b ( j)   w il l   ap p en d   to   in ter s ec tio n   w h er e  h as h [ b ( j )   =  h a s h [ b ( j) ]   –   1 .   Ot h er w is e,   i f   h as h   b ( j )   A N D   h a s h [ b ( j)   =  0 ]   a p p en d   in to   in ter s ec tio n   o r   r e m o v e  b ( j )   f r o m   th e  h as h .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l .  11 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   201 8   :   1 2 0 4   –   1 2 1 3   1208   Af ter   d ata  h as  b ee n   h as h i n g ,   th e  R - P R N  alg o r ith m   w ill  s tar t  th e  p r o ce s s   to   id en tify   w h ich   o n e  o f   th e   d ata  is   th e  f al s e  n e g ati v e.   T h e  alg o r ith m   ca n   b e  id en ti f ied   w h e n   th e  s lo t  is   ‘ 0 ’   f o r   e m p t y   s lo t  an d   ‘ 1 ’   f o r   th e  av ailab le  s lo t.  Se t  t   as   t i m e  f o r   ev er y   d ata  i n   h as h   w h er e  ( t  - 1   =1 ;   t  +  1   =  1 ;   t  =  0 )   in c lu d i n g   t h e  p r ec o n d itio n   =  1   o r   T im esta m p   =  1 ,   t h e  al g o r ith m   w ill  d etec t   th e   d ata  as  f alse   n e g ati v e  r ea d .   Ot h er w is e   if   (t - 1 =0 ;   t+1   =0 ;   t=1 )   i n cl u d in g   p r ec o n d itio n   =  0   o r   T im e s ta m p   =  1   th e  al g o r ith m   w ill   d etec t  f alse  p o s iti v e  r ea d .     Fig u r e   5   s h o w s   t h e  i n ter s ec tio n   alg o r it h m   w it h   h as h i n g   m er g e  w it h   th e  R - P R N  alg o r it h m .   T h e  alg o r ith m   i n   Fi g u r e  4   is   s h o w i n g   t h e  Mis s i n g   T ag   Dete ctio n   A l g o r ith m   to   d etec t  th e  f al s e   n eg at iv e   r ea d   in   th e   in ter s ec ti o n   s et s .   Fro m   li n e  1   u n t il  5   i s   th e  i n ter s ec t io n   to   p lace   th e   d ata  in to   th e   ar r a y .   I F   th e  f ir s t   ar r a y   n   i s   b ig g er   t h a n   th e  s ec o n d   ar r a y   w h ich   is   m ,   th e  d ata  w i ll  b e  p lace d   i n to   t h e  in ter s ec tio n   n e w   s et.   Oth er w i s e,   th e  f ir s t  ar r a y   w il l  b e  h ash   i n to   th e  h a s h   tab le.   I n   lin e   6 ,   it  w ill  p r o ce s s   th e   d ata  in to   th e  h as h   tab le  w h e n   i   w ill  b e  s et  as  1 .   L i n e  7 ,   th e  d ata  w il l  b e  h as h   as  a( i)   T HE N  th e  a ( i )   h as  b ee n   i n s er t ed   in to   th e   e m p t y   ar r a y   an d   m ap   i   to   1   as  s h o w   i n   li n e  1 0 .   I n   lin e  1 1 ,   th e  d ata  w i ll  b e  h ash   t h e  s ec o n d   ar r ay   th at  s e t  as  j .  I F  th e  d ata  f r o m   t h e  m   is   co n t ain ed   b ( j )   A ND  it s   b ig g er   t h a n   1 ,   th e  d ata  w i ll  b e  s en t  to   th e  in ter s ec tio n   n e w  s et  as   s h o w n   in   lin e   1 3   an d   1 4 .   Oth er w i s e,   w h en   th e   b ( j )   is   0 ,   th e  d ata  w i ll  b e  p lace d   to   t h e   in ter s ec tio n   s et  f o r   th e  s ec o n d   ar r ay   as  s h o w n   i n   l in e  1 5   an d   1 6 .   Fro m   th e  lin e  1   u n til  1 7 ,   is   th e  p r o ce s s   o f   d at a  to   b e   h ash   to   th e   h as h   tab le  an d   s e n d   it to   th e  in ter s ec tio n   s et  to   b e  co m p ar ed .       IN PU T :   R e a d e r   1 ,   R e a d e r 2 ,   R e a d e r 3 ,   R e a d e r 4   S T A T U S :   0   ( n o t   a v a i l a b l e )               1 ( a v a i l a b l e )   FU N C T ION   I n t e r s e c t i o n   ( n ,   m)        n  -   L e n g t h   o f   a r r a y   se t   1        m  -   L e n g t h   o f   a r r a y   se t   2   B E GIN     1:   i n t e r se c t i o n   -   r e su l t i n g   a r r a y   2:   IF   ( n   >   m)   3:   i n t e r se c t i o n   =   I n t e r se c t i o n (   m,  n ) ;   4:   E L S E   5:   h a s h   –   h a s h   t a b l e   6:   E N D IF   7:   FOR    i   =   1   t o   n   8:   IF    h a s h   c o n t a i n s  a ( i )   T HEN   9:   h a s h [ a ( i ) ]   =   h a s h [ a ( i ) ]   +   1   10:   E L S E   11:   ADD   map p i n g   ( i )   - >   1   t o   h a s h   12:   E N D IF   13:   E N D FOR   14:   FOR   j   =   1   t o   m   15:   IF   h a sh   c o n t a i n s  b ( j )   AND   h a s h [ b ( j ) ]   >   1   T H E N   16:   b ( j )   t o   i n t e r se c t i o n   17:   h a s h [ b ( j ) ]   =   h a s h [ b ( j ) ]   –   1   18:   E L S E IF   h a s h   c o n t a i n s  b ( j )   AND   h a s h [ b ( j ) ]   =   0   T HEN   19:   b ( j )   t o   i n t e r se c t i o n   20:   E N D IF   21:   E N D FOR   22:   FOR   ( e v e r y   t a g   i n   r e a d e r   x ( x   =   n ,   m)   a t   t i me   t )   DO   23:   IF   ( t   –   1   = 1 ;   t + 1 = 1 ;   t = 0 )   AND   ( P r e c o n d i t i o n   =   1   O R   T i me st a m p   =   1 )   DO   24:   R E T U R N   “ F a l s e   N e g a t i v e   t o   b e   d e t e c t e d ” ;   25:   E L S E IF   ( t   - 1   =   0 ;   t + 1   =   0 ;   t = 1 )   AND   ( P r e c o n d i t i o n   =   0   O R   T i me st a mp   =   0 )   26:   R E T U R N   “ N o n   F a l se   N e g a t i v e   d a t a ” ;   27:   E N D IF   28:   E N D FOR   29:   R E T U R N   i n t e r se c t i o n ;   30:   E N D   E N D     Fig u r e  4 .   Miss i n g   T ag   Dete cti o n   Alg o r it h m   ( MT DA )       Star tin g   f r o m   lin e   1 9   u n til   2 5 ,   th e  p r o ce s s   w ill  d etec t   t h e  f alse  n eg at iv e  r ea d   f r o m   th e   i n ter s ec tio n   s et.   I n   lin e  1 9 ,   ev er y   d ata  f r o m   t h e  f ir s t  an d   s ec o n d   ar r ay   w ill  b e  g ath er i n g .   T h e  d at a  w ill  b e  s ca n   b y   f o llo w in g   t h e  ti m e  w h ic h   s et  as  t .   T h e  co n d itio n s   is   s et  as   t   =  0 ,  t  –   1   =1   an d   t  +1   =  1   as  s h o w   in   lin e   2 0 .     T h e  co n d itio n s   ar e  s et  to   f i g u r e  o u t  w h ic h   d ata  i s   a  f al s e   n e g ati v e  r ea d .   W h en   th e  d a ta  is   f u l f illi n g   t h e  r eq u ir e m en t,  t h e  d ata  w ill   b e  lis ted   as   a  f alse  n e g ati v e  r ea d   f r o m   t h e  i n ter s ec t io n   s et  as   s h o w n   i n   li n e  2 1 .   Ho w e v er ,   if   th e   d ata  is   h a v i n g   a  cr iter ia  t -   1   =  0 ,   t  +  1   =  0   an d   t  =1   as  s h o w n   in   li n e  2 2 ,   th e   d ata  w ill  b e  li s ted   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       A n   E fficien t A p p r o a c h   to   Dete ctin g   Mis s in g   Ta g s   in   R F I D  Da ta   S tr ea m   ( Ha ir u ln iz a m  Ma h d in )   1209   as  a  n o n - f alse   n eg ati v e   as  s h o w n   i n   li n e  2 3 .   T h e  d ata  is   d is t in g u i s h ed   b et w ee n   th e   s et   i n   t h e  f ir s t   an d   s ec o n d   ar r ay   o f   i n ter s ec tio n   s et.   I n   T a b le  1   s h o w   t h e  co m p ar is o n   b et w ee n   th e  ap p r o ac h es.       T ab le  1 .   T h e  Dif f er e n ce   B et w ee n   th e  A p p r o ac h es   Y e a r   A p p r o a c h   A d v a n t a g e   D i sa d v a n t a g e   2 0 0 7   I n t e r se c t i o n   A l g o r i t h m   -   T h e   d a t a   h a s  b e e n   se p a r a t e d   b y   t h e   i n t e r se c t i o n   -   T h e   d a t a   c a n   b e   c o mp a r e d   t o   t h e   r e a d e r s    -   C o l l i si o n   sl o t   st i l l   a v a i l a b l e   -   C a n n o t   d e t e c t   w h i c h   t a g s  a r e   mi ssi n g     2 0 1 1   EM D   -   T h e   p r o t o c o l   a l l o w s  e n e r g y - t i me   t r a d e - o f f   t h a t   a c h i e v e   t h e   mi n i m u m  e x e c u t i o n   t i me   -   S mal l e r   e n e r g y   c o st   -   Ju st   f o r   o n e   sh o r t   t r a n sm i ssi o n   b u t   w i l l   r e c e i v e   a   l a r g e   o f   b i t s   n u m b e r s     2 0 1 2   W S T D   -   I mp r o v e   t r a n si t i o n   d e t e c t i o n   me c h a n i sm   -   U se   b i n o m i a l   sam p l i n g   c o n c e p t s   t o   c a l c u l a t e   t h e   a p p r o p r i a t e   w i n d o w   si z e   -   U se   c o mp a r i so n   f o r   t w o   w i n d o w s  su b - r a n g e     -   U se s sma l l e r   w i n d o w   si z e   -   T a k e s sh o r t e r   p r o c e ssi n g   t i me .   -   P r o d u c e s  sl i g h t l y   mo r e   n e g a t i v e   e r r o r s   -   C o mp e t i t i v e   p e r f o r man c e   i n   c o mp e n sa t i n g   f o r   mi sse d   r e a d i n g s.   2 0 1 3   R - P R N   A l g o r i t h m   -   D e t e c t i n g   o t h e r   t h a n   f a l se   n e g a t i v e   u si n g   p r e - c o n d i t i o n   o r   t i me st a m p   -   R e mo v i n g   f a l se   n e g a t i v e   r e a d s   -   C o l l i si o n   sl o t   i s   st i l l   e x i st   2 0 1 4   M M T I   -   T o   r e d u c e   t h e   e x p e c t e d   e mp t y   sl o t s  a n d   t h e   e x p e c t e d   c o l l i si o n   sl o t s.   -   N o t   su f f e r   t h e   l i m i t a t i o n   o f   st o r a g e .   -   B e t t e r   u t i l i z e   t h e   t i me   sl o t s  t h e r e b y   r e l i e v i n g   t h e   d e f i c i e n c y   o f   t h e   I I P   sch e me .   -   T h e   c h a n n e l   e r r o r s   o f t e n   d e g r a d e   t h e   p e r f o r man c e   M M TI   o r   g i v e   r i se   t o   t h e   f a l se   o f   t h e   i d e n t i f i c a t i o n   r e su l t s.   -   C o n s u me   mo r e   t i me   i n   t h e   sce n a r i o s   w i t h   c h a n n e l   e r r o r s       A cc o r d in g   to   [ 1 9 ] ,   th e  p r o b lem   o f   m is s in g   ta g s   w it h   a  lar g e   n u m b er   o f   tag s   i s   y et  u n d er - i n v e s ti g ated   b y   th e  r esear c h   co m m u n it y .   Ho w e v er ,   th er e  ar e  m an y   e x i s tin g   w o r k s   t h at  co n ce n tr ate  o n   th e  m i s s i n g   ta g   d etec tio n   p r o b lem   [ 1 5 ] ,   [ 2 0 ] .   As  w e  d i s cu s s ed   ea r lier ,   b y   ig n o r in g   t h e  i m p ac t  o f   f al s e  n e g ati v es  o n   t h e   p er f o r m a n ce   o f   R FID   s y s te m s   m a y   lead   to   an   o v er es ti m atio n   o f   t h e  b en ef its   ac h ie v ab le  w i th   R FID   [ 2 1 ] .       4 .       SI M UL AT I O N  R E SU L T   T h e  p u r p o s e  o f   t h i s   s i m u lat i o n   is   to   m ea s u r e  t h e  p er f o r m an ce   o f   t h e  s ea r ch i n g   s c h e m e  b y   u s i n g   Ma tlab   R 2 0 1 7 b .   T h e  p er f o r m an ce   o f   th e  s ea r c h i n g   s c h e m e   w ill  b e  m ea s u r ed   in   ter m   o f   ti m e  ex ec u tio n   an d   a cc u r ac y   o n   d etec ti n g   f al s e   n eg ati v e  r ate.   T h e  r esu lt  o f   th is   s i m u latio n   w as  co m p ar ed   w ith   W i n d o w     Su b - r a n g e  T r an s itio n   Dete ctio n   ( W ST D) ,   E f f icien t  Miss i n g - T ag   Dete ctio n   P r o to co l  ( E MD )   an d     Mu lti - h as h i n g   b ased   Miss in g   T ag   I d en tif icatio n   ( MM T I )   p r o to co l.   A   s lig h t  m o d i f icati o n   is   in   in ter s ec tio n   alg o r ith m   a n d   R - P R N   alg o r it h m   f o r   th e  M is s in g   T ag   Dete ctio n   A l g o r ith m   ( MT D A )   to   s o lv e  t h e  p r o b le m .   Data   s a m p les   ar e  p r ep ar ed   a n d   test ed   in   ea ch   alg o r it h m .   T h e  r esu lt  th at   g a in ed   f r o m   s i m u lat io n   w i ll  b e   an al y ze d   i n   ter m   o f   ti m e  ex ec u tio n ,   t h e  r ate  o f   f alse  n eg a ti v e  r ea d in g   to   d eter m in e  t h e  p er f o r m an ce   o f   ea ch   alg o r ith m .   T h e  r esu lt  f r o m   s i m u latio n   h a s   b ee n   s h o w i n g   in to   tab les  a n d   ch ar t s .   T h er e  ar e  t w o   cr iter ia   m ea s u r in g   f o r   th is   s i m u la tio n :   a.   T im e  ex ec u tio n   an al y s is   b.   T h e  r at e   o f   f alse n e g ati v e  d etec tio n   As  a  r esu lt,  th i s   w ill  s h o w  th e  s ig n i f ica n t   o f   th e  d ete ctin g   f al s e  n e g ativ e  i n   R FI D  s y s te m   p er f o r m a n ce   f o r   ea ch   alg o r it h m .   T h e  r esu lt  th at  b ee n   s h o w n   is   th e  d etails  an al y s is   o f   t h e  s i m u latio n   r es u lt  f o r   ea ch   alg o r it h m .   B y   co m p ar in g   th e  r es u lt  b et w ee n   t h e  p r o p o s ed   alg o r ith m   w i th   o th er   m e th o d s   is   s h o w n   t h at   th e  p r o p o s ed   alg o r ith m   g et  th e   ad v an ta g e  o f   o th er s   al g o r ith m .     4 . 1   T i m e  E x ec utio n Ana ly s is   T im e  ex ec u tio n   f o r   d etec tin g   f alse  n eg at iv e  is   m ea s u r e  th r o u g h   elap s ed   ti m e  f o r   ev er y   s e co n d   f alse   n eg at iv e   h a s   b ee n   d etec ted   f o r   ea ch   al g o r ith m   b y   u s in g   Ma t l ab   R 2 0 1 7 b   as a   p latf o r m .   T h e  an al y s is   co n d u c ted   b y   co m p ar in g   elap s ed   ti m e  f o r   ea ch   p er ce n tag e.   T h e  a n a l y s i s   h as  b ee n   d iv id ed   b et w e en   t h e  f ir s t  R FID   r ea d er ’ s   d ata  s et  a s   R ea d er1 ,   s ec o n d   R FID   r ea d er ’ s   d ata  s e t  as  R ea d er2   an d   t h ir d   R FID   r ea d er s ’   d ataset  a s   R ea d er3   th at  h a s   b ee n   co m p ar ed   w it h   t h e  s tar ti n g   p o in t  r ea d er .   T h e  r esu lt  s h o w s   th a t  th e  elap s ed   ti m e  b et w ee n   th e y   r ed u ce   s li g h tl y .   T h e  elap s ed   tim e  b et w ee n   th e  co m p ar is o n   al g o r ith m   h a s   b ee n   test ed   an d   b e  r ec o r d ed   in   Fig u r e  5 .   T h e  ti m e  ex ec u tio n   f o r   d if f er en tiate  b et w ee n   th e  r ea d er   ar e  f o llo w in g   t h e  r atio   1 0 %,  2 0 %,  3 0 %,  4 0 %  an d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l .  11 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   201 8   :   1 2 0 4   –   1 2 1 3   1210   5 0 %.  Dif f er e n tiate  f o r   th e  R e ad er 1 ,   is   illu s tr ate  t h at  th e  p r o p o s ed   alg o r ith m   h as  t h e  b es t  ti m e  r u n n i n g   f o r   d etec ted   f alse   n e g ati v e  r ea d .   T h e  tab le  s h o w s   t h at  t h e  p r o p o s ed   alg o r ith m   i s   r u n n i n g   b etter   th an   o th er   e x i s ti n g   ap p r o ac h es.           Fig u r e  5 .   T im e  ex ec u tio n   o f   d etec ted   f alse  n eg at iv e  f o r   r ea d er 1   r atio       B esid es th at,   t h e  d if f er en ce   b e t w ee n   R ea d er 2   d ata  w ith   t h e  f o u r th   s et  o f   d ata  is   s h o w i n g   t h at  th e  ti m e   ex ec u t io n   f o r   th e   MT DA   co n t in u e s   t h e  m o m e n t u m   to   b e  t h e  b est  ti m e  f o r   d etec ted   f al s e  n eg at iv e.   Ho w e v er ,   MM T I   alm o s t  r ea ch e s   th e  r u n n i n g   ti m e  w it h   t h e  p r o p o s ed   alg o r ith m .   Di f f er e n t  w it h   W ST D  an d   E MD   th at  s till   r eq u ir e  m o r e  ti m e  t h an   M MT I   an d   th e  p r o p o s ed   alg o r ith m .   T h e  r esu lt is   i llu s tr ated   in   Fig u r e  6 .               Fig u r e  6 .   T im e  ex ec u tio n   o f   d etec ted   f alse  n eg at iv e  f o r   r ea d er2   r atio       T im e  e x ec u t io n   co m p ar i s o n   b et w ee n   R ea d er3   d ata  w it h   t h e   f o u r t h   s et   o f   d ata  i s   s h o w n   in   Fig u r e  7 .   T h e  tab le  s h o w s   t h at  o n ce   ag ain   t h at  th e  MT DA   h as   th e   b est  r u n   t i m e   f o r   d etec ted   f als e  n e g ati v e  r ea d   b u t   MM T I   alg o r ith m   s h o w s   th a t  t h e  al g o r ith m   ca n   r ea ch   a  f a s t est  r u n n in g   ti m e  f o r   d etec tin g   th e  f alse  n e g ati v e.   Me an w h ile,   W ST D  an d   E MD   ar e  s till   tak i n g   a  lo n g   ti m e  f o r   d etec ted   f alse n e g ati v e.           Fig u r e  7 .   T im e  ex ec u tio n   o f   d etec ted   f alse  n eg at iv e  f o r   r ea d er3   r atio     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       A n   E fficien t A p p r o a c h   to   Dete ctin g   Mis s in g   Ta g s   in   R F I D  Da ta   S tr ea m   ( Ha ir u ln iz a m  Ma h d in )   1211   4 . 2 .   Ra t e   o f   F a ls e  Neg a t iv e   Det ec t io n   T h e  co m p ar is o n   f o r   f alse  n eg ativ e  d etec tio n   r ate  h a s   b ee n   r ec o r d ed   f o r   ea ch   R ea d er1 ,  R e a d er2   an d   R ea d er3 .   T h e  r esu lt  al s o   s h o w s   t h e  m is s in g   ta g s   f r o m   r a ti o   1 0 %,  2 0 %,  3 0 %,  4 0 %  an d   5 0 %.   Fig u r e  8   s h o w  th e  r es u lts   o f   s u cc e s s f u l  d ete cted   f alse  n e g ati v e  i n   th e   R ea d er1   d ata  s ets.  T h e  tab le  s h o w s   t h at  MT DA  ac h iev e s   1 0 0 %  o f   f alse  n e g ati v e  r ea d   f o llo w   b y   MM T I   in   1 0 %  r atio .   Ho w e v er ,   MM T I   al g o r ith m   h a s   n ea r l y   ac h iev ed   i n   r atio   3 0 %.  Ho w e v er ,   W ST D  also   ca n   ac h iev e  d etec ted   f alse  n eg a tiv e   in   r ati o   1 0 %  an d   2 0 %  an d   E MD   in   r atio   2 0 % a n d   3 0 %.           Fig u r e  8 .   T o tal  o f   d etec ted   f alse n e g ati v e  f o r   r ea d er1   r atio       Fig u r e  9   ill u s tr ate   th e   r esu lt  co m p ar is o n   b et w ee n   t h e  R ea d er2   d ata  w it h   th e  f o u r t h   s et   o f   d ata  i n   d etec ted   f alse  n e g ati v e.   Fo r   th e  R ea d er2   p er ce n tag e  is   s h o w   t h at  i n   all  r atio   is   d etec ted   ac h iev e  1 0 0 %.   Ho w e v er ,   co m p ar in g   w i th   M MT I   alg o r ith m   s h o w   th at   th e   d etec tin g   f a ls e  n eg a tiv e   is   ac h iev es  1 0 0 %  i n   r atio   1 0 %,  2 0 %  an d   5 0 %.  Me an w h ile,   th e  W ST D  n ea r l y   r ea ch   1 0 0 %  in   r atio   2 0 %  an d   E MD   al m o s t  ac h i e v e   p er f ec t p er ce n tag e  w h er e  th e  h ig h er   d etec t is 9 9 % i n   r atio   2 0 %.           Fig u r e  9 .   T o tal  o f   d etec ted   f alse n e g ati v e  f o r   r ea d er 2   r atio       T h e  ti m e  ex ec u tio n   o f   MT DA   i s   f a s ter   co m p ar e  to   MM T I ,   W S T D  an d   E MD .   Ho w ev e r ,   th er e  ar e  ce r tain   p ar ts   th at  MM T I   s h o w s   th at  t h e  alg o r it h m   a ls o   ca n   p er f o r m   w ell  i f   th er e  ar e  s o m e  i m p r o v e m en ts .   E v en   t h o u g h t  MM T I   ca n   p e r f o r m   f aster   b u t  t h e  d etec tio n   o f   f al s e  n e g ati v e  r ea d   is   less   th an   MT DA .   T h is   is   b ec au s e  MT DA   in co m i n g   d at a  h as b ee n   h as h   i n to   th e   in ter s ec tio n   s et s   b ef o r e  t h e  d ata  ca n   b e  d etec ted   as f al s e   n eg at iv e  r ea d   d if f er en t  w i th   MM T I   w h er e  th e  al g o r ith m   i s   j u s t  h as h i n g   in   t h e  tab le  w it h o u t  co m p ar in g   it  f ir s t   f o r   d etec tin g   t h e  f alse  n eg a t iv e  r ea d s .   T h e  co m p ar is o n   b et w e en   t h e  R ea d er 3   w it h   t h e  f o u r t h   s et  o f   d ata  to   d etec t th e  f a ls e  n eg a tiv e  h as b ee n   illu s tr ated   i n   F ig u r e  1 0 .   Fo r   th e  R ea d er 3   r esu l ts   s h o w   t h a t  th e   MT DA  h a s   ac h ie v ed   1 0 0 %  s u cc e s s f u l  o f   d etec ted   f alse  n e g ati v e  r ea d .   Ho w e v er ,   th e  MM T I   in   th e  r atio   1 0 %  th e  r esu l t  s h o w s   t h a t  th e  s u cc es s f u l n es s   f o r   d etec t  f alse   n e g ati v e  i s   1 0 0 %.  Ho w e v er ,   f o r   t h e  R ea d er 3   s u r p r is in g l y   s h o w   t h at  E MD   h a s   ac h ie v ed   s u cc e s s f u ln e s s   d etec t  f alse  n e g ati v e  in   r at io   2 0 %  an d   3 0 %  th at  is   th e  s a m e  r e s u l t  w it h   M MT I   alg o r ith m   w it h   9 9 %.  Me an w h ile,   W ST D  ca n ' t   ac h iev e  t h e  s u cc es s f u l n es s   wh en   t h e  d etec tio n   i s   h i g h er   o n l y   ac h ie v e  9 8 %.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l .  11 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   201 8   :   1 2 0 4   –   1 2 1 3   1212       Fig u r e  1 0 .   T o tal  o f   d etec ted   f alse n e g ati v e  f o r   r ea d er3   r atio       B esid es  th at,   W ST D  an d   E M D  also   ca n   ac h ie v e  s u cc e s s f u ln es s   f o r   d etec tin g   f alse  n e g a tiv e  r ea d .   Ho w e v er ,   th er e  ar e  to o   s lo w  to   co m p ar e  w ith   MT DA   a n d   MM T I .   Fo r   W ST D  h as  u s ed   s lid in g   w i n d o w   ap p r o ac h   to   d etec t  th e  f a ls e  n e g ati v e  r ea d s .   T h is   al g o r ith m   t o o k   a  lo n g   ti m e  to   d etec t  t h e  f alse  n e g ati v e  r ea d s .   Fo r   E MD   alg o r ith m   to   d etec t  th e  m is s i n g   tag s ,   th e  a lg o r it h m   u s ed   t h e  ti m e  f r a m e  t h at  co n tai n s   a  s lo t.  I f   t h e   f r a m e  i s   lar g e  s o   t h e  ti m e  to   tak e  f o r   d etec ted   f alse  n eg a tiv e  is   m o r e.   A l s o ,   th at  co u ld   b e   s o m e  o f   t h e  f al s e   n eg at iv e  r ea d   ar e  lef t b eh i n d   an d   ca n n o t to   d etec t b y   t h e  alg o r ith m s .       5 .       CO NCLUS I O NS   As  R FID   h as   b ec o m e  c h ea p er   an d   m o r e  p o p u lar ,   w e  ar e  b o u n d   to   s ee   m o r e  u s e s   o f   th e   tec h n o lo g y   i n   m an y   m o r e  f ield s .   Ho w ev er ,   t h e  m i s s ed   ta g s   r ea d in g   p r o b lem s   n ee d   to   b e  r eso l v ed   to   e n s u r e  u s er   g et  th e   f u ll   u s e  o f   R FID .   T h is   p r o b lem   i s   af f ec t in g   t h e  ef f icie n c y   a n d   t h e  ac cu r ac y   o f   th e  d ata  s u p p lied   b y   R FID .   E v en   w it h   a  lo w   n u m b er   o f   i n co r r ec t d ata,   R FID   s y s te m   ca n   b e  co n s id er ed   u s eles s .   T h is   p ap er   p r esen ts   s o m e  o f   t h e   ap p r o ac h es  th at  h a v e  b ee n   u s ed   to   s o lv e  th e  p r o b le m   o f   m is s i n g   ta g s .   Ho w e v er ,   th er e   ar e  s till   g ap s   to   b e   s o lv ed   in   o r d er   to   in cr ea s e  th e   ef f ec ti v e n es s   an d   th e  ef f icie n c y   o f   th e  ap p r o ac h es.  T h e  f u tu r e  w o r k   th at  ca n   b e  co n s id er ed   to   s o lv e  t h e  p r o b lem   is   b y   u s i n g   MT DA   t h at  u s e d   in ter s ec tio n   alg o r it h m ,   w h ic h   is   to   co m p ar e  t h e   tag   ex i s te n ce   b et w ee n   t h e  r ea d er s   an d   co m b i n e  it  w it h   th e  R - P R N  al g o r ith m   w h ic h   is   to   d etec t  th e  f als e   n eg at iv e  r ea d   th at  i s   a m o n g   t h e  ca u s e  o f   m is s ed   r ea d in g s .       RE F E R E NC E S   [1 ]   Ka m a lu d in ,   Ha z a li la,  M a h d i n .   H,   Je m a l  H.  A b a w a j y .   Fi lt e rin g   re d u n d a n t  d a t a   fr o m  RF ID  d a t a   stre a ms .   Jo u rn a l  o f   S e n so rs 2 0 1 6   ( 2 0 1 6 ).   [2 ]   L iu ,   X u a n ,   Bi n   Xia o ,   S h ig e n g   Zh a n g ,   Ka i  Bu ,   A lv in   Ch a n .   S T E P:  A   ti m e - e ff icie n t  tag   se a rc h in g   p ro to c o l  in   larg e   RF ID sy ste m s .   IEE E  T ra n s a c ti o n s o n   C o mp u ter s   2 0 1 5 ;   6 4 (1 1 ):  3 2 6 5 - 3 2 7 7 .   [3 ]   Yu ,   J.,   Ch e n ,   L . ,   Zh a n g ,   R. ,   W a n g ,   K.,   F in d in g   n e e d les   in   a   h a y st a c k :  M issin g   tag   d e tec ti o n   in   larg e   RF ID  s y ste m s .  IEE E  T ra n sa c ti o n s  o n   Co mm u n ic a ti o n s   2 0 1 7 ;  6 5 ( 5 ),   2 0 3 6 - 2 0 4 7 .   [4 ]   De n g .   J.  Arc h it e c tu re   De sig n   o f  t h e   Veh icle   T ra c k in g   S y ste m  b a se d   o n   RF ID .   T EL KO M NIK A   In d o n e sia n   Jo u rn a l   o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g .   2 0 1 3 ;  1 1 (6 ):  2 9 9 7   –   3 0 0 4 .   [5 ]     Ev iza l  A . K,  S h a m su d in   S . M ,   S u p riy a n to   E. ,   S u t o p o   W   &   Ro sa   S . L .  F o o d   T ra c e a b il it y   in   S u p p ly   Ch a in   Ba se d   o n   EP CI S   S tan d a rd   a n d   RF ID  T e c h n o lo g y .   T EL KOM NIKA  In d o n e sia n   J o u rn a l  o f  E lec trica l  En g i n e e rin g .   2 0 1 5 ;   1 3 ( 1 ):1 87 - 1 9 4 .   [6 ]   Ch e n ,   W .   T . ,   Op ti m a l  f ra m e   len g th   a n a ly sis  a n d   a n   e f f i c ien t  a n ti - c o ll isio n   a lg o rit h m   w it h   e a rl y   a d ju stm e n t  o f   f ra m e   len g th   f o r  RF ID sy ste m s.   IEE E  T ra n sa c ti o n s   o n   V e h icu lar T e c h n o l o g y   2 0 1 6 ;   65 ( 5 ):  3 3 4 2 - 3 3 4 8 .   [7 ]   Zh a o ,   J. ,   L i,   W . ,   &   L i,   D.  A . ,   Id e n ti fyin g   th e   miss in g   t a g s  i n   c a t e g o rize d   RF ID  sy ste ms .   In tern a ti o n a l  Jo u rn a l  o f   Distrib u te d   S e n s o r  Ne tw o rk s 2 0 1 4 ;   10 (6 ) ,   5 8 2 - 9 5 1 .   [8 ]   M a ,   C. ,   L in ,   J.,   &   W a n g ,   Y.  (2 0 1 2 ,   Ju n e ).   Ef fi c ien t   miss in g   t a g   d e tec ti o n   i n   a   la rg e   RF ID  sy st e m.   IEE E  1 1 th   In tern a ti o n a l   C o n f e re n c e   o n   T r u st,  S e c u r it y   a n d   P riv a c y   in   Co m p u ti n g   a n d   C o m m u n ica ti o n s  (T ru stCo m ).   2 0 1 2 : 1 8 5 - 1 9 2 .   [9 ]   X io n g ,   Z. ,   S o n g ,   Z. Y. ,   S c a lera ,   A . ,   S o tt il e ,   F . ,   T o m a si,  R.   a n d   S p iri t o ,   M . A . ,   En h a n c in g   W S N - b a se d   i n d o o r   p o siti o n i n g   a n d   tra c k in g   t h ro u g h   R FID  tec h n o l ogy .  F o u r th   In tern a ti o n a l  EURA S IP   W o rk sh o p   o n   RF ID   T e c h n o lo g y ,   2012: 1 0 7 - 1 1 4 .     [1 0 ]   X ie,  L . ,   Yin ,   Y.,   V a silak o s,  A .   V . ,   &   L u ,   S .   M a n a g in g   RF ID  d a ta:  c h a ll e n g e s,  o p p o rtu n it ies   a n d   so lu ti o n s.   IEE E   c o mm u n ica t io n s   su rv e y s &   tu to ri a ls  2 0 1 4 ; 16 ( 3 ), 1 2 9 4 - 1 3 1 .   [1 1 ]   Ch e n ,   M . ,   L u o ,   W . ,   M o ,   Z. ,   C h e n ,   S . ,   &   F a n g ,   Y.,   A n   e ff icie n t  tag   se a rc h   p ro to c o l  i n   larg e - sc a le   RF ID  sy ste m s  w it h   n o isy   c h a n n e l .   IEE E /A CM   T ra n sa c ti o n s  o n   Ne tw o rk in g   2 0 1 6 ;   24 ( 2 ),   7 0 3 - 7 1 6 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       A n   E fficien t A p p r o a c h   to   Dete ctin g   Mis s in g   Ta g s   in   R F I D  Da ta   S tr ea m   ( Ha ir u ln iz a m  Ma h d in )   1213   [1 2 ]   M a ss a w e ,   L . V . ,   V e rm a a k ,   H.  a n d   Kin y u a ,   J.D.,   An   a d a p ti v e   d a ta   c l e a n in g   sc h e me   fo r re d u c i n g   f a lse   n e g a t ive   re a d s  in   RF ID  d a ta   stre a ms .  I EE E  I n ter n a ti o n a l  Co n f e re n c e   o n   RF ID ,   2 0 1 2 : 1 5 7 - 1 6 4 .   [1 3 ]   L u o ,   W . ,   Ch e n ,   S . ,   L i,   T . ,   &   Ch e n ,   S . ,   Ef f icie n t  m is sin g   tag   d e tec ti o n   i n   RF ID   sy st e m s .   P r o c e e d in g s  IEE E   INFOCOM ,   2 0 1 1 : 3 5 6 - 3 6 0 .   [1 4 ]   L iu ,   X . ,   L i,   K.,   M i n ,   G . ,   S h e n ,   Y. ,   L iu ,   A .   X . ,   &   Qu ,   W . ,   A   m u lt ip le  h a sh in g   a p p ro a c h   t o   c o m p lete   id e n ti f ica ti o n   o f   m is sin g   RF ID t a g s .   IEE E  T ra n sa c ti o n s  o n   C o mm u n ica ti o n s   2 0 1 4 ,   62 ( 3 ),   1 0 4 6 - 1 0 5 7 .   [1 5 ]   W a n g ,   L . ,   G u ,   T . ,   T a o ,   X . ,   &   L u ,   J.  T o w a rd   a   we a ra b le  RF I D  s y st e m   f o r  r e a l - ti m e   a c ti v it y   re c o g n it io n   u sin g   ra d io   p a tt e rn s .   IEE E  T ra n sa c ti o n s  o n   M o b il e   C o mp u ti n g ,   2 0 1 7 ;  16 (1 ) ,   2 2 8 - 2 4 2 .   [1 6 ]   Zh u ,   X.,   M u k h o p a d h y a y ,   S .   K.,   &   Ku ra ta,  H.,   A  re v iew  o f  RF ID   tec h n o l o g y   a n d   it s  ma n a g e ria l  a p p li c a ti o n s  i n   d if fer e n t  i n d u strie s.   Jo u rn a l  o f   En g in e e rin g   a n d   T e c h n o l o g y   M a n a g e m e n t   2 0 1 2 ; 29 ( 1 ),   1 5 2 - 1 6 7 .   [1 7 ]   P u p u n w iw a t,   P . ,   &   S tan t ic,  B. ,   L o c a ti o n   fi l ter in g   a n d   d u p l ica ti o n   e li min a ti o n   f o r  RF ID  d a t a   stre a ms .   In tern a ti o n a l   Jo u rn a l  o f   P rin c i p les   a n d   A p p l ica ti o n s  o f   I n f o rm a ti o n   S c ien c e   a n d   T e c h n o lo g y   2007 ,   1 (1 ),   2 9 - 43.   [1 8 ]   L e e m a ,   A .   A . ,   &   He m a lath a ,   M . ,   Pro p o se d   p re d ictio n   a l g o rit h ms   b a se d   o n   h y b rid   a p p r o a c h   t o   d e a l  wit h   a n o ma l ies   o f  RF ID  d a ta   i n   h e a lt h c a re .   Eg y p ti a n   In f o rm a ti c s Jo u rn a l  2 0 1 3 ,   14 ( 2 ),   1 3 5 - 1 4 5 .   [1 9 ]   Zh u ,   Y.,   Jia n g ,   W . ,   Zh a n g ,   Q.,   &   G u a n ,   H.,   En e rg y - e ff icie n t  id e n ti f ica ti o n   in   larg e - sc a le  RF I D  s y st e m s  w it h   h a n d h e ld   re a d e r .   IEE E  T ra n s a c ti o n s  o n   P a ra l lel  a n d   Distri b u ted   S y ste ms   2014 ;  25 (5 ),   1 2 1 1 - 1 2 2 2 .     [2 0 ]   S h a h z a d ,   M . ,   &   L iu ,   A .   X .   Exp e c ti n g   t h e   u n e x p e c ted :   Fa st  a n d   re li a b le  d e tec ti o n   o f  miss in g   RF ID  ta g s  in   th e   wil d .   IEE E  Co n f e re n c e   o n   Co m p u ter C o m m u n ica ti o n s (INF OCO M ),   2 0 1 5 ;  1 9 3 9 - 1 9 4 7 .   [2 1 ]     Zh e n g ,   Y.,   &   L i,   M .   F a st  tag   se a rc h in g   p ro to c o l  f o r  larg e - sc a le  RF ID  sy ste m s .   IEE E/ ACM   T ra n sa c ti o n s  o n   Ne two rk in g   (T ON )  2 0 1 3 ;   21 (3 ) ,   9 2 4 - 9 3 4 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.