冲突射频识别标签分离的似然解码

在超高频(Ultra High Frequency, UHF)无线射频识别(Radio Frequency Identification, RFID)系统中,当多个标签同时向阅读器发送数据就会发生标签冲突,在介质访问控制(Media Access Control, MAC)层防冲突效率较低,采用物理层分离解码算法可有效提高该系统的吞吐量。特别地,由于Miller码拥有比FM0码更多的副载波,具有更高的抗噪声性能,因此提出了一种物理层分离的最大似然Miller解码方法,用于优化传统Miller解码。该方法聚类并确定各簇对应标签排列情况以分离标签信号,再用最大似然的Viterbi解码完成冲突信号的识别。实验中,仿真数据结果表明,该算法在低信噪比下,分离效率高于传统解码方法约20%;实测数据结果表明,该算法嵌入至动态帧ALOHA系统中,吞吐量达到0.55,高于传统理论最优值0.37。     

基于分组的动态帧时隙ALOHA防碰撞算法研究

在RFID系统中,由标签引起的冲突一直是影响RFID系统性能的重要因素.为了进一步提高RFID系统中电子标签的识别效率,在对现有的ALOHA算法分析的基础上,提出了一种改进的分组动态帧时隙ALOHA算法.该算法通过改变标签分组的方法提高了阅读器识别标签的效率.当标签数量大于256时,该算法能有效地减少阅读器的识别时间,提高了RFID系统的标签识别效率.仿真结果表明:当标签数为1000时,该算法比基本帧时隙ALOHA算法和动态帧时隙ALOHA算法所用时隙数分别减少了43％和39％.     

基于RFID电子标签的ALOHA防冲突算法研究

RFID系统中,阅读器同时与多个标签进行数据交换时会发生冲突,ALOHA算法是不确定性的防冲突算法,针对目前ALOHA算法在电子标签数量较多的情况下传输延时大,数据传输率不高,时隙帧的调整不灵活等问题,在动态帧时隙ALOHA算法的基础上提出了一种改进的算法,改进的算法通过对标签进行更准确的估计来提早调整帧长,通过仿真和比较,得到较好的效果.     

基于分组的动态时隙ALOHA算法

详细介绍了基本ALOHA算法、时隙ALOHA算法、帧时隙ALOHA算法和动态帧时隙ALOHA算法基本原理和系统效能, 分析了上述4种算法各自特点. 提出了基于分组的动态帧时隙ALOHA算法, 该算法根据标签数量对标签进行分组, 并动态匹配最佳帧长. 仿真结果表明, 改进后算法系统具有吞吐率高、不受标签数量限制、节约帧时隙等优势.     

优化的动态帧时隙ALOHA防碰撞算法

对动态帧时隙ALOHA防碰撞算法中的标签个数估计进行改进,采用动态调整机制,使标签个数估计式系数自动调整,解决阅读器下一个查询周期应该使用的帧时隙长度的问题。针对实测中当帧长度与标签个数相等时冲突率较高的问题,将查询命令时间计入总的帧长度中以优化帧长度。仿真结果表明,优化后的DFSA算法延迟时间减少,冲突率降低,系统效率提高,在标签数量较少时效果尤为明显。     

基于汉明重分组的动态帧时隙ALOHA 防碰撞算法

针对射频识别(RFID)系统中标签较多时动态帧时隙 ALOHA 算法识别效率快速下降的问题,在动态帧时隙 ALOHA 算法的基础上,利用标签 ID 前 M位的汉明重量对阅读器范围内标签进行分组,提出了一种基于汉明重分组的动态帧时隙 ALOHA 算法(LGDFSA),并利用 MATLAB 对它进行了仿真模拟。仿真结果表明,LGDF-SA 算法与动态帧时隙 ALOHA 算法相比,当标签数较多时,系统吞吐量提高,并趋于稳定,总操作数有所减少,系统总体效率提高。     

嵌入式无线频率识别设备的设计与实现

为了降低RFID系统标签的冲突几率,优化RFTD系统的效率,设计并实现了一个基于XScale处理器的嵌入式无线频率识别设备(radio frequency identification device)的读写器系统.该系统的RFID阅读器封装了底层的硬件驱动,功能模块扩展方便,实现了对电子标签的识别功能.该系统优化了基于动态帧时隙ALOHA防冲突算法,有效地避免了电子标签数据冲突,降低了RFID系统中数据碰撞的概率,提高了电子标签系统的识别效率和稳定性.实验数据表明了基于动态帧时隙ALOHA防冲突算法的有效性.     

基于动态因子均值的动态帧时隙ALOHA算法研究

动态帧时隙ALOHA算法是基于概率型的ALOHA算法的改进算法。在一定范围内,该算法识别标签时,帧时隙数能够随着标签数量的增加而动态增加;但当识别大量标签时,由于读写器硬件的限制,资源利用率和系统吞吐量大大降低。针对此问题,提出了一种基于动态因子均值估计算法的动态帧时隙ALOHA算法。首先,使用动态因子均值标签估计法对标签数量进行准确估计;然后,使用所提出的动态帧时隙ALOHA改进算法对准确估计的标签进行分组,并按照分组依次进行识别;最后,分别对动态因子均值标签估计算法和应用该标签估计算法的动态帧时隙ALOHA算法进行仿真。仿真结果表明,所提标签估计算法能够对标签进行准确的估计,使估计误差保持在5%的范围内。基于动态因子均值标签估计算法的动态帧时隙ALOHA算法能够保证30%以上的高系统利用率,而且整个识别过程所需的帧时隙数比动态帧时隙ALOHA算法下降了45%左右。     

基于信号强度的分组帧时隙ALOHA防碰撞算法

针对现有ALOHA防碰撞算法存在系统吞吐量低下的问题,利用射频识别阅读器和标签之间的信号能量传输特点,对帧时隙ALOHA算法( FSA)进行改进,提出一种分组帧时隙ALOHA防碰撞算法。根据接收信号能量的强度将标签均匀分布到帧时隙中进行分组应答,从而降低标签碰撞概率。仿真实验结果表明,在标签数与帧时隙数之比小于1.8的情况下,该算法最大系统吞吐量可达50%,优于FSA算法及碰撞分组算法。     

一种改进的帧时隙ALOHA防碰撞算法研究与实现

防碰撞算法是RFID系统中需要解决的关键技术。首先对帧时隙ALOHA防碰撞算法进行了分析,针对帧时隙ALOHA算法的局限性,提出了一种基于分组机制的动态帧时隙算法,并在.NET平台下对原算法和改进算法进行了仿真实验,仿真结果表明,改进后算法可以提高RFID系统吞吐率。