自适应树形分组的盲分离射频识别系统防碰撞算法

针对单天线射频识别(RFID)系统中阅读器不能同时识别多个标签造成标签识别率较低的问题,结合多天线技术及基于标签ID号序列的二叉树时隙分组提出了一种自适应树形分组的盲分离RFID系统防碰撞算法.首先根据RFID系统中天线的个数调整阅读器查询码码长并发送查询信号,将符合条件的响应标签分配到相应的时隙中,使每一个时隙中的标签数小于或者等于阅读器的天线数,满足盲源分离(BSS)的多天线系统识别标签的条件,从而达到同时且快速识别多个标签的目的.仿真结果表明,与同样采用多天线技术的基于位隙动态分组的盲分离(BSDBG)算法相比,当天线个数为4~32时,所提算法的标签识别速度提高了20%~69%,标签识别率提高了60%~88%,同时该算法复杂度低,硬件开销小,实现相对简单,有利于推广和使用.     

多天线RFID系统标签碰撞问题研究

提出两种基于盲源分离方法的标签防碰撞算法,解决标签密集的多天线RFID系统中的标签碰撞问题。在一个确定的时隙内,当发射反向反馈信号的标签数目不超过阅读器天线的数目时,这些标签可以通过盲源分离算法被阅读器成功识别;否则,这些标签不能被阅读器识别。这些未被识别的标签再随机选择相同帧内其他的任意一个时隙,向阅读器发送返回信号,直到所有标签被成功识别出来。仿真结果表明,新算法能使得RFID系统获得更加高效的吞吐率,能比基于ALOHA的标签防碰撞算法具有更小的时耗,尤其是当标签数目较大时更加显著。     

基于分组动态帧时隙的RFID防碰撞算法

为了解决射频识别(RFID)系统中的多标签防碰撞问题,在分析帧时隙ALOHA算法的基础上,提出一种基于分组动态帧时隙的RFID防碰撞算法。当标签数量庞大时,该算法可以通过分组限制响应标签数量达到较高的识别效率。仿真结果表明,当标签数为1 000时,与传统算法相比,该算法能使时隙利用率提高80%以上。     

一种改进的ALOHA防碰撞算法

针对现有动态帧时隙ALOHA防碰撞算法在射频识别系统中的标签识别效率最高只能达36.8%的问题,利用标签码元序列的唯一性,改进经典的动态帧时隙ALOHA防碰撞算法中随机选择时隙的方式,提出一种基于标签码元的碰撞序列进行时隙选择的方法,有效降低了标签碰撞的概率,从而提高系统识别效率。仿真结果表明改进的ALOHA标签防碰撞算法识别效率最低为37.5%,随着实际标签数目与碰撞位序列所能确定的标签数目越接近,识别效率越高,最高能达到100%,明显优于现有的动态帧时隙ALOHA算法。     

基于ALOHA分区的多周期防碰撞搜索算法

在射频识别系统中,标签用于传递信息,在阅读器有效作用范围内,多个标签同时响应从而发生碰撞的情况不可避免,标签发生碰撞会降低系统的识别效率。为了提高系统的标签识别效率,本文在已有防碰撞算法的基础上提出一种基于ALOHA分区的多周期防碰撞搜索算法。该算法首先根据待识别标签数目划分相应时隙帧长,然后在发生碰撞的时隙内利用多周期防碰撞搜索算法识别标签,能够有效降低碰撞发生概率,提高标签识别效率。该算法可应用到数量庞大的标签识别系统中,对这类系统具有一定优势。理论分析与实验结果表明：该算法能够有效减少算法时隙数,提高系统的标签识别效率。     

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。     

一种新的RFID混合防碰撞算法

针对射频识别（RFID）系统随机性防碰撞算法中标签识别效率低的问题,提出了一种新的RFID混合防碰撞算法。新算法采用帧时隙ALOHA（FSA）机制,根据碰撞时隙数直接估计出总的未识读标签数目,经多次动态调整帧长,获得最优帧长,然后使读写器按照最优帧长分配时隙以供标签响应,在碰撞时隙内调用自适应搜索矩阵（ASM）算法对响应标签进行识别。理论研究和仿真表明,新算法有效实用,可有效提高系统性能,使时隙吞吐量达到40%以上。     

基于混合溢出树搜索的帧时隙ALOHA防碰撞算法

为提高射频识别系统中电子标签防碰撞算法的识别效率,提出了一种结合精确标签估计和混合溢出树搜索的帧时隙ALOHA算法。算法将识别过程分为标签估计和标签识别两个阶段。在标签估计过程中,通过精确估计标签数量来对初始帧时隙大小进行优化。在标签识别阶段,利用改进的混合溢出树搜索算法对时隙内的碰撞标签进行快速识别。实验结果表明,该算法能够有效地改善射频识别的防碰撞性能,提高RFID系统的标签识别效率。     

面向电气设备状态监测的传感标签防碰撞算法

射频识别(RFID)传感标签是一种新型的融合标识传感功能的电气设备状态无线监测技术,高效防碰撞算法是提高基于RFID传感标签技术的电气设备状态无线监测系统实时性的主要手段.在改进自适应多叉树搜索(IAMS)防碰撞算法基础上,通过碰撞概率模型计算碰撞传感标签数,制定优先申请分配专有时隙原则,提出一种改进的自适应时隙多叉树防碰撞(IATMSA)算法.算法仿真结果表明:相比IAMS算法和四叉树算法,IATMSA算法总时隙数更小、识别速度更快、吞吐率更高.     

超高频射频识别标签数据盲分离算法

提出了一种新的基于ICA的超高频(Ultra high frequency,UHF)射频识别(Radio frequency identification,RFID)多标签混合数据盲分离算法。在分析UHF RFID系统链路传输模型、标签数据编码规则以及多天线RFID系统模型的基础上,得出UHF RFID多标签混合数据符合ICA算法要求的结论,并利用FastICA算法对UHFRFID仿真数据进行了盲分离,定量分析了算法的分离效果及抗噪声性能。实验结果表明,利用ICA技术对多标签混合数据进行盲分离可获得良好的效果。这为将盲分离技术应用于UHF RFID系统标签防碰撞算法奠定了良好的理论和实验依据。     

MIMO型RFID的传感标签盲源分离防碰撞算法

针对传感标签密集的多输入多输出型射频识别(MIMO-RFID)系统中标签同时响应导致一系列的碰撞问题,提出了一种并行识别传感标签的欠定盲分离的防碰撞算法(BFast-ICA).在快速独立分量分析(Fast-ICA)算法的基础上,采用更高阶次的迭代方法,实现碰撞传感标签信号的欠定盲分离.在分离性能和吞吐量两个方面进行性能仿真,实验结果表明:改进的防碰撞算法能够更快地分离传感标签信号;在阅读器天线数目相同的情况下,最大吞吐量比当前的盲分离标签防碰撞算法提高了40％以上.     

基于分组机制的跳跃式动态二进制防碰撞算法

在射频识别技术(Radio frequency identification, RFID)系统中, 标签碰撞的解决对于标签的快速识别极为重要. 本文提出一种基于分组机制的跳跃式动态二进制防碰撞算法(Anti-collision algorithm based on grouping mechanism and jumping dynamic binary, GJDB), 该算法通过在确定性算法中引入随机分组机制, 很好地解决了基于二进制搜索算法中, 由于标签数目不断增大所导致的识别效率降低的问题. 理论分析和仿真结果表明, GJDB算法的性能优于其他常用的标签防碰撞算法, 并且该算法对标签随机分组数目的选取具有较强的鲁棒性.     

超高频RFID系统的CRC分组ALOHA算法优化

标签冲突增加了射频识别(RFID)系统的时间开销和能量损耗,降低了识别速度,随着标签数量的不断增加,冲突更加明显,系统性能急剧下降。为了解决RFID系统中的多标签防碰撞问题,在分析帧时隙ALOHA算法的基础上提出一种基于标签分组的帧时隙ALOHA优化算法。该算法首先通过标签自身携带的循环冗余校验(CRC) 码将标签分组,记录标签组的组号,按照组号的顺序依次识别,从而减少同时响应阅读器命令的标签数量;针对识别过程中的时隙选择冲突问题,可以通过混沌系统产生均匀分布的伪随机数,对进入识别状态的标签随机选择时隙号,使标签在一帧内选择的时隙分布更加均匀,从而减少标签碰撞的次数。与传统算法的对比实验中：当待识别标签数量相等时,优化算法识别完标签所需命令数更少,且所用命令数与标签数目呈近似线性关系;当待识别的标签数量小于256时,优化算法的标签识别速度提高率稳定在50%;当待识别的标签数量大于256时,优化算法能使标签识别速度提高率达80%。理论分析与实验结果表明,优化算法识别标签的速度更快,且随着标签数量的增加,其优势更明显。     

基于牛顿迭代法的RFID标签数量估计算法

ALOHA算法是一种被广泛采用的射频识别(RFID)标签防碰撞算法,要提高它的识别效率,算法帧长必须根据标签数量自适应调整,因此标签数量估计的准确性十分重要。针对已有标签估计方案存在的误差大问题,提出一种基于牛顿迭代法的标签数量估计算法(NIATE)。首先,根据标签数量与帧长的数量关系确定一个调节因子;其次,研究标签识别过程中成功时隙占总时隙比例,得到调节因子与所占比例的关系;最后利用牛顿迭代法求解得出准确的标签数量。仿真结果表明,NIATE算法在不同标签数量情况下,相比现有主流算法具有较好的自适应能力,标签估计平均误差更小,从而减少了识别所有标签所需的总时隙数,提高了系统吞吐率。     

基于优先级避让的防碰撞算法研究

针对时隙随机分配的非确定性防碰撞算法可能出现的标签饥渴问题,提出了一种基于优先级避让的防碰撞算法。该算法将每一轮的标签识别过程分为标签预约和标签读取两个阶段,并根据标签在读写器作用范围内的驻留时间分配优先级。当预约时隙中出现碰撞时,读写器利用碰撞因子估计标签数量,当判断两个优先级不同的标签同时选择一个时隙时,优先级低的标签将在读取过程中主动避让,从而使对应的读取时隙避免碰撞。理论分析和仿真实验表明,该算法不仅可以有效减少碰撞时隙,提高系统的吞吐率,而且可以较好的解决标签饥渴问题,降低标签的漏检率,特别适用于标签数量大且对漏检率有严格要求的RFID系统。     

一种基于ALOHA的改进RFID防碰撞算法

标签碰撞是无线射频识别(RFID)技术中的常见问题,它使得系统效率降低。ALOHA算法是解决此类问题的重要方法,提出了一种基于ALOHA的改进防碰撞算法,并分别给出了应用该方法处理碰撞时,阅读器和标签各自需要执行的程序步骤。仿真结果表明,该算法具有较高的效率,尤其在标签数量较大时相比动态帧时隙算法(DFSA)消耗时隙更少。