改进型帧时隙ALOHA防碰撞算法研究

为进一步提高RFID系统中电子标签防碰撞算法的识别效率,对帧时隙ALOHA防碰撞算法的性能进行分析,提出一种结合精确标签估计和二进制搜索的改进型帧时隙ALOHA算法.将识别过程分为标签估计和标签识别两个阶段,在标签估计算法中引入碰撞概率上、下限参数,并精确估计标签数量对初始帧时隙大小进行优化;在标签识别阶段,利用二进制搜索算法对时隙内的碰撞标签进行快速识别.通过对识别过程进行仿真结果表明:改进的算法改善了防碰撞性能,提高了RFID系统的标签识别效率.     

可并行识别的超高频RFID系统防碰撞性能研究

对超高频射频识别(RFID)系统的防碰撞问题进行了分析.提出了基于动态帧时隙ALOHA(DFSA)协议与正交可变扩频因子码(OVSF)作为扩频码的码分多址技术相结合的超高频RFID系统,实现了在单一时隙内最多可并行识别m个RFID应答器,m为OVSF扩频码长度.对提出的RFID系统期望的系统吞吐量进行了理论分析,仿真结果表明其防碰撞性能显著超过了现有的基于动态帧时隙ALOHA(DFSA)协议的超高频RFID系统的防碰撞性能.     

基于CDMA技术的新型防碰撞算法

标签碰撞是射频识别（RFID）技术的常见问题,该问题影响了RFID系统通信过程中数据传输的完整性.在分析已有防碰撞方法的基础上,根据帧时隙分组ALOHA算法,结合码分多址技术,提出了新型的标签防碰撞算法.该算法能够有效减小标签之间的碰撞概率,缩短读写器操作时间,提高吞吐率,很适合应用于具有较大数量标签的RFID系统中.     

分组自适应分配时隙的RFID防碰撞算法研究

为了解决射频识别(Radio Frequency IDentification,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,提出一种基于分组自适应分配时隙的RFID防碰撞算法(GAAS).首先让阅读器对标签随机所选的时隙进行扫描统计,并将其发送给每一个标签,标签再进行相应地时隙调整,使阅读器跳过空闲时隙和碰撞时隙,自适应地分配有效时隙,进而对标签进行快速识别.当未识别标签数比较大时,算法采用分组以及动态调整帧长等策略,以减少时隙处理的时间.仿真结果表明:GAAS算法提高了系统的识别效率和稳定性,降低了传输开销.特别是当标签数超过1000时,该算法的吞吐率仍保持在71%以上,比传统的帧时隙ALOHA-256算法和分组动态帧时隙ALOHA算法的系统效率分别提高了300%和97.2%.     

一种改进的RFID标签防碰撞算法

在已有RFID标签防碰撞ALOHA算法基础上,提出了一种改进的带中断机制的动态帧时隙ALOHA(ⅡDFSA)算法,一方面通过优化设置系统效率临界因子和参考碰撞时空比,比较系统效率判断是否改变帧的大小;另一方面通过比较碰撞时空比来判断帧大小的改变方向,从而有效降低标签识别时间,提高识别效率。计算机仿真结果表明,与传统的动态帧时隙ALOHA算法相比,当标签数低于200和高于800时,采用ⅡDFSA算法可以有效降低系统总识别时间,提高系统效率。当标签数介于200~800之间时,与传统的动态帧时隙ALOHA算法相当。     

无源RFID自适应帧时隙防碰撞算法研究

射频识别RFID作为一种重要的物联网终端数据采集技术,系统的吞吐率直接影响着数据采集终端的性能,但目前广泛应用于无源RFID系统的帧时隙类防碰撞算法吞吐率普遍较低.本文着重分析了影响无源RFID帧时隙类ALOHA防碰撞算法性能两类因素：帧长和碰撞时隙的处理方式,通过构建和求解帧长调整和标签碰撞的数学模型,给出了无源RFID帧时隙类ALOHA防碰撞算法的具体优化途径和方案：帧长自适应调整和碰撞实时散列.在此基础上提出了自适应二进制散列帧时隙ALOHA防碰撞算法-ABSFSA.实验结果表明ABSFSA算法在同等条件下可以有效减少无效时隙,明显将RFID系统的吞吐率稳定提高到45%.本文的研究工作为无源RFID帧时隙类防碰撞算法的优化提供了可供参考的数学模型,同时对提升物联网数据采集终端的性能具有一定的应用价值.     

基于最优化原理的RFID系统中的ALOHA防碰撞算法研究

无线射频识别(RFID)系统中的多个标签同时应答时会引起数据碰撞现象,使阅读器能正确读取信息所使用算法称为防碰撞算法.本文研究了目前RFID系统中常用的防碰撞算法,包括时隙ALOHA(S-ALOHA),纯ALOHA(P-ALOHA)和帧ALOHA(F-ALOHA),同时基于最优化原理对ALOHA防碰撞算法进行了改进.仿真结果表明采用最优化原理改进的ALOHA算法相比较现有RFID系统中常用的ALOHA防碰撞算法有明显的优越性,使得系统获得最佳的传输时隙及数据包大小,得到高吞吐率,低错误率,从而提高系统的工作效率.     

一种基于不等长时隙的射频识别防碰撞算法

该文提出了一种基于不等长时隙的射频识别(Radio Frequency Identification, RFID)动态帧时隙ALOHA (Dynamic Framed-Slotted ALOHA, DFSA)防碰撞算法。算法考虑到大量碰撞时隙和空闲时隙对系统效率的影响,采用帧内时隙长度不等的优化策略,由时隙优化参数和未读标签数确定帧长,通过优化的切比雪夫不等式法进行标签估计,并基于马尔科夫链分析标签识别过程,来实现读取周期的控制。分析和仿真结果表明,该算法比时隙优化前的DFSA算法效率更高,平均识别时间更短,标签数估计比下限值法、Schoute法和碰撞率法更准确。     

RFID系统多标签识别防碰撞算法

进行了全面的基于动态帧时隙 ALOHA(DFSA)的无源 RFID 系统多标签识别防碰撞算法研究,并将其中的标签数目估计技术进行序贯加权处理,通过仿真比较了改进前后 DFSA算法的性能,并确定了最佳遗忘因子。仿真结果表明,该改进措施缩短了 RFID识别标签所需时间,提高了系统的工作效率,可有效地应用于港口码头、车站或物流中心的集装箱管理或物流配送管理,以改善由于 RFID系统多标签碰撞而导致的货物流通缓慢或拥堵问题。     

可并行识别的分组动态帧时隙ALOHA标签防碰撞算法

该文针对现有动态帧时隙ALOHA标签防碰撞算法的系统吞吐率低、算法效率低等问题,提出一种可并行识别的分组动态帧时隙ALOHA(PIGDFSA)标签防碰撞算法。该文以实验为基础,探索了待识别标签数、标签分组数、帧长对系统吞吐率与标签碰撞率的影响,研究了提升系统吞吐率与降低标签碰撞率的策略与方法。结合射频识别(RFID)的多天线系统,引入FastICA技术,从而实现碰撞时隙重新定义,并以此为基础,利用未识别标签数目自适应确定分组数与帧长。仿真结果表明:PIGDFSA算法在标签数达到2000时,算法吞吐率仍能稳定在92%以上,与FSA-256, GDFSA, BSDBG等算法相比具有更高的算法吞吐率,更少的空隙时隙,更高的算法效率。