RFID多标签防碰撞算法研究

把RFID电子标签附着在目标物体上,利用RFID阅读器读取电子标签的信息可以实现物体位置的确定。但是多个标签同时向阅读器发送信号时,就会发生碰撞,因此,在RFID系统中加入标签防碰撞算法,使阅读器正确、高效地读取标签信息尤为重要。本文介绍了ALOHA算法及其改进算法,并找出了改进算法中的一些待解决问题。     

基于碰撞树的多周期RFID标签识别防碰撞算法研究

防碰撞算法是RFID多标签识别系统的关键技术之一。提出了一种高性能RFID多标签识别防碰撞算法,即多周期碰撞树算法（MCT）。该算法在降低算法的时间复杂度、通信复杂度以及系统能耗的同时,显著提高了多标签识别的效率。实验结果表明：与QT算法、BT算法、FSA算法等经典防碰撞算法相比,MCT算法在RFID多标签识别性能上具有明显优势。     

增强型抗捕获RFID多标签识别防碰撞算法研究

射频识别(RFID)系统中,标签与阅读器通过空中媒介进行通信,由于标签之间的位置、方向等的差异,致使阅读器收到标签发送信号的强弱存在差异,进而发生捕获效应,相对较弱的信号被相对较强的信号捕获,因而被捕获的标签无法被阅读器识别。针对RFID多标签识别过程中捕获效应的特征,在碰撞树算法(CT)基础上,提出了一种新的抗捕获方法及基于该方法的RFID多标签识别算法,即增强型碰撞树算法(ECT)。分析和实验过程表明,提出的抗捕获方法及ECT算法,能够有效解决RFID多标签识别过程中的标签捕获问题,完成RFID标签的完全识别,且算法识别性能远优于其它同类多标签识别算法。     

一种改进的基于二叉树的防碰撞算法

针对RFID系统中基于二叉树的标签防碰撞算法存在识别时间长、通信数据量大的问题,提出了一种改进的算法.算法充分利用上一次查询的信息,标签根据碰撞位先后应答读写器以减少碰撞的发生.读写器检测到接收的数据中有2个碰撞位即停止接收后续数据,以减少冗余数据的传输.算法将识别范围内所有标签进行分组,并且整个识别过程采用后退策略.仿真结果表明,提出的算法具有较高的识别效率.     

射频识别系统批量标签识别的优化算法设计

射频识别(RFID)系统使用非接触技术传输数据,对电子标签进行识别,这就很容易因外界干扰而导致传输错误。此类问题通常是由无线电干扰和信道中多个电子标签同时发送数据产生碰撞造成的。解决问题的办法是,对外界无线电干扰通常采用数据完整性算法对数据进行纠错;对多标签批量识别通常采用多路存取算法进行优化。系统实际使用DSP处理这些算法,使得电路简单,功能强大,工作可靠。     

改进的二进制查询树的RFID标签防碰撞算法

在射频识别系统中,存在阅读器与多个标签同时通信的碰撞问题,标签的防碰撞算法是解决数据冲突的关键。文章详细阐述了已有的典型的二进制查询树的防碰撞算法,并在此基础上提出了一种新的防碰撞算法;该算法利用二时隙的方法,使阅读器的询问次数和标签识别所需的数据流大大减少,提高了标签的识别效率。从仿真实验中表明,该算法比已有的二进制查询树算法具有更明显的优势。     

射频识别系统中的防碰撞算法

研究了多个射频识别RFID（radio frequency identification）电子标签被同时处理的防碰撞算法．分析了时隙ALOHA法和二进制搜索法两种可用于RFID系统中的防碰撞算法原理，给出了超高频频段RFID系统的防碰撞解决方案，ISO／IEC 18000-6 A型采用时隙ALOHA法，ISO／IEC 18000-6 B型采用二进制搜索法；已成功将二进制搜索法应用于基于ISO／IEC15693标准的无源高频（13．56MHz）RFID电子标签芯片设计的实际项目中，整个芯片设计工艺采用了中芯国际（SMIC）2P3M 0．35μm带嵌入式EEPROM的混合信号CMOS技术，实验结果表明此芯片能够实现防碰撞功能．     

基于ALOHA和多叉树的混合型RFID防碰撞算法

为解决物联网中射频识别(RFID)系统多标签碰撞问题,在分析二进树算法和ALOHA算法的基础上,提出了一种ALOHA和多叉树的混合型(HAMT)算法。该算法首先采用动态帧时隙ALOHA(DFSA)算法进行标签识别,然后根据未识别标签数目动态选择多叉树算法进行标签识别,从而保证了标签100%被识别,提高吞吐率和缩短了识别时间。仿真结果表明,当待识别标签总数达到1 000时,HAMT算法的吞吐率可以保持在0.72左右。因此HAMT算法可以解决RFID系统中多标签碰撞问题,在物联网系统中具有良好的应用前景。     

基于返回式二进制树形搜索的反碰撞算法

多个电子标签在识别时发生碰撞是射频识别(RFID)技术中关键的问题.解决此问题常用二进制树形搜索算法,但这种算法对N个标签识别进行一一识别时,所需的操作次数太多,效率较低.本文提出了一种新的算法,该算法是在二进制树形搜索算法的基础上进行改进.当阅读器检测不到有碰撞时,可用返回式从上一层REQUEST命令获得下一次的REQUEST命令.最后,通过比较对N个标签进行一一识别所需要总的操作次数,来进一步说明返回式二进制搜索算法的优越性.     

UHF频段RFID系统中的防碰撞算法研究

电子标签的“碰撞”在RFID系统中是一个很常见的问题,特别是在UHF频段,如何有效地解决这一问题显得尤为重要。本文主要对ISO／IEC18000—6中A、B、C三种模式进行了分析,比较其优缺点,并对ISO／IEC18000—6C协议进行了详细的研究,提出了改进其防碰撞算法的思路。     

RFID系统中二叉树防碰撞算法性能的提升

针对RFID系统中的标签碰撞问题,提出了一种改进的二叉搜索树防碰撞算法.通过划分标签子集、动态调整冲突检测过程,以减少标签冲突和系统开销,提高识别效率.仿真结果表明,相比于目前的二叉树搜索算法,本文方法在待识别标签数量较大的情况下提高了识别效率,减少了搜索次数及阅读器与标签之间的通信量.     

一种基于冲突跟踪的RFID防冲突算法

在射频识别系统中,防冲突技术是RFID技术必须解决的关键问题之一.针对查询树算法因逐位增加查询前缀而增加了阅读器时间复杂度和通信复杂度这一问题,给出了一种利用冲突位来更新查询前缀的改进算法--冲突跟踪树算法.通过构建冲突跟踪树,从理论上分析了改进算法的通信复杂度.在冲突位是连续的假设前提下,给出了计算阅读器通信复杂度的3个引理和一个定理,并对其做了详细证明.最后利用Matlab对相关算法性能进行了对比仿真.结果表明,在冲突位是连续的前提下,冲突跟踪树算法阅读器的通信复杂度优于查询树算法阅读器的通信复杂度,从而得出在一般情况下,冲突跟踪树算法更能有效改善阅读器的通信复杂度,节省系统的开销.     

基于RFID技术的电子围栏内施工人员行为预判与告警算法

在电子围栏内施工人员行为预判与告警研究中,面对不确定的行为信息,常见的告警算法存在大量时隙分配冲突,导致算法的自适应性较差。为此,提出基于射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术的电子围栏内施工人员行为预判与告警算法。通过远程通信和RFID读写器实时读取施工人员的位置信息和行为信息,将逻辑运算符与时间约束运算符相结合预判施工人员行为,在预判到危险行为后,产生相应的告警信息,设计防冲突算法,将告警信息传递到对应的电子标签上,实现对施工人员的告警。实验结果表明：面对不确定的行为信息,设计的告警算法对施工人员行为信息识别水平高,在时隙分配中未发生冲突事件,且分配成功率在99%以上,其自适应性得到提升。     

增强型自适应时隙数防碰撞算法研究

标签碰撞是射频识别系统的关键问题,它增加了系统的时间开销和无源标签的能量消耗,降低了识别速率。结合自适应时隙数防碰撞算法和二进制树算法,提出了一种新型的防碰撞算法——增强型自适应时隙数算法。该算法首先运用改进型的自适应时隙数算法,依据碰撞时隙迅速把标签分成若干组,再根据保存在队列中的碰撞时隙应用二进制树算法快速识别标签。性能分析和仿真结果显示,该算法在识别效率和吞吐率上都有很大的改善。     

门禁系统中的RFID时隙防冲突算法

为了改善基于RFID技术的门禁系统在获取电子身份标签信息时的冲突问题,通过引用马尔可夫链为时隙防碰撞法建立数学模型,并以此为基础对时隙法的性能进行分析,从而得出时隙法中定时隙对电子标签数目识别的影响,这为在已定时隙数的情况下合理规划门禁系统范围内的电子标签数目、提高识别效率提供了参考。     

基于Hilbert分形结构的RFID标签天线

提出了一种基于Hilben分形结构的射频识别（RFID）标签天线的尺寸缩减设计,通过矩量法仿真,给出了Hilbert标签天线的谐振频率、方向图以及天线效率,并制作了一维Hilben标签天线实物进行测试．仿真和实测结果表明,Hilben分形结构天线的空间填充特性可有效转化为标签天线的尺寸缩减特性,而且一维Hilben标签天线具有更高的天线效率．     

基于时隙补偿机制的RFID混合查询树算法(AHQT)

标签防碰撞算法的优劣决定了RFID系统性能的好坏,针对标签识别的RFID系统前人已经提出了许多算法,但都有明显的缺点,包括识别速度慢、不稳定等．已有的算法主要分为两大体系：基于ALOHA的算法、查询树算法．基于混合查询树算法,引入时隙补偿机制和采用特定编码方式（曼彻斯特编码）,由标签中每三位中1的个数,决定标签响应时隙,大大降低了碰撞时隙,提高了识别效率．     

改进的PSO算法在RFID网络调度中的应用

为在寻优过程中有效地保持算法的种群多样性,提出了一种改进的PSO（Particle Swarm Optimization) 算法--PSOPC（Particle Swarm Optimizer based on Predator-prey Coevolution）。PSOPC算法将生态系统中捕食者和猎物的竞争协同进化机制嵌入到PSO算法中。基于PSOPC进行RFID（Radio Frequency IDentification）读写器网络调度模型的求解,根据读写器冲突关系的变化在线进行读写器的时隙分配求解与控制,在不影响读写器工作效率的同时,有效消除密集读写器环境下的读写器冲突问题,并优化整个读写器网络的工作效率。