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。     

改进的基于动态帧时隙ALOHA防碰撞算法

在RFID系统中,存在阅读器与多个标签同时通信的碰撞问题,标签防碰撞技术是解决标签防碰撞问题和提高标签识别率的关键。在分析动态帧时隙ALOHA算法的基础之上,提出了一种改进的基于随机数重新分组的动态帧时隙ALOHA算法。该算法证明了当引入一个随机数的时候,系统的吞吐率是最大的,并且同时利用标签唯一的ID号中的第一位的取值不同,进行重新分组,从而减少了标签碰撞的次数。仿真实验结果表明,所提出的改进算法执行效率更高,碰撞次数更少,识别成功所需的时隙数更少,有效地提高了标签的识别速度。     

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。     

基于贝叶斯估计的RFID帧时隙ALOHA算法

在RFID系统中帧时隙ALOHA算法的基础上,提出了一种基于贝叶斯估计的动态帧时隙ALOHA算法,与传统的算法相比,它不仅能够充分利用阅读器在当前帧收集的信息,而且将先前帧的信息保留作为当前帧的先验信息;再根据贝叶斯理论对标签个数进行估计并动态调整帧长.该算法能够更精确稳定地估计标签的个数,提高系统的吞吐率,加快标签识别速度.     

一种改进的RFID防碰撞时隙ALOHA算法

在RFID系统中,多标签引起的冲突一直是影响系统性能的问题。在分析ALOHA算法的基础上,提出一种分组动态帧时隙ALOHA算法。根据冲突情况,从数学角度对动态帧时隙ALOHA算法的标签数作出实时估计,动态地改变帧长或对标签进行分组来降低标签发生碰撞的概率,从而提高识别的效率。     

一种改进的动态帧时隙ALOHA算法

动态帧时隙ALOHA(DFSA)已被广泛用于解决射频识别(RFID)系统中的防碰撞问题.在DFSA算法中,标签估计和帧长的调整是影响阅读器读取性能的关键因素.针对以上两点,提出了一种改进的动态帧时隙ALOHA算法.在改进的算法中,分析了标签估计误差对系统的影响,采用对帧长的早期调整的机制.通过实验表明,改进的算法不但降低系统的功耗,而且提高了系统的吞吐率.     

基于RFID动态帧时隙ALOHA的改进算法

在射频识别(radio frequency identification, RFID)系统中,动态帧时隙ALOHA算法是解决标签碰撞问题的常用算法。针对现有ALOHA算法存在调整至最佳帧长消耗步数过长和再识别过程中空时隙过多问题,文章提出了一种基于动态帧时隙ALOHA的改进算法。该算法根据当前时刻静态标签数确定阈值和调整帧长,减少了达到最佳帧长的步数,再识别过程中利用分治算法思想,对冲突标签按冲突时隙数划分成若干相互独立、规模较小的最优子结构,使每次轮询空时隙降到最低,从而实现了以最少时延完成识别。仿真结果表明,本文提出的算法能有效地降低时延,提高系统运行效率。     

基于三叉碰撞跟踪树的高效RFID防碰撞算法

通过对标签唯一标志(ID)进行进制转换并制定相应编码规则,在二叉碰撞跟踪树(2-CT)算法基础上,提出了三叉碰撞跟踪树(3-CT)算法.3-CT算法自适应调整二叉树或三叉树分割标签碰撞集,降低了搜索树整体深度,进而提高了2-CT算法识别效率.理论分析和仿真实验表明:3-CT算法有效提高了2-CT算法吞吐率,其系统识别耗时和耗能较少,当标签数量较小时,吞吐率提高了约10.53%;当标签数量级较大时,最高吞吐率趋近66%.     

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．     

射频识别系统防碰撞技术的研究

电子标签防碰撞是RFID应用系统中的关键问题之一.解决这类问题的相关算法有ALOHA法、时隙ALOHA法、二进制搜索法、动态二进制搜索法等防碰撞算法.这几种算法在实现方式、应用效率上各有不同.本文对这几种算法进行了分析论证.     

改进的RFID动态帧时隙ALOHA算法

在对现有ALOHA算法分析的基础上提出一种改进的动态帧时隙ALOHA算法.算法根据实时估计的读写器附近的标签数量动态调整帧长,使系统工作在最大吞吐量下,从而缩短标签读取时间.仿真结果表明,该算法在标签数量大于500时,相比其他ALOHA算法在吞吐量上有近100 %的提高,同时读取时间下降近50 %,从而适用在实时性强的射频识别场合.     

ISO18000-6C标准的防冲突改进算法

对超高频RFID系统中ISO18000-6C标准使用的时隙Aloha算法进行改进,并用仿真试验来检验系统的性能。改进的算法运用切比雪夫不等式估计现场未识别的标签数目,根据最优帧长原理动态地调整帧时隙数和分群数。在标签数目相同情况下,改进算法后系统的吞吐率与信道利用率都有所增高。     

Dynamic Framed Slotted ALOHA Algorithm Used in RFID System

In radio frequency identification(RFID) systems,one of the most widely used anti-collision algorithms is the dynamic framed slotted ALOHA(DFSA)algorithm which usually uses two methods,one is tag estimation method (TEM) which estimates the number of tags around the reader,and the other is dynamic slot allocation (DSA) method which is the method to dynamically allocate the frame size according to the number of tags.DFSA can achieve optimal system performance when the frame size is equal to the number of tags....     

改进防碰撞算法在RFID考勤系统中的应用研究

目的解决目前一些基于RFID的考勤系统因标签碰撞造成数据识别率低、系统稳定性差等问题。方法对现有的RFID防碰撞算法进行了分析,在传统的帧时隙ALOHA防碰撞算法基础上,提出了一种改进的动态帧时隙ALOHA防碰撞算法。结果构建了基于RFID的考勤系统架构,实现了人员考勤信息的记录及防止代替签到情况的发生。此外,还给出了改进的RFID防碰撞算法的详细过程。结论改进算法能够让系统以高吞吐量工作,缩短了识别时间,提高了系统的整体性能。     

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。     

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.     

密集标签环境下RFID标签防冲突算法的分析研究

 分析了密集标签环境下几种传统的RFID标签防冲突算法的识别总耗时、系统吞吐率、读写器发送数据量和单标签发送数据量等主要性能指标,并依此提出了一种对传统ALOHA算法的改进算法,其系统吞吐率达到0.41左右,读写器发送数据量和单标签发送数据量与树形算法相比均减少了一半以上,最后指出了下一步的研究方向。     

基于改进ALOHA算法的RFID抗冲突问题

由标签引起的冲突一直是影响RFID系统性能的重要因素。文章介绍了经典的防冲突算法——ALOHA算法,根据冲突情况,从数学角度对动态时隙ALOHA算法的标签数作出实时估计,动态地改变帧长;提出一种基于分组的ALOHA算法,分析和仿真均证明该算法在标签数量巨大时能提高系统效率。