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.     

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%.     

基于ALOHA算法的RFID防碰撞技术研究

在RFID系统中,由于多标签引起的冲突一直是影响系统性能的主要问题。ALOHA算法是解决标签碰撞问题最有效的方法之一。当系统中标签数过多时,帧时隙ALOHA算法和动态帧时隙ALOHA算法,都会降低系统效率。因此我们提出一种利用二进制树形分组的时隙ALHOA算法。由于只需要对标签进行简单分组就可以有效的提高ALOHA算法的效率,所以此方法更具有实际意义。     

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。     

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。     

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.     

BIS：一种降低空时隙开销的RFID防碰撞算法

提出了一种优化的基于时隙ALOHA的随机型防碰撞算法--BIs算法.该算法在帧开始前扫描空时隙的位置,并结合标签估算算法实现对帧长的动态调度,最大限度地减少空时隙的时间开销,以实现提高多标签读取效率的目标.仿真结果表明,在不考虑误码的理想情况下,采用该算法的系统效率最高可以达到81%,高于ALOHA算法的理想系统效率,识别速度与一般的时隙ALOHA算法和二进制算法相比有较大幅度的提高.     

一种时间高效的易于实现的多标签射频识别技术

多标签碰撞问题严重影响射频识别RFID系统的识别效率.在研究子帧观测机制的基础上,针对常规动态帧时隙Aloha多标签防碰撞算法存在的复杂度高、时间效率低等问题,提出了一种基于子帧的动态帧时隙Aloha算法,其在识别过程中采取设定的子帧观测,运用空闲与碰撞时隙数的关系估计剩余标签数,再依据预估的结果优化设置新的帧长,显著提升了大容量多标签RFID系统的识别效率.该算法的运算复杂度低、计算量小,易于在常规RFID读写器中实现,工程应用前景广阔.仿真结果表明：同传统的Aloha类防碰撞算法相比,提出的算法具有复杂度低、稳定好、识别效率高等优势.     

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.     

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。     

超高频RFID系统中一种可行的时间最优防碰撞算法

动态帧时隙ALOHA(DFSA)算法是一种应用广泛的防碰撞技术,主要用于解决超高频(UHF)射频识别系统(RFID)中的标签碰撞问题.在DFSA算法中,读写器需要准确估计剩余标签数并设定一个新的帧长度来识别这些标签.因此,碰撞检测(CD)和标签剩余数估计在DFSA中起着关键性的作用.现有的碰撞检测方法并不能足够有效的用于检测碰撞并导致识别性能的下降.为了减少计算量和提高识别性能,本文提出了一种有效的防碰撞算法,该算法结合了碰撞检测和待识别标签数估计方法,使得性能更加高效.理论分析和仿真结果表明,该算法的性能要优于现有的同类算法,这非常有助于设计一种快速而高效的读写器.     

基于间隔估计法的RFID防碰撞算法

多个应答器的碰撞问题是影响超高频射频识别(RFID)系统读取效率的一个关键问题。从EPC Class1 Generation2(C1G2)RFID系统帧长受约束特点出发,分析了帧时隙ALOHA防碰撞机制及其经典应答器估计方法的特点。提出了应答器间隔估计方法(IEM)以及基于该方法的EPC C1G2 RFID防碰撞算法,并给出了仿真结果。与现有基于经典应答器估计方法的射频识别系统防碰撞算法相比较,提出的防碰撞算法减少了识别时间,提高了系统的识别效率。     

Gen2‐Based Tag Anti‐collision Algorithms Using Chebyshev's Inequality and Adjustable Frame Size

Arbitration of tag collision is a significant issue for fast tag identification in RFID systems. A good tag anti‐collision algorithm can reduce collisions and increase the efficiency of tag identification. EPCglobal Generation‐2 (Gen2) for passive RFID systems uses probabilistic slotted ALOHA with a Q algorithm, which is a kind of dynamic framed slotted ALOHA (DFSA), as the tag anti‐collision algorithm. In this paper, we analyze the performance of the Q algorithm used in Gen2, and analyze the methods for estimating the number of slots and tags for DFSA. To increase the efficiency of tag identification, we propose new tag anti‐collision algorithms, namely, Chebyshev's inequality, fixed adjustable framed Q, adaptive adjustable framed Q, and hybrid Q. The simulation results show that all the proposed algorithms outperform the conventional Q algorithm used in Gen2. Of all the proposed algorithms, AAFQ provides the best performance in terms of identification time and collision ratio and maximizes throughput and system efficiency. However, there is a tradeoff of complexity and performance between the CHI and AAFQ algorithms.     

Novel tag estimation method by use of Manchester coding in RFID systems

Radio frequency identification suffers from tag collision issue. ALOHA‐based algorithms are useful and practical groups of tag anti‐collision algorithm among others. Some standards such as EPCglobal Class‐1 Generation‐2 use some kind of dynamic framed slotted ALOHA (DFSA) to cope with tag collision. DFSA efficiency depends on estimating the number of unidentified tags in each identification cycle accurately. So tag estimation is one of the challenging issues in DFSA. In this paper, we use Manchester coding to compute the lower bound of collided tags in a frame and then add α as an additional value to computed value according to the difference between optimal number of collision slots and calculated number of collision slots. Then, we evaluate and compare our method with other proposed methods.     

A cooperative Bayesian and lower bound estimation in dynamic framed slotted ALOHA algorithm for RFID systems

A novel estimation scheme that combines Bayesian and lower bound estimating radio frequency identification tag population size is proposed. The developed methodology is based on the fusion between the Bayesian and lower bound estimating techniques. It turns out that the fusion rule is built up thanks to an existing linear relationship between the cited techniques. Simulation results show that the developed technique significantly improves the accuracy of the estimating tag quantity and presents less estimation error. Also, the resulting advanced dynamic framed slotted ALOHA protocol considerably improves the performance and efficiency of the radio frequency identification anti‐collision compared with the most recent protocols using others estimating methods.     

基于碰撞预检测的分组动态帧时隙ALOHA防碰撞算法

本文在分析传统 ALOHA 算法的基础上,提出了一种基于碰撞预检测的分组动态帧时隙 ALOHA 防碰撞算法。该算法通过分组限制响应的标签数量,并且在组内预先发送一个短暂的碰撞检测帧去检测帧内的情况,达到在阅读器与标签之间建立一个完全无碰撞信道的目的。仿真结果表明,当标签数量较大时,该算法能有效减少总数据传输量,提高识别效率。