基于动态因子均值的动态帧时隙ALOHA算法研究

动态帧时隙ALOHA算法是基于概率型的ALOHA算法的改进算法。在一定范围内,该算法识别标签时,帧时隙数能够随着标签数量的增加而动态增加;但当识别大量标签时,由于读写器硬件的限制,资源利用率和系统吞吐量大大降低。针对此问题,提出了一种基于动态因子均值估计算法的动态帧时隙ALOHA算法。首先,使用动态因子均值标签估计法对标签数量进行准确估计;然后,使用所提出的动态帧时隙ALOHA改进算法对准确估计的标签进行分组,并按照分组依次进行识别;最后,分别对动态因子均值标签估计算法和应用该标签估计算法的动态帧时隙ALOHA算法进行仿真。仿真结果表明,所提标签估计算法能够对标签进行准确的估计,使估计误差保持在5%的范围内。基于动态因子均值标签估计算法的动态帧时隙ALOHA算法能够保证30%以上的高系统利用率,而且整个识别过程所需的帧时隙数比动态帧时隙ALOHA算法下降了45%左右。     

基于分组的动态帧时隙ALOHA防碰撞算法研究

在RFID系统中,由标签引起的冲突一直是影响RFID系统性能的重要因素.为了进一步提高RFID系统中电子标签的识别效率,在对现有的ALOHA算法分析的基础上,提出了一种改进的分组动态帧时隙ALOHA算法.该算法通过改变标签分组的方法提高了阅读器识别标签的效率.当标签数量大于256时,该算法能有效地减少阅读器的识别时间,提高了RFID系统的标签识别效率.仿真结果表明:当标签数为1000时,该算法比基本帧时隙ALOHA算法和动态帧时隙ALOHA算法所用时隙数分别减少了43％和39％.     

基于汉明重分组的动态帧时隙ALOHA 防碰撞算法

针对射频识别(RFID)系统中标签较多时动态帧时隙 ALOHA 算法识别效率快速下降的问题,在动态帧时隙 ALOHA 算法的基础上,利用标签 ID 前 M位的汉明重量对阅读器范围内标签进行分组,提出了一种基于汉明重分组的动态帧时隙 ALOHA 算法(LGDFSA),并利用 MATLAB 对它进行了仿真模拟。仿真结果表明,LGDF-SA 算法与动态帧时隙 ALOHA 算法相比,当标签数较多时,系统吞吐量提高,并趋于稳定,总操作数有所减少,系统总体效率提高。     

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。     

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。     

基于RFID电子标签的ALOHA防冲突算法研究

RFID系统中,阅读器同时与多个标签进行数据交换时会发生冲突,ALOHA算法是不确定性的防冲突算法,针对目前ALOHA算法在电子标签数量较多的情况下传输延时大,数据传输率不高,时隙帧的调整不灵活等问题,在动态帧时隙ALOHA算法的基础上提出了一种改进的算法,改进的算法通过对标签进行更准确的估计来提早调整帧长,通过仿真和比较,得到较好的效果.     

基于标签识别码分组的防碰撞算法研究

标签防碰撞技术是射频识别系统中提高系统识别性能的关键技术。通过分析实际应用中标签识别码分段表示不同信息的现象,提出一种新的防碰撞算法。该算法首先按照标签识别码中的公司、物品编码及物品序列号的最高位利用查询树算法对所有标签进行分组,每分完一组,则通过动态帧时隙ALOHA算法识别该组标签并将识别的标签个数作为下一帧的初始时隙数。通过MATLAB仿真对比,结果表明当标签种类不超过32种,数量在500以上时,所提方法在总识别时间基本不变的情况下,标签碰撞次数方面优于查询树算法和动态帧时隙ALOHA算法。     

基于标签分组的动态帧时隙ALOHA算法

为解决无线射频识别技术系统中的多标签碰撞问题,提出一种基于标签分组的动态帧时隙ALOHA算法.将标签以ID信息分组为256个组后,阅读器按照标签ID号连续抽取8组,从该8组里每组挑取一个标签进行查询识别,标签收到命令后发送识别请求,阅读器记录碰撞时隙和空闲时隙数量情况并返回数值,标签以此调整时隙进行信息发送,标签按照确定的时隙发送信息进行识别,识别直到该8组内无标签后转至下一个8组进行识别.仿真结果表明,使用该方法明显减少了总时隙数、碰撞时隙数和空时隙数,提高了系统识别效率.     

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Hash函数的RFID系统防碰撞算法的研究

防碰撞算法是RFID系统的关键技术之一;针对动态帧时隙ALOHA算法(EDFSA)的局限性,提出了一种基于Hash函数的防碰撞算法;在算法中,标签通过Hash函数选择时隙发送信息,阅读器通过精确的标签数目估计方法来动态改变帧长度,从而提高了系统识别效率;文中详细介绍了算法设计流程,通过建立数学模型对算法进行分析,证明了系统识别效率期望值突破了36.8%的限制,仿真实验进一步证明了该算法在识别大量标签时效率明显优于动态帧时隙ALOHA算法.     

一种ALOHA算法的帧长度调整方法

在介绍动态帧时隙ALOHA算法的基础上,提出了一种帧长度调整算法。该方法利用一帧周期中碰撞及正确接收的信息推测阅读器有效范围内可能存在的标签数目,指导阅读器设定适当的值继续下一帧清点。仿真表明该方法具有可行性和实用性。     

一种用于RFID系统中的帧长度调整方法

文中提出了一种帧长度调整算法,针对于RFID系统中,使用了帧时隙ALOHA算法作为防碰撞方案的情况。该方法利用一帧周期中碰撞及正确接收的信息推测阅读器有效范围内可能存在的标签数目,从而指导阅读器设定适当的值继续下一帧清点。通过仿真,表明该方法可应用于实际的帧时隙ALOHA算法中,辅助实现多标签的清点,该算法容易实现,且可满足对标签信息的实时处理。     

一种新的RFID标签数目估算方法

动态帧时隙ALOHA反碰撞算法中帧长度调整的关键在于对阅读器读写范围内标签数目的估算。通过模拟帧时隙ALOHA算法得到了不同帧长度时标签数目与碰撞时隙数目的关系曲线。创建了碰撞时隙中的平均标签数目e和碰撞时隙所占比例P_C之间关系的数学表达式,该表达式对所有的帧长度都适用。在此基础上提出了一种新的RFID标签数目估算方法。该方法计算量小,不需要预先建立和存储查找表,有利于提高RFID系统的实时响应速度和降低硬件成本。 MATLAB仿真表明,提出的标签数目估算方法比现有的方法估算准确度有较大提高。     

新型的RFID动态帧时隙ALOHA防碰撞算法

基于动态帧时隙ALOHA算法,提出一种新型的标签数目估计算法.该算法利用当前帧的时隙信息,结合贝叶斯算法获得标签数目的概率函数分布,从而更加准确地估计出下一帧的标签数目.仿真结果表明,该算法对标签数目的估计误差维持在1.4％,信道吞吐率逼近理论值36.8％,证明了其有效性.     

优化的动态帧时隙ALOHA防碰撞算法

对动态帧时隙ALOHA防碰撞算法中的标签个数估计进行改进,采用动态调整机制,使标签个数估计式系数自动调整,解决阅读器下一个查询周期应该使用的帧时隙长度的问题。针对实测中当帧长度与标签个数相等时冲突率较高的问题,将查询命令时间计入总的帧长度中以优化帧长度。仿真结果表明,优化后的DFSA算法延迟时间减少,冲突率降低,系统效率提高,在标签数量较少时效果尤为明显。     

自适应动态时隙ALOHA防碰撞算法的研究

时隙ALOHA算法是射频识别系统中通过分时复用方式的一种防碰撞算法,应答器在分配到的时隙中与阅读器进行数据交互.提出一种改进的自适应帧时隙ALOHA防碰撞算法,能够使得时隙到优化分配,进一步提高应答器的识别效率.     

常见的RFID标签估算方法及其统计分析

随着射频识别技术在诸多领域的应用,其反碰撞问题也得到了广泛的关注。标签估算作为动态帧时隙ALOHA算法中的关键,其估算精确度对系统识别有着直接的影响。在对常见的标签估算方法进行介绍的基础上,本文通过计算机仿真实验和统计的不同方法,在估算准确度和稳定性等方面进行了分析和对比。