基于冲突树的RFID自适应防碰撞算法

防碰撞算法是射频识别(RFID)系统中提高识别效率的关键技术。在对二进制搜索算法及其各种改进算法分析的基础上,提出了基于冲突树的标签自适应防碰撞算法（ACT）。算法首先判定标签反馈信息冲突位,然后把首个冲突位作为冲突树的新节点,也就是标签分组的依据,合理利用堆栈和后退索引技术,把首尾冲突当做进一步搜索的条件。Matlab仿真结果表明该算法的有效性。ACT算法通过去除空时隙,减少重复信息,降低了识别通信量,提高了标签识别速度,适用于标签数量多、标签信息长度较长的RFID应用环境。     

一种基于堆栈存储的RFID防冲突算法

针对现有几种基于二进制搜索法的RFID防冲突算法没有同时考虑识别次数和传输位数这两方面性能,通过改进读写器识别电子标签过程中的步骤和减少读写器发送指令的位数,提出了基于堆栈的RFID动态减位防冲突算法。该算法利用堆栈记忆存储功能避免每次从树型根部识别,从而减少识别次数;并采用适当协议进一步缩减必需的指令信息位。仿真结果表明该算法在识别次数和传输位数方面相比其它几种二进制搜索法都有很大降低,在次数效率和位数效率性能上亦有较大提高,故该算法在识别完成时间和能量消耗方面相应得到较大改善。     

RFID系统中二进制搜索防碰撞改进算法

在射频识别系统中,多标签碰撞是一种常见的问题,有效的标签防碰撞算法是解决此问题的关键;提出了一种改进的二进制搜索防碰撞算法,该算法通过设置堆栈和设置标签内部休眠计数器来有效地减少读写器向标签发送的请求次数和读写器每次发送命令的参数长度,从而减少了标签和读写器之间的通信量,缩短标签的识别时间,提高系统的性能。     

一种二进制树位检测的标签防碰撞算法

针对RFID（radio frequency identification）系统中标签的碰撞问题,提出了一种基于二进制树位检测的RFID标签防碰撞算法,设计了算法实现的详细流程。该算法通过在标签内设置一个计数器,实现后退搜索时相邻树节点标签的激活。读写器发送命令只需检测标签ID的某个比特的电平,标签返回检测位以下的部分ID,可以大幅减少读写器与标签之间的通信量。仿真结果表明此算法比现有的二进制树算法更具优势,能显著提高标签识别的速度。     

基于记忆化搜索的RFID防碰撞算法

在大规模无线射频识别(RFID)电子标签应用场景中,现有的RFID防碰撞算法存在搜索时间长、数据传输量大等问题,随着标签数目的增加,算法的效率不断降低。针对上述问题,提出一种RFID电子标签防碰撞算法。采用记忆化搜索的思想,通过分析与处理标签识别数据,得到下一次标签识别的顺序与指令参数,从而快速地识别电子标签。仿真结果表明,在识别相同数量的标签时,与动态二进制算法和后退式二进制算法相比,该算法读写器寻呼次数平均减少86.37%,33.67%,读写器请求数据量平均减少85.13%,26.67%。     

基于EPC Class-1 Gen-2标准的防冲突算法与改进

针对RFID读写器识别多标签过程中出现的冲突问题,研究并实现了EPC Class-1 Gen-2标准中的防冲突算法,即时隙随机算法（SR算法）,同时针对SR算法的不足提出改进算法。改进算法采用不避让冲突时隙的处理方式,降低了由时隙的随机选取所导致的标签间冲突的概率。实验结果证明,改进后的算法在通信次数和吞吐率方面均优于原算法,有效提高标签识别效率。     

一种改进的动态二进制树防碰撞算法

在无线射频识别系统（RFID）中,标签的防碰撞问题是必须解决的关键问题之一。针对现有RFID系统中动态二进制树搜索算法识别效率较低、通信复杂度较高的问题,提出一种改进的动态二进制树防碰撞算法,在标签内设置一个计数器记录匹配位置信息,阅读器根据碰撞信息的高位与次高位产生下一级搜索前缀,并通过堆栈保存各搜索深度的前缀,从而减少搜索次数并降低数据通信量。经仿真分析表明,该算法在识别效率和通信复杂度两方面具有明显的优势。     

基于计数机制的多状态二进制搜索防碰撞算法

针对目前二进制搜索防碰撞算法存在查询搜索次数多、数据传输量大、识别时间长等问题,提出一种基于计数机制的多状态二进制搜索防碰撞算法.经过预处理得到标签的冲突信息,在多状态二进制搜索中引入最高冲突位计数机制.仿真结果表明,与传统的二进制搜索防碰撞算法相比,该算法减少了读写器的查询搜索次数、读写器发送命令和标签每次响应命令的数据长度,以及识别读写器读写范围内标签的时间.     

一种改进的二进制查询树RFID标签防碰撞算法

在射频识别（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碰撞问题、提高标签识别效率的关键技术。在阐述传统二进制查询树算法（QT）的基础上提出了一种改进的查询树标签防碰撞算法-动态二进制查询树算法（DQT）。该算法通过曼彻斯特编码,识别出碰撞位,从而动态改变查询前缀,使阅读器的查询次数与标签的通信量大大减少,提高了标签的识别效率。仿真实验表明,DQT算法在大量标签识别场合下比QT算法更具有效性和稳定性。     

改进的二进制搜索防碰撞算法

针对射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)系统中多个标签同时与阅读器交互所产出的碰撞以及二进制搜索算法中出现的信息冗余和搜索效率低的问题,提出了一种改进二进制搜索防碰撞算法。该算法动态地调整阅读器发送的指令,利用标签冲突位构建识别树,从而大幅降低了阅读器与标签的交互次数及传输的数据量,有效地提高了标签识别的效率。通过MATLAB对系统的吞吐率、搜索次数以及阅读器发送的信息量进行仿真,仿真结果表明该算法与已有的二进制搜索算法相比,具有一定优势。     

Collision detection algorithm robust to model uncertainty

With the widespread use of service robots, safety issues regarding human-robot collisions have received increasing attention. The collision detection algorithm, which allows a robot to effectively detect and react against a collision, is considered as one of the most practical solutions for ensuring collision safety. However, these algorithms are often model-based, so it cannot ensure collision safety under payload variations or model uncertainty. In this paper, a novel collision detection algorithm based on torque filtering is proposed to cope with this problem. The torque due to the motion of the robot can be effectively removed using the Butterworth 2nd-order BPF (band pass filter) so that only the torque due to a collision is used for collision detection. This improves the robustness of the algorithm against model uncertainties. The proposed algorithm does not require the use of acceleration data. The performance of the algorithm was experimentally verified.     

结合轴对齐包围盒和空间划分的碰撞检测算法

目的 碰撞检测是虚拟现实,特别是虚拟装配中的关键技术。针对基于包围盒的碰撞检测算法的准确性和检测效率不足的问题,提出一种结合AABB轴对齐包围盒和空间划分的碰撞检测算法。方法 本文算法采用分步检测的方法,利用AABB算法来确定两包围盒的相交区域后,结合模型移动方向和运动趋势进行空间划分,利用碰撞检测的时空相关性,对时空相关的部分进行相交测试,通过将包围盒还原成三角面以及点的方式来保证检测的准确性。结果 本文算法与AABB层次包围盒二叉树算法、k-Dops包围盒算法以及BPS空间分割树算法进行对比实验分析。在碰撞的几何精度上,本文算法在大部分情况下与AABB算法和k-Dops算法的距离差超过阈值0.02,证明本文算法在碰撞几何精度上有明显的提高。在碰撞检测时耗上,随着碰撞检测难度的不断增加,本文算法在平移自由度下比AABB算法和BSP算法、在旋转自由度下比AABB算法和k-Dops算法的检测时间均降低了50%以上。在三角面数对算法碰撞检测时耗的影响上,当运动模型的三角面数较多时,本文算法表现出更高的稳定性。结论 结合AABB包围盒和空间划分方法的碰撞检测算法,在减少碰撞检测所需时间的同时提高了碰撞检测的准确性,可以满足虚拟装配技术中对碰撞检测算法准确性的要求,同时也能满足使用者实时性的交互习惯。     

基于MPI的并行八叉树碰撞检测

通过对碰撞检测过程进行分析,发现各节点间相关性较小,存在并行化的可能.在对八叉树碰撞检测算法做适当修改的基础上,结合成熟的消息传递通信(MPI)并行编程环境,提出了基于MPI的并行碰撞检测算法.测试结果表明,碰撞检测效率有较大的提高.     

融合智能算法的变形体碰撞检测算法研究

针对变形体碰撞检测算法的准确性与实时性问题,提出了一种融合智能算法的变形体碰撞检测算法。在随机碰撞检测的基础上,使用层次包围技术缩小粒子搜索空间,采用一种融合基于量子行为的粒子群算法与差分进化算法的混合智能算法进行搜索。该方法以局部吸引子作为差分变异基础,在扩大种群多样性的同时加快了算法收敛速度,有效地解决了传统智能算法不适应离散空间计算问题以及早熟收敛问题。针对随机碰撞粒子搜索空间特点,混合算法的引入大大提高了碰撞检测算法的检测效率,解决了检测过程中的穿刺与遗漏现象。经实验验证该方法在很大程度上提高了变形体碰撞检测的实时性与准确性。     

导弹飞行视景仿真中的碰撞检测算法

针对导弹飞行视景仿真中碰撞检测实时性与精确性的不足,提出了一种优化的混合包围盒碰撞检测算法.该算法在包围盒树的上层使用Sphere,下层使用OBB;将该算法在导弹飞行视景仿真系统中实现后,分别与相交矢量碰撞检测算法、OBB包围盒算法进行对比试验和分析.结果表明,这种混合包围盒算法能够有效地提高导弹飞行视景仿真中碰撞检测的实时性与精确性.     

融合神经网络的布料碰撞检测算法

目的 针对当前在虚拟环境中布料柔体碰撞检测效率慢和准确性低的问题,提出一种根节点双层包围盒树结构和融合OpenNN （open neural networks library）神经网络加速预测碰撞检测的算法。方法 首先改进了碰撞检测常用的包围盒技术,提出根节点双层包围盒算法,减少包围盒的构造时间。其次使用神经网络优化碰撞检测技术,利用神经网络可以处理大量数据的优势,每次可以检测大量基本图元是否发生碰撞,解决了碰撞检测计算复杂性高的问题。最后准确地找到碰撞粒子并做出碰撞响应。结果 在相同的复杂布料模型情况下,根节点双层包围盒算法在运行速度上比传统混合包围盒算法快,耗时缩减了5.51%~11.32%。基于OpenNN算法的总耗时比根节点双层包围盒缩减了11.70%,比融合DNN （deep neural network）的自碰撞检测算法减少了6.62%。随着碰撞检测难度的增大,当布料模型的精度增加84%时,传统物理碰撞检测方法用时增加96%,融合DNN的自碰撞检测算法用时增加90.11%,而本文基于神经网络的算法用时仅增加了68.37%,同时表现出更高的稳定性,满足使用者对实时性的要求。结论 对于模拟场景中简单模型的碰撞,本文提出的根节点双层包围盒算法比传统的包围盒方法耗时短。对于复杂模型,基于OpenNN神经网络的碰撞检测算法在效率上优于传统的包围盒算法和融合DNN的自碰撞检查算法,而且模拟效果的准确性也得以保证,是一种高效的碰撞检测方法。     

一种快速的可变形物体的碰撞检测算法

为实现虚拟环境中可变形物体与刚体间实时的碰撞检测,提出了一种快速的基于混合包围盒层次结构的并行碰撞检测算法。算法充分利用包围盒在检测速度和精度上的不同侧重,对可变形物体建立Sphere和AABB混合包围盒层次树,对刚体建立Sphere和OBB混合包围盒层次树;每个物体的混合包围盒层次树又分成上层、中层和下层,每层使用不同的包围盒;在碰撞检测遍历时,上层使用Sphere和Sphere相交检测快速排除不相交物体,在中层使用Sphere和OBB的相交检测进一步排除物体相交的可能性,在下层使用AABB和OBB的相交检测较精确地确定物体是否相交;采用多线程技术,在多核设备上实现并行碰撞检测算法。实验结果表明,与经典的AABB算法相比较,该算法在效率方面具有明显优势,能够满足可变形物体与刚体的碰撞检测要求。     

适用于复杂场景的碰撞检测算法研究

创建虚拟场景不仅要进行静态建模，更重要的是进行动态建模。而且物体之间的实时碰撞检测是关键。首先对常用检测算法的检测效率进行了分析和比较。然后重点针对复杂虚拟场景中吉有大量物体的特点，提出了混合包围盒碰撞检测算法。该算法利用帧与帧之间的时间和几何相关性，把对（cn^2＋m）个对象的动态跟踪转化为它们在三个坐标轴上的投影的排序问题，把时间复杂度由O（n^2）降低为O（n）。并引入树的深度的概念，根据不同的应用场合合理控制检测深度以加快检测速度。理论分析和仿真计算都表明，该算法能够满足多达几百个运动物体的实时交互碰撞检测。     

Opportunistic channel selection approach under collision probability constraint in cognitive radio systems

In this work, we consider a cognitive radio system with multiple primary channels and one secondary user, and then we introduce a channel-usage pattern model and some basic concepts in this system. Based on this system model and the basic concepts, we propose two opportunistic channel selection algorithms to optimize the throughput of the secondary user: minimum collision rate channel selection algorithm and minimum handoff rate channel selection algorithm. According to the two algorithms, we, respectively, present the channel selection scheme based on minimum collision rate algorithm (CSS-MCRA) and the channel selection scheme based on minimum handoff rate algorithm (CSS-MHRA) under the constraint that the collision probability is bounded below collision tolerable level. Theoretical analysis and simulation results both show that, on one hand, both CSS-MCRA scheme and CSS-MHRA can follow the constraint of collision tolerable level; on the other hand, the performance of CSS-MCRA scheme is better than that of CSS-MHRA scheme if handoff latency is zero or very low, while the performance of CSS-MHRA scheme is better than that of CSS-MCRA scheme if handoff latency is long enough.