可并行识别的UHF RFID防碰撞算法研究

针对传统的动态帧时隙ALOHA多标签防碰撞算法（DFSA）的系统吞吐率低、系统识别率低等问题进行了研究,提出一种可并行识别的UHF RFID防碰撞算法（OVSF-DFSA）。该算法通过基于正交可变扩频因子（OVSF）码作为扩频码的码分多址技术和DFSA协议相结合,突破了传统算法中单一时隙中只能识别一个标签的局限性,实现了标签碰撞到码碰撞的转变。以理论分析和仿真实验为基础,探究了该算法下的系统吞吐率、系统总时隙数及系统识别率等方面的性能。仿真结果表明,当帧长◢fs◣>2且OVSF码长◢m◣>2,当标签数目大于200时,OVSF-DFSA算法下系统吞吐率是DFSA算法的◢m◣倍,且与DFSA、MS-DFSA、PIGDFSA算法相比,OVSF-DFSA算法在上述性能方面效果更佳。     

基于Logistic映射的射频识别防碰撞算法

针对动态帧时隙Aloha（DFSA）算法中帧长限制导致标签识别吞吐量较低的问题,提出基于Logistic映射的DFSA（Logistic-DFSA）算法。首先,将Logistic映射产生的序列作为扩频通信的扩频码,通过扩频技术与DFSA算法结合,实现一个时隙多个标签的并行识别。然后,分析识别过程中帧长、扩频码长度和标签数对系统吞吐量的影响,确定最优帧长和扩频码长度。最后,依据一帧结束后剩余标签数量,提出了标签可完全识别的重复帧算法。仿真结果表明,在不同标签数量情况下,与DFSA算法相比,Logistic-DFSA算法标签识别总时隙数减少了98.3%,系统吞吐量提高了162%。因此,Logistic-DFSA算法能大幅度减小标签识别总时隙数,提高算法吞吐量,可以对阅读器范围内的标签进行有效识别。     

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。     

多天线RFID系统标签碰撞问题研究

提出两种基于盲源分离方法的标签防碰撞算法,解决标签密集的多天线RFID系统中的标签碰撞问题。在一个确定的时隙内,当发射反向反馈信号的标签数目不超过阅读器天线的数目时,这些标签可以通过盲源分离算法被阅读器成功识别;否则,这些标签不能被阅读器识别。这些未被识别的标签再随机选择相同帧内其他的任意一个时隙,向阅读器发送返回信号,直到所有标签被成功识别出来。仿真结果表明,新算法能使得RFID系统获得更加高效的吞吐率,能比基于ALOHA的标签防碰撞算法具有更小的时耗,尤其是当标签数目较大时更加显著。     

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。     

基于分组的动态时隙ALOHA算法

详细介绍了基本ALOHA算法、时隙ALOHA算法、帧时隙ALOHA算法和动态帧时隙ALOHA算法基本原理和系统效能, 分析了上述4种算法各自特点. 提出了基于分组的动态帧时隙ALOHA算法, 该算法根据标签数量对标签进行分组, 并动态匹配最佳帧长. 仿真结果表明, 改进后算法系统具有吞吐率高、不受标签数量限制、节约帧时隙等优势.     

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％.     

超高频RFID系统的CRC分组ALOHA算法优化

标签冲突增加了射频识别(RFID)系统的时间开销和能量损耗,降低了识别速度,随着标签数量的不断增加,冲突更加明显,系统性能急剧下降。为了解决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标签分组的帧时隙ALOHA优化算法。该算法首先通过标签自身携带的循环冗余校验(CRC) 码将标签分组,记录标签组的组号,按照组号的顺序依次识别,从而减少同时响应阅读器命令的标签数量;针对识别过程中的时隙选择冲突问题,可以通过混沌系统产生均匀分布的伪随机数,对进入识别状态的标签随机选择时隙号,使标签在一帧内选择的时隙分布更加均匀,从而减少标签碰撞的次数。与传统算法的对比实验中：当待识别标签数量相等时,优化算法识别完标签所需命令数更少,且所用命令数与标签数目呈近似线性关系;当待识别的标签数量小于256时,优化算法的标签识别速度提高率稳定在50%;当待识别的标签数量大于256时,优化算法能使标签识别速度提高率达80%。理论分析与实验结果表明,优化算法识别标签的速度更快,且随着标签数量的增加,其优势更明显。     

一种基于ALOHA的改进RFID防碰撞算法

标签碰撞是无线射频识别(RFID)技术中的常见问题,它使得系统效率降低。ALOHA算法是解决此类问题的重要方法,提出了一种基于ALOHA的改进防碰撞算法,并分别给出了应用该方法处理碰撞时,阅读器和标签各自需要执行的程序步骤。仿真结果表明,该算法具有较高的效率,尤其在标签数量较大时相比动态帧时隙算法(DFSA)消耗时隙更少。     

无源RFID系统中多目标识别的估计算法

研究被动射频识别（RFID）系统中多目标识别环境下被识别目标数量的估计算法和最大吞吐率的获取方法。通过对时隙ALOHA方法的分析,建立了读写器和标签通信的二项式分布模型,得到了获取最大吞吐率的条件：在已知被识别目标数量的前提下,使时隙数与目标数量相等。提出一种被识别目标数量的估计算法——二次式分布估计（BDE）算法。BDE算法估计误差抖动小,平均误差为2.1%。仿真结果表明BED算法在识别目标数量少时,能将识别时间缩短至50%,当识别目标增加时,识别时间呈线性增长;系统吞吐率接近理论最大值,达到34%;空白时隙和碰撞时隙占时控制在16%附近。同时,识别时间成分分析指出：优化读写器命令、提高读写器传输数据率能够进一步缩短识别时间。     

一种改进的四叉树RFID防碰撞算法

针对随机ALOHA算法效率较低,确定性树型方法要求区域内标签数量不变的问题,提出一种改进的四叉树RFID防碰撞算法。在阅读器阅读范围内的标签根据不同的问询命令修改自身应答概率进行分组。阅读器采用比较碰撞位的四叉树算法识别应答概率为1的标签。通过公式推导证明了算法采用四叉树识别的合理性。实例说明和仿真结果显示,该算法能减少阅读器和标签之间的查询次数和通信量,有效提高阅读器的识别效率。     

一种基于捕获效应的防碰撞算法设计

捕获效应在无线通信系统中非常普遍.在无源射频识别系统(RFID)中,由于捕获效应的存在,即使读写器范围内多个标签在同一时间反向散射信号给读写器,总有一个标签能够被成功识别.提出了一种新颖的防碰撞算法来提高RFID系统的吞吐量.该算法在帧时隙ALOHA协议的基础上考虑了捕获效应.在捕获模型下,提供了待识别标签数的概率性估计方法和捕获效应敏感的最佳帧长度的推导.理论分析和仿真结果显示,提出的算法性能超过了现有的算法,而且降低了计算复杂度.     

RFID系统实时高效ALOHA防冲突算法研究与仿真

简要介绍了当前几种主要的ALOHA算法基本思想和系统效能,详细讨论了间接估算自适应帧时隙（DFSA）算法的原理和帧长度调整方法,并就DFSA算法对未识读标签的估计方法进行了统计分析,最后基于MatLab对各种算法性能进行了仿真。结果表明,间接估算DFSA算法较其它算法更能使RFID系统保持较高的系统效率,能够实时准确地识别标签。     

ALOHA标签防碰撞算法综述

ALOHA防碰撞算法是无线射频识别技术RFID（Radio Frequency Identification）中一种重要的标签防碰撞算法,该算法设计简单,容易实现,但系统吞吐率较低。其算法不断被研究改进,针对ALOHA算法及其改进算法加以详细的总结,对现在的研究方法加以理论推导、实验模拟,其中对动态帧时隙ALOHA（DFSA）算法中关键环节标签估计算法进行详细归纳。最后结合如今现状提出下一步研究方向。     

RFID系统标签防碰撞的研究与改进

RFID系统中标签碰撞是一个常见问题。为解决该问题,基于Gen-2协议提出了一种改进算法,该算法考虑到阅读器对碰撞时隙和空闲时隙的响应时间不同,运用两个不同的C值动态调整Q值,并在碰撞的情况下对时隙进行局部调整,减少了标签的识别通信次数,提高了系统吞吐率,并通过仿真得到验证。     

基于ALOHA的RFID防碰撞算法的研究

RFID在自动识别技术中扮演很重要的角色,如果许多标签同时向阅读器发送信息．信息之间就会发生碰撞阅读器就不能识别其中的信息,这会影响kFID系统的效率,为了解决这个问题,在ALOHA算法的基础上提出改进的措施．仿真结果表明新算法比传统算法效果更好。     

分组部分时隙帧预测的RFID防碰撞算法

针对最大帧长度受限情况下射频识别中的标签碰撞问题,提出分组部分时隙帧预测ALOHA算法。通过分组操作,限定每次待识别标签数在最大帧长的有效识别范围内。采用部分时隙帧预测,若部分时隙的碰撞或空闲比例超过门限值,则立即调整帧长,从而减少使用的时隙数。实验结果表明,该算法能有效降低使用的时隙数,提高系统识别效率,在标签大量动态变化的情况下,平均识别率可达35.58%,具有良好的适用性。