一种井下RFID定位系统的读卡器防碰撞算法

随着技术的进步,RFID(射频识别)已在煤矿进下定位里得到了应用。由于频率资源有限,读卡器间往往存在频率干扰,将导致RFID定位系统出现读卡器碰撞的问题。分析了读卡器碰撞的两种情形,提出了基于Q学习的仿碰撞算法,并进行了仿真测试。测试结果表明,读卡器碰状问题得到了有效控制,也说明提出的防碰撞算法是有效、可行的。     

基于置换码的RFID防冲突算法

为了解决RFID系统中标签识别信息碰撞问题,文中基于现有的确定性二叉树防碰撞算法,通过引入置换码机制,提出了一种基于置换码的RFID防冲突算法。新算法中读卡器依据碰撞位个数的不同,发送不同的查询命令。若读卡器发现碰撞位个数仅为两位或者三位,则命令标签发送其碰撞位编码的置换码,从而快速识别这几个碰撞编码。仿真结果表明,新算法可以有效地减少标签识别过程中的查询次数和通信量,提高了标签识别效率和系统吞吐率。     

基于后退式二进制搜索算法的有源RFID系统防碰撞算法

有源RFID技术在远距离、高传输速度、穿透能力强和高可靠性等应用方面比无源RFID技术有着无可比拟的优势。有源RFID技术应用中的一个核心和关键技术就是标签的防碰撞问题。在对比现阶段主要有源RFID防碰撞算法的基础上,本文提出了一种后退式二进制搜索防碰撞算法,算法有效的解决了有源RFID系统中的多标签防碰撞问题。在2.45G有源RFID硬件平台上对该算法进行测试和验证。测试结果表明,该算法算法具有识别速度高、速度快和准确率高的特点。解决了有源RFID系统的多标签防碰撞问题。     

RFID技术与应用中的建模与优化的研究综述

RFID与传感器网络是物联网的基础技术.随着RFID的广泛应用,产生了许多新的建模与优化的问题.分别从RFID技术和应用两个方面对这些新问题的研究情况进行综述.主要问题包括:读卡器网络的布置优化,读卡器负荷平衡,RFID存储的数据分配,高速读入的防碰撞算法,RFID系统的投资回报的分析与决策,RFID带来的业务流程再造问题,供应链中的存储优化问题,个件层(Item-Level)管理带来的新问题,动态信息与快速响应的新问题等.     

物联网环境下RFID防碰撞及动态测试关键技术研究

针对复杂物联网环境下,由于密集标签应用中的多标签、多读写器、各种外部噪声等对标签读取率的影响以及所引起的射频识别系统的碰撞问题,介绍了物联网的总体架构以及RFID与物联网的关系,分析了近年来几种常见的RFID防碰撞算法,探讨了RFID系统动态测试技术的最新进展,提出了一种新型RFID防碰撞动态测试实验平台的硬件和软件框架,并通过仿真验证了平台的部分功能,从而为提高RFID系统动态防碰撞提供了有效的测试手段。     

基于CSMA-CA机制的P-GFSA防碰撞算法设计

RFID系统由标签和阅读器组成,往往标签的数量远远大于阅读器,这样就容易产生标签碰撞问题。因此,标签防碰撞算法的性能直接决定了RFID系统中阅读器识别标签的能力和采集数据的速度。在分析了传统防碰撞算法的基础上,本文提出一种基于CSMA-CA机制的预分组GFSA防碰撞算法,并在有源RFID系统上实现。经过测试,该算法适合有源RFID系统,在大量标签处于动态的环境下,性能好于传统算法。     

基于TRF7960的多协议射频读卡器设计

设计了一款基于TRF7960和STC11F32XE单片机的多协议自适应功能的射频读卡器,给出了射频读卡器的具体硬件和软件设计方案,并对设计中的难点作了分析。该读卡器支持多协议,支持防碰撞和多标签识别,功能完备,操作灵活,可以为各种RFID应用提供灵活有效的解决方案,同时也可为学习RFID技术的人员提供一个多协议、低价位的开发平台。     

应用于建筑设备物联网的超高频RFID读卡器设计

为在建筑设备物联网系统(BECPS)环境中实现人员信息的采集,设计了一个超高频RFID读卡器。首先简要描述了BECPS;其次给出了读卡器的硬件电路、器件选型、系统软件等的设计过程;最后在BECPS平台下对该RFID读卡器进行了实验测试,测试结果证实了该设计方案的有效性。与现有的超高频RFID读卡器相比,该读卡器不仅能够完成多标签识别,并且能够与BECPS完美结合,实现了人员信息的无线上传。     

基于二进制搜索算法的RFID系统防碰撞算法

针对RFID系统中最常见的防碰撞问题,提出了一种基于二进制搜索的防碰撞算法.算法能动态调整指令发送长度和发送值,并在发生碰撞时,首先通过碰撞位中"1"的个数来识别标签.该算法能有效解决RFID系统中多目标识别的防碰撞问题.     

射频识别系统中的防碰撞算法研究

在RFID系统中,为解决多个标签同时与阅读器交换数据所引起的碰撞问题,必须采用一定的防碰撞算法,标签防碰撞技术是RFID系统中的关键技术。详细分析了典型的二进制及动态二进制防碰撞算法原理,并在此基础上提出了一种新的防碰撞算法。该算法根据标签碰撞的特点,充分利用已得到的冲突信息,采用休眠计数的方法,使搜索范围大大缩小,提高了标签的识别效率。性能分析表明,该算法比已有的二进制及动态二进制反碰撞算法具有更明显的优势。     

一种求解多处理机调度问题的a-平坦化调度算法

在分析多处理机调度问题的基础上,提出了α-平坦的概念,并将其引入到多处理机调度问题中;基于此,提出了一种新的基于α-平坦的求解多处理机调度问题的算法。算法首先对作业集合做平坦化处理,然后再对处理后所得的新问题进行求解,最终获得原调度问题的一个近似解。实验结果表明,通过该算法可以求得较好的结果,相对于其它启发式算法,该算法具有较好的稳定性。     

国际航线网络中K条最短路径算法改进与仿真

K条最短路径(KSP)问题是国际航线网络实际路径优化问题。通过对航线网络特征与K条最短路径算法的分析,研究了解决KSP问题的典型Yen算法。针对Yen算法求解候选路径占用大量运算时间的问题,提出一种改进Yen算法。改进Yen算法通过借助A*算法的启发式策略,减少了产生候选航线路径的时间,从而提高了算法的搜索效率并减小了算法搜索的规模。通过对国际航线网络实例的仿真,实验结果表明改进Yen算法能够快速求解国际航线网络中的KSP问题;同时,与Yen算法相比,运算效率提升了75.19%以上,能够为航线路径优化提供决策支持。     

蚁群优化算法在物流车辆调度系统中的应用

根据对蚁群算法进行的深入研究,指出了蚁群算法在解决大型非线性系统优化问题时的优越性。通过仔细分析遗传算法和粒子群算法在解决物流车辆调度系统问题的不足之处,基于蚁群算法的优点,并根据物流车辆调度系统自身的特点,对基本蚁群算法进行适当的改进,给出算法框架。并且以线性规划理论为基础,建立物流车辆系统的数学模型,给出调度目标与约束条件,用改进后的蚁群算法求解物流车辆调度系统的问题,求得最优解,根据最优解和调度准则进行实时调度。使用Java语言编写模拟程序对比基于改进粒子群算法和改进蚁群算法的调度程序。通过对比证明了所提出的改进蚁群算法解决物流车辆调度优化问题的正确性和有效性     

高速公路网入口流量控制的双层规划模型及算法

建立双层规划模型用于解决高速公路网的入口流量控制问题。提出了一种结合遗传算法和Aloplex算法的新算法——GAA算法来求解双层规划问题。实验结果表示，GAA算法在求解双层规划问题上优于遗传算法；分车型测算得出进入路网的流量使上层目标函数值更小（相对于单车型情况），并且使路网利用程度得到进一步的提高。     

改进粒子群优化算法求解任务指派问题

任务指派问题是典型NP难题，引入粒子群优化算法对其进行求解。建立了任务指派问题的数学模型，给出了粒子群优化算法求解任务指派问题的具体方案。为提高其优化求解效果，引入变异机制及局部更新机制对粒子群优化算法进行改进。实例及数字仿真验证了改进粒子群优化算法的有效性。     

解决移动计算位置管理的离散差分进化算法

位置管理问题是移动计算环境中的一个重要问题。提出了一种解决位置管理问题的离散差分进化算法,给出了种群的离散编码方法和一种新的变异操作机制,提出了基于问题特性的种群初始化启发式方法,以及早熟收敛问题的解决策略。基于随机生成的数据对算法进行了模拟实验,将该算法的结果与遗传算法、禁忌搜索算法及蚁群算法进行了对比。     

快速蚁群算法求解圆排列问题

圆排列问题属于NP-完全问题,且蚁群算法已成功地解决了许多组合优化的难题。介绍一种基于蚁群算法求解圆排列问题的算法,并对此算法进行优化,提出一种求解圆排列问题的快速蚁群算法。它大大减少了蚁群算法的搜索时间,有效改善了蚁群算法易于过早地收敛于非最优解的缺陷。仿真实验取得了较好的结果。     

基于QPSO的QoS组播路由算法

对带宽、延时、延时抖动约束最小代价的QoS组播路由问题进行了研究，提出一种基于量子行为微粒群优化（QPSO）算法来设计路由优化算法。该算法采用一种节点序列编码方案，将路由优化问题转化成一种准连续优化问题，并采用罚函数处理约束条件。应用QPSO算法求解QoS组播路由问题的算例，并与遗传算法和改进后的遗传算法进行比较。计算机仿真实验证明，该算法可以更有效地求得QoS组播路由问题的优化解，可靠性较高。     

基于人工蜂群改进算法的无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络无需测距的DV-Hop定位算法中,利用最小二乘法进行节点定位时存在较大误差的问题,提出了一种改进的DV-Hop智能定位算法。首先在详细分析DV-Hop算法中最小二乘法原理的基础上,将定位问题转化成全局最优化问题;其次根据人工蜂群算法计算最优化问题的优势,结合定位具体问题,提出了一种自适应人工蜂群算法;最后将改进的人工蜂群算法运用到DV-Hop算法未知节点的坐标估计阶段实现定位。仿真实验表明,改进的定位算法与最小二乘法及基于传统人工蜂群算法的DV-Hop算法相比,在不同锚节点比例和不同节点数的情况下,定位精度和精度稳定性都有明显提高。     

快速蚁群算法求解圆排列问题

圆排列问题属于NP-完全问题,且蚁群算法已成功地解决了许多组合优化的难题。介绍一种基于蚁群算法求解圆排列问题的算法,并对此算法进行优化,提出一种求解圆排列问题的快速蚁群算法。它大大减少了蚁群算法的搜索时间,有效改善了蚁群算法易于过早地收敛于非最优解的缺陷。仿真实验取得了较好的结果。