基于二进制树的RFID系统自适应多分支防碰撞算法

为提高射频识别(RFID)系统的识别效率,研究了系统的标签防碰撞问题。考虑到对标签进行多分支处理能够有效地提高RFID系统标签识别效率,而传统的多分支防碰撞算法都是在标签估计的基础上对标签进行最优分组,标签估计产生的时延和误差都会影响整体的识别效率,提出了一种基于二进制树的自适应多分支(AMB)防碰撞算法。该算法根据二进制树结构特点,利用识别的标签数目对树结构中右节点标签进行估计并进行分组识别,经过多次调整的自适应多分支防碰撞算法,可以规避一次标签估计所引入的估计误差,从而提高系统的识别效率。仿真结果表明自适应多分支算法可以大大提高标签识别效率,在标签数量较大时系统效率可达43%左右。同时该算法实现简单,只需在阅读器中增加若干计数器,不需要改变任何空中接口,很容易与现有协议兼容。     

RFID系统动态帧时隙ALOHA算法的改进

为了提高射频识别(RFID)系统的多目标识别效率,研究了识别中的标签冲突,并对主流防冲突算法——根据标签数动态调整帧长的动态帧时隙ALOHA算法(DFSA算法)进行改进,建立了基于3级随机数适时选择机制的改进算法的数学模型。这种新的改进算法通过3级随机数优先级的划分,解决了碰撞时隙的重新利用,提高了算法的时隙利用率,也在DFSA算法的基础上大幅提高了算法吞吐率,解决了DFSA算法最高吞吐率36.8%的瓶颈。仿真结果表明,此改进算法可以使系统识别效率提高到69.35%,从而验证了此算法的有效性,为以后防碰撞算法的研究奠定了基础。     

RFID标签防碰撞算法研究

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,使阅读器正确读取信息所使用的算法称为防碰撞算法,深入分析目前RFID系统常用的防碰撞算法的特点,提出基于标签的唯一标志符的防碰撞算法,仿真结果表明该算法有明显的优越性,得到高吞吐率、低错误率。     

基于改进ALOHA算法的RFID标签防碰撞研究

目的 为提高射频识别技术(Radio Frequency Identification,RFID)标签识别成功率,以及包装生产线自动分拣效率、智能化水平.方法 以包装生产线检测系统为研究对象,结合RFID技术设计一种自动包装、检测、配送系统.介绍RFID检测系统,主要包括标签、阅读器、天线和控制系统.针对RFID识别过程中标签碰撞问题,提出一种改进ALOHA算法,采用动态预测权值估计标签数目使标签数目与数据帧长度大致相等.通过实验验证ALOHA算法的有效性.结果 实验结果表明,碰撞比率平均值只有1.1％,整个系统的检测成功率可以达到99.6％;所述改进ALOHA算法可以有效避免标签碰撞.结论 该系统能够自动完成检验,并且用时较少,检验过程中正确率较高,具有较高的市场应用价值.     

改进的射频识别系统的防冲突算法

在射频识别系统中，须采取有效的防冲突算法解决多个标签与阅读器数据交换时引起的数据冲突问题。新的防冲突算法采取动态互补的二进制树形搜索法，充分利用已得到的冲突信息，有效减小了判决过程中数据的传输量，提高了标签的识别效率。     

确定型标签防碰撞算法研究综述

确定型标签防碰撞算法是无线射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术中一种关键性的标签防碰撞算法,可100%识别完毕所有待测标签。本文对确定型标签防碰撞算法的核心思想进行深入探讨,总结归纳不同确定型标签防碰撞算法的优缺点,结合现状,提出下一步研究方向。     

智能包装中的RFID标签防碰撞算法研究

目的 解决目前物流系统中智能包装RFID标签冲突的问题。方法 在研究已有防碰撞算法的性能和缺点基础上,针对大量标签场景设计一种分组动态帧时隙的混合查询树（GDFSA-HQT）算法。该算法在每一轮识别之后估计还没有识别的标签数量,如果还没有识别的标签数量小于或等于354个,则先采用动态帧时隙ALOHA（DFSA）算法对标签进行识别,再采用混合树查询算法（HQT）进行标签识别;若未被识别标签数大于354个,则先对标签进行分组处理,再分别采用DFSA和HQT进行标签识别。结果 仿真实验表明,GDFSA-HQT算法的吞吐率能够保持在0.82左右。结论 GDFSA-HQT算法解决了标签碰撞问题,在大量智能包装的物流系统中具有良好的应用前景。     

Optimization of multi-tag identification for UHF RFID multi-antenna tag readers

针对现有的超高频(UHF)射频识别(RFID)标签阅读器使用单个天线,难以保证多标签识别可靠性的问题,提出了一种通过增加天线个数,以增强覆盖效果、减少识别盲区、增强多标签识别可靠性的RFID多天线识别模式,并利用遗传算法对识别过程中启用天线的个数进行优化,通过合理处理选择、交叉、变异遗传算子以提高RFID阅读器多标签识别的可靠性.实验结果表明:增加天线个数可以增强覆盖效果、减少识别盲区;基于遗传算法的识别优化算法具有良好的搜索性和收敛性,提高了系统识别的可靠性.该研究为复杂环境下应用超高频RFID技术提供了新思路.     

一种基于有限字符集特性的OFDM系统盲信道估计算法

针对正交频分复用(OFDM)通信系统中传统的基于发送信号有限字符集特性的盲信道估计算法复杂度高、实用性低的问题进行了研究,提出了一种降低算法复杂度的改进的盲信道估计算法。通过将OFDM系统的频域接收信号模型等价分解成多个接收信号分组的方式,改进算法仅需搜索单个发送信号分组便可实现盲信道估计,其计算量大大降低。此外,改进算法还可以通过控制盲估计算法中分组的数目很好地实现系统性能和复杂度的折衷设计,实用性也更强。数值仿真结果表明,改进算法的最优估计方案与传统算法的性能完全相同,且其次优估计方案的性能随着比特信噪比的增加逐步逼近传统算法,分别在10和15dB处趋于一致。     

判断二进制树中标签识别完毕的方法

分析了射频识别(RFID)系统阅读器与标签通信的二进制树算法,指出在标签识别过程中,阅读器并不知道是否识别完标签,阅读器会以连续多次没有接收标签响应为依据结束对标签的查询,这样往往会造成标签漏读或浪费时间在已识别完的标签上。基于此分析,提出了判断二进制树中标签识别完毕的方法。该方法通过在阅读器中设置计数器,就可以很好地跟踪标签的识别情况,准确地判断出标签是否识别完毕。分析结果表明,该方法可以准确地判断标签是否识别完毕,增加系统识别效率和可靠性。