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。     

RFID动态帧时隙ALOHA防冲突中的标签估计和帧长确定

为提高射频识别(Radio frequency identification, RFID)标签的识别效率, 本文针对RFID动态帧时隙ALOHA防冲突系统, 提出了新的标签估计方法和帧长确定方案. 标签估计中采用了不同的贝叶斯代价函数, 提出了几种贝叶斯标签估计方法, 它们的估计结果准确, 而且通过减小标签数取值范围可使计算复杂度得到降低. 随后, 推导出一种根据标签数确定最优帧长的方案, 它能使系统达到最大的信道利用率, 该最大信道利用率要大于帧的时隙数等于标签数时所能达到的最大利用率.     

基于非空时隙数的无线射频识别标签估算算法

针对无线射频识别(RFID)系统中现有标签估计算法估计时间长、误差大的问题,提出了一种基于非空时隙数的标签估算方法。首先,分析了动态帧时隙ALOHA(DFSA)算法的系统模型,指出标签估算的必要性;其次,对当前存在的一些标签估计算法进行了研究,列举其存在的不足;再次,通过在不同帧长条件下对非空时隙平均数与待识别标签数的关系进行研究,得出两者之间存在着的不依赖于帧长的归一化曲线并将其运用于标签估计。而且通过引入精度需求,运用概率分析理论和折半查找的方法来确定不同标签总数下的轮询次数K;最后,对所提标签估计算法进行仿真,从估算精度和估算时间两个方面与现有的标签估算算法作了性能对比分析。仿真结果表明,该算法最大估计误差仅为1%,在帧长为128、标签数为400的情况下,相比Adaptive Slotted ALOHA Protocol(ASAP)、Fast Zero Estimation(FZE)、最大后验概率(MAP)估计算法,其误差率分别减少了66.7%、78.3%和72.2%;此外在识别相同数目标签的情况下,所提算法耗费的估计时间也明显少于上述3种算法。由此可见,基于非空时隙数的标签估算算法具有较高的估算精度和估算效率,能够对RFID系统中的待识别标签进行快速准确的识别。     

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。     

Capture-aware Bayesian RFID Tag Estimate for Large-scale Identification

Dynamic framed slotted Aloha algorithm is one of popular passive radio frequency identification (RFID) tag anticollision algorithms. In the algorithm, a frame length requires dynamical adjustment to achieve higher identification efficiency. Generally, the adjustment of the frame length is not only related to the number of tags, but also to the occurrence probability of capture effect. Existing algorithms could estimate both the number of tags and the probability of capture effect. Under large-scale RFID tag identification, however, the number of tags would be much larger than an initial frame length. In this scenario, the existing algorithm's estimation errors would substantially increase. In this paper, we propose a novel algorithm called capture-aware Bayesian estimate, which adopts Bayesian rules to accurately estimate the number and the probability simultaneously. From numerical results, the proposed algorithm adapts well to the large-scale RFID tag identification. It has lower estimation errors than the existing algorithms. Further, the identification efficiency from the proposed estimate is also higher than the existing algorithms.      

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.     

A novel-Q DFSA algorithm for passive RFID system

The tag detection ability of Passive Radio Frequency Identification (RFID) systems are critically challenged by the collision occurrence due to simultaneous responding tags during the identification process. The dynamic scheduling of the frame size governed by Dynamic Frame Size ALOHA(DFSA) process, by adjusting the frame lengths according to the size of tag population can avoid the collisions during the identification. However, the performance of DFSA majorly depends on the frame size selection policy which in previous studies was adopted to achieve the target of throughput maximization during a frame. This condition is obtained at the cost of equating the frame size up to the number of estimated tags responding during the time frame. This approximation enhances the throughput value but contributes to massive energy wastages as the frame lengths approach to a very large value in large tag population size. Therefore, it is essential to develop the new frame size estimation policy for DFSA achieving the aim of optimization between throughput and energy for improved time and energy performance. In this paper, we have proposed an EPC C1G2 standards based Novel-Q DFSA algorithm which optimizes the frame size accounting both the energy and the throughput. The combined throughput and energy trade-offs are measured through Energy–Time-Delay (ET) cost which is minimum for our proposed algorithm compared to the existing solutions. Furthermore, the Throughput-Time Delay product approves the stability in large population size making it suitable for numerous identification applications.     

基于牛顿迭代法的RFID标签数量估计算法

ALOHA算法是一种被广泛采用的射频识别(RFID)标签防碰撞算法,要提高它的识别效率,算法帧长必须根据标签数量自适应调整,因此标签数量估计的准确性十分重要。针对已有标签估计方案存在的误差大问题,提出一种基于牛顿迭代法的标签数量估计算法(NIATE)。首先,根据标签数量与帧长的数量关系确定一个调节因子;其次,研究标签识别过程中成功时隙占总时隙比例,得到调节因子与所占比例的关系;最后利用牛顿迭代法求解得出准确的标签数量。仿真结果表明,NIATE算法在不同标签数量情况下,相比现有主流算法具有较好的自适应能力,标签估计平均误差更小,从而减少了识别所有标签所需的总时隙数,提高了系统吞吐率。     

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。     

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。     

全分组不等长时隙的DFSA算法

标签碰撞是无线射频识别技术中的常见问题,它将大大降低系统的效率,如何有效解决这个问题对整个系统来说尤其重要。首先对Aloha及其几种改进算法进行研究分析,针对目前最常用的动态帧时隙算法中标签估计和帧长调整方法存在的缺点,根据冲突问题本身,以及Aloha防冲突机制的数学特性,对识别过程进行分析,提出了一种帧长及分组数动态调整方案,减少空时隙和碰撞时隙占用时间,同时制定取舍规则,当标签数量大时,在识别初始阶段分组延迟一部分标签。仿真证明,该方案可减少标签冲突,提高识别效率。     

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。     

射频识别系统冲突防范算法

射频识别是物联网技术的核心,标签冲突问题是射频识别必须要解决的一个关键问题．针对射频识别系统中的标签冲突问题,分析了Aloha算法及其改进算法．提出了一个基于FibonacciNumber的动态帧时隙Aloha改进算法,并建立了动态调整帧长的策略．仿真结果表明该算法能提高系统的吞吐率和系统负载．     

A reliable opportunistic routing for smart grid with in-home power line communication networks

The topology of in-home power line communication (PLC) networks varies frequently, which makes traditional routing algorithms failure. To solve this problem, an end-to-end transmission time for remaining path (TTRP) metric-based opportunistic routing (TTRPOR) is proposed. Since a local broadcasting scheme is adopted, the algorithm can find the optimal path for forwarding packets in a dynamic PLC network. The closed-form of the outage probability for a PLC channel is derived to estimate the TTRP. It is proved that the average throughput can achieve maximum as the metric TTRP is utilized to sort candidate forwarding nodes. Numerical results show that the end-to-end throughput of networks with TTRPOR, outperforms that of the network adopting DSR and EXOR, especially for the case of varying-topology in-home PLC networks.     

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.     

基于自供电的无线传感器网络MAC层协议研究

针对自供电的无线传感器网络,提出了一种新的MAC层协议DFSA（动态帧时隙ALOHA）,该协议对能量进行系统管理。仿真结果表明在具有能量收集能力的传感器网络中,DFSA能够充分利用节点的能量收集能力,实现网络能量充分利用,在保证较高的传输效率下获得最高的信道利用率,同时提高了数据传输的可靠性。     

新型Q值防碰撞算法在RFID系统中的研究

RFID系统在某些应用领域中需要高效的标签识别算法。针对标签数目不固定且数量变化范围大的情况下,多标签同时回复一个阅读器而产生碰撞丢失标签信息的问题,本文提出一种改进型的Q值算法。在该算法中,阅读器根据变化的标签数目自适应修改Q值,分化C值调整帧长度,极大地提高了标签的识别速度,并减少了读取的误码率,且不会因为数目变化范围大而造成标签识别延时增大。文中详细介绍了算法设计流程,并通过建立数学模型对算法的可行性进行分析,根据统计数据来获得最优算法参数,最后用实际案例进一步证明了该算法在识别大量标签时效率明显优于原Q值算法和自适应帧时隙阿罗哈算法(FSA)。     

时隙ALOHA协议下的网络化控制系统协同设计

针对网络化控制系统中信道容量有限的问题,本文提出一种基于时隙ALOHA通信协议的控制与通信协同设计方法.将控制系统的采样周期划分为若干等长度的时隙,在每个时隙中,系统的分布式传感器通过时隙ALOHA协议来随机竞争接入网络.由于在不同的采样周期各个传感器的接入状态不同,整个状态反馈控制系统将在若干子系统之间进行切换.据此,本文建立了离散的切换系统模型,并利用分段李雅普诺夫函数方法和平均驻留时间技术得到了能够保证系统指数稳定的充分条件.然后,给出能够保证控制系统稳定所需的信道吞吐率的界限,进而得到了时隙ALOHA协议中的最大重传次数与控制系统衰减率的定量关系.通过上述方法,本文建立了控制-通信协同设计的框架结构,可将控制器的增益矩阵和时隙ALOHA通信协议进行协同设计.最后,通过仿真验证了本文所提出的协同设计方法的有效性.     

一种超宽带MAC层信道时间分配的改进方法

针对超宽带媒体访问控制(MAC)层的信道资源分配在可变比特率业务和不定比特率业务中可能存在的丢帧或带宽利用率低的问题,提出了一种基于开槽ALOHA协议即时抢占信道时间分配的改进方法,为数据流分配空闲的信道时间。仿真结果表明,与IEEE802.15.3建议的分配方式相比,这种改进方法能够在一定程度上降低任务失败率和延迟抖动,提高有效吞吐量,从而有效地支持高QoS要求的传输。     

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。