RFID中基于分组动态ALOHA防碰撞算法的研究

针对RFID系统中,多个标签同时响应读卡器时会产生碰撞这个问题,简要介绍了几种ALOHA防碰撞算法.在此基础上,改进了动态帧时隙ALOHA算法;进一步,提出了基于分组动态ALOHA的防碰撞算法.该算法预先对发生碰撞的标签数进行估算,根据估算的标签数目来调整动态帧.再依据系统性能设定分组门限值,充分利用分组法对标签进行防...     

一种应用于无人机编队通信的防碰撞方法

无人机编队自组网络类似于Ad Hoc网络,针对无人机编队飞行过程中产生的信息碰撞问题,研究了Ad Hoc网络中最典型的ALOHA协议,对时隙ALOHA算法进行改进。改进的时隙ALOHA将信道分成若干个离散的时隙段,给每个时隙段分配一部分节点进行传输数据。仿真结果表明:在对信道分成2个时隙段,竞争窗口K=2,吞吐量为0.368时,改进后的时隙ALOHA算法中数据包的平均传输次数为1.35,归一化时延约为5.32。与改进前的时隙ALOHA算法相比,系统的归一化传输时延降低,提高了无人机编队飞行时信息传输的有效性。     

无线射频识别系统中的标签防碰撞算法综述

由于应用环境的要求,阅读器或标签必须要进行防碰撞处理。同时防碰撞算法的优劣直接关系到标签与阅读器通信性能的好坏。所以防碰撞算法的研究对扩展物联网的应用非常必要。本文讲述了现今存在的标签防碰撞算法,包括二进制树系列算法、ALOHA 系列算法和标签估计算法,并指出算法的研究方向。     

RFID多碰撞位联合锁位动态可调整算法研究

针对现有RFID多标签防碰撞算法无法兼顾减小传输开销与降低碰撞率的缺点,提出了一种基于多碰撞位联合锁位动态可调防碰撞算法的系统。系统工作流程包括空闲时隙检测和多标签动态识别,空闲时隙检测用于锁定空闲时隙,以避免阅读器访问增大时间开销;多标签识别采用动态可调整防碰撞算法,其由多碰撞位联合锁位防碰撞算法和动态二叉树算法构成,阅读器根据曼彻斯特译码结果检测碰撞,估算标签数量,从而调用不同的防碰撞算法,成功识别一个标签后返回到上一次发生碰撞的节点。仿真结果表明,通信速率125 Kbit/s条件下,系统在传输开销、寻呼指令开销、吞吐率性能方面有明显的提高。     

改进的混合查寻树RFID防碰撞算法

无线射频识别(RFID)系统采用的防碰撞算法直接决定了系统的工作效率。在查寻树(QT)算法的基础上提出了一种改进的混合查询树(IHQT)标签防碰撞算法。标签产生碰撞时,碰撞节点会裂分为多个子节点。为了避免空闲时隙的产生,IHQT算法在阅读器查询碰撞标签之前增加一个分支预测阶段,提出的分支预测方法可以准确地预测查询树中空闲时隙的位置,阅读器产生新的查询前缀时,不产生访问空闲时隙的查询前缀,从而完全避免了空闲时隙的产生。算法的性能分析和仿真结果表明,IHQT算法在阅读器开销少量增加(分支预测位n≤2)甚至明显减少(分支预测位n≥3)的前提下,时隙数、吞吐率有了显著的改进,优于已有的查寻树防碰撞算法。     

远程识别中多标签防冲突算法的改进

UHF RFID中时隙随机防碰撞(SR)算法对于标签防碰撞的处理上有着它的局限性,为了提高算法效率,运用不避让冲突时隙的处理方法在SR算法的基础上加以改进,使随机选取时隙造成的标签冲突的概率减小.通过Simuilink建模仿真,对在两种算法下的标签识别效率进行对比,验证了该方法提高了RFID系统的识别率和通信效率,改进...     

电子标签的防碰撞应用研究

针对RFID系统中的电子标签防碰撞算法进行了研究应用,在二进制搜索算法的基础上,提出了新的防碰撞算法—快速二进制层分法.该方法根据理论分析计算得到的标签碰撞概率值,自动实现了最佳的搜索分支数.进行了仿真验证,并结合矿井下使用的人员定位系统对该方法进行了实际应用,仿真结果和实际应用表明,快速二进制层分法的搜索速率是二进制搜索算法的1.32倍.快速二进制层分法的应用,提高了RFID系统中电子标签的读取效率,缩短了对电子标签的识别时间,提高了RFID系统的应用水平.     

一种分组式RFID防碰撞算法的研究

RFID即射频识别,是1种通过无线射频方式在标签和阅读器之间进行非接触双向数据传输以达到目标识别和数据交换目的的技术.防碰撞算法是射频识别系统中一种提高系统识别效率的关键技术.通过对二进制搜索算法进行数学分析,提出了1种最优分组式的二进制搜索算法.算法首先估计出标签数量,然后利用数学归纳法和求导的方法算出最优的分组因子...     

局部二进制特征描述算法综述

为引起更多机器人视觉领域的研究者对局部二进制特征描述算法进行探索和讨论,并推动局部二进制特征描述算法在图像匹配、目标识别和机器人导航等领域的应用,系统的综述局部二进制特征描述算法的发展过程以及研究进展。首先简要概述浮点型的特征描述算法,并指出研究局部二进制描述算法的必要性;然后详细的介绍基于手动设置的经典二进制描述算法及其改进方案,深入分析基于优化学习的二进制特征描述算法的优势和缺陷;最后对局部二进制特征描述算法存在的问题进行讨论,强调将当前深度学习理论与局部二进制特征描述原理相结合的重要性,同时随着深度学习理论的引入,局部二进制特征描述算法必然会更加适合机器人系统开展反恐防爆、核电安全、太空探索等特殊环境下的图像匹配和目标识别任务。     

基于改进二进制粒子群与动态微增率逐次逼近法混合优化算法的水电站机组组合优化

针对水电站机组组合问题具有高维、非凸、离散、非线性等特点,提出了一种适用于求解大容量、多机组巨型水电站机组组合问题的改进二进制粒子群优化算法,改进了粒子概率变换和位置更新方程,使其具有更强的全局寻优能力和更快的收敛速度.通过将改进二进制粒子群算法与动态微增率逐次逼近法混合嵌套,分别对水电站外层机组组合和内层机组间负荷分配进行交替迭代优化来求解水电站机组组合问题.同时引入启发式机组最短开停机时间修补策略和基于机组启停优先顺序表的系统备用容量修补技术,有效处理了多重约束条件,提高了算法的收敛速度和寻优能力.以三峡水电站为工程应用背景进行了实例研究,并与DP和BPSO算法以及实际耗水量进行了比较分析,结果表明所提算法简单快速,优化效果较好,具有较强的工程实用价值.     

High-Speed Collective Readout of Large Quantities of Moving Electronic Tags Using the Response Probability Control Method

When more than two electronic tags respond to a reader request, the request fails. This is referred to as the collision problem. To overcome this problem, a novel electronic tag readout method, termed the response probability control method (RPCM), is proposed in this paper. In the RPCM, the reader indicates the response probability of a request, ensuring rapid and simultaneous readout of multiple electronic tags. We have already reported the basic RPCM characteristics for a large number of nonmoving electronic tags. In this paper, the extended characteristics of electronic tags located on a conveyor belt are simulated and a portion of them is analyzed. The RPCM and the existing dynamic framed slotted ALOHA (DFSA) method are compared. The simulation demonstrated that, in the case of nonmoving electronic tags, the readout of the RPCM is 1.6 times faster than that of DFSA, while in the case of moving electronic tags, it is more than 2.5 times faster.     

基于免疫BPSO算法与拓扑可观性的PMU最优配置

以电力系统状态完全可观测和相量测量单元PMU配置数目最小为优化目标,基于PMU的功能特点和电力网络的拓扑结构信息,形成快速且通用的电网拓扑可观测性判别方法,并设计了一种结合免疫系统信息处理机制的二进制粒子群优化算法对目标函数进行求解,该算法综合了粒子群优化算法简单快速和免疫系统种群多样性的优点,明显改善了进化后期算法的收敛性能和全局寻优能力.最后通过对IEEE14和新英格兰39母线系统进行PMU优化配置仿真及量测冗余性分析,验证了本文方法的有效性和优越性.     

改进差分进化算法优化多值属性系统诊断策略

测试序列优化问题是故障诊断过程中的关键性问题;针对多值属性系统的测试序列优化问题,采用自适应差分进化算法,结合多值属性系统的特点,分析变异算子在算法中的作用,并设计了个体的编码策略以及两种不同的诊断方式,提出一种将高斯,柯西变异算子与多差分策略进行融合的差分进化算法;通过实验对比分析,结果表明该算法不仅可以很好的应用于多值属性系统,而且在处理二值属性系统的测试序列优化问题时,与已有算法相比,该算法得到的测试点数目更少,期望测试代价更低,可用于多值属性系统求解诊断策略问题。     

基于二进制采样快速S变换算法的 电能计量方法研究

大量非线性以及冲击性、波动性负荷的应用使电网环境变得复杂,将会产生非稳态信号。传统的电能计量方式及计量算法对非稳态信号电能计量不够精确。本文首先采用了一种把基波分量、畸变分量分开计量的方式,再借鉴快速S变换的思想提出了一种基于二进制采样快速S变换的电能计量算法。理论分析可知:电网信号畸变的情况下,基波、畸变分量分开计量的方式比传统的全电能以及基波计量方式更加合理;二进制采样快速S变换核函数形式固定,而不像小波算法那样很难选择合适的小波基函数。并且在相近的精度下,快速S变换比S变换节省很多的时间。最后通过仿真对比验证,无论是稳态信号还是非稳态信号,基于二进制采样快速S变换算法的电能计量结果的精确度都大大优于小波变换,并且比S变换运算效率更高。     

用免疫BPSO算法和N-1原则多目标优化配置PMU

为了在满足全网的完全可观测的前提下实现PMU安装投入的性价比最高,通过理论分析得出判断电网节点拓扑可观测的依据,并提出以N-1可靠性检验原则对PMU配置方案进行冗余性检验,由此以全网完全可观测、PMU数目最少和N-1量测冗余度最高为目标建立了PMU多目标优化配置数学模型,并设计了一种结合免疫系统信息处理机制的二进制粒子群优化算法对模型进行求解。该算法综合了粒子群优化算法简单快速和免疫系统种群多样性的优点,明显改善了进化后期算法的收敛性能和全局寻优能力。对新英格兰39母线系统进行PMU多目标优化配置仿真及量测冗余性分析的结果表明,该法对PMU配置方案的量测可靠性及其所需PMU数量进行综合评价可方便快捷地得到性价比最优的方案,较之普通的PMU单目标优化配置方法更为合理和灵活。