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基于Hash函数的RFID系统防碰撞算法的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
防碰撞算法是RFID系统的关键技术之一;针对动态帧时隙ALOHA算法(EDFSA)的局限性,提出了一种基于Hash函数的防碰撞算法;在算法中,标签通过Hash函数选择时隙发送信息,阅读器通过精确的标签数目估计方法来动态改变帧长度,从而提高了系统识别效率;文中详细介绍了算法设计流程,通过建立数学模型对算法进行分析,证明了系统识别效率期望值突破了36.8%的限制,仿真实验进一步证明了该算法在识别大量标签时效率明显优于动态帧时隙ALOHA算法. 相似文献
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王永 《计算机与数字工程》2011,39(3):17-20
对目前射频识别(RFID)系统中解决多标签间碰撞问题的EDFSA防碰撞算法进行了综述,分析了该算法的优势与不足,在分析其帧长及分组数调整方法缺点的基础上,提出了一种帧长及分组数动态调整方案。仿真结果显示,改进方案提高了系统的识别效率和稳定性。 相似文献
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在射频识别(RFID)系统中,存在阅读器与多个标签同时通信的碰撞问题,标签防碰撞技术是解决标签碰撞问题、提高标签识别效率的关键技术。在阐述传统二进制查询树算法(QT)的基础上提出了一种改进的查询树标签防碰撞算法-动态二进制查询树算法(DQT)。该算法通过曼彻斯特编码,识别出碰撞位,从而动态改变查询前缀,使阅读器的查询次数与标签的通信量大大减少,提高了标签的识别效率。仿真实验表明,DQT算法在大量标签识别场合下比QT算法更具有效性和稳定性。 相似文献
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在射频识别系统中,标签用于传递信息,在阅读器有效作用范围内,多个标签同时响应从而发生碰撞的情况不可避免,标签发生碰撞会降低系统的识别效率。为了提高系统的标签识别效率,本文在已有防碰撞算法的基础上提出一种基于ALOHA分区的多周期防碰撞搜索算法。该算法首先根据待识别标签数目划分相应时隙帧长,然后在发生碰撞的时隙内利用多周期防碰撞搜索算法识别标签,能够有效降低碰撞发生概率,提高标签识别效率。该算法可应用到数量庞大的标签识别系统中,对这类系统具有一定优势。理论分析与实验结果表明:该算法能够有效减少算法时隙数,提高系统的标签识别效率。 相似文献
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针对射频识别系统中的标签碰撞问题,在基于后退式二进制搜索算法的基础上提出一种改进算法。该算法结合动态调整算法并引入分组策略实现仅有两位碰撞即可识别标签,从而减少了搜索次数。该算法还引入堆栈存放阅读器接收到的ID数据,阅读器发送的序列号参数只是最高碰撞位信息,使得通信量减少。仿真结果表明,该算法能减少搜索次数,降低阅读器与标签之间的通信量,提高识别效率。 相似文献
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针对无线射频识别(RFID)系统中常见的标签防碰撞问题,在后退式搜索算法的基础上提出了一种改进的多叉树防碰撞算法。根据标签碰撞的特点,采用休眠计数的方法,以及遇到连续碰撞位时进行四叉树分裂的策略,使得在搜索过程中能够动态选择分叉数量,缩短了标签识别时间,有效地提高了算法的搜索效率。性能分析表明,该算法的系统识别效率达76.5%,且随着标签数目的增多,优越性更加明显。 相似文献
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针对现有二进制防碰撞算法通信数据量大、存在冗余信息的缺点,提出了一种新二进制防碰撞算法。新算法在阅读器与标签的首次通信中首先进行信息预处理,后继识别过程中只处理冲突位,然后利用每次探测得到的碰撞位信息构造二叉树。最高碰撞位之前的部分后接一个“0”为左子树,最高碰撞位之前的部分后接一个“1”+两个最高碰撞位之间的部分为右子树,在叶子结点实现标签的识别。该算法从阅读器和标签两方面同时进行改进,减少了通信量,提高了识别效率。 相似文献
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Hui Wang Shengliang Xiao Feiyu Lin Tianchu Yang Laurence T. Yang 《The Journal of supercomputing》2014,69(3):1235-1253
With the development of information technology and declining in the cost of tags, radio frequency identification (RFID) system has become more and more popular, which has been widely used in a lot of areas, such as logistics tracking, animals identification, medicine, electronic toll collection, inventory, asset management, manufacturing, etc. However, when we use RFID technology to identify the objects, tag collision is one of the important factors to influence the identification efficiency. Currently, Aloha-based algorithm is one of the popular anti-collision algorithms which performs well when the number of tags is small. But it is not very efficient for cases with large number of tags and some areas which tags’ number can be estimated, such as warehouse, supermarket, the production lines of smart factory and so on. So in this paper, we proposed a new anti-collision algorithm called group improved enhanced dynamic frame slotted ALOHA (GroupIEDFSA) by estimating the number of unread tags first, comparing the maximum frame size and dividing tags into groups when the number of tags which are activated is large. What is more, compared with enhanced dynamic frame slotted ALOHA (EDFSA) algorithm in the process of identification, GroupIEDFSA algorithm will combine new group based on the unread tags’ number. Simulation results show that the efficiency of GroupIEDFSA algorithm system improves by 20 % in time and over 50 % in rounds than EDFSA algorithm in the standard mode, and increases by 1 % in time when we used fast mode. 相似文献
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针对频率范围在860~960 MHz内的超高频(UHF)射频信号,提出一种基于独立成分分析(ICA)和帧时隙的射频识别(RFID)系统防碰撞算法。通过合理的帧时隙数选择可以使每一时隙内的标签数不大于阅读器的天线数,从而可以利用ICA算法实现多标签的同时识别。仿真结果表明,与传统的标签防碰撞算法及基于位隙动态分组的盲分离多标签防碰撞算法(BSDBG)相比,该算法在标签识别率方面具有明显的优势,且随着天线数的增加,算法的识别时间要低于BSDBG算法,进一步验证了将盲源分离技术运用于标签识别的可行性和高效性,在需要高效率和智能化管理的工程领域中具有潜在的应用价值。 相似文献
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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。 相似文献
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针对在高度密集的射频识别(RFID)系统中因标签碰撞导致系统识别效率降低的问题,提出了一种锁位式双前缀探针防碰撞算法。新算法在双前缀探针算法的基础上,利用曼彻斯特编码特点,通过锁位指令锁定碰撞位,提取碰撞信息,并且在后续的识别过程中仅传输这部分信息,结合双前缀查询思想,在减少碰撞时隙的同时,减少了数据传输量。算法在设计的过程中充分考虑了总时隙数、吞吐率、识别效率这三个重要的性能指标。理论和仿真分析表明,相对于已有算法,新算法具有更高的识别效率和吞吐率,更适合RFID识别系统。 相似文献
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新型的RFID混合防碰撞算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在射频识别系统(RFID)中,当一个或者多个电子标签同时响应读写器的查询时,会出现数据碰撞。为了解决此问题,在帧时隙Aloha算法和动态二进制搜索算法的基础上提出了一种混合防碰撞算法。理论分析和仿真证明,该算法能够有效地提高系统的识别效率,减少总的查询时隙数。 相似文献
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