改进型自适应多叉树防碰撞算法研究

 文章在自适应多叉树防碰撞算法的基础上,通过优化阅读器所发送前缀的方法,提出了一种改进型自适应多叉树(IAMS)防碰撞算法.该算法通过计算碰撞因子来动态地选择搜索树的叉数,并对四叉树的查询前缀进行优化,从而避免了大量的空闲时隙.文章通过数学分析,准确地描述了IAMS算法识别标签所需的时隙数.仿真结果表明,改进型自适应多叉树防碰撞算法具有更快的识别速度和更高的系统吞吐率.     

自调整混合树RFID多标签防碰撞算法

在RFID系统中,阅读器读取标签的效率与解决标签发生碰撞的方法密切相关.目前采用多叉树查询是一种较好的多标签防碰撞方法.它能减少碰撞时隙,再通过额外的查询来减少空闲时隙.但额外的查询也增加了新的开销.本文提出了一个自调整混合树RFID多标签防碰撞算法,该算法根据最高两个碰撞位的特征,在不增加额外查询的条件下,自调整搜索树的叉数,从而避免了一些碰撞时隙和空闲时隙.通过对算法的性能分析和仿真结果可以看到,自调整混合树RFID多标签防碰撞算法具有较少的时间复杂度和通信复杂度,识别效率也明显高于其他多叉树算法.     

位屏蔽多叉树搜索射频识别防碰撞算法

针对RFID树型防碰撞算法中时隙数多、数据通行量大等问题,提出了一种改进的多叉树防碰撞算法,阅读器准确检测碰撞位并向标签反馈碰撞位信息,标签对阅读器已知的ID位进行屏蔽,把ID号转换成连续碰撞的序列号.阅读器利用屏蔽位信息和标签返回的碰撞位编码信息,对标签进行分层分类搜索.通过对标签ID进行屏蔽,阅读器和标签间仅发送对方不知道的碰撞位信息.该算法减少了碰撞时隙和识别时隙,避免了空闲时隙,减少了阅读器和标签间的数据通信量.理论分析和仿真结果表明,该算法减少了系统的时隙总数和数据通信量,提高了阅读器的识别效率.     

动态自适应搜索矩阵防碰撞算法研究

提出一种动态自适应搜索矩阵防碰撞算法。新算法利用曼彻斯特编码可以准确识别碰撞位的特性获得碰撞信息,通过一定的规则构造搜索矩阵,能够逐段式搜索,并引入碰撞前缀查询机制获得准确的发送前缀,使搜索矩阵动态可变,同时使用碰撞堆栈自适应地调整搜索路径,减少碰撞时隙的同时避免了空闲时隙的产生,加快了标签的识别过程。理论分析和计算机仿真表明:新算法克服了传统的基于二叉树搜索的防碰撞算法的缺点,提高了搜索效率和系统吞吐量,具有一定的实用性。     

基于信息位编码的自适应搜索RFID防碰撞算法研究

无线射频识别（RFID）技术可实现对目标物体的自动识别.为了减少对物体标签识别时间,提出一种基于信息位编码的自适应搜索的防碰撞（AS）算法.读写器充分利用碰撞位信息,要求标签返回碰撞位编码信息,进而自适应地生成有效查询前缀,对标签进行无空闲时隙识别,以减少查询次数,提高算法的性能.此外,AS算法也解决了读写器与标签通信中传输信息冗余等问题.本文通过理论分析证明了该算法的有效性,其中吞吐率的理论值与实验值的误差不超过5%,还从时间复杂度和通信复杂度对该算法进行了详细地分析.仿真结果表明：AS算法不仅提高了系统的性能,而且还降低了标签能量的消耗.特别是当标签数为1000时,该算法的吞吐率仍保持在61%左右,比查询树算法和自适应多叉树算法的系统效率分别提高了72%和20.1%左右.     

改进型RFID自适应标签识别算法

基于碰撞识别算法系列,提出改进型自适应标签识别算法(Improved Adaptive Collision Tree Algorithm,IACT).算法通过优化查询前缀,消除了自适应碰撞标签识别算法在四叉树搜索产生的空时隙查询,从而减少了算法的时间复杂度,提高识别效率.通过理论推导和计算机仿真可知,该算法比自适应标签识别算法(Adaptive Collision Tree Algorithm,ACT)有着明显的优化.     

基于二叉树分解的自适应防碰撞算法

该文提出了一种基于二叉树分解的自适应防碰撞算法。新算法利用标签EPC的唯一性,通过时隙分配估计标签的分布情况,对发生碰撞的时隙进行二叉树搜索,从而将一个庞大且复杂的二叉树分解成多个简单的小子二叉树,简化了搜索流程。通过引入碰撞堆栈,并根据时隙状态自适应得调整搜索路径,从而进一步减少搜索的时隙数及提高了时隙的吞吐量。理论和仿真实验证明了新算法的有效性,即在待识别的标签数量较多时,可有效的减少识别时间,提高搜索效率。     

分组自适应多叉树RFID防碰撞算法研究

提出了一种基于分组自适应多叉树的RFID防碰撞算法,该算法将标签分为多组并按分组处理标签,减少同一时刻同时响应的标签的数目,从而减少碰撞发生的概率,对同一分组的标签,按照碰撞因子自动选择动态二叉树或动态四叉树搜索,同时采用后退策略。仿真结果表明,该算法在平均查询次数及传输数据量上较其他算法都有较大提高.     

并行识别 RFID 自适应多叉树防碰撞算法

针对自适应多叉树防碰撞算法的吞吐量不稳定性和“误判”问题,提出一种并行识别的R F ID标签防碰撞算法。该算法利用OVSF扩频码技术,在时隙内开拓码道,当碰撞发生时能够并行识别标签ID信息,减缓由标签数量增大而造成的碰撞累积。理论分析表明算法的吞吐量随OVSF扩频码码长增大而提高。仿真分析表明该算法有效地提高了R F ID系统的防碰撞性能。     

基于二进制树分解的动态防碰撞算法

针对现有的无线射频识别系统（RFID）二进制树防碰撞算法所需的搜索时隙较多,系统识别速率较低,提出了一种基于二进制树分解的动态防碰撞算法。该算法利用标签EPC的唯一性,对发生碰撞的比特位进行深度分解,根据碰撞位调整搜索状态,从而进一步减少搜索时隙数并提高了系统的呑吐量。通过对算法的分析和仿真结果表明：基于二进制树分解的动态防碰撞算法相对于动态二进制搜索算法有明显的优势。     

基于分组机制的位仲裁查询树防碰撞算法

提出了一种基于分组机制的位仲裁查询树(GBAQT, bit arbitration query tree based on grouping mechanism)算法。该算法根据标签ID自身特征分组,采用3位仲裁位来取代传统1位仲裁识别标签的方式,通过碰撞位信息得到传输数据,从而能避免一些空闲时隙。算法的性能分析和仿真结果表明,GBAQT防碰撞算法具有较少的总时隙数,系统效率和时隙利用率也明显优于其他算法。     

基于连续碰撞位探测的防碰撞算法研究

文章通过对IAMS算法的分析,提出了一种基于连续碰撞位探测（CCBD）的防碰撞算法.在CCBD算法中引入连续碰撞位探测机制,并把标签碰撞分为单独位碰撞和连续位碰撞两种情况进行处理.连续碰撞位探测机制能够准确获得连续碰撞位的实际存在情况从而避免了空闲时隙以及不必要的碰撞时隙的产生.理论分析和实验仿真表明,CCBD算法克服了IAMS算法的不足,在标签识别过程中表现出良好的性能.     

一种自适应的无线射频识别系统中的防冲突算法(英文)

A novel anti-collision algorithm in RFID wireless network is proposed.As it is put forward on the basis of collision tree(CT)and improved collision tree(lCT) anti-collision protocols,we call it adaptive collision tree protocol(ACT).The main novelty of this paper is that the AD strategy is introduced and used in ACT to decrease collisions and improve the tag system throughput.AD strategy means that query strings will divide into two or four branches adaptively according to the label quantity.This scheme can decrease both depth of query and collision timeslots,and avoid producing too much idle timeslots at the same time.Both theoretical analysis and simulation results indicate that the novel proposed anticollision protocol ACT outperforms the previous CT and ICT protocols in term of time complexity,system throughput,and communication complexity.     

Adaptive binary splitting for efficient RFID tag anti-collision

Tag collision arbitration for passive RFID tags is a significant issue for fast tag identification. This letter presents a novel tag anti-collision scheme called adaptive binary splitting (ABS). For reducing collisions, ABS assigns distinct timeslots to tags by using information obtained from the last identification process. Our performance evaluation shows that ABS outperforms other tree based tag anti-collision protocols.