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本文在分析传统 ALOHA 算法的基础上,提出了一种基于碰撞预检测的分组动态帧时隙 ALOHA 防碰撞算法。该算法通过分组限制响应的标签数量,并且在组内预先发送一个短暂的碰撞检测帧去检测帧内的情况,达到在阅读器与标签之间建立一个完全无碰撞信道的目的。仿真结果表明,当标签数量较大时,该算法能有效减少总数据传输量,提高识别效率。 相似文献
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为了解决射频识别(Radio Frequency IDentification,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,提出一种基于分组自适应分配时隙的RFID防碰撞算法(GAAS).首先让阅读器对标签随机所选的时隙进行扫描统计,并将其发送给每一个标签,标签再进行相应地时隙调整,使阅读器跳过空闲时隙和碰撞时隙,自适应地分配有效时隙,进而对标签进行快速识别.当未识别标签数比较大时,算法采用分组以及动态调整帧长等策略,以减少时隙处理的时间.仿真结果表明:GAAS算法提高了系统的识别效率和稳定性,降低了传输开销.特别是当标签数超过1000时,该算法的吞吐率仍保持在71%以上,比传统的帧时隙ALOHA-256算法和分组动态帧时隙ALOHA算法的系统效率分别提高了300%和97.2%. 相似文献
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该文针对现有动态帧时隙ALOHA标签防碰撞算法的系统吞吐率低、算法效率低等问题,提出一种可并行识别的分组动态帧时隙ALOHA(PIGDFSA)标签防碰撞算法。该文以实验为基础,探索了待识别标签数、标签分组数、帧长对系统吞吐率与标签碰撞率的影响,研究了提升系统吞吐率与降低标签碰撞率的策略与方法。结合射频识别(RFID)的多天线系统,引入FastICA技术,从而实现碰撞时隙重新定义,并以此为基础,利用未识别标签数目自适应确定分组数与帧长。仿真结果表明:PIGDFSA算法在标签数达到2000时,算法吞吐率仍能稳定在92%以上,与FSA-256, GDFSA, BSDBG等算法相比具有更高的算法吞吐率,更少的空隙时隙,更高的算法效率。 相似文献
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改进型帧时隙ALOHA防碰撞算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为进一步提高RFID系统中电子标签防碰撞算法的识别效率,对帧时隙ALOHA防碰撞算法的性能进行分析,提出一种结合精确标签估计和二进制搜索的改进型帧时隙ALOHA算法.将识别过程分为标签估计和标签识别两个阶段,在标签估计算法中引入碰撞概率上、下限参数,并精确估计标签数量对初始帧时隙大小进行优化;在标签识别阶段,利用二进制搜索算法对时隙内的碰撞标签进行快速识别.通过对识别过程进行仿真结果表明:改进的算法改善了防碰撞性能,提高了RFID系统的标签识别效率. 相似文献
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改进的基于ALOHA的RFID防碰撞算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了解决RFID系统中电子标签识别效率不高的问题,对基于ALOHA的随机性防碰撞算法进行了详细分析,提出了一种新的ALOHA防碰撞算法.在该算法中,针对标签估计,采用动态调整的方式自动改变标签估计式中的系数,使得标签估计个数随着已识别的标签数动态变化,从而估计下一帧待识别标签数;而对于帧长调整,根据估计的标签数,通过帧长与标签数分组的关系确定.通过MATLAB进行仿真,结果表明,该算法能明显提高系统的吞吐率和稳定性. 相似文献
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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,提出一种基于模运算标签分类的RFID标签防碰撞识别方法。引入一种检测信息碰撞的时隙选择信息,对标签所选取时隙的碰撞情况进行分析并估计标签数量;然后对标签EPC编码进行逐级的取模运算,将同余的标签归为一组。各个标签经过K次取模运算后,分为2k组,每组只有发生少量碰撞位的标签。再将标签按照分组对应的时隙发送,碰撞标签采用二叉树后退式算法处理。本方法极大的提高了标签的识别效率,适用于射频识别系统中阅读器对于大量电子标签的快速识别。 相似文献
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基于ALOHA算法的RFID防碰撞技术研究 总被引:3,自引:0,他引:3
在RFID系统中,由于多标签引起的冲突一直是影响系统性能的主要问题。ALOHA算法是解决标签碰撞问题最有效的方法之一。当系统中标签数过多时,帧时隙ALOHA算法和动态帧时隙ALOHA算法,都会降低系统效率。因此我们提出一种利用二进制树形分组的时隙ALHOA算法。由于只需要对标签进行简单分组就可以有效的提高ALOHA算法的效率,所以此方法更具有实际意义。 相似文献
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无线RFID(射频识别)技术是一种新型的使用电磁波识别对象的通信技术。因多标签碰撞而造成RFID系统吞吐率普遍不高。目前,应用较普遍的基于ALOHA型的改进算法比较复杂,且标签发送的随机性无法消除。为此,文章提出一种基于P-坚持型CSMA的新算法。通过采用对信道坚持侦听、择机发送的机制消除了分组发送的随机性。仿真结果表明该算法减少了碰撞,系统效率得以提高。 相似文献
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Anti-Collision algorithm is one of the most important components of radio frequency identification (RFID) technology, which possesses a key position in the performance of the whole system. ALOHA algorithm is one of the most popular methods to solve the collision problem because of its efficiency and practicability. The grouping method has been developed for enhancing the performance of conventional ALOHA when there are thousands of tags. However, the existing grouping method has limitations in applications due to its rigorous requirements for the estimation of the number of backlog tags or the admirable characteristics of the tags' ID number. Working on the improvement of the grouping methods, we proposed an algorithm named split-ALOHA with a novel grouping method that split tags as a binary tree. The novel grouping method makes it more practicable than the existing grouping methods due to the simplified requirements for tags. Simulations of the proposed algorithm show the superior performance of a linearly increasing of the number of consumed time slots while the number of tags increases. The algorithm performance analysis between split-ALOHA and ALOHA algorithms with other grouping methods has been implemented in a proper way. 相似文献
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Radio frequency identification suffers from tag collision issue. ALOHA‐based algorithms are useful and practical groups of tag anti‐collision algorithm among others. Some standards such as EPCglobal Class‐1 Generation‐2 use some kind of dynamic framed slotted ALOHA (DFSA) to cope with tag collision. DFSA efficiency depends on estimating the number of unidentified tags in each identification cycle accurately. So tag estimation is one of the challenging issues in DFSA. In this paper, we use Manchester coding to compute the lower bound of collided tags in a frame and then add α as an additional value to computed value according to the difference between optimal number of collision slots and calculated number of collision slots. Then, we evaluate and compare our method with other proposed methods. 相似文献