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.     

一种减少通信复杂度的RFID搜索树防碰撞算法

针对射频识别搜索树防碰撞算法中通信数据量大、识别时延长等问题,提出了一种减少通信复杂度的防碰撞算法.在标签中引入前缀长度寄存器和响应标志寄存器,在阅读器堆栈区存储前缀个数信息,阅读器通过发送前缀长度信息,对标签进行分类搜索,阅读器和标签不再发送对方已经识别的序列号,有效减少了通信数据量.仿真结果表明,与传统的二叉树搜索防碰撞算法相比,该算法可明显减少系统通信复杂度,提高标签的搜索速率.     

一种快速获取同频数据的防碰撞算法

文章在碰撞二叉树算法(CT)技术的基础上提出一种用于433 MHz频段下的标签防碰撞算法——改进型碰撞二叉树算法(ICT),可以很好地对各类土地的地形分布数量等特征进行测量。该算法根据首次碰撞码字进行前缀生成和标签组区分,在标签快速识别中,对每一个标签使用了一个计数器和一个指针,用来记录阅读器的历史序列,从而使得阅读器不需要传输整个前缀序列。仿真结果表明,ICT算法在当标签ID具有类似的前缀时,表现出优于CT算法的性能。     

一种改进的RFID防碰撞算法

在RFID系统中,当多个标签同时处在阅读器的读写范围内时,如果没有相应的防冲突机制,会导致标签到阅读器的通信冲突,使得从标签返吲的数据难以被阅读器正确识别.防冲突算法是阅读器快速、正确获取标签数据的关键.详细论述了射频识别技术中的关键问题:防碰撞技术,提出了一种基于二进制防碰撞算法的改进树形算法.在介绍Manchester编码原理的基础上,对该改进算法的命令、原理进行了较为系统的论述,经验证该算法提高了阅读器辨认标签的速度,辨认准确性也大大提高,在电子标签数量较大的情况下比传统的二进制及动态二进制防碰撞算法优势更加明显.     

基于位判别的后退式搜索防碰撞算法

在射频识别(RFID)系统中,经常出现多个标签同时向阅读器传递信息,进而相互干扰导致阅读器无法正确识别标签的碰撞现象。针对这一问题,提出了一种基于位判别的后退式二进制搜索防碰撞算法。该算法在传统后退式二进制搜索算法的基础上进行了改进,提出了碰撞距离的概念,通过对碰撞距离的判别来确定搜索的方式。实验结果表明,改进算法的性能比其他几种算法有所提高,传送数据量降低了很多。该算法可以有效的减少传输数据量,提高识别速率。     

基于分组动态帧时隙ALOHA防碰撞算法研究

为解决射频识别系统中多标签防碰撞问题,在现有ALOHA算法的基础上提出了一种改进的分组动态帧时隙ALOHA算法。当大量标签同时进入阅读器识别范围内时,算法通过设置一个阈值把要响应的标签分成两组,符合条件的一组去响应阅读器,不符合条件的暂时不响应,该算法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,该算法在标签数大于256甚至更多时识别效率也能维持在相对较高的数值。     

射频识别系统的防碰撞算法研究

电子标签防碰撞是RFID系统中一个关键问题.在射频识别系统中,当阅读器作用范围内有多个标签同时向阅读器发送数据时,会产生冲突,必须采用一种防碰撞算法解决这种冲突.在分析典型的二进制及动态二进制防碰撞算法基础上,采用了一种新的防碰撞算法.经实验证明,该算法能有效解决射频识别系统中多目标识别的防碰撞问题.     

多阅读器协作的RFID标签树形防碰撞算法

在物联网复杂的应用环境中,射频识别技术中的标签碰撞问题作为造成其系统标签识别时间长,通信量大等问题的主要原因,已成为近年来本领域的核心研究热点之一.针对以上问题,本文提出一种多阅读器协作的树形防碰撞算法：在第一阶段,根据位追踪技术能够识别标签碰撞位的特点,阅读器通过判别待识别标签中的碰撞位,从待广播节点中删除已验证的无效节点;在第二阶段的循环广播中,阅读器间通过共享每次的广播的前缀与当次广播结果对自身的树形结构进行不断优化,优化策略是为每一个阅读器分配一个待广播节点队列,通过共享的信息计算待广播节点中含有标签的概率,依据其概率调整队列中待广播节点的优先级,并不断地删除无需广播的节点.在下一轮广播中阅读器选取含有标签概率最大的节点进行广播.仿真实验结果表明：提出的算法的平均标签识别效率达到59.9%,并且在总时隙数量方面有一定优势.     

LRST：低冗余搜索树防碰撞算法

针对RFID标签防碰撞树型算法在识别过程中因询问命令过多、过长而产生大量冗余数据导致通信开销过大的问题,在后退式动态搜索树算法的基础上提出一种低冗余搜索树防碰撞算法（LRST）：为减少询问次数,提出了“一问两答”询问方式,即碰撞标签根据最高碰撞位比特分别在第一个时隙或第二个时隙响应;为减小询问命令的长度,用计数器替代标签中的前缀匹配电路,使算法不再需要前缀作为询问命令的标识参数;此外,提出的预测识别和标签屏蔽机制可节省不必要的询问。理论分析和仿真结果表明,通信开销大大降低。     

基于标签识别码分组的连续识别防碰撞算法研究

标签碰撞增加了射频识别(RFID)系统的时间开销和无源标签的能量消耗,降低了识别速率。该文提出了一种适用于标签识别码连续的防碰撞算法UIG算法,该算法首先根据公司编码和产品编码将所有标签分组,再由产品序列号的碰撞信息生成每组的两个初始标签识别码。最后,通过对初始标签识别码分别连续减1和加1识别出所有标签。性能分析和仿真结果显示,该算法在时间复杂度和通信复杂度上都有很大改善,吞吐率得到了大大的提高。     

自适应维分编码RFID防碰撞算法研究及优化

首先提出MDDC（multi-dimension division code）维分编码的算法。该算法在阅读器范围内标签碰撞较多时,阅读器呼叫每个标签的平均次数C(n)趋近4/3,呼叫每个标签所传输的数据量趋近于一个较小的常数。MDDC维分编码算法在碰撞次数较少时的平均呼叫次数、平均发送数据量相对较大,又提出自适应MDDC维分编码及其优化算法。阅读器根据范围内的标签数目自适应地降低维分编码的维数并对标签重新编码,大大降低了搜素较少标签时的平均呼叫次数和平均数据量。因此,自适应 MDDC 维分编码及优化算法无论在标签较多碰撞和较少碰撞时,都能很好地提高搜索的效率。     

分组自适应分配时隙的RFID防碰撞算法研究

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%.     

射频识别动态定位方法

提出一种新型的通过参考标签和移动RFID射频读写器进行定位的方法。该定位方法的主要优点是不需要记录任何测量信息如TOA、RSSI等,而是通过移动读写器,不断对目标标签和参考标签进行读取,经椭圆还原算法对读区域进行还原,最终以交集计算实现定位。该方法思路简单,但实现了较高精度的RFID室内定位。实验结果表明,该定位方法的精度可在最小的参考标签单元格内（可到达数十厘米级）。同时建立的原型定位系统具有成本低、易于部署等特点,存在应用于大规模RFID仓储定位管理的可行性。     

利用单片机的捕获功能自动识别铁路RFID标签数据

铁路标签分为机车标签和货车标签。2种标签被阅读器发射的射频能量激活后,将连续不断、周而复始返回标签中的数据帧发送给阅读器。阅读器将标签信号解调后送给单片机,单片机采用边沿捕获功能完成解码。机车标签帧头和货车标签帧头,以及它们的数据波形均是不相同的,正是利用它们各自信号的特征,可以自适应地识别出是机车标签还是货车标签,这样无论机车处于列车的什么位置,均不会出现误识别或漏识别现象。     

Optimal Dynamic Framed Slotted ALOHA Based Anti-collision Algorithm for RFID Systems

In Radio Frequency IDentification (RFID) system, one of the most important issues that affect the data integrity is the collision resolution between the tags when these tags transmit their data to reader. In majority of tag anti-collision algorithm, Dynamic Framed Slotted Aloha (DFSA) has been employed as a popular collision resolution algorithm to share the medium when multiple tags respond to the reader’s signal command. According to previous works, the performance of DFSA algorithm is optimal when the frame size equals to the number of un-identified tags inside the interrogation zone. However, based on our research results, when the frame size equals to number of tags, collision occurs frequently, and this severely affects the system performance because it causes power consumption and longer tag reading time. Since the proper choice of the frame size has a great influence on overall system performance, in this paper we develop an analytical model to study the system throughput of DFSA based RFID systems, and then we use this model to search for an optimal frame size that maximizes the system throughput based on current number of un-identified tags. In addition to theoretical analysis, simulations are conducted to evaluate its performance. Comparing with the traditional DFSA anti-collision algorithm, the simulation results show that the proposed scheme reaches better performance with respect to the tag collision probability and tag reading time.     

Enhanced energy-saving anticollision algorithms with improving throughput for RFID system

Tag collision algorithm is a key issue for energy saving and throughput with Radio Frequency IDentification (RFID) system more popular in sensing infrastructure of covering wider area on a large scale. Exploiting low energy consumption strategy would enable longer operational life of tags and reader with battery energy supply. And improving throughput is required on a large scale to preserve the capability of the correct reception. Therefore, this paper proposes an enhanced anti-collision algorithm called Dynamic Slotted with Muting (DSM), which uses multiple slots within a frame per node in a binary tree and takes tag estimation function to optimize the number of slots, and adds a mute command to put identified tags silence. The performance of the proposed algorithm is analytically provided, and simulation results show that DSM saves more than 40% energy consumptions both at reader and tags, and improves more than 35% throughput compared to the existing algorithms. Thus our algorithm is demonstrated to perform efficient energy savings at reader and tags with throughput improvement.     

Instant collision resolution for tag identification in RFID networks

In this paper, we approach the problem of identifying a set of objects in an RFID network. We propose a modified version of Slotted Aloha protocol to reduce the number of transmission collisions. All tags select a slot to transmit their ID by generating a random number. If there is a collision in a slot, the reader broadcasts the next identification request only to tags which collided in that slot. Besides, we present an extensive comparative evaluation of collision resolution protocols for tag identification problem in RFID networks. After a quick survey of the best performing RFID tag identification protocols, both deterministic and probabilistic, we present the outcome of intensive simulation experiments set up to evaluate several metrics, such as the total delay of identification process and the bit complexity of reader and tags. The last metric is strictly related to energy constraints required by an RFID system. The experiments point out that our protocol outperform all the other protocols in most cases, and matches them in the others.     

基于差分进化算法的RFID定位

针对传统射频识别(RFID)定位过程繁琐,系统定位精确度低以及计算较为复杂的问题,提出一种利用差分进化(DE)算法优化RFID定位精确度的方法。该方法首先随机初始参考标签的位置坐标,通过接收信号强度(RSS)值计算出阅读器与标签之间的测量距离,再通过优化阅读器与参考标签和待测标签之间的距离误差,估计出离待测标签最近的位置坐标,最后与经典LANDMARC定位系统做比较。仿真结果表明,经典LANDMARC定位系统的平均定位误差为1.115 8 m,而利用差分进化算法优化后的系统平均定位误差为0.001 2 m,从而证明利用差分进化算法优化RFID定位的方法是有效的。