一种改进的RFID系统防碰撞算法

无线射频识别技术(RFID)由于可实现移动物品识别、多目标识别、非接触识别以及无人干预等优点,为实现供应链信息透明化提供了一种很好的解决手段.然而,标签识别碰撞是RFID系统中的关键问题.本文基于后退式二进制树搜索算法提出了一种改进算法,并通过算例和仿真表明改进算法的优越性.     

一种非测距节点定位算法

提出了一种较完善的基于非测距的无线传感网节点定位算法.算法中首先通过引入权重改进未知节点的平均跳距的计算方法;然后引入虚拟锚节点去提高网络覆盖率,接着引入共线性阈值NCD和跳数阈值THD选择合适锚节点组进行位置估计,最后通过质心算法得出最终的位置坐标.仿真结果表明:新算法在不需要任何额外硬件支持的条件下能提供更精确的位...     

RFID系统中多电子标签防碰撞改进算法

在现有防碰撞算法的基础上提出了一种改进的二进制搜索算法。当读写器检测到碰撞位之后,仅需要记录最高碰撞位和次高碰撞位的位置,并设定这两个位置上的比特数作为下次查询命令,从而使系统的传输数据量、查询次数及传输时间大大减少,提高了系统的吞吐率。仿真结果表明,改进后的算法比二进制搜索算法和动态二进制搜索算法更具优势。     

一种改进的无线传感器网络节点定位算法

分析了无线传感器网络分布边缘地带可能存在锚节点密度过小而造成的未知节点不能利用APIT法定位情况,有选择地将定位精度较高的已定位节点升级为锚节点,继续采用APIT定位,扩大APIT算法适用范围并防止误差过度积累。通过仿真,在对定位精度影响不大的情况下提高了定位覆盖率。     

无线传感器节点加权平均跳距定位算法

为了提高无线传感器网络节点定位精度,在DV-Hop算法基础上提出一种加权平均跳距定位算法IDV-Hop(Improved DV-Hop).根据 DV-Hop使用简单平均跳距计算节点间距离,导致较大误差这个特点,为了减少误差新算法采用加权平均跳距代替简单平均跳距.仿真实验结果表明,与DV-Hop算法相比,IDV-Hop算法有效地减少了距离计算带来的误差,提高了定位精度,能更好地满足实际应用的需求.     

基于MCB的移动节点安全定位算法

针对移动无线传感器网络定位安全性的问题,分析了虫洞攻击对MCB方法的影响,在MCB的基础上提出了一种安全定位算法DWMCB。在锚节点存在虫洞攻击的情况下,该算法通过计算当前定位节点可检测到的锚节点组成多边形的质心以及几何关系,识别并剔除伪锚节点。仿真结果表明,DWMCB算法在受到虫洞攻击的网络中能够提高节点定位的精度。     

锚节点稀疏环境下蒙特-卡罗盒定位算法

提出一种适用于锚节点稀疏环境下的蒙特—卡罗盒定位(SDANMCB)算法。算法在定位过程中将定位精度高的节点转换为虚拟锚节点来辅助其他待定位节点进行定位;同时根据采样箱的面积和附近锚节点数量调整定位所需要的样本数;滤波后根据样本的后验分布调整样本权重。仿真结果表明:算法在定位精度、采样效率上都有明显提升,并且在锚节点密度较低时定位效果有较大改善。     

基于超级节点的分布式传感器节点定位算法

针对无线传感器网络中数目庞大的传感器节点难以进行有效定位的问题,提出一种分布式的传感器节点迭代定位算法.基于整个网络中相互重叠的子图,该算法的每一步迭代涉及两个步骤:一是每个子图内的高效定位,二是相邻子图之间的局部一致.对于每个子图,采用共轭梯度法对节点进行局部定位;之后,对相邻子图重叠区域内节点的局部位置进行融合平均.这两个步骤持续进行,直至满足迭代终止条件.仿真实验表明,与现有分布式算法相比,所提出算法的定位误差降低了一个数量级,能够对大规模的无线传感器网络进行高效定位.     

引入虚拟节点的无线传感器网络ELM定位算法

基于大部分距离无关算法能以改善锚节点比例提高无线传感器网络定位精度,提出了一种引入虚拟节点的无线传感器网络极限学习机(ELM)定位算法.通过引入的虚拟节点,寻找合适的未知节点升级为次锚节点,以增加锚节点比例,提高了定位精度.将ELM应用于节点定位,有效提高了定位的速度和精度,并因其强大的泛化性能,为无线传感器网络节点定位提供了新的思路.仿真结果表明:引入ELM定位算法和虚拟节点,有效提高了定位精度.     

Adaptive load balancing algorithm for multiple homing mobile nodes

In places where mobile users can access multiple wireless networks simultaneously, a multipath scheduling algorithm can benefit the performance of wireless networks and improve the experience of mobile users. However, existing literature shows that it may not be the case, especially for TCP flows. According to early investigations, there are mainly two reasons that result in bad performance of TCP flows in wireless networks. One is the occurrence of out-of-order packets due to different delays in multiple paths. The other is the packet loss which is resulted from the limited bandwidth of wireless networks. To better exploit multipath scheduling for TCP flows, this paper presents a new scheduling algorithm named Adaptive Load Balancing Algorithm (ALBAM) to split traffic across multiple wireless links within the ISP infrastructure. Targeting at solving the two adverse impacts on TCP flows, ALBAM develops two techniques. Firstly, ALBAM takes advantage of the bursty nature of TCP flows and performs scheduling at the flowlet granularity where the packet interval is large enough to compensate for the different path delays. Secondly, ALBAM develops a Packet Number Estimation Algorithm (PNEA) to predict the buffer usage in each path. With PNEA, ALBAM can prevent buffer overflow and schedule the TCP flow to a less congested path before it suffers packet loss. Simulations show that ALBAM can provide better performance to TCP connections than its other counterparts.     

一种改进的射频识别多标签抗冲突算法

基于帧时隙Aloha算法,针对目标识别和跟踪等特殊应用中阅读器需要对其阅读范围内的标签进行反复识别的要求,根据首轮识别过程中时隙碰撞率、空闲率的值来动态调整帧长度并将调整后的帧长度的值记录下来用于阅读器的后续查询过程,由此提出了一种改进的多标签抗冲突算法。通过仿真实验表明,该算法可以更加高效快速的识别标签,具有很好的应用前景。     

快速RFID防冲突算法

在对现有ALOHA Bit-Slot算法分析的基础上提出一种改进的时隙ALOHA RNS算法. 该算法改变Bit-Slot算法中标签数据回传方式,减少标签与读卡器的数据传输量,缩短识别时间,提高系统吞吐率,并解决了现有读卡器无法探测有几个标签反馈了相同的独一码的问题.在大量标签情况下,根据数目多少进行分类表示,动态适应大数据量传输.仿真结果表明,RNS算法在标签数量大于1000时,相比Bit-Slot算法在系统吞吐率上有30%的提高,从而适用在大数据量、实时性强的射频识别场合.     

RFID动态帧时隙防冲撞改进算法研究

射频识别系统中多个标签同时应答会引起数据碰撞。为解决标签碰撞问题,考虑到动态帧时隙算法中标签估计误差对系统效率的影响,提出一种基于动态调整帧时隙的改进算法——FBC_DFSA(Feedback Check_Dynamic Frame Slot ALOHA)。该算法在使用估计方法进行标签检测的基础上,将反馈每轮的检测结果与估计值相比较,然后根据误差结果适当地调整下轮的帧长,从而改善吞吐率。仿真结果证明,该算法进一步改进了动态帧时隙算法的性能,特别是当标签量较大时效率更加稳定。     

基于节点选取的RSSD两轮协同定位算法

针对无线传感器网络能量有限、节点密集、能适应动态变化的特点,对于非配合式无源定位问题,提出一种关于节点选取的接收信号强度差（ RSSD）两轮协同定位算法。在首轮初步定位结果的基础上,提出正多边形匹配因子,在空间域上选择最优节点参与定位,得到最终定位结果,从而提高了定位精度。仿真结果表明：此方法融合了无线传感器网络的特点,充分利用空间位置对定位的影响,通过对比仿真,证明了本文方法的有效性。     

基于多叉树搜索算法改进的RFID防碰撞算法

多标签碰撞问题严重影响了RFID系统的性能。为了更好地解决这一问题,提出了基于多叉树搜索的防碰撞算法。该算法根据碰撞位的不同来动态选择二叉树搜索和四叉树搜索,并引用堆栈存储查询命令以避免重复搜索和冗余搜索,使得在大批量标签的情况下,系统吞吐率大幅度提高。     

一种基于ALOHA的改进RFID防碰撞算法

标签碰撞是无线射频识别(RFID)技术中的常见问题,它使得系统效率降低。ALOHA算法是解决此类问题的重要方法,提出了一种基于ALOHA的改进防碰撞算法,并分别给出了应用该方法处理碰撞时,阅读器和标签各自需要执行的程序步骤。仿真结果表明,该算法具有较高的效率,尤其在标签数量较大时相比动态帧时隙算法(DFSA)消耗时隙更少。     

基于次锚节点的无线传感器网络改进加权质心定位算法

针对加权质心定位算法（ WCLA）对锚节点数量要求较高和定位精度较低的缺陷,提出一种基于次锚节点的改进加权质心定位算法（ IWCLA-SAN）。该算法在加权因子中引入修正系数,以提高定位精度;同时,将基于粒子群优化（ PSO）的定位算法的未知节点升级为次锚节点,在锚节点数量有限的情况下,以提高定位精度和定位覆盖率。仿真结果表明：该算法能有效提高定位精度和定位覆盖率。     

无线传感网中移动节点的自适应定位算法

介绍了一种在无线传感网中针对移动节点的自适应定位算法,通过建立移动节点运动模型,借助运动模型估计信息辅助移动节点的定位,解决了只有2个或1个信标节点的无法定位的问题,本算法能够适应不同移动节点的运动状态,动态地调整定位时间间隔,从而既能提高节点定位的精度,也能在保证定位误差的情况下降低定位频率,节省定位能量的消耗,延长整个无线传感网的生存时间。     

一种改进的ALOHA防碰撞算法

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。     

一种新颖稳定的RFID反碰撞算法模型

解决RFID多标签冲突的随机ALOHA方法效率较低,确定性树型方法要求区域内标签数量不变。该算法克服了这些局限,根据阅读器每次识别的结果,标签以递增或递减方式修改其应答概率。最终,该算法识别效率在动态以及标签数量庞大的情况下也可以稳定地达到0.322。论文用马尔可夫链理论对该算法模型进行了描述。重点针对标签以线性方式进入时,在识别效率能初步达到最优的情况下,标签可以取得的极小状态级别数k以及标签应答概率动态变化时,变化的幅度如何才能更加合理进行了分析。