RFID中的不确定性标签防碰撞算法简介

针对RFID系统中的不确定防碰撞算法即ALOHA算法进行分析,首先介绍了ALOHA算法的工作原理,并对该类算法的吞吐率进行理论分析;然后推算得出当时隙数等于标签个数时吞吐率最高为36.8%;最后分析了几类改进的ALOHA算法的工作原理,对比了几类改进算法的优缺点以及在实际工程实践中的实用性。本文对ALOHA算法的后续研究工作以及工程实践中ALOHA算法的选取以及应用具有参考价值。     

基于分组的动态时隙ALOHA算法

详细介绍了基本ALOHA算法、时隙ALOHA算法、帧时隙ALOHA算法和动态帧时隙ALOHA算法基本原理和系统效能, 分析了上述4种算法各自特点. 提出了基于分组的动态帧时隙ALOHA算法, 该算法根据标签数量对标签进行分组, 并动态匹配最佳帧长. 仿真结果表明, 改进后算法系统具有吞吐率高、不受标签数量限制、节约帧时隙等优势.     

RFID系统实时高效ALOHA防冲突算法研究与仿真

简要介绍了当前几种主要的ALOHA算法基本思想和系统效能,详细讨论了间接估算自适应帧时隙（DFSA）算法的原理和帧长度调整方法,并就DFSA算法对未识读标签的估计方法进行了统计分析,最后基于MatLab对各种算法性能进行了仿真。结果表明,间接估算DFSA算法较其它算法更能使RFID系统保持较高的系统效率,能够实时准确地识别标签。     

基于树形框架的随机分组反碰撞算法

现存反碰撞算法不能有效处理中小规模标签识别问题。为此,提出一种基于树形框架的随机分组反碰撞算法。在树形算法的基础上,改进标签分组方法,采用标签随机选择的方法对标签进行分组,由此形成标签识别树。实验结果表明,该算法相对帧时隙ALOHA算法,识别吞吐率上升约10%,相对树形算法实现更简单。     

一种改进的帧时隙ALOHA防碰撞算法研究与实现

防碰撞算法是RFID系统中需要解决的关键技术。首先对帧时隙ALOHA防碰撞算法进行了分析,针对帧时隙ALOHA算法的局限性,提出了一种基于分组机制的动态帧时隙算法,并在.NET平台下对原算法和改进算法进行了仿真实验,仿真结果表明,改进后算法可以提高RFID系统吞吐率。     

基于汉明重分组的动态帧时隙ALOHA 防碰撞算法

针对射频识别(RFID)系统中标签较多时动态帧时隙 ALOHA 算法识别效率快速下降的问题,在动态帧时隙 ALOHA 算法的基础上,利用标签 ID 前 M位的汉明重量对阅读器范围内标签进行分组,提出了一种基于汉明重分组的动态帧时隙 ALOHA 算法(LGDFSA),并利用 MATLAB 对它进行了仿真模拟。仿真结果表明,LGDF-SA 算法与动态帧时隙 ALOHA 算法相比,当标签数较多时,系统吞吐量提高,并趋于稳定,总操作数有所减少,系统总体效率提高。     

基于动态因子均值的动态帧时隙ALOHA算法研究

动态帧时隙ALOHA算法是基于概率型的ALOHA算法的改进算法。在一定范围内,该算法识别标签时,帧时隙数能够随着标签数量的增加而动态增加;但当识别大量标签时,由于读写器硬件的限制,资源利用率和系统吞吐量大大降低。针对此问题,提出了一种基于动态因子均值估计算法的动态帧时隙ALOHA算法。首先,使用动态因子均值标签估计法对标签数量进行准确估计;然后,使用所提出的动态帧时隙ALOHA改进算法对准确估计的标签进行分组,并按照分组依次进行识别;最后,分别对动态因子均值标签估计算法和应用该标签估计算法的动态帧时隙ALOHA算法进行仿真。仿真结果表明,所提标签估计算法能够对标签进行准确的估计,使估计误差保持在5%的范围内。基于动态因子均值标签估计算法的动态帧时隙ALOHA算法能够保证30%以上的高系统利用率,而且整个识别过程所需的帧时隙数比动态帧时隙ALOHA算法下降了45%左右。     

一种改进的RFID动态帧时隙ALOHA算法

射频识别(RFID)系统中,存在多个电子标签同时响应读写器的可能性,这将使得电子标签产生碰撞现象。在对帧时隙ALOHA算法分析的基础上,提出了一种改进的RFID动态帧时隙ALOHA算法。该算法通过对读写器范围内的标签数进行估计,设置最佳帧长度,使RFID系统获得最大吞吐量,从而提高标签的识别效率。仿真结果表明:与传统ALOHA算法相比,性能有明显改善。     

自适应动态时隙ALOHA防碰撞算法的研究

时隙ALOHA算法是射频识别系统中通过分时复用方式的一种防碰撞算法,应答器在分配到的时隙中与阅读器进行数据交互.提出一种改进的自适应帧时隙ALOHA防碰撞算法,能够使得时隙到优化分配,进一步提高应答器的识别效率.     

基于分组的动态帧时隙ALOHA防碰撞算法研究

在RFID系统中,由标签引起的冲突一直是影响RFID系统性能的重要因素.为了进一步提高RFID系统中电子标签的识别效率,在对现有的ALOHA算法分析的基础上,提出了一种改进的分组动态帧时隙ALOHA算法.该算法通过改变标签分组的方法提高了阅读器识别标签的效率.当标签数量大于256时,该算法能有效地减少阅读器的识别时间,提高了RFID系统的标签识别效率.仿真结果表明:当标签数为1000时,该算法比基本帧时隙ALOHA算法和动态帧时隙ALOHA算法所用时隙数分别减少了43％和39％.     

射频识别系统冲突防范算法

射频识别是物联网技术的核心,标签冲突问题是射频识别必须要解决的一个关键问题．针对射频识别系统中的标签冲突问题,分析了Aloha算法及其改进算法．提出了一个基于FibonacciNumber的动态帧时隙Aloha改进算法,并建立了动态调整帧长的策略．仿真结果表明该算法能提高系统的吞吐率和系统负载．     

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。     

一种用于RFID系统的防碰撞算法

为了提高射频标签的识别速度,提出一种防碰撞改进算法ODFSA。该算法通过判断标签数量和算法门限值之间的关系,选择响应标签的数量,使其等于系统最大时隙数,直至标签数量小于算法门限后,进入DFSA算法的处理程序。计算及仿真结果证明,当标签数量为500时,该算法的效率分别是BFSA和DFSA的1．488倍和1．375倍,在标签数量较大的情况下,算法效率非常接近系统的理论值。     

ALOHA标签防碰撞算法综述

ALOHA防碰撞算法是无线射频识别技术RFID（Radio Frequency Identification）中一种重要的标签防碰撞算法,该算法设计简单,容易实现,但系统吞吐率较低。其算法不断被研究改进,针对ALOHA算法及其改进算法加以详细的总结,对现在的研究方法加以理论推导、实验模拟,其中对动态帧时隙ALOHA（DFSA）算法中关键环节标签估计算法进行详细归纳。最后结合如今现状提出下一步研究方向。     

新型Q值防碰撞算法在RFID系统中的研究

RFID系统在某些应用领域中需要高效的标签识别算法。针对标签数目不固定且数量变化范围大的情况下,多标签同时回复一个阅读器而产生碰撞丢失标签信息的问题,本文提出一种改进型的Q值算法。在该算法中,阅读器根据变化的标签数目自适应修改Q值,分化C值调整帧长度,极大地提高了标签的识别速度,并减少了读取的误码率,且不会因为数目变化范围大而造成标签识别延时增大。文中详细介绍了算法设计流程,并通过建立数学模型对算法的可行性进行分析,根据统计数据来获得最优算法参数,最后用实际案例进一步证明了该算法在识别大量标签时效率明显优于原Q值算法和自适应帧时隙阿罗哈算法(FSA)。