基于牛顿迭代法的RFID标签数量估计算法

ALOHA算法是一种被广泛采用的射频识别(RFID)标签防碰撞算法,要提高它的识别效率,算法帧长必须根据标签数量自适应调整,因此标签数量估计的准确性十分重要。针对已有标签估计方案存在的误差大问题,提出一种基于牛顿迭代法的标签数量估计算法(NIATE)。首先,根据标签数量与帧长的数量关系确定一个调节因子;其次,研究标签识别过程中成功时隙占总时隙比例,得到调节因子与所占比例的关系;最后利用牛顿迭代法求解得出准确的标签数量。仿真结果表明,NIATE算法在不同标签数量情况下,相比现有主流算法具有较好的自适应能力,标签估计平均误差更小,从而减少了识别所有标签所需的总时隙数,提高了系统吞吐率。     

基于非空时隙数的无线射频识别标签估算算法

针对无线射频识别(RFID)系统中现有标签估计算法估计时间长、误差大的问题,提出了一种基于非空时隙数的标签估算方法。首先,分析了动态帧时隙ALOHA(DFSA)算法的系统模型,指出标签估算的必要性;其次,对当前存在的一些标签估计算法进行了研究,列举其存在的不足;再次,通过在不同帧长条件下对非空时隙平均数与待识别标签数的关系进行研究,得出两者之间存在着的不依赖于帧长的归一化曲线并将其运用于标签估计。而且通过引入精度需求,运用概率分析理论和折半查找的方法来确定不同标签总数下的轮询次数K;最后,对所提标签估计算法进行仿真,从估算精度和估算时间两个方面与现有的标签估算算法作了性能对比分析。仿真结果表明,该算法最大估计误差仅为1%,在帧长为128、标签数为400的情况下,相比Adaptive Slotted ALOHA Protocol(ASAP)、Fast Zero Estimation(FZE)、最大后验概率(MAP)估计算法,其误差率分别减少了66.7%、78.3%和72.2%;此外在识别相同数目标签的情况下,所提算法耗费的估计时间也明显少于上述3种算法。由此可见,基于非空时隙数的标签估算算法具有较高的估算精度和估算效率,能够对RFID系统中的待识别标签进行快速准确的识别。     

基于序贯线性贝叶斯的RFID标签数量估计算法

为解决现有标签数量估计算法中估计精度与复杂度之间的矛盾,在分析比较现有算法的基础上,提出一种基于序贯线性贝叶斯的射频识别（RFID）标签数量估计算法。首先,基于线性贝叶斯理论,充分利用空闲、成功和碰撞时隙数量观测值及相关性,建立了标签数量估计问题的线性模型;然后,推导了标签数量估计值的闭式表达式,给出了表达式各阶统计量的序贯式求解方法;最后,对序贯式贝叶斯算法的计算复杂度进行了分析和对比。仿真结果表明,所提算法通过序贯贝叶斯方法提高了估计精度和识别效率,当观测时隙数为帧长一半时估计误差仅为4%。该算法以线性解析式形式更新标签数量估计值,避免了穷举搜索,与高精度的最大后验概率和马氏距离算法相比,计算复杂度由O（n²）和O（n）下降为O（1）。经理论分析和仿真验证,基于序贯线性贝叶斯的RFID标签数量估计算法兼具高精度和低复杂度的特性,能很好地满足硬件资源受限应用场景下对标签数量的估计需求。     

基于0-1分布的RFID标签估计算法

针对大规模无线射频识别系统中,现存标签估计算法估计时间随标签数量增加而线性增加,以及误差较大的问题,提出一种基于0-1分布的标签估计算法。该算法利用0-1分布的特性,通过设定特定帧长及选择标记,来选择响应盘存命令的标签集合,使得估计时间降低为标签数量的对数级,并通过多次随机重复取均值来降低估计误差。仿真结果表明,该算法比其他算法估计误差至少降低0.9%,且波动性更小。     

An Accurate Tag Estimate Method for Improving the Performance of an RFID Anticollision Algorithm Based on Dynamic Frame Length ALOHA

In a radio-frequency identification (RFID) system, the dynamic frame length ALOHA protocol is widely adopted to solve the anticollision problem. Analysis for the anticollision problem can be divided into two primary parts. The concern of the first part is how to precisely estimate the number of tags. The other part involves determination of dynamic frame length to achieve maximum throughput or channel usage efficiency. In this paper, we present an accurate method for estimating tag quantity. This method is based on the maximum a posteriori probability decision. We also derive the optimal frame length using radio channel efficiency. Simulation results indicate the tag estimate error of the proposed method is less than 4%. Use of our proposed tag estimate method together with optimal frame length can achieve close to the theoretical maximum throughput of the framed ALOHA algorithm.     

RFID动态标签估计防碰撞算法

针对无线射频识别(RFID)过程中标签之间的碰撞问题,提出一种新的RFID防碰撞算法。利用二进制碰撞算法动态地估计一部分将要被识别的标签数,通过标签生成的随机数对其进行分组,并识别该部分标签。实验结果表明,该算法能有效减少冲突发生的概率,识别标签的效率为42.5%~42.8%。     

标签运动状态下的RFID系统反碰撞算法

针对现实应用中标签经常处于运动状态的情况,对传送带模型下的无线射频识别(RFID)系统进行了分析,并使用Matlab做了相应的仿真实验。结果证明,当标签密度D与传送带速度V保持不变时,识别率P在帧长度N与作用范围内未识别标签数n相等时最高。当时隙持续时间一定时,识别率P只与V和D有关,而与作用区域内传送带长度L无关。同时针对该模型,对现有的标签估算方法进行了修正,在此基础上提出了一种新的估算方法,该方法的准确度在标签数目较大时有着明显的提高。     

基于混合溢出树搜索的帧时隙ALOHA防碰撞算法

为提高射频识别系统中电子标签防碰撞算法的识别效率,提出了一种结合精确标签估计和混合溢出树搜索的帧时隙ALOHA算法。算法将识别过程分为标签估计和标签识别两个阶段。在标签估计过程中,通过精确估计标签数量来对初始帧时隙大小进行优化。在标签识别阶段,利用改进的混合溢出树搜索算法对时隙内的碰撞标签进行快速识别。实验结果表明,该算法能够有效地改善射频识别的防碰撞性能,提高RFID系统的标签识别效率。     

一种基于捕获效应的防碰撞算法设计

捕获效应在无线通信系统中非常普遍.在无源射频识别系统(RFID)中,由于捕获效应的存在,即使读写器范围内多个标签在同一时间反向散射信号给读写器,总有一个标签能够被成功识别.提出了一种新颖的防碰撞算法来提高RFID系统的吞吐量.该算法在帧时隙ALOHA协议的基础上考虑了捕获效应.在捕获模型下,提供了待识别标签数的概率性估计方法和捕获效应敏感的最佳帧长度的推导.理论分析和仿真结果显示,提出的算法性能超过了现有的算法,而且降低了计算复杂度.     

全分组不等长时隙的DFSA算法

标签碰撞是无线射频识别技术中的常见问题,它将大大降低系统的效率,如何有效解决这个问题对整个系统来说尤其重要。首先对Aloha及其几种改进算法进行研究分析,针对目前最常用的动态帧时隙算法中标签估计和帧长调整方法存在的缺点,根据冲突问题本身,以及Aloha防冲突机制的数学特性,对识别过程进行分析,提出了一种帧长及分组数动态调整方案,减少空时隙和碰撞时隙占用时间,同时制定取舍规则,当标签数量大时,在识别初始阶段分组延迟一部分标签。仿真证明,该方案可减少标签冲突,提高识别效率。     

新型的RFID动态帧时隙ALOHA防碰撞算法

基于动态帧时隙ALOHA算法,提出一种新型的标签数目估计算法.该算法利用当前帧的时隙信息,结合贝叶斯算法获得标签数目的概率函数分布,从而更加准确地估计出下一帧的标签数目.仿真结果表明,该算法对标签数目的估计误差维持在1.4％,信道吞吐率逼近理论值36.8％,证明了其有效性.     

一种自适应帧长RFID标签防碰撞算法

无线识别技术基于无线射频标签与无线读卡器的信息交互,实现无需人工干预的标签识别,因此无线识别技术受到现代化物流的重视。由于中转站货物数量庞大,而读卡器的硬件设计必须考虑实现复杂度,因此在识别货物的无线标签过程中存在无线标签信息碰撞的现象。目前,概率性标签防碰撞算法的标签识别率较低,面对大量待识别标签的工作效率有限。本文提出一种自适应帧长的无线识别标签防碰撞算法AFA,分析结果表明该算法可以自适应调整检测帧长度,提高标签识别率。     

超高频RFID系统的CRC分组ALOHA算法优化

标签冲突增加了射频识别(RFID)系统的时间开销和能量损耗,降低了识别速度,随着标签数量的不断增加,冲突更加明显,系统性能急剧下降。为了解决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标签分组的帧时隙ALOHA优化算法。该算法首先通过标签自身携带的循环冗余校验(CRC) 码将标签分组,记录标签组的组号,按照组号的顺序依次识别,从而减少同时响应阅读器命令的标签数量;针对识别过程中的时隙选择冲突问题,可以通过混沌系统产生均匀分布的伪随机数,对进入识别状态的标签随机选择时隙号,使标签在一帧内选择的时隙分布更加均匀,从而减少标签碰撞的次数。与传统算法的对比实验中：当待识别标签数量相等时,优化算法识别完标签所需命令数更少,且所用命令数与标签数目呈近似线性关系;当待识别的标签数量小于256时,优化算法的标签识别速度提高率稳定在50%;当待识别的标签数量大于256时,优化算法能使标签识别速度提高率达80%。理论分析与实验结果表明,优化算法识别标签的速度更快,且随着标签数量的增加,其优势更明显。     

RFID动态帧时隙ALOHA防冲突中的标签估计和帧长确定

为提高射频识别(Radio frequency identification, RFID)标签的识别效率, 本文针对RFID动态帧时隙ALOHA防冲突系统, 提出了新的标签估计方法和帧长确定方案. 标签估计中采用了不同的贝叶斯代价函数, 提出了几种贝叶斯标签估计方法, 它们的估计结果准确, 而且通过减小标签数取值范围可使计算复杂度得到降低. 随后, 推导出一种根据标签数确定最优帧长的方案, 它能使系统达到最大的信道利用率, 该最大信道利用率要大于帧的时隙数等于标签数时所能达到的最大利用率.     

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。     

基于ALOHA分区的多周期防碰撞搜索算法

在射频识别系统中,标签用于传递信息,在阅读器有效作用范围内,多个标签同时响应从而发生碰撞的情况不可避免,标签发生碰撞会降低系统的识别效率。为了提高系统的标签识别效率,本文在已有防碰撞算法的基础上提出一种基于ALOHA分区的多周期防碰撞搜索算法。该算法首先根据待识别标签数目划分相应时隙帧长,然后在发生碰撞的时隙内利用多周期防碰撞搜索算法识别标签,能够有效降低碰撞发生概率,提高标签识别效率。该算法可应用到数量庞大的标签识别系统中,对这类系统具有一定优势。理论分析与实验结果表明：该算法能够有效减少算法时隙数,提高系统的标签识别效率。     

基于多处碰撞位探测的标签防碰撞算法研究

在无线射频识别系统（RFID）中,当阅读器向范围内的标签发送命令以后,标签向阅读器发送反馈信号,当有两个或者两个以上的标签做出了相同的反馈信息,就会产生标签碰撞。解决碰撞问题提高标签识别效率对RFID的应用具有重要意义。针对目前一些已有算法存在查询次数过多且吞吐率不高的问题,该文提出一种基于多处碰撞位探测的标签防碰撞算法(Multiple Collision Bits Detection, MCBD)。该算法通过阅读器发送的探测命令,获取标签发生碰撞位的比特值,再结合查询命令直接识别出标签。仿真实验结果显示MCBD算法降低了识别标签所需的查询次数,提高了吞吐率。该文算法的创新在于可以对单独或者连续的碰撞位都一并处理,充分利用标签的ID信息,对RFID标签识别的研究具有一定意义。     

Efficient detection of counterfeit products in large-scale RFID systems using batch authentication protocols

RFID technology facilitates processing of product information, making it a promising technology for anti-counterfeiting. However, in large-scale RFID applications, such as supply chain, retail industry, pharmaceutical industry, total tag estimation and tag authentication are two major research issues. Though there are per-tag authentication protocols and probabilistic approaches for total tag estimation in RFID systems, the RFID authentication protocols are mainly per-tag-based where the reader authenticates one tag at each time. For a batch of tags, current RFID systems have to identify them and then authenticate each tag sequentially, one at a time. This increases the protocol execution time due to the large volume of authentication data. In this paper, we propose to detect counterfeit tags in large-scale system using efficient batch authentication protocol. We propose FSA-based protocol, FTest, to meet the requirements of prompt and reliable batch authentication in large-scale RFID applications. FTest can determine the validity of a batch of tags with minimal execution time which is a major goal of large-scale RFID systems. FTest can reduce protocol execution time by ensuring that the percentage of potential counterfeit products is under the user-defined threshold. The experimental result demonstrates that FTest performs significantly better than the existing counterfeit detection approaches, for example, existing authentication techniques.     

标签移动场景下的防碰撞算法研究

针对目前一些已有标签防碰撞算法大多应用于标签固定场景,而在标签移动场景下表现不佳的问题,提出了一种标签移动场景下（tag moving scene,TMS）的防碰撞算法。该算法首先对移入标签和驻留标签进行区分,然后对标签数量进行预估,最后基于标签预估值采用一种混合识别策略对标签进行识别。仿真实验结果显示,相较于其他算法,TMS算法在标签移动场景下可以有效降低标签识别时间,对RFID标签防碰撞算法的研究具有一定意义。     

基于分组机制的跳跃式动态二进制防碰撞算法

在射频识别技术(Radio frequency identification, RFID)系统中, 标签碰撞的解决对于标签的快速识别极为重要. 本文提出一种基于分组机制的跳跃式动态二进制防碰撞算法(Anti-collision algorithm based on grouping mechanism and jumping dynamic binary, GJDB), 该算法通过在确定性算法中引入随机分组机制, 很好地解决了基于二进制搜索算法中, 由于标签数目不断增大所导致的识别效率降低的问题. 理论分析和仿真结果表明, GJDB算法的性能优于其他常用的标签防碰撞算法, 并且该算法对标签随机分组数目的选取具有较强的鲁棒性.