RFID标签防碰撞算法研究

射频识别(RFID)系统中的多个标签同时应答时会引起数据碰撞现象,使阅读器正确读取信息所使用的算法称为防碰撞算法,深入分析目前RFID系统常用的防碰撞算法的特点,提出基于标签的唯一标志符的防碰撞算法,仿真结果表明该算法有明显的优越性,得到高吞吐率、低错误率。     

RFID防碰撞算法的研究

高效的防碰撞算法是对于射频识别(RFID)系统是至关重要的的。对防碰撞的常用算法ALOHA算法和二进制树算法做详细的研究,比较其优缺点,并提出一种改进的RFID防碰撞算法。     

汽车追尾碰撞预警系统关键技术的开发研究

首先进行了汽车追尾碰撞预警系统总体设计,把系统划分为主控单元、雷达测距单元、信息采集单元和显示一声光报警单元四个子系统;在分析汽车动力学的基础上,提出了系统安全距离模型;对各子系统进行了软、硬件设计;最后,通过模拟试验和实际装车实验,验证了系统所要求的各种性能。     

基于RFID无线通信系统的防碰撞算法设计与研究

针对动态帧时隙ALOHA算法(DFSA)不适用于有大量标签的情况,参考Binary Tree算法,提出一种新的解决方案,先将标签分组,使每组只含有少量标签,然后针对每组标签再分别采用DFSA算法进行读取,这样就可以解决DFSA算法读取大量标签的问题。并对其进行仿真试验,经过仿真验证,该算法在保证正确选择分组数的条件下,比DFSA算法有所改进,能够提高读卡器的读取效率。     

风险预警的范例—澳大利亚北部风险预警系统简介

1.澳大利亚北部风险预警系统建立的背景澳大利亚疆土广阔,北部与印度尼西亚和巴布亚新几内亚隔海相邻,海上散落着19个有居民的岛屿和许多没有居民的小岛。由于历史的原因,岛屿居民可以自由来往于澳大利亚和巴布亚新几内亚,从事贸易等活动。印度尼西亚和巴布亚新几内亚防治病虫害的水平较低,这种情况严重影响着澳大利亚北部的农业生产安全。为了预防印度尼西亚和巴布亚新几内亚危险性病虫害对澳大利亚农业产生的风险,1987～1989年,澳大利亚开始筹划并实施了北部预警项目(NorthWatch)。概括地说,澳大利亚北部预警系统产生的原因主要有以下几…     

基于二进制树的RFID系统自适应多分支防碰撞算法

为提高射频识别(RFID)系统的识别效率,研究了系统的标签防碰撞问题。考虑到对标签进行多分支处理能够有效地提高RFID系统标签识别效率,而传统的多分支防碰撞算法都是在标签估计的基础上对标签进行最优分组,标签估计产生的时延和误差都会影响整体的识别效率,提出了一种基于二进制树的自适应多分支(AMB)防碰撞算法。该算法根据二进制树结构特点,利用识别的标签数目对树结构中右节点标签进行估计并进行分组识别,经过多次调整的自适应多分支防碰撞算法,可以规避一次标签估计所引入的估计误差,从而提高系统的识别效率。仿真结果表明自适应多分支算法可以大大提高标签识别效率,在标签数量较大时系统效率可达43%左右。同时该算法实现简单,只需在阅读器中增加若干计数器,不需要改变任何空中接口,很容易与现有协议兼容。