一种改进的四叉树RFID防碰撞算法

针对随机ALOHA算法效率较低,确定性树型方法要求区域内标签数量不变的问题,提出一种改进的四叉树RFID防碰撞算法。在阅读器阅读范围内的标签根据不同的问询命令修改自身应答概率进行分组。阅读器采用比较碰撞位的四叉树算法识别应答概率为1的标签。通过公式推导证明了算法采用四叉树识别的合理性。实例说明和仿真结果显示,该算法能减少阅读器和标签之间的查询次数和通信量,有效提高阅读器的识别效率。     

一种改进的自适应多叉树防碰撞算法

针对传统自适应多叉树防碰撞算法在标签识别过程中存在的空闲时隙过多、阅读器与电子标签间的通信负载量过大等不足,提出了一种改进的自适应多叉树防碰撞算法( Improved Adaptive division Collision Tree algorithm,IACT)。该算法通过计算碰撞因子决定采用二叉树或四叉树。当采用二叉树时,若阅读器检测到碰撞位只有一位,则无需再次发送命令即可以直接识别出标签;采用四叉树时,阅读器首先发送一命令,要求标签返回最高两个碰撞位对应的编码,然后根据编码得到碰撞信息。在标签中加入计数器,使用最高两个碰撞位和计数器值作为查询命令,响应的电子标签将序列号的后缀信息发送给阅读器处理。算法性能分析和实验仿真表明,IACT算法能有效减少系统总时隙,降低了通信负载开销,提高了标签识别效率。     

增强型四叉树RFID防碰撞算法

在四叉树及各类自适应防碰撞算法的基础上,提出一种增强型四叉树防碰撞算法——EFFT(Enhanced four-fork tree )。该算法首先利用曼彻斯特编码准确定位出标签的碰撞位,对K位长度标签提取出其碰撞位形成新的k位标签UID信息,再采取动态四叉树进行识别。在MATLAB平台对EFFT算法、后退式二进制算法、自适应算法进行仿真对比实验。仿真结果与理论分析表明,所提算法大幅度减少了阅读器查询次数和传输比特数,同时也提高了吞吐率及系统识别效率。     

一种改进的二进制查询树RFID标签防碰撞算法

在射频识别（RFID）系统中,存在阅读器与多个标签同时通信的碰撞问题,标签防碰撞技术是解决标签碰撞问题、提高标签识别效率的关键技术。在阐述传统二进制查询树算法（QT）的基础上提出了一种改进的查询树标签防碰撞算法-动态二进制查询树算法（DQT）。该算法通过曼彻斯特编码,识别出碰撞位,从而动态改变查询前缀,使阅读器的查询次数与标签的通信量大大减少,提高了标签的识别效率。仿真实验表明,DQT算法在大量标签识别场合下比QT算法更具有效性和稳定性。     

基于后退式二进制搜索的RFID防碰撞算法的研究

标签防碰撞技术是射频识别(RFID)系统中提高识别效率的关键技术。在对基本二进制搜索算法及其各种改进算法进行分析的基础上,提出一种基于后退式二进制搜索算法的改进算法IRBS。该算法引入标签状态计数器Rn来记录标签的状态。首先判定标签的反馈信息碰撞位,然后把最高冲突位作为标签分组的依据,联合利用前、后向搜索方法来减少标签的搜索范围。仿真结果表明,该算法能减少阅读器和标签之间的通信量,有效地提高标签的识别速度。     

基于前缀分组的改进自适应多叉树防碰撞算法

针对自适应多叉树防碰撞算法在标签识别过程中存在空闲时隙过多、系统吞吐量较低的问题,提出一种基于前缀分组的改进自适应多叉树防碰撞算法.算法分为前缀分组与标签识别两个阶段,前缀分组阶段阅读器使用一个查询周期确定范围内标签的查询前缀,每个前缀代表一个分组.标签识别阶段采用一种改进自适应多叉树防碰撞算法,通过计算碰撞因子,动态...     

锁位式RFID自调整多叉树防碰撞算法*

针对射频识别(Radio frequency identification,RFID)系统中出现的标签碰撞问题,提出了一种锁位式自调整多叉树防碰撞算法。新算法采用自调整防碰撞算法的基本原理,利用曼彻斯特编码特点,发送锁位指令确定碰撞位信息并提取碰撞位,在随后的标签识别中不再传输非碰撞位信息,结合自动识别思想,在减少碰撞时隙的同时,减少了传输数据量。新算法充分考虑了总时隙数、吞吐率、通信复杂度这三个重要的性能参数。理论和仿真分析表明,新算法具有更高的吞吐率和搜索效率,能够进一步改善RFID系统的性能。     

基于搜索树的增强型RFID防碰撞算法

针对RFID系统中采用多叉树搜索时存在空闲时隙、对碰撞节点处理缓慢等不足,提出一种基于搜索树的增强型RFID防碰撞算法。新算法利用读写器检测相邻碰撞位的个数,在搜索过程中不断自适应调整子二叉树的分配个数,综合选择无空时隙八叉树或四叉树或二叉树搜索方式。为消除多叉树搜索中产生的空闲时隙,阅读器先发送一个获取前缀命令确定标签前缀。理论分析和仿真结果表明,新算法的性能优于其他常用的标签防碰撞算法,大幅度减少了搜索总时隙数,降低了标签功耗,提高了系统搜索效率。     

面向电气设备状态监测的传感标签防碰撞算法

射频识别(RFID)传感标签是一种新型的融合标识传感功能的电气设备状态无线监测技术,高效防碰撞算法是提高基于RFID传感标签技术的电气设备状态无线监测系统实时性的主要手段.在改进自适应多叉树搜索(IAMS)防碰撞算法基础上,通过碰撞概率模型计算碰撞传感标签数,制定优先申请分配专有时隙原则,提出一种改进的自适应时隙多叉树防碰撞(IATMSA)算法.算法仿真结果表明:相比IAMS算法和四叉树算法,IATMSA算法总时隙数更小、识别速度更快、吞吐率更高.     

基于ID预测的RFID防碰撞算法

多标签防碰撞算法是射频识别(RFID)系统中提高识别效率的关键技术,是当前RFID和物联网应用领域的重要研究问题.在对各种改进算法及IPA基本算法进行分析的基础上,结合JDS(跳跃式动态树形防碰撞算法)算法,提出一种精简IPA防碰撞算法.该算法通过精简ID标签中的非碰撞位,采取跳跃式后退查询策略,可有效减少通信冗余,提高识别性能.仿真结果表明,精简IPA算法较大幅度降低阅读器问询和标签应答的次数及比特数.     

基于CAN总线实时应用的可靠调度性研究

CAN总线是一种高级的串行通信协议,适用于各种分布式控制系统。在实时应用中,标准的CAN协议使用静态优先级算法,对传输信道的利用率比较低。对基于CAN总线通信的动态优先级调度算法进行研究后,提出了一种基于指数分配方式的MTS算法,在保证强实时性消息的同时兼顾了低优先级消息的公平性。     

VoIP认证与计费的设计与实现

基于RADIUS的VoIP认证系统，采用分散受理、集中管理的接入认证管理体系，数据集中存放在认证中心(RADIUS服务器)，用户身份认证由PC向网守发起，网守通过RADIUS协议向认证中心的认证服务器发起认证请求。这样，可以保证用户安全地使用网络资源，以确保用户身份的合法性。同时其落地话单经过处理，可进行计费及其它帐务处理。文中论述了RADIUS对VoIP的支持，提出了一个Gatekeeper与RADIUS结合的整体解决方案。     

一种改进的心电信号预处理方法研究

心电信号是典型的强噪声下的非平稳微弱信号,减小噪声的干扰对心电信号的分析有着十分重要的意义,因此,有效的滤波方法一直是该领域学者关注的热点问题。本文在基于小波变换心电信号分析研究基础上,针对小波去噪时分解只作用于低频部分,从而忽略了高频区域中一部分有用信号的问题,提出了一种采用改进小波包理论实现心电信号去噪的方法,利用小波包在消除信号噪声方面具有更为精确的局部分析能力的特点,采用了‘db4’小波和＂最优基＂选择的方法,对心电信号进行消噪。以MIT-BIH心电数据库中心律失常数据仿真实验,得到了较理想的去噪效果。对比该方法与小波滤波去噪,发现基于小波包的心电信号去噪具有更优良的去噪性能。     

VCR智能无扰动特性的精确数值运算

根据智能变进制(VCR)的变溢性、拓展性及申缩性有机结合的技术,提出一种新颖智能的、无数字扰动的精确数值运算.该运算结果值的精确位数.是可以任意或无限地确定的,它可以很好地解决了计算机数值分辨率即由CPU字长制约的有效数字位教不足而造成的数值精确计算PC(Precise Computing)的扰动性问题,例如对中国古代数学家祖冲之曾研究圆周密率π值实验数据(π=355/113)的除法精确计算.     

深度强化学习研究综述

深度强化学习是指利用深度神经网络的特征表示能力对强化学习的状态、动作、价值等函数进行拟合,以提升强化学习模型性能,广泛应用于电子游戏、机械控制、推荐系统、金融投资等领域。回顾深度强化学习方法的主要发展历程,根据当前研究目标对深度强化学习方法进行分类,分析与讨论高维状态动作空间任务上的算法收敛、复杂应用场景下的算法样本效率提高、奖励函数稀疏或无明确定义情况下的算法探索以及多任务场景下的算法泛化性能增强问题,总结与归纳4类深度强化学习方法的研究现状,同时针对深度强化学习技术的未来发展方向进行展望。     

基于LVM 的系统扩容技术研究

近年来,随着大数据业务的使用,系统在运行时会产生大量的数据信息与日志文件并保存在磁盘中。由于在系统规划初期,对系统分区大小规划预期不足,很难合理规划磁盘空间,造成后期系统运行中经常出现系统分区磁盘不足的问题。当发生此类告警时,通常的分区很难动态调整大小,通常采用暂停业务,更换磁盘,数据备份与恢复的方式,该方式操作困难,程序复杂,有数据丢失的风险。在Linux系统里使用LVM(逻辑卷)技术,支持在线空间扩容,可以在用户无感知的情况下扩展系统分区容量,达到合理利用磁盘空间的目的。本文介绍了LVM技术,并在Linux系统里将分区做成逻辑卷,达到合理利用磁盘空间的目的。     

基于CnV结构的自动语言辨识研究

与说话人识别、连续语音识别相比,自动语言辨识是一个相对较新的研究,而且是一项较难的课题。与音素配位学相比较韵律是语言辨识的更有希望的一个语言辨识特征。论文介绍了一种基于伪音节结构CnV的自动语言辨识方法,该系统提取了辅音、元音构成的伪音节结构的MFCC和!MFCC特征参数,使用了与语言无关的GMM算法模型化该特征。经过对OGI-TS数据库中的英语、法语、汉语测试表明,元音、辅音特征信息在语言辨识中起到一定作用,伪音节结构模型也是语言辨识的有效模型之一。     

区域生长辅助的地图配准在室内定位中的应用

地图匹配（ MM）算法通过粒子滤波（ PF）利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长（ RG）算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度（ ZV）检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新（ ZUPT）算法和地图配准算法的精度。实验结果表明：该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算（ DR）算法平均提高了5.97%。     

综合系统管理与网络管理实现技术的研究

该文提出了适应于大型计算机网络和通信网络及应用系统的综合系统管理与网络管理体系结构,研究了基于大型数据库和Web技术的网管、网络自动拓扑发现、策略描述与策略服务以及资源依赖性分析服务等关键技术。该文将这些关键技术应用到综合系统管理与网络管理原型系统的工程实践中,为最终研制高性能、可伸缩和实用的系统管理与网络管理产品提供强有力的技术支持。     

基于数据仓库的数据采掘技术应用

本文首先分析了基于数据仓库的数据采掘的主要方法,技术和应用,然后通过实例讨论了数据采掘在股票分析与决策系统中的应用。