SAMA技术及其与扩频CDMA的性能比较

在阐述SAMAC (扩展ALOHA多址)技术原理的基础上,分析了其性能,并与扩频CDMA进行了比较,讨论了其广阔的应用前景。     

一种动态利用码资源的CDMA系统性能研究

本文提出了一种基于随机预约ALOHA访问方式,能支持话音和数据业务的动态使用码资源的码分多址访问协议。在该协议中,话音终端采用预约请求排队访问方式。数据终端采用时隙ALOHA方式传输数据分组。理论分析和计算机仿真结果表明,该协议能有效地提高系统码资源的利用率。在系统处于重负载情况下该协议能优先保证话音业务服务质量,而处于轻负载下系统码资源能为数据业务充分使用。     

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。     

大气环境对天然气管道泄漏扩散影响的模拟

目前天然气作为清洁能源得到了广泛的应用,同时天然气的输送主要依靠管道运输,所以对天然气管道的泄漏研究显得尤为必要。当天然气管道发生泄漏后,天然气的扩散范围会受到大气环境的影响,为此本文选用基于高斯扩散模型的ALOHA软件研究了不同大气环境下天然气管道扩散的危险范围。为了验证软件模拟结果的可靠性,将软件模拟结果与公式计算值进行对比。通过ALOHA软件对不同大气环境下天然气管道泄漏后的危险区域进行模拟分析,得出大气环境中温度、风速、湿度、大气稳定度对天然气管道泄漏的影响。结果表明,ALOHA软件的计算结果是可靠的,大气温度的增加会增大危险范围,风速的加快有利于危险范围的缩小,大气越不稳定危险范围越小,湿度对于危险范围基本没有影响。     

RFID标签防碰撞研究

分别简要介绍了几种ALOHA算法与树形算法,并对ALOHA算法与树形算法作了简要的比较。同时详细介绍了具有一定自学习能力的"在时隙内利用贝叶斯更新的帧ALOHA"算法与"自适应二进制分裂(ABS)"算法。     

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。     

智能包装中的RFID标签防碰撞算法研究

目的 解决目前物流系统中智能包装RFID标签冲突的问题。方法 在研究已有防碰撞算法的性能和缺点基础上,针对大量标签场景设计一种分组动态帧时隙的混合查询树（GDFSA-HQT）算法。该算法在每一轮识别之后估计还没有识别的标签数量,如果还没有识别的标签数量小于或等于354个,则先采用动态帧时隙ALOHA（DFSA）算法对标签进行识别,再采用混合树查询算法（HQT）进行标签识别;若未被识别标签数大于354个,则先对标签进行分组处理,再分别采用DFSA和HQT进行标签识别。结果 仿真实验表明,GDFSA-HQT算法的吞吐率能够保持在0.82左右。结论 GDFSA-HQT算法解决了标签碰撞问题,在大量智能包装的物流系统中具有良好的应用前景。     

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.     

新的基于分组处理的射频识别标签防碰撞算法

针对现有几种基于二叉树的防碰撞算法识别时延较长、数据传输量大的情况,提出一种新颖的防碰撞算法。算法采用分组策略,读写器按顺序依次识别每个分组,减少了每次应答标签的数量和碰撞发生的概率;此外,把标签ID分为两段识别,第一段为前7位,剩余部分为第二段,标签ID分段处理能减少冗余数据的传输。仿真结果表明,该算法相比其他几种算法,查询次数少,数据传输量仅为动态二叉树搜索(DBS)算法的1/6,识别效率有较大幅度提高。