基于Python Anaconda的物联网ALOHA算法仿真研究

ALOHA算法是RFID技术解决多标签冲突的关键方法,传统多采用MATLAB对其进行仿真验证。但受中美两国竞争影响,高校使用受限,现Python大数据分析工具已成为MATLAB的有效替代。首先介绍ALOHA算法工作原理,其次使用排列组合和极限思想推导其理论吞吐率的数学表达式,最后引入Python大数据分析/科学计算平台Anaconda,实现了经典ALOHA算法的碰撞模拟和吞吐率分析。该方法有助于改进ALOHA算法的理论教学和研究工作,并解决了MATLAB使用受限的问题。

改进的RFID动态帧时隙ALOHA算法

在对现有ALOHA算法分析的基础上提出一种改进的动态帧时隙ALOHA算法.算法根据实时估计的读写器附近的标签数量动态调整帧长,使系统工作在最大吞吐量下,从而缩短标签读取时间.仿真结果表明,该算法在标签数量大于500时,相比其他ALOHA算法在吞吐量上有近100%的提高,同时读取时间下降近50%,从而适用在实时性强的射频识别场合.

基于ALOHA算法的RFID防碰撞技术研究

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。文中在对现有的ALOHA算法分析的基础上,提出了一种改进型的ALOHA算法。针对现有ALOHA算法吞吐率低的缺点,改进型算法增加了碰撞避免功能,使标签发送数据信息之前先检测信道是否有数据传输,再决定是否发送数据信息,这会在一定程度上减少标签信息产生冲突。通过仿真表明:改进型ALOHA算法的系统吞吐量最大值达到53%,提高了RFID系统的效率。

可并行识别的分组动态帧时隙ALOHA标签防碰撞算法

该文针对现有动态帧时隙ALOHA标签防碰撞算法的系统吞吐率低、算法效率低等问题,提出一种可并行识别的分组动态帧时隙ALOHA(PIGDFSA)标签防碰撞算法。该文以实验为基础,探索了待识别标签数、标签分组数、帧长对系统吞吐率与标签碰撞率的影响,研究了提升系统吞吐率与降低标签碰撞率的策略与方法。结合射频识别(RFID)的多天线系统,引入FastICA技术,从而实现碰撞时隙重新定义,并以此为基础,利用未识别标签数目自适应确定分组数与帧长。仿真结果表明:PIGDFSA算法在标签数达到2000时,算法吞吐率仍能稳定在92%以上,与FSA-256,GDFSA,BSDBG等算法相比具有更高的算法吞吐率,更少的空隙时隙,更高的算法效率。

帧时隙ALOHA的快速防冲突算法

标签防冲突算法是影响RFID系统效率的关键。目前基于帧时隙Aloha算法的改进算法主要是调整识别过程中的帧长,但都存在着帧长计算不准确、算法复杂和识别时间长的缺点。提出了一种新的防冲突算法,该算法将一个识别周期分为标签检测和数据读取两个步骤,充分利用标签检测的冲突信息,提高数据读取的效率,减少了识别的时间,提高了识别率。理论分析和仿真结果均表明,该算法可以更加高效快速地识别标签,特别适用于标签数目较多的场合。

基于排队理论的时隙ALOHA防碰撞算法

针对射频识别技术中存在的标签冲突问题,在时隙ALOHA算法的基础上,提出了一种改进算法。该算法利用排队理论,每次都让排在队首的标签进入空闲时隙,改善了时隙ALOHA射频防碰撞算法的时隙拥堵,这样就能减少时隙中标签的碰撞,并且还进一步对标签的应答建立了数学模型。通过理论分析以及在MATLAB软件上的仿真结果表明,该方法的识别率较高,同时降低了时隙内的碰撞概率。

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,LGDFSA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。

改进的基于ALOHA的RFID防碰撞算法

为了解决RFID系统中电子标签识别效率不高的问题,对基于ALOHA的随机性防碰撞算法进行了详细分析,提出了一种新的ALOHA防碰撞算法。在该算法中,针对标签估计,采用动态调整的方式自动改变标签估计式中的系数,使得标签估计个数随着已识别的标签数动态变化,从而估计下一帧待识别标签数;而对于帧长调整,根据估计的标签数,通过帧长与标签数分组的关系确定。通过MATLAB进行仿真,结果表明,该算法能明显提高系统的吞吐率和稳定性。

一种稳定高效的动态帧时隙ALOHA算法

基于ALOHA的随机性算法是解决标签碰撞的常用方法,在分析这类方法的基础上,提出了一种基于倍乘因子和分组思想的优化方法。改进算法实现简单,且大量的统计及仿真数据表明,该算法取得了稳定的高系统效率,缩短了标签的识别时间。

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。

基于信号强度的分组帧时隙ALOHA防碰撞算法

针对现有ALOHA防碰撞算法存在系统吞吐量低下的问题,利用射频识别阅读器和标签之间的信号能量传输特点,对帧时隙ALOHA算法(FSA)进行改进,提出一种分组帧时隙ALOHA防碰撞算法。根据接收信号能量的强度将标签均匀分布到帧时隙中进行分组应答,从而降低标签碰撞概率。仿真实验结果表明,在标签数与帧时隙数之比小于1.8的情况下,该算法最大系统吞吐量可达50%,优于FSA算法及碰撞分组算法。

基于扩频ALOHA的RFID防碰撞算法

在射频识别系统中,读写器作用范围内的多标签识别存在数据碰撞的问题。为此,在分析ALOHA算法的基础上,应用码分多址技术,提出一种基于Gold码扩频的ALOHA防碰撞算法,并进行算法的推导和仿真。该算法的吞吐量会随着标签数据帧发送延时的增大而减小,随着扩频码数量的增加而增大。当扩频码数量和负载相等时,系统吞吐量最小;当扩频码数量大于负载时,吞吐效率会随扩频码数量的增加而增大,系统吞吐效率高于时隙ALOHA。应用Simulink构建基于码分多址的多标签与阅读器通信系统,分别研究信噪比、上行速率和帧长对通信误码率的影响,实验结果表明,该算法可提高阅读器与标签之间的通信质量,在现实情况下误码率趋近于0。

基于连续时隙预测的帧时隙Aloha防碰撞算法

在射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)系统中,针对EPC C1G2协议的Q算法中Q值调整的不灵活性及对空闲时隙和碰撞时隙处理上的缺点,提出了一种基于连续时隙预测的帧时隙Aloha防碰撞算法.通过马尔可夫时隙状态模型,分析不同连续时隙状态下帧长与标签数的关系,提出连续时隙预测机制和自适应散列方案.有效地减少了无效时隙的出现,实现了读取阶段的时隙多数为成功时隙.仿真结果表明,本文提出的算法能够灵活地调整帧长,有效提高吞吐率,降低传输延时和开销,为物联网(Internet of Things,Io T)的海量数据信息完整性问题提供了合理的解决方案.

一种改进的动态帧时隙ALOHA算法

在射频系统应用中,多标签同时存在的环境下,阅读器快速准确地鉴别冲突并识别标签、获取信息,成为提高系统性能的重要途径.为了解决标签识别过程中的冲突问题,通过对现有的防冲突算法进行分析,在动态帧时隙ALOHA算法的基础上,借助扩展的生日悖论概率理论,提出了一种改进算法.通过算法仿真,验证了算法可以有效地提高标签识别的精确度,减少了识别过程中的时间,从而提升了射频系统信道的使用效率,提高了系统性能.

物联网环境下变电站信号可并行识别的改进帧时隙ALOHA算法

为了解决山地变电站监测信号的碰撞问题,该文首先构建山地变电站物联网监测系统,研究传统帧时隙ALOHA算法并进行仿真和识别效率分析,鉴于该算法吞吐率较低、局限性的弊端,提出改进帧时隙ALOHA算法。然而当监测信号量持续增大时,会导致信号识别成功率急剧降低产生安全运行问题。因此,该文对该算法进行了二次改进,研究了可并行识别的改进帧时隙ALOHA算法,搭建了变电站物联网测试平台,最后经过仿真验证,该改进算法保证了吞吐率随着信号量增大时保持相对稳定,提高了山地变电站监测信号被成功识别的概率,保障了变电站的安全。

一种基于时隙ALOHA的RFID系统防碰撞算法

防碰撞算法是RFID系统中的关键技术。针对防碰撞算法中ALOHA算法的局限性,本文提出的一种改进的基于帧-时隙ALOHA法的防碰撞算法,通过限制响应标签的数量,降低了冲突发生的可能性,提高了标签的识别效率。通过一系列的仿真实验,证明了本文所提出算法的优越性。

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RFID动态帧时隙ALOHA的改进算法

在射频识别(radio frequency identification, RFID)系统中,动态帧时隙ALOHA算法是解决标签碰撞问题的常用算法。针对现有ALOHA算法存在调整至最佳帧长消耗步数过长和再识别过程中空时隙过多问题,文章提出了一种基于动态帧时隙ALOHA的改进算法。该算法根据当前时刻静态标签数确定阈值和调整帧长,减少了达到最佳帧长的步数,再识别过程中利用分治算法思想,对冲突标签按冲突时隙数划分成若干相互独立、规模较小的最优子结构,使每次轮询空时隙降到最低,从而实现了以最少时延完成识别。仿真结果表明,本文提出的算法能有效地降低时延,提高系统运行效率。

基于最优化原理的RFID系统中的ALOHA防碰撞算法研究

无线射频识别(RFID)系统中的多个标签同时应答时会引起数据碰撞现象,使阅读器能正确读取信息所使用算法称为防碰撞算法。本文研究了目前RFID系统中常用的防碰撞算法,包括时隙ALOHA(S-ALOHA),纯ALOHA(P-ALOHA)和帧ALOHA(F-ALOHA),同时基于最优化原理对ALOHA防碰撞算法进行了改进。仿真结果表明采用最优化原理改进的ALOHA算法相比较现有RFID系统中常用的ALOHA防碰撞算法有明显的优越性,使得系统获得最佳的传输时隙及数据包大小,得到高吞吐率,低错误率,从而提高系统的工作效率。

一种改进的动态帧时隙ALOHA算法

动态帧时隙ALOHA(DFSA)已被广泛用于解决射频识别(RFID)系统中的防碰撞问题.在DFSA算法中,标签估计和帧长的调整是影响阅读器读取性能的关键因素.针对以上两点,提出了一种改进的动态帧时隙ALOHA算法.在改进的算法中,分析了标签估计误差对系统的影响,采用对帧长的早期调整的机制.通过实验表明,改进的算法不但降低系统的功耗,而且提高了系统的吞吐率.