基于伪ID码的树型防碰撞算法

树型防碰撞算法在标签数目过多的情况下,由于树的深度过深导致标签识别效率低.为此,提出一种基于伪ID码的树型防碰撞算法.阅读器利用标签数量预测算法,检测出识别范围内未识别标签的大致数量并发给其标签.标签根据数量随机生成一个数字,作为自己的伪ID码.阅读器依次查询伪ID码,若发生碰撞,则利用碰撞跟踪树算法进行识别,在识别标签的过程中通过伪ID码降低查询树的深度,提高标签的识别效率.理论分析和仿真结果表明,与CTT算法和QT算法相比,该算法吞吐率分别提高了15%和74%,并且能够有效加快标签的识别速度,减少时隙总数.

应用标签并行识别技术的RFID防碰撞算法

针对RFID传统算法一次只能识别一个标签、吞吐率低、饿死率高的不足,文中提出一种RFID系统防碰撞算法,即利用伪ID码分组,并应用标签可并行识别技术的防碰撞算法(PILD算法)。PILD算法利用伪ID码对待识别标签进行分组,当出现碰撞现象时,运用并行识别算法对出现碰撞的标签进行识别。该算法能避免因帧长过大造成吞吐率下降的问题,并提高RFID识别技术的吞吐率。首先对PILD算法的识别过程进行理论分析,再运用Mathematica软件对PILD算法进行仿真。理论分析及仿真结果表明:当标签总数为2000,单次碰撞标签数小于等于6时,标签平均查询次数近似为1.26次;该算法的吞吐率较稳定且达到0.791092,与基于伪ID码的树型防碰撞算法和Logistic⁃DFSA算法相比,所提算法吞吐率分别提高28.82%、4.74%;当标签数大于1400时,PILD算法的标签总查询次数最少,标签平均查询次数最少。所提算法中伪ID码分组能够减少单个标签因多次碰撞发生“饿死现象”的概率,与基于伪ID码的树型防碰撞算法和Logistic⁃DFSA算法相比,PILD算法饿死率最低。