基于BSO-BP改进动态帧时隙算法的密集环境下RFID标签读写优化方法

无线射频识别技术作为物联网的关键技术,正在不断发展并广泛应用于我国制造业领域。为了解决大量无线射频识别标签读写时相互竞争信道而产生的数据碰撞现象,需要对标签数量进行准确估计。文章在传统动态帧时隙算法的基础上,利用天牛群搜索算法寻找BP神经网络的最优初始权值和阈值,并将最优值应用到BP神经网络的参数设定中,实现了对标签数量的准确估计。通过实验和企业实际使用RFID绑定电源线的生产效果证明,与传统的动态帧时隙算法相比,所提出的改进算法既保证了读取的准确性,又缩短了读取时间,有效地提高了系统的效率。

动态帧时隙ALOHA算法的改进

动态帧时隙ALOHA算法在标签数增加过多的情况下,所需时隙数增长过快;而由于硬件限制,时隙数不能无限增长。为改进此不足,可从以下三个步骤优化算法。首先根据hash函数进行时隙分配,将标签分配到不同的时隙;其次根据三维估计方法估计标签数,为下一周期调整帧长做准备;最后根据估计到的标签数调整帧长,当帧长为标签数的1.7倍时,识别效果最好。实验结果表明,标签数相同的情况下,本算法所用的时隙数最少。

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。

优化的动态帧时隙ALOHA防碰撞算法

对动态帧时隙ALOHA防碰撞算法中的标签个数估计进行改进,采用动态调整机制,使标签个数估计式系数自动调整,解决阅读器下一个查询周期应该使用的帧时隙长度的问题。针对实测中当帧长度与标签个数相等时冲突率较高的问题,将查询命令时间计入总的帧长度中以优化帧长度。仿真结果表明,优化后的DFSA算法延迟时间减少,冲突率降低,系统效率提高,在标签数量较少时效果尤为明显。

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.

基于哈希分组的动态帧时隙ALOHA防碰撞算法

针对DFSA应用的局限性和分组DFSA组内标签碰撞率较高的问题,提出一种基于哈希函数分组的动态帧时隙ALOHA防碰撞算法。根据标签符合二项分布的特点和概率论原理,采用一种新方法估计初始标签数量,通过构造哈希函数对标签适当分组,对分组标签逐一识别。仿真结果表明,该算法通过增加标签的分组数,减少了每组内响应标签的数量和时隙内标签的碰撞率,总时隙数、碰撞时隙数和空时隙数、系统识别效率几方面均有较大幅度提高,系统识别效率维持在0.4以上。

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。

基于黄金分割的动态帧时隙ALOHA防碰撞算法

为了提高射频识别(RFID)系统中标签的识别效率,本文对基于ALOHA的概率性防碰撞算法进行了详细的分析,提出了一种基于黄金分割的动态帧时隙ALOHA防碰撞算法.标签估计中,选取动态调整机制来自动调整标签估计式中的系数,使得标签估计个数随着标签数动态变化;下一查询周期帧时隙长度调整中,根据标签到达的概率分布特点并结合黄金分割法思想,通过设置阈值条件来动态优化帧长度.MATLAB仿真结果表明,该算法能够减少空时隙的数量,有效的提高了系统的识别效率和时隙利用率.

RFID系统动态帧时隙ALOHA算法的改进

为了提高射频识别(RFID)系统的多目标识别效率,研究了识别中的标签冲突,并对主流防冲突算法——根据标签数动态调整帧长的动态帧时隙ALOHA算法(DFSA算法)进行改进,建立了基于3级随机数适时选择机制的改进算法的数学模型。这种新的改进算法通过3级随机数优先级的划分,解决了碰撞时隙的重新利用,提高了算法的时隙利用率,也在DFSA算法的基础上大幅提高了算法吞吐率,解决了DFSA算法最高吞吐率36.8%的瓶颈。仿真结果表明,此改进算法可以使系统识别效率提高到69.35%,从而验证了此算法的有效性,为以后防碰撞算法的研究奠定了基础。

基于线性回归的动态帧时隙ALOHA算法

在射频识别RFID(Radio Frequency IDentification)系统中,其关键的问题是如何解决多标签之间的碰撞。动态帧时隙ALOHA(DFSA)算法是常见的防碰撞算法之一。在DFSA算法中,当帧长和标签的个数近似相等时,帧长调整频繁和碰撞时隙数过多,会给系统带来更多的功率损耗和更长的识别时间。针对上述问题,提出了一种基于线性回归统计分析的帧长优化改进算法,分析了其性能,并进行仿真。仿真结果表明,改进算法简单,降低了标签碰撞时隙数,减少了帧长的调整次数,有效地减少了系统时延。

基于二分查找的动态帧时隙标签防冲突算法

在动态帧时隙算法中,根据标签到达基本符合泊松分布的特点,同时在分析其斜率特点的基础上,结合二分查找的思想,提出一种新颖的时隙调整算法,即基于二分查找的动态帧时隙标签防冲突算法,快速实现时隙调整。仿真实验表明,该方法能够显著减少识别次数,提高单位时间的识别率。

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。

动态帧时隙算法的研究与改进

为了进一步提高防碰撞算法的性能,对随机标签防碰撞算法进行了研究,分析了随机标签防碰撞算法的优点与缺点.其中,动态帧时隙算法(DFSA)存在随着标签数目的增多,所需要的时隙数目急剧增加的缺点,针对这一问题,提出了一种动态帧时隙算法的分集改进方法.仿真结果表明,改进方案减少了系统识别标签所需要的时隙数量,提高了算法性能.

动态帧时隙的二进制树RFID防碰撞算法研究

为解决无线射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)系统多标签碰撞问题,在分析动态帧时隙ALOHA算法和二进制搜索树算法基础上,提出一种基于动态帧时隙的二进制树RFID防碰撞算法(Dynamic Framed Binary Tree,DFBT)。采用Vogt算法预先估计待识别标签总数,利用动态帧时隙ALOHA算法对标签进行识别,阅读器将未识别的标签提取出来进行最高碰撞位的判断,根据最高碰撞位的情况结合二进制搜索树算法进行碰撞标签分裂。仿真结果表明:DFBT算法提高了识别效率和稳定性,减少了总时隙数,降低了标签成本。当标签数目达到1 000左右,算法识别效率可以达到64%左右,比动态帧时隙ALOHA算法和后退式二进制搜索树算法分别提高了210%和30%。

一种改进的动态帧时隙ALOHA算法

针对目前动态帧时隙ALOHA算法所需时隙数较多的问题,基于电子标签数量和发生碰撞概率的关系,提出了一种改进的动态帧时隙ALOHA算法.在改进算法中,帧长的确定不需事先估算电子标签的数量,而只需根据上一帧中电子标签发生碰撞的概率来确定.仿真试验表明,改进算法所需的时隙数和计算量较少.

一种优化帧长及分组的动态帧时隙防碰撞算法

在改进防碰撞算法的研究中,针对现有RFID系统中易发生碰撞与标签数过大时识别效率低等现象,通过对现有防碰撞算法进行分析,提出了一种优化帧长及分组的动态帧时隙防碰撞算法;通过预先估算系统的标签数并将其分类处理,当标签数小时,通过引入查询命令时间T完善帧长的调整机制并采用自适应选择模式;当标签数大时,根据标签位数进行二进制分组模式;从而达到简化硬件电路、提高算法的准确率的目的。实验结果表明,算法具有稳定性高、冲突率低等优势,具有一定的实用价值。

改进的基于动态帧时隙ALOHA防碰撞算法

在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防碰撞问题和提高标签识别率的关键。在分析动态帧时隙ALOHA算法的基础之上,提出了一种改进的基于随机数重新分组的动态帧时隙ALOHA算法。该算法证明了当引入一个随机数的时候,系统的吞吐率是最大的,并且同时利用标签唯一的ID号中的第一位的取值不同,进行重新分组,从而减少了标签碰撞的次数。仿真实验结果表明,所提出的改进算法执行效率更高,碰撞次数更少,识别成功所需的时隙数更少,有效地提高了标签的识别速度。

基于盲源分离的动态帧时隙估计算法

本工作提出一种基于盲源分离的动态帧时隙估计算法(BSDFA),由于天线数量对采用了盲源分离思想的帧时隙估计算法有影响,进一步提出根据天线数量、标签数量和初始帧时隙数来精确估计下一帧的帧时隙数的方法,以此提高帧识别率。通过验证,基于盲源分离的动态帧时隙估计算法的帧识别率高于盲分离的帧时隙超高频RFID系统防碰撞算法(BSFA)的帧识别率。

基于动态帧时隙ALOHA的危险品运输RFID防碰撞算法

针对危险品运输ALOHA算法随着标签数目的增多系统性能逐渐下降的问题,对射频识别系统和固定帧时隙ALOHA算法工作原理进行分析,运用Matlab辅助工具建立了基于动态帧时隙ALOHA算法危险品运输RFID防碰撞模型.实例分析和仿真验证结果表明,基于固定帧时隙ALOHA算法的系统效率在标签数为60时达到最高,之后随着标签数增多系统效率迅速下降;在标签数为0~100时,基于动态帧时隙ALOHA算法的系统效率随着系统标签数的增加而逐渐增加,并最终达到35.2%,具有较好的鲁棒性,能够有效提升危险品运输的安全水平.

动态帧时隙ALOHA算法的改进

标签碰撞问题是射频识别系统研究的一个重要内容,目前较好的算法是动态帧时隙ALOHA(DFSA)算法,但是动态帧时隙算法在实际识别过程中仍然存在一些不足。对动态帧时隙算法进行了数据分析,提出了算法的改进,并进行仿真。