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.

基于标签分组的动态帧时隙ALOHA算法

为解决无线射频识别技术系统中的多标签碰撞问题,提出一种基于标签分组的动态帧时隙ALOHA算法。将标签以ID信息分组为256个组后,阅读器按照标签ID号连续抽取8组,从该8组里每组挑取一个标签进行查询识别,标签收到命令后发送识别请求,阅读器记录碰撞时隙和空闲时隙数量情况并返回数值,标签以此调整时隙进行信息发送,标签按照确定的时隙发送信息进行识别,识别直到该8组内无标签后转至下一个8组进行识别。仿真结果表明,使用该方法明显减少了总时隙数、碰撞时隙数和空时隙数,提高了系统识别效率。

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。

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。

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.

动态帧时隙Aloha算法防信息碰撞研究

为了防止井下工作人员所携带的标签与读卡器之间发生信息碰撞,将动态帧时隙Aloha算法引入基于无线射频识别技术的矿井人员定位系统,并就其防信息碰撞问题进行研究。借助Matlab软件所进行的仿真结果显示:采用动态帧时隙Aloha算法后,读卡器识别速度增加,系统效率有所提高,标签信息在被阅读时发生碰撞的机率减小。

一种改进的动态帧时隙ALOHA算法

射频识别系统的最大缺点之一是当标签碰撞时的低标签识别效率。传统的射频识别防碰撞算法在标签数量庞大时,解读标签所需的时隙数会成倍增加。为了解决这一问题,文章提出一种改进的动态时隙ALOHA算法,它根据标签数调整每帧中的时隙数,以使系统能以高吞吐量工作,缩短读取时间,提高了整个系统的效率。

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。

改进动态帧时隙ALOHA算法

ALOHA型算法是一种防碰撞算法,适用于标签数目较少的情况。当标签数目逐渐增大时,通常需要指数倍增长的时隙数才能识别出这些标签。文中提出了一种改进的动态帧时隙ALOHA算法,它首先估计未被识别的标签数,然后调整相应帧长,从而获得最佳系统效率。仿真结果显示,当标签数为500时,文中所提出算法较传统算法的系统时延减少为原来的1/2。

增强型动态帧时隙ALOHA算法

针对现有帧时隙算法对帧长度的调整并不能使系统效率达到最大的缺点,本文提出了一种改进的算法。该算法首先对发生碰撞的时隙进行统计,再通过分析得出数学公式,并根据该公式计算出识别区域内未识别标签数,最后根据未识别标签数调整帧的长度。当未识别标签数很大时,算法采用分组对其识别。仿真结果表明,该算法适用于标签数较多的场合,当标签数为1000时,该算法比基本帧时隙ALOHA算法和动态帧时隙ALOHA算法的系统效率分别提高了89%和75%。

基于动态因子均值的动态帧时隙ALOHA算法研究

动态帧时隙ALOHA算法是基于概率型的ALOHA算法的改进算法。在一定范围内,该算法识别标签时,帧时隙数能够随着标签数量的增加而动态增加;但当识别大量标签时,由于读写器硬件的限制,资源利用率和系统吞吐量大大降低。针对此问题,提出了一种基于动态因子均值估计算法的动态帧时隙ALOHA算法。首先,使用动态因子均值标签估计法对标签数量进行准确估计;然后,使用所提出的动态帧时隙ALOHA改进算法对准确估计的标签进行分组,并按照分组依次进行识别;最后,分别对动态因子均值标签估计算法和应用该标签估计算法的动态帧时隙ALOHA算法进行仿真。仿真结果表明,所提标签估计算法能够对标签进行准确的估计,使估计误差保持在5%的范围内。基于动态因子均值标签估计算法的动态帧时隙ALOHA算法能够保证30%以上的高系统利用率,而且整个识别过程所需的帧时隙数比动态帧时隙ALOHA算法下降了45%左右。

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。

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。

一种新型RFID动态帧时隙ALOHA算法

为使在射频识别系统中的标签能够被快速、高效地识别,提出了一种基于码分多址思想的动态帧时隙ALOHA防碰撞算法(CD-DFSA).首先分析了算法的设计思路,然后构造了算法的数学模型,推导出了其最优帧长和标签数目估计的表达式,最后进行了仿真实验和比较分析.结果表明,CD-DFSA算法与帧时隙ALOHA算法、动态帧时隙ALOHA算法和二进制树算法相比,系统吞吐量高且识别相同数量的标签所用时隙数少.

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.

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。

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。

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.