单阅读器移动RFID系统下改进的标签防碰撞算法

在单阅读器移动RFID系统中采用尾码应答机制,并将固定帧时隙ALOHA和后退式二进制搜索算法相结合,提出一种改进算法,通过理论分析和MATLAB仿真实验证明,改进后的算法能使系统所花时间成本降低,系统效率提高。

一种单阅读器移动RFID系统性能评估方法

中小型区域RFID标签的识别通常采用阅读器网路实现,因为只有多阅读器才能静态实现阅读器对所有待识别标签的全覆盖。但这种方法面临阅读器使用成本高,阅读器间碰撞,标签识别率低等问题。为改善上述问题,提出一种运用于中小型区域的单阅读器移动RFID系统性能评估方法,该方法以标签丢失率和全识别圈数作为性能指标,在单阅读器移动RFID系统中对已有的静态防碰撞算法的性能进行评估。实验通过判断当前时隙类型确定阅读器是否成功识别标签,每消耗1个时隙阅读器位置调整一次使得信号区及其区内标签重新确定,直至阅读器结束标签识别任务。仿真结果表明该方法能很好地对各种已有标签算法在中小型区域的RFID标签识别环境中的性能进行有效评估,同时提高RFID系统效率。

结合LSTM的分组比特时隙ALOHA改进算法

单阅读器移动射频识别(RFID)系统是一种中小型区域RFID的标签识别系统,传统的标签防碰撞算法在单阅读器移动RFID系统中面临标签丢失、标签碰撞等问题。为改善上述问题,提出一种结合LSTM网络和GBSA(分组比特时隙ALOHA)算法的GBSA改进算法。GBSA算法使用分组策略使答应的标签数在最佳性能区间内,在单阅读器移动RFID系统中GBSA算法存在无法准确计算下一帧分组数的问题,导致阅读器花费大量时间与标签通信反复确认分组数,使识别效率下降,结合LSTM的GBSA改进算法使用LSTM网络解决该问题。LSTM网络使用阅读器识别标签的历史数据预测下一帧中GBSA算法的最佳分组数,通过对分组数的准确预测,提高标签识别率。仿真实验结果表明,结合LSTM的GBSA改进算法可以有效地减少标签丢失,提高识别效率。