基于随机数的分组动态帧时隙ALOHA算法研究

当读写器识别范围内同时存在大量标签时容易引起碰撞问题,导致系统吞吐率恶化。针对此问题,提出基于随机数的分组动态帧时隙ALOHA算法。在原有算法基础上,使标签携带多级随机数,将多数空闲时隙转化为成功时隙,减少时隙消耗数,提高系统吞吐率;提出改进的帧长与标签数对应关系,提高系统稳定性。仿真实验结果表明,该算法表现出较好的吞吐率与稳定性,系统吞吐率由36.8%提高至55.3%。

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。

基于分组动态帧时隙的RFID防碰撞算法

为了解决射频识别(RFID)系统中的多标签防碰撞问题,在分析帧时隙ALOHA算法的基础上,提出一种基于分组动态帧时隙的RFID防碰撞算法。当标签数量庞大时,该算法可以通过分组限制响应标签数量达到较高的识别效率。仿真结果表明,当标签数为1000时,与传统算法相比,该算法能使时隙利用率提高80%以上。

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。

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。

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。

基于分组的动态帧时隙ALOHA防碰撞算法研究

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。为了进一步提高RFID系统中电子标签的识别效率,在对现有的ALOHA算法分析的基础上,提出了一种改进的分组动态帧时隙ALOHA算法。该算法通过改变标签分组的方法提高了阅读器识别标签的效率。当标签数量大于256时,该算法能有效地减少阅读器的识别时间,提高了RFID系统的标签识别效率。仿真结果表明: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算法所用时隙数分别减少了43%和39%。

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。

优化结合二叉树和帧时隙ALOHA的防碰撞算法

分析和比较了现有无线射频识别(RFID)中采用的防碰撞算法存在的问题,提出了一种优化结合二叉树(BT)和帧时隙ALOHA的新的防碰撞算法。提出的算法在阅读器与标签开始通讯时采用帧时隙的ALOHA算法,当有时隙发生碰撞时采用BT算法对其进一步识别。该算法根据曼彻斯特译码得到碰撞位,通过估算一帧中可能出现的碰撞情况,运用数学推导并通过R软件编程计算给出数学期望值。仿真实验显示:提出的算法充分发挥了两种算法的优点,其搜索次数、传输时延、吞吐率等重要指标都明显优于ALOHA算法,尤其是新的防碰撞算法的吞吐率比ALOHA算法提高了近50%。另外,传输负担的减小还使数据传输的安全性有了更高的保障。

基于自适应分组的帧时隙ALOHA算法在RFID中的研究

RFID利用无线射频技术来自动识别标签物品,它能快速、实时、准确地采集和处理信息。防碰撞技术是RFID系统的一项关键技术。现有的防碰撞算法可分为两类:基于ALOHA的防碰撞算法和基于二叉树的防碰撞算法。基于ALO-HA的防碰撞算法存在标签饥饿的问题;基于二进制树的防碰撞算法其算法性能受标签识别码长度的影响。文中提出了一种基于自适应分组的帧时隙ALOHA算法——ASFSA。仿真结果表明,当标签数目非常大时,该算法的防碰撞性能依然优于现有的帧时隙ALOHA算法。

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.