基于时隙预测的RFID防碰撞ALOHA算法

在得出EPC协议防碰撞机制中累加因子C的基础上,通过比较预设差值门限的方法调整帧长,并明确了识别结束条件;同时,采用时隙预测二进制选择机制对下一时隙响应标签数量进行预测,对空闲时隙加速跳过,碰撞时隙进行实时二进制散列处理,从而减少无效时隙的出现。仿真结果表明,改进后的算法能够有效增加系统吞吐率,降低开销与时延,为将RFID标签作为感知终端的物联网系统在数据采集方面提供了合理的解决方案。

无源RFID系统标签防碰撞优化算法研究

标签碰撞是射频识别技术的常见问题,标签防碰撞算法的ALOHA类算法简单易行,但由于其时隙是随机分配的,存在标签长时间不被读取,即"饿死"现象。针对标签时隙选择冲突问题,运用混沌系统可以产生均匀分布的伪随机数的理论,提出了改进的帧时隙ALOHA(FSA)算法,调整待识标签时隙号的选择方式,使标签在一帧内选择的时隙分布更加均匀,减少空闲时隙数目,进而减少标签间的碰撞次数。实验仿真表明,在基本没有增加无源标签存储空间的基础上,改进FSA算法标签识别率稳定在40%,改进算法也可广泛应用于有源和半有源RFID系统标签的快速识别中。

一种新的RFID混合防碰撞算法

针对射频识别(RFID)系统随机性防碰撞算法中标签识别效率低的问题,提出了一种新的RFID混合防碰撞算法。新算法采用帧时隙ALOHA(FSA)机制,根据碰撞时隙数直接估计出总的未识读标签数目,经多次动态调整帧长,获得最优帧长,然后使读写器按照最优帧长分配时隙以供标签响应,在碰撞时隙内调用自适应搜索矩阵(ASM)算法对响应标签进行识别。理论研究和仿真表明,新算法有效实用,可有效提高系统性能,使时隙吞吐量达到40%以上。

基于U-规划图与动作效果相关的规划识别研究

针对支持动作效果是多个的情况,智能体如何根据现有的信息为该效果确定最终的支持动作的问题进行了研究,并给出了相应的FSas算法。FSas算法分别从命题层和动作层出发,利用被观察到的动作效果或动作以及互斥计算减小了支持动作的空间,从而求得最终支持效果的动作,实现了规划识别。研究结果表明,该算法不仅解决了支持动作效果的动作是唯一的情况,而且进一步解决了支持动作是多个的情况。同时以实例说明了该算法的执行过程,表明该算法是合理可行的。

基于QoS安全机制的ToS域内信息隐藏方法

信息隐藏容量和隐写隐蔽性是信息隐藏技术中的两个重要的特性。在IP包头内服务类型ToS域隐藏秘密信息,利用IP数据包中的ID值保持原有序列,修改了作为IP优先级的ToS前3个bit。结合实际应用中QoS安全机制,在不影响原数据包统计特性、内容和发送顺序的前提下,成功的利用修改后的IP优先级来为数据包重新排序,从而利用新的序列来隐藏秘密信息,提高了信息的隐蔽性和隐藏容量。同时,预先用FSA置乱算法对秘密信息进行预处理,增强了安全性。