基于反復(fù)分群—識別的RFID防碰撞算法研究.pdf

1、傳統(tǒng)的基于幀時隙的防碰撞算法在識別大規(guī)模標(biāo)簽時存在兩個問題,一是隨著標(biāo)簽數(shù)的增加,標(biāo)簽估計算法的誤差會越來越大,嚴(yán)重影響了幀長的分配,進(jìn)而導(dǎo)致識別效率的下降;二是因閱讀器可分配幀長是有限的,在大規(guī)模標(biāo)簽的識別時,標(biāo)簽隨機(jī)選擇時隙會出現(xiàn)“Tag Starvation”問題,導(dǎo)致識別時間無限延長。很多學(xué)者提出了基于分群的策略,在一定程度上解決了上述第二個問題。然而,其采用傳統(tǒng)的標(biāo)簽估計策略估計的標(biāo)簽數(shù)并不準(zhǔn)確,進(jìn)而會影響群的分配。另外,當(dāng)待

2、識別標(biāo)簽數(shù)動態(tài)變化時,這一類分群的算法可能無法檢測到,導(dǎo)致效率降低或漏讀問題。
　　針對大規(guī)模RFID(Radio Frequency Identification)標(biāo)簽動態(tài)變化的識別問題,提出了基于反復(fù)分群-識別的RFID防碰撞算法。算法采用基于分治法的標(biāo)簽估計策略將大規(guī)模標(biāo)簽的估計分散到每個的小的標(biāo)簽集中,提高了大規(guī)模標(biāo)簽估計的準(zhǔn)確度,為分群提供了依據(jù)。同時,算法采用反復(fù)分群的分群策略對待識別標(biāo)簽不斷的進(jìn)行分群,實(shí)現(xiàn)標(biāo)簽動態(tài)變

3、化時的實(shí)時檢測與識別,有效地避免了效率降低和標(biāo)簽漏讀的問題。
　　采用Java語言對動態(tài)幀時隙算法(Dynamic Framed Slotted ALOHA,DFSA)、自適應(yīng)的幀時隙算法(Adaptive Framed Slotted ALOHA,AFSA)、增強(qiáng)的動態(tài)幀時隙算法(Enhanced Dynamic Framed Slotted ALOHA,EDFSA)、基于分配合適群數(shù)的分群算法(Grouping based D

4、ynamic Framed Slotted ALOHA,GB-DFSA)與提出算法(Grouping Identifying Repeatedly,GIR)的識別過程進(jìn)行了仿真。對算法的識別過程進(jìn)行動態(tài)的跟蹤,為算法性能和效率的理論分析提供了可視化的依據(jù)。
　　實(shí)驗(yàn)從標(biāo)簽數(shù)變化和幀長變化對效率的影響兩方面對AFSA算法、EDFSA算法、GB-DFSA算法以及本文提出的GIR算法進(jìn)行分析和比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)在大規(guī)模
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