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动态帧时隙ALOHA(DFSA)算法是一种应用广泛的防碰撞技术,主要用于解决超高频(UHF)射频识别系统(RFID)中的标签碰撞问题.在DFSA算法中,读写器需要准确估计剩余标签数并设定一个新的帧长度来识别这些标签.因此,碰撞检测(CD)和标签剩余数估计在DFSA中起着关键性的作用.现有的碰撞检测方法并不能足够有效的用于检测碰撞并导致识别性能的下降.为了减少计算量和提高识别性能,本文提出了一种有效的防碰撞算法,该算法结合了碰撞检测和待识别标签数估计方法,使得性能更加高效.理论分析和仿真结果表明,该算法的性能要优于现有的同类算法,这非常有助于设计一种快速而高效的读写器. 相似文献
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在被动式RFID系统中,当多个标签同时向阅读器发射信号时,捕获效应能使阅读器成功接收其中一个标签信号。为提高捕获效应下的识别效率,本文提出一种名为CATPE (capture-aware and tag-population estimation)的RFID标签防冲突协议。该协议可同时估计标签数和捕获效应的发生概率,并在非等长时隙下设置最优帧长。CATPE协议的优点在于不需搜索极值,仅一步计算就能完成估计,从而降低了计算复杂度。计算机仿真显示,该协议与已有协议的识别效率相近,但计算复杂度得到了降低。 相似文献
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LRST:低冗余搜索树防碰撞算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对RFID标签防碰撞树型算法在识别过程中因询问命令过多、过长而产生大量冗余数据导致通信开销过大的问题,在后退式动态搜索树算法的基础上提出一种低冗余搜索树防碰撞算法(LRST):为减少询问次数,提出了“一问两答”询问方式,即碰撞标签根据最高碰撞位比特分别在第一个时隙或第二个时隙响应;为减小询问命令的长度,用计数器替代标签中的前缀匹配电路,使算法不再需要前缀作为询问命令的标识参数;此外,提出的预测识别和标签屏蔽机制可节省不必要的询问。理论分析和仿真结果表明,通信开销大大降低。 相似文献
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基于概率假设密度的汽车防撞雷达多目标跟踪 总被引:1,自引:0,他引:1
基于毫米波汽车防撞雷达系统,考虑到雷达测量误差的存在以及道路前方车辆的行驶状态和数目的实时变化,包括新目标车辆出现、目标消失等多种情况,设计了一种多模型高斯混合概率假设密度算法实现对多个机动车辆的检测跟踪。针对高速公路上多个车辆行驶的情况,运用高斯混合概率假设密度算法以及多模型理论进行仿真实验,结果表明该算法不仅能够实时地对雷达探测范围内多个目标车辆进行准确跟踪,而且能够及时地判断出驶入或驶出雷达探测范围的车辆,从而在提高自车与前车之间相对距离、相对速度测量精度的同时,有效地对可探测目标车辆数目进行准确的判断,降低了雷达虚警率,提高了防撞雷达系统的可靠性。 相似文献
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在RFID系统解决多标签碰撞的问题中,为了避开阅读器必须准确同步所有标签的困难从而使得设计更加容易实现,介绍了典型的二进制搜索算法的原理,在此基础上提出了一种类二进制搜索的反碰撞算法,并对该算法的性能进行了分析。性能分析表明该算法也满足实际应用的需要。最后,给出了算法的软件实现。 相似文献
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多个应答器的碰撞问题是影响超高频射频识别(RFID)系统读取效率的一个关键问题。从EPC Class1 Generation2(C1G2)RFID系统帧长受约束特点出发,分析了帧时隙ALOHA防碰撞机制及其经典应答器估计方法的特点。提出了应答器间隔估计方法(IEM)以及基于该方法的EPC C1G2 RFID防碰撞算法,并给出了仿真结果。与现有基于经典应答器估计方法的射频识别系统防碰撞算法相比较,提出的防碰撞算法减少了识别时间,提高了系统的识别效率。 相似文献
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Adaptive Binary Splitting: A RFID Tag Collision Arbitration Protocol for Tag Identification 总被引:2,自引:0,他引:2
In the RFID system, a reader recognizes tags through communications over a shared wireless channel. When multiple tags transmit
their IDs at the same time, the tag-to-reader signals lead to collision. Tag collision arbitration for passive RFID tags is
significant for fast identification since collisions disturb the reader's identification process. This paper presents an Adaptive Binary Splitting (ABS) protocol which is an improvement on the binary tree protocol. To reduce collisions and identify tags efficiently, ABS uses
information which is obtained from the last processes of tag identification. Our performance evaluation shows that ABS outperforms
other tree based tag anti-collision protocols.
This work was supported by Korea Research Foundation Grant (KRF-2005-041-D00680). 相似文献