面向大规模rfid标签场景的标签防碰撞算法

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1、分类号：密级：ＵＤＣ：学号：４０６１３０７１３１７８南昌大学硕±研究生学位论文面向大规模ＲＦＩＤ标签场景的标签防碰撞算法Ａｎｔ－ｘ－ｉｃｏＵｉｓｉｏｎＰｒｏｔｊｃｏｌｉｎＬａｒｇｅＳｃａｌｅＲＦＩＤＳｙｓｔｅｍ孙宇培养单位（院、系）：信息工程学院电子系指导教师姓名：王玉瞎教授、职称申请学位的学科口类：工学学科专业名称：信息与通信工程论文答辩日期；２０１６年５月２１日答辩委员会主席；评阅人：２０１６年月日导．学位论文独创性声明—一、学位论文独创性声明

2、工作及取得的＾本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究研巧成果。据我所知，除了文中特别加标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研巧成果，也不包含为获得南昌大学或其他教育机一构的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名（手写）：签字曰期：年厂月＾／曰明Ｉ＇二、学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解南昌大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复全印件和

3、电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权南昌大学可将学位论文的段部或保部分内容编入有关数据库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手存、汇编本学位论文社。同时授权北京万方数据股份有限公司和中国学术期刊（光盘版）电子杂志论将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》和会《中国优秀博硕±学位＂文全文＂数规据库》中全文发表，并通过网络向社公众提供信息服务，同意按章程定旱受相关权益。＾签Ｋ学签位论文作者签名（手写）；导师名（手写）：字日親兴八年ｒ月５／曰签字曰期矣６年ｒ月；ｎ口／论文题目§句巧巧玉。於礎巧！台乐

4、隻知的Ｕ、哀聲Ｗ姓名刮、巧学号化〇〇Ｗ业口２论文级别博±□硕古访＾院ｍ／系／所１辕峨皆懷／巧诚．专巧！５盛传晚Ｅ＿ａｉｌ备注；／＂＂，□保密（向校学位办申请获批准为保密年＿＿月后公开）ＩＩＩ摘要摘要射频识别技术（RadioFrequencyIdentification,RFID）是一种通过射频信号对带有信息的标签进行无线数据传输，实现非接触通信的自动识别技术。作为物联网的核心技术，RFID已经广泛的应用到各个领域和行业，并且深度的影响到社会经济的发展。RFID技术的安全、定位和标签碰撞等问题严重制约着

5、RFID技术的发展，尤其面向海量标签时，防碰撞算法还需要进一步研究和完善，主要体现在：1）目前主流防碰撞算法识别效率相对较低，需要优化提高识别效率；2）现有的主流算法在针对不同的标签并不具有完全稳定的性能，在供物链等海量标签场景应用中会产生较大影响；3）防碰撞原则：传统防碰撞协议在防碰撞原则上要求标签的碰撞位尽量少，若从利用标签ID比特碰撞位信息入手，可有效的缩短识别过程的搜索次数。在防碰撞算法中采用曼彻斯特编码可以确定发生碰撞的标签碰撞比特具体位置，利用碰撞位信息可以更加高效的区别标签ID。本文在此特性基础上基于碰撞树算法（collision

6、treealgorithm,CT），提出多子响应周期的标签防碰撞算法（Multi-Responsecollisiontreealgorithm，MRCT），将识别周期分为一个查询周期和M个子响应周期，每个子响应周期中标签分别响应，减少了系统识别周期。另外，在自适应碰撞树算法（adaptivecollisiontreealgorithm，ACT）中无法有效地避免空时隙的出现。为解决这个问题，文中提出改进型自适应碰撞树算法（improvedadaptivecollisiontreealgorithm，IACT），通过返回最高两位碰撞位具体比特避免了

7、算法中存在的空时隙。同时，为提高IACT算法的稳定性和识别效率，利用双子响应周期机制改善IACT算法。通过标识位的分集，有效的解决了在IACT算法中发生两个标签碰撞，碰撞位不是一个比特位置而不能利用二进制编码“二元性”直接识别的限制。通过理论推导和仿真验证，本文所提出的防碰撞算法能有效的减少在RFID系统中的识别周期，提高在RFID系统中的算法识别效率，在面向大规模RFID标签场景有着更优的表现。关键词：RFID；防碰撞算法；多子响应周期；RFID大规模场景IABSTRACTABSTRACTRadiofrequencyidentificat

8、iontechnology(RFID)isakindofautomaticidentificationtechnologyanditcantransf