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《黄金分割动态帧时隙ALOHA防碰撞算法》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第44卷第3期河北工业大学学报2015年6月Vol.44No.3JOURNALOFHEBEIUNIVERSITYOFTECHNOLOGYJune2015文章编号:1007-2373(2015)03-0053-07DOI:10.14081/j.cnki.hgdxb.2015.03.011基于黄金分割的动态帧时隙防碰撞算法董永峰1,周艳聪2,张晶1,张素琪2(1.河北工业大学计算机科学与软件学院,天津300401;2.天津商业大学信息工程学院,天津300134)摘要为了提高射频识别(RFID)系统中标签的识别效率,本文对基于
2、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.关键词射频识别;防碰撞算法;动态帧时隙;黄金分割法中图分类号TP391.44文献标志码ADynamicframedslott
3、edtaganti-collisionalgorithmbasedongoldensectionDONGYongfeng1,ZHOUYancong2,ZHANGJing1,ZHANGSuqi2(1.SchoolofComputerScienceandEngineering,HebeiUniversityofTechnology,Tianjin300401,China;2.SchoolofInformationEngineering,TianjinUniversityofCommerce,Tianjin300134,Chi
4、na)AbstractInordertoimprovetheefficiencyoftagidentificationinRFID(RadioFrequencyIdentification)system,theprobabilisticcollisionalgorithmbasedontheALOHAhasbeenanalyzedindetail.AdynamicframeslotALOHAanti-collisionalgorithmbasedonthegoldensectionwasproposed.Intagest
5、imation,thecoefficientsintagestimationareadjustedautomaticallysothattheestimatednumberoftagschangesdynamicallywiththetagsnumber.Innextpollingcycle,frameslotlengthisadjustedbasedontheprobabilitydistributionofthetag.Andcombinedwithgoldensectionmethodofthought,theth
6、resholdconditionsaresettodynamicallyoptimizetheframelength.Matlabsimulationresultsshowthatthealgorithmcanreducethenumberofemptyslotsandimprovetherecognitionandslotutilizationefficiencyofsystem.Keywordsradiofrequencyidentification;anti-collisionalgorithm;dynamicfr
7、amed;slotted;goldensectionmethod0引言随着科学技术的不断提高,物联网技术得到了全面快速的发展与应用,射频识别(radiofrequencyiden-tification,RFID)技术作为其关键技术之一,已广泛应用于交通、运输、工业、服务业等各种信息化系统.目前影响RFID识别技术的关键因素是标签的碰撞、冲突问题,这在很大程度上降低了系统对标签成功识别的效率,也成为众多科研人员致力研究的问题.所谓标签碰撞问题,即在阅读器识别范围内,当有两个或多个标签同时响应阅读器并发送数据时,在通[1]信
8、信道内产生的数据信息间的冲突.目前解决RFID中标签防碰撞问题主要是基于ALOHA的防碰撞算法和[2]基于二进制树的防碰撞算法.基于二进制树的搜索确定性算法是以标签的ID号为基础来防止碰撞发生的,根据标签的ID号划分成0组和1组,以此逐步缩小每组内标签的个数直到最终完成对所有标签的识别.此收稿日期:2015-02-1
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