資料介紹
根據EPC-Gen2協議中的標準Q算法以及現有的改進Q算法,提出一種采用分組訪問控制方法來提高RFID系統俘獲效應的Qgac算法。為了提高系統的俘獲效應,該算法在執行Q算法之前根據標簽接收到的信號強度將所有標簽分組,然后根據信號強度差異選定一對最有可能產生俘獲效應的分組進行識別。在Matlab平臺上的仿真結果表明,Qgac算法能有效地提高RFID系統的俘獲效應,減少識別沖突的概率,從而進一步提高了RFID系統的識別性能。
物聯網中射頻識別(Radio Frequency Identification, RFID)是一種非接觸識別技術,它通過無線信道獲取物體的相關數據從而自動識別該物體。該識別過程無需人參與,所以RFID 能夠被廣泛運用在如物流系統、生產管理與控制、防偽與安全控制等眾多領域當中。然而,RFID 系統在并發識別多個電子標簽時所產生的沖突問題始終是影響系統性能的關鍵問題之一。
為了解決這一問題,各種防沖突方案紛紛出現。目前解決閱讀器識別多個標簽時的沖突問題的算法大致分為兩類:ALOHA 時隙算法和二叉樹算法。其中,ALOHA 時隙算法由于簡單、容易實施而成為目前的主流算法。ALOHA 時隙算法中目前用得較多的是EPC-Gen2 協議中提出的Q 算法,提高了系統的識別效率,但是由于進行數據傳輸所需的時隙數是固定的,不能隨意進行動態調整,當標簽數量多時,時隙數不夠用,導致時隙內標簽的碰撞率急劇上升,也急劇的降低了系統的識別效率和信道利用率;當標簽數量少時,如有的時隙內沒有標簽在傳輸數據,則會產生許多空時隙,造成時隙的浪費。
Qext 算法對這些問題進行了很好的研究,但只是從理論上分析了俘獲概率α 對識別性能的影響,并沒有提出如何增大RFID 系統俘獲效應的俘獲概率的有效方案。而本文的Qgac 算法提出了一種采用分組訪問控制的方法解決此問題,有效地引進并增強了RFID 系統的俘獲效應,進一步提高了RFID系統的識別性能。
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