一种自适应帧长RFID标签防碰撞算法

计算机与现代化

一种自适应帧长RFID标签防碰撞算法

1.河南工业职业技术学院实验设备管理处，河南南阳473000；
2.河南工业职业技术学院网络管理中心，河南南阳473000

收稿日期:2014-08-04 出版日期:2014-11-27 发布日期:2014-12-10
作者简介:马琰(1978-)，男，河南南阳人，河南工业职业技术学院实验设备管理处讲师,硕士，研究方向：计算机网络应用与图形图像。
基金资助:
河南省2013年重点科技攻关项目（132102210520）

An Adoptive Frame Based Anticollision Algorithm for RFID Systems

1. Laboratory & Equipment Management Department, Henan Polytechnic Institute, Nanyang 473000, China;

2. Network Computing Center, Henan Polytechnic Institute, Nanyang 473000, China

Received:2014-08-04 Online:2014-11-27 Published:2014-12-10

摘要/Abstract

摘要：

无线识别技术基于无线射频标签与无线读卡器的信息交互，实现无需人工干预的标签识别，因此无线识别技术受到现代化物流的重视。由于中转站货物数量庞大，而读卡器的硬件设计必须

考虑实现复杂度，因此在识别货物的无线标签过程中存在无线标签信息碰撞的现象。目前，概率性标签防碰撞算法的标签识别率较低，面对大量待识别标签的工作效率有限。本文提出一种自适应帧长的

无线识别标签防碰撞算法AFA，分析结果表明该算法可以自适应调整检测帧长度，提高标签识别率。

关键词: , 无线识别, 概率性算法, 防碰撞算法

Abstract:

To identify targets without manpower interaction, RFID technology relies on wireless message exchange between tags and reader. In this way, RFID technology

attracts attention in modern logistics industry. Limited by design complexity of RFID reader, collision happens when identifying a lot of tags. Current probabilistic

anticollision algorithms have low identifying probability. They are not efficient enough for identification of large number tags. An adoptive frame based anticollision

algorithms(AFA) is proposed in this paper. The analysis results show that this algorithm could adjust frame length adaptively, thus the identifying probability rises.

Key words: , RFID； probabilistic algorithm； anticollision algorithm

马琰1, 蔡丽霞2,任晓娜2. 一种自适应帧长RFID标签防碰撞算法[J]. 计算机与现代化.

MA Yan1, CAI Li-xia2， REN Xiao-na2. An Adoptive Frame Based Anticollision Algorithm for RFID Systems[J]. Computer and Modernization.

［1］
伍继雄，江岸，黄生叶,等. RFID系统中二叉树防碰撞算法性能的提升［J］. 湖南大学学报(自然科学版), 2010,37(12):82-86.
［2］李云,谢刚,郑重,等. 基于分组策略的RFID自适应防碰撞算法的研究［J］. 电视技术, 2012,36(23):138-141.
［3］佘明辉,赵东风. 基于随机多址协议的系统吞吐量分析［J］. 吉林大学学报（信息科学版）, 2010,28(1):13-19.
［4］杨树青,齐和平. 基于RFID技术载货车辆称重管理系统的研究［J］. 电脑开发与应用, 2009,22(7):25-27.
［5］程文青,赵梦欣,徐晶. 改进的RFID动态帧时隙ALOH算法［J］. 华中科技大学学报(自然科学版)， 2006,35(6):14-16.
［6］潘峥嵘,尚凯. 一种改进的RFID动态帧时隙ALOHA算法［J］. 传感器与微系统， 2012,31(7):140-143.
［7］王玉青，李开宇，孙纯鹏. 改进动态帧时隙ALOHA算法［J］. 电子科技， 2012,25(7):76-79.
［8］ Jihoon Myung, Wonjun Lee, Jaideep Sriv astava. Adaptive binary splitting for efficiency RFID tag anti-collison［J］. IEEE Communications Letters, 2006,10(3):144-146.
［9］王雪,钱志鸿,胡正超,等. 基于二叉树的RFID防碰撞算法的研究［J］. 通信学报, 2010,31(6):49-56.
［10］廖剑锋,刘宇航. RFID二进制树型折半搜索防碰撞算法［J］. 计算机系统与应用, 2013,22(11):159-163.
［11］向垂益，何怡刚，李兵,等. 动态二进制树搜索算法的改进［J］. 计算机工程, 2010,36(2):260-265.
［12］Wang Tsan-Pin. Enhanced binary search with cut-through operation for anti-collision in RFID systems［J］. IEEE Communications Letters, 2006,10(4):236-238.
［13］丁治国，郭立，朱学永,等. 基于二叉树分解的自适应防碰撞算法［J］. 电子与信息学报, 2009,31(6):1395-1398.
［14］李雪桥，贾小爱，赵磊,等. 基于后退式索引的动态树形防碰撞算法［J］. 通信技术, 2009,42(6):118-120.
［15］李萌，钱志鸿，张旭,等. 基于时隙预测的RFID防碰撞ALOHA算法［J］. 通信学报， 2011,32(12):43-50.
［16］李琪. 基于ALOHA的RFID防碰撞算法的研究［J］. 现代计算机， 2013(19):19-23.
［17］程良伦,林伟勇. 一种稳定高效的动态帧时隙ALOHA算法［J］. 计算机应用研究, 2009,26(01):85-87.

[1]	李静元, 张珂, 杨东裕. 基于雾计算的工业互联网安全数据访问方法[J]. 计算机与现代化, 2022, 0(12): 118-122.
[2]	薛伟莲, 李雪娇, 陈杰. 基于ALOHA分区的多周期防碰撞搜索算法[J]. 计算机与现代化, 2021, 0(11): 95-99.
[3]	陈春燕, 刘梦赤. 基于粒子群遗传算法的智能组卷策略[J]. 计算机与现代化, 2021, 0(08): 16-23.
[4]	宋鑫, 樊志强, . 基于Laguerre 前向神经网络的信息服务性能建模方法 [J]. 计算机与现代化, 2021, 0(03): 1-6.
[5]	魏健, 赵红涛, 刘敦楠, 加鹤萍 . 基于集成模型的超短时负荷预测方法[J]. 计算机与现代化, 2021, 0(03): 12-17.
[6]	段桂芹1，邹臣嵩2，刘锋2. 基于优化初始聚类中心的K中心点算法[J]. 计算机与现代化, 2019, 0(04): 1-.
[7]	李富星，蒙祖强 . 一种改进的类别区分词特征选择算法[J]. 计算机与现代化, 2019, 0(03): 73-.
[8]	白晓波1，邵景峰1，和征1，田建刚2. 基于学习的核偏最小二乘法优化扩展卡尔曼滤波[J]. 计算机与现代化, 2018, 0(09): 110-.
[9]	郑亚鹏，樊璐. 基于LSTM的临床血液需求预测方法[J]. 计算机与现代化, 2018, 0(05): 41-.
[10]	刘德春1，张秀国2，姜微2. 基于马尔科夫链的大学生自主学习能力预测方法[J]. 计算机与现代化, 2018, 0(05): 106-.
[11]	夏琨1，丁波1，刘俊1，刘子豪1，林亮成2. 基于内容分析的网络协议指纹识别[J]. 计算机与现代化, 2018, 0(05): 121-.
[12]	李华，江峰，于旭，杜军威，刘国柱. 基于粒度决策熵的属性约简[J]. 计算机与现代化, 2018, 0(04): 7-.
[13]	陈丽娟，谢伙生. 带负项值的onshelf效用项集并行挖掘算法[J]. 计算机与现代化, 2018, 0(04): 13-.
[14]	吴克介,王家伟. 基于知网与搜索引擎的词汇语义相似度计算[J]. 计算机与现代化, 2018, 0(04): 90-.
[15]	曲晓燕1，张勇亮2，吕晓峰1，马羚1. 基于模糊粒度相关向量机的缓变故障参数区间预测[J]. 计算机与现代化, 2017, 0(8): 5-.