本文關(guān)鍵詞：捕獲效應(yīng)下的RFID標(biāo)簽防碰撞算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：射頻識別(Radio Frequency Identification,RFID)是一種基于電磁感應(yīng)原理的自動識別技術(shù),該技術(shù)能夠在短時間內(nèi)識別大量標(biāo)簽,具有無需光學(xué)可視的特點(diǎn)。近年來由于物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)行業(yè)的快速發(fā)展,RFID作為其關(guān)鍵技術(shù)得到更多重視,應(yīng)用前景廣闊。然而伴隨著物流,倉儲等行業(yè)的不斷發(fā)展,RFID技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中仍存在著標(biāo)簽識別率不理想,標(biāo)準(zhǔn)化制定緩慢等亟待解決的問題,尤其是在短時間內(nèi)識別大量標(biāo)簽時,會產(chǎn)生標(biāo)簽響應(yīng)數(shù)據(jù)之間碰撞問題,降低系統(tǒng)吞吐率。本文基于動態(tài)幀時隙Aloha(Dynamic Frame-Slotted Aloha,DFSA)協(xié)議,針對標(biāo)簽數(shù)估計算法,幀長系數(shù)調(diào)整方法,優(yōu)化識別周期等方面進(jìn)行研究,并重點(diǎn)考慮捕獲效應(yīng)對系統(tǒng)性能的影響,其主要研究內(nèi)容有:研究已有標(biāo)簽防碰撞算法,優(yōu)化Vogt標(biāo)簽估計算法,給出ISO18000-6Type C協(xié)議下的時隙因子和幀長調(diào)整系數(shù)的優(yōu)化方法,同時通過建立標(biāo)簽識別馬爾可夫模型優(yōu)化了標(biāo)簽識別周期,提高了時隙利用率。重點(diǎn)研究捕獲效應(yīng)對DFSA算法中的影響,建立捕獲效應(yīng)下的標(biāo)簽識別SIR模型,分析捕獲閾值對捕獲概率的影響;通過捕獲效應(yīng)切比雪夫估計方法準(zhǔn)確的估計標(biāo)簽數(shù)和捕獲概率的發(fā)生,使標(biāo)簽估計誤差降低;提出一種滿足ISO18000-6 Type C協(xié)議的捕獲效應(yīng)優(yōu)先級分組算法(Capture Effect Optimization Grouping,CEOG),該算法法遵循先分組再識別的原則,讓捕獲級別高的標(biāo)簽優(yōu)先識別,進(jìn)而利用捕獲效應(yīng)來提高系統(tǒng)吞吐率。通過Matlab仿真結(jié)果分析,本文算法與CMEBE算法相比,能夠更有效的解決以捕獲效應(yīng)影響為主的標(biāo)簽識別率不理想的問題,使系統(tǒng)吞吐率得到提升。
【關(guān)鍵詞】：射頻識別技術(shù) 標(biāo)簽防碰撞算法 捕獲效應(yīng) 標(biāo)簽分組
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.44
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-14
• 1.1 研究背景及意義10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 主要研究內(nèi)容12-14
• 第2章 RFID系統(tǒng)介紹14-19
• 2.1 引言14
• 2.2 RFID系統(tǒng)組成14-16
• 2.2.1 電子標(biāo)簽14-15
• 2.2.2 標(biāo)簽閱讀器15-16
• 2.3 RFID工作原理和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)16-17
• 2.3.1 RFID工作原理16-17
• 2.3.2 RFID技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)17
• 2.4 RFID數(shù)據(jù)碰撞17-18
• 2.4.1 閱讀器碰撞和標(biāo)簽碰撞18
• 2.4.2 標(biāo)簽防碰撞算法18
• 2.5 本章小結(jié)18-19
• 第3章 基于Aloha標(biāo)簽防碰撞算法研究19-38
• 3.1 引言19
• 3.2 Aloha協(xié)議類防碰撞算法19-25
• 3.2.1 純Aloha算法19-21
• 3.2.2 時隙Aloha算法21-22
• 3.2.3 幀時隙Aloha算法22-23
• 3.2.4 動態(tài)幀時隙Aloha算法23-25
• 3.3 基于DFSA算法的優(yōu)化25-37
• 3.3.1 標(biāo)簽估計算法的優(yōu)化25-32
• 3.3.2 幀長調(diào)整的優(yōu)化32-34
• 3.3.3 識別周期控制的優(yōu)化34-37
• 3.4 本章小結(jié)37-38
• 第4章 捕獲效應(yīng)優(yōu)先級分組算法38-52
• 4.1 引言38
• 4.2 捕獲效應(yīng)下的標(biāo)簽識別38-42
• 4.2.1 標(biāo)簽識別過程模型38-41
• 4.2.2 標(biāo)簽數(shù)估計算法41-42
• 4.2.3 幀長的調(diào)整42
• 4.3 CEOG分組原理42-44
• 4.4 算法實(shí)現(xiàn)過程44-45
• 4.5 算法仿真結(jié)果分析45-51
• 4.6 本章小結(jié)51-52
• 結(jié)論52-53
• 參考文獻(xiàn)53-57
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及獲得成果57-58
• 致謝58

【相似文獻(xiàn)】

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