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RFID系統(tǒng)多標簽自適應(yīng)識別防碰撞算法研究與性能分析

發(fā)布時間:2020-12-16 18:11
  無線射頻識別(Radio Frequency Identification,RFID)技術(shù)是以空間電磁波為傳輸媒介進行數(shù)據(jù)信息傳輸并且可以采用非接觸式方式進行識別的技術(shù),具有高效、存儲量大、可靠等優(yōu)點。RFID技術(shù)作為物聯(lián)網(wǎng)的核心技術(shù)之一,正隨著物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展被廣泛的應(yīng)用于門禁、交通、食品安全以及物流等各個領(lǐng)域。在射頻識別系統(tǒng)中,主要會產(chǎn)生閱讀器碰撞現(xiàn)象和標簽碰撞現(xiàn)象,而由于閱讀器發(fā)生碰撞概率相對較小,而且閱讀器本身又有較強的信息處理能力,所以當今研究主要集中在標簽碰撞。那么能夠設(shè)計出性能良好的防碰撞算法可以很大程度上減少和避免碰撞問題,對提高射頻識別系統(tǒng)性能具有很重要意義。目前,研究者們已提出的RFID標簽防碰撞算法一般包括隨機性ALOHA算法和確定性二進制樹算法。本文基于這兩大類經(jīng)典算法的基礎(chǔ)上,對其進行改進和創(chuàng)新,主要改進和創(chuàng)新的內(nèi)容包括以下幾點:(1)在分析動態(tài)幀時隙ALOHA(Dynamic Frame Slotted ALOHA,DFSA)算法和二進制搜索樹(Binary Search Tree,BST)算法基礎(chǔ)上,提出一種動態(tài)幀時隙的二進制樹RFID防碰撞算法(Dyna... 

【文章來源】:江西理工大學(xué)江西省

【文章頁數(shù)】:68 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

RFID系統(tǒng)多標簽自適應(yīng)識別防碰撞算法研究與性能分析


圖1.1條形碼(Barcode)常見標識光學(xué)字符識別技術(shù)(OpticalCharacterRecognition,OCR)是將文件或文本等

識別技術(shù),磁卡,生物識別技術(shù),常見類型


第一章 緒論其獨特的優(yōu)點,但是,OCR 技術(shù)具有研發(fā)成本高昂、閱讀器內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜點,使得該技術(shù)難以廣泛應(yīng)用和普及。生物識別技術(shù)主要是通過人類獨特的人體特征、可自動識別以及終生不變特點來實現(xiàn)個人身份識別的自動識別技術(shù)。該技術(shù)是捕捉所研究個體的生理為上的差異,再與數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行比較來識別未知的個體,進行判斷所個體是否為合法身份。該技術(shù)要求識別精度高、操作復(fù)雜、識別距離近且識度較低,在實際中,常見的包括靜脈識別、指紋識別、DNA 識別、面部識,如圖 1.2 所示。

框圖,系統(tǒng)組成,框圖,防碰撞


第二章 RFID 基本原理和標簽防碰撞算法研究第二章 RFID 系統(tǒng)分析和經(jīng)典防碰撞算法研究本章第一部分和第二部分介紹 RFID 系統(tǒng)的三大組成部分以及其工作原理,第三部分介紹 2 種碰撞問題,著重介紹標簽碰撞問題,以及幾種經(jīng)典的解決標簽碰撞的防碰撞算法,對已有的經(jīng)典防碰撞算法思想和性能分別進行分析與對比。2.1 RFID 系統(tǒng)組成RFID 系統(tǒng)一般包括閱讀器、標簽以及計算機處理系統(tǒng)三部分[9]。其組成框架圖如圖 2.1 所示。

【參考文獻】:
期刊論文
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[4]自調(diào)整混合樹RFID多標簽防碰撞算法[J]. 宋建華,郭亞軍,韓蘭勝,王志皓.  電子學(xué)報. 2014(04)
[5]基于分組動態(tài)幀時隙的射頻識別防碰撞算法[J]. 龐宇,彭琦,林金朝,周前能,李國全,吳瑋.  物理學(xué)報. 2013(14)
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碩士論文
[1]超高頻RFID防碰撞算法研究[D]. 姜武.南京郵電大學(xué) 2015
[2]基于RFID的物聯(lián)網(wǎng)感知層查詢樹防碰撞算法研究[D]. 劉淼.吉林大學(xué) 2013
[3]基于ALOHA的RFID系統(tǒng)防碰撞算法的研究與設(shè)計[D]. 孟婕.吉林大學(xué) 2013
[4]RFID系統(tǒng)標簽防碰撞算法研究[D]. 劉遲時.湖南大學(xué) 2013
[5]基于RFID系統(tǒng)二進制樹防碰撞算法的研究[D]. 楊威.武漢理工大學(xué) 2011
[6]基于二進制樹的RFID防碰撞算法的研究[D]. 胡正超.吉林大學(xué) 2009



本文編號:2920567

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