本文關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)中一種基于樹型結(jié)構(gòu)的RFID防碰撞算法研究　出處：《吉林大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 射頻識別RFID 標(biāo)簽防碰撞 樹型結(jié)構(gòu) 碰撞前綴預(yù)測 大規(guī)模標(biāo)簽識別

【摘要】：在信息科技高速發(fā)展的今天,物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things,IOT)技術(shù)的重要性正越來越凸顯出來。射頻識別技術(shù)(Radio Frequency Identification,RFID)作為物聯(lián)網(wǎng)感知層采集數(shù)據(jù)信息的關(guān)鍵技術(shù),憑借快速讀取、多目標(biāo)識別、成本低、數(shù)據(jù)安全性高、非視距等優(yōu)點,使其在未來應(yīng)用會更加廣泛。在未來物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用環(huán)境下,所需感知的底層數(shù)據(jù)必然是海量大規(guī)模的,而通信信道資源是有限的,當(dāng)多個標(biāo)簽爭用同一無線信道與閱讀器通信時,不可避免地會產(chǎn)生數(shù)據(jù)碰撞問題,影響系統(tǒng)的識別速度與識別效率。標(biāo)簽數(shù)據(jù)碰撞問題的解決對RFID系統(tǒng)整體性能的提高至關(guān)重要,尤其是在未來物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的大規(guī)模標(biāo)簽數(shù)據(jù)環(huán)境下,解決這一問題的重要性顯得尤為突出。因此,需要建立有效且高效的防碰撞機制,用以解決多標(biāo)簽識別的碰撞問題,這也成為國內(nèi)外學(xué)者的研究熱點方向。RFID系統(tǒng)標(biāo)簽防碰撞算法主要有兩大類,一類是基于ALOHA的不確定性防碰撞算法,一類是基于樹型結(jié)構(gòu)的確定性防碰撞算法。本文主要研究確定性的樹型結(jié)構(gòu)防碰撞算法,并針對現(xiàn)有的樹型結(jié)構(gòu)防碰撞算法在大規(guī)模標(biāo)簽識別時存在的搜索深度過深、碰撞時隙數(shù)與查詢時隙數(shù)過多的問題,提出了一種新型有效算法---增強型鎖位后退防碰撞算法(Enhanced algorithm based on BLBO,EBLBO),具體在以下三方面進(jìn)行了改進(jìn):1.在鎖定標(biāo)簽碰撞序列后,提出每三位碰撞位一識別的方式,即八叉搜索識別方式,來有效減少碰撞時隙數(shù)與標(biāo)簽識別延時,提高了系統(tǒng)吞吐率;2.提出一種碰撞前綴預(yù)測的方法來有效地消除由于采用每三位碰撞位一識別所帶來的空閑時隙增加的問題,避免空閑時隙所帶來的系統(tǒng)標(biāo)簽識別性能下降;3.在搜索樹算法中引入堆棧思想,即在閱讀器中維護一個碰撞堆棧,將預(yù)測出來的確定存在的碰撞前綴存儲于碰撞堆棧中,查詢時依次彈出棧首碰撞前綴進(jìn)行查詢,避免回到根節(jié)點處查詢所帶來的冗余。然后對所提新算法EBLBO在閱讀器的查詢次數(shù)、傳輸數(shù)據(jù)量、標(biāo)簽平均識別延時及系統(tǒng)吞吐率等性能指標(biāo)上,進(jìn)行了理論推導(dǎo)及仿真實驗。實驗結(jié)果表明,在大規(guī)模標(biāo)簽識別環(huán)境下,新算法通過這三點改進(jìn),較原鎖位后退防碰撞算法BLBO,閱讀器查詢次數(shù)減少近16.6%,系統(tǒng)吞吐率提高近10%,傳輸數(shù)據(jù)量減少近48%,標(biāo)簽平均識別延時減少近1.36ms;有效降低了碰撞時隙數(shù)與查詢時隙數(shù),進(jìn)一步減少了傳輸數(shù)據(jù)量及標(biāo)簽識別延時,系統(tǒng)吞吐率及系統(tǒng)整體識讀性能得到有效提高,證明了所提新算法的有效性與優(yōu)越性。最后分析與討論了碰撞前綴預(yù)測位數(shù)對系統(tǒng)標(biāo)簽識別性能的影響,并給出碰撞前綴預(yù)測位數(shù)與閱讀器查詢次數(shù)、傳輸數(shù)據(jù)量、標(biāo)簽平均識別延時及系統(tǒng)吞吐率的關(guān)系曲線,論證出使系統(tǒng)標(biāo)簽識別性能達(dá)到最優(yōu)時的碰撞前綴預(yù)測位數(shù)。
[Abstract]:With the rapid development of information technology, Internet of things (Internet of things). The importance of IOTs is becoming more and more important. Radio Frequency Identification is a radio frequency identification technology. RFIDs as the key technology of collecting data in the perceptual layer of the Internet of things, with the advantages of fast reading, multi-target recognition, low cost, high data security, non-line-of-sight and so on. In the future Internet of things application environment, the need to perceive the underlying data must be massive and large-scale, and the communication channel resources are limited. When multiple tags compete for the same wireless channel to communicate with the reader, the problem of data collision will inevitably occur. The solution of tag data collision problem is very important to improve the overall performance of RFID system, especially in the large scale label data environment of Internet of things applications in the future. The importance of solving this problem is particularly prominent. Therefore, it is necessary to establish an effective and efficient anti-collision mechanism to solve the collision problem of multi-label recognition. This has also become a hot research direction of domestic and foreign scholars. There are two main categories of anti-collision algorithms for RFID system tags. One is the anti-collision algorithm based on ALOHA uncertainty. One is the deterministic anti-collision algorithm based on tree structure. And the existing tree structure anti-collision algorithm in large-scale label recognition in the search depth is too deep, collision time slot and query slot number too many problems. An enhanced algorithm based on BLBOLBON (enhanced algorithm based on BLBOLBON) is proposed. After locking the tag collision sequence, an octal search method is proposed to effectively reduce the number of collision slots and the tag recognition delay. The system throughput is improved; 2. A collision prefix prediction method is proposed to effectively eliminate the problem of increasing the free time slot caused by every three bit collision bit recognition, and to avoid the degradation of the system label recognition performance caused by the free time slot. 3. The stack idea is introduced into the search tree algorithm, that is, to maintain a collision stack in the reader, and store the predicted collision prefix in the collision stack. In order to avoid the redundancy caused by the query at the root node, the first collision prefix of the stack is popped up when querying, and then the number of times of query in the reader of the proposed new algorithm EBLBO, the amount of data is transmitted. The theoretical derivation and simulation results show that the new algorithm is improved by these three methods in the large-scale label recognition environment. Compared with the original anti-collision algorithm BLBO, the reader query times are reduced by 16.6, the throughput of the system is increased by nearly 10 percent, and the amount of data transmitted is reduced by nearly 48%. The average recognition delay was reduced by 1.36 Ms. It can effectively reduce the number of collision slots and the number of query slots, further reduce the amount of data transferred and the tag recognition delay, and improve the system throughput and the overall performance of the system effectively. The effectiveness and superiority of the proposed algorithm are proved. Finally, the influence of the predicted bit number of collision prefix on the recognition performance of the system label is analyzed and discussed, and the prediction bits of collision prefix and the number of reader queries are given. The relation curves of transmission data, tag average recognition delay and system throughput are discussed, and the predicted bits of collision prefix when the system label recognition performance reaches the optimal level is demonstrated.
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.44;TN929.5

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 馬麗紅;麥棣科;伍指健;;基于標(biāo)簽截斷的分組防碰撞算法[J];移動通信;2009年08期

2 洪海亮;金杰;矯亭亭;;跳躍式二進(jìn)制樹形搜索防碰撞算法及其分析[J];微電子學(xué)與計算機;2011年07期

3 丁治國;郭立;劉琦;;一種基于搜索矩陣的自適應(yīng)防碰撞算法[J];模式識別與人工智能;2008年04期

4 本刊編輯部;;勘誤[J];電訊技術(shù);2008年08期

5 夏志國;何怡剛;侯周國;;一種二進(jìn)制樹位檢測的標(biāo)簽防碰撞算法[J];計算機工程與應(yīng)用;2010年20期

6 崔英花;趙玉萍;;基于標(biāo)簽估計的動態(tài)最優(yōu)多分支搜索防碰撞算法[J];高技術(shù)通訊;2010年08期

7 蕭耀友;胡鋼;魏欽偉;蔡祥;;基于二進(jìn)制樹分解的動態(tài)防碰撞算法[J];通信技術(shù);2011年01期

8 張航;唐明浩;程暉;;改進(jìn)的返回式二進(jìn)制防碰撞算法[J];計算機工程與應(yīng)用;2011年25期

9 周艷聰;孫曉晨;顧軍華;;一種改進(jìn)二進(jìn)制防碰撞算法研究[J];計算機應(yīng)用研究;2012年01期

10 孫文勝;胡玲敏;;基于調(diào)度方式的多閱讀器防碰撞算法[J];計算機工程;2012年09期

相關(guān)會議論文 前9條

1 周艷聰;顧軍華;董永峰;郭志濤;李國燕;;一種逆向二進(jìn)制防碰撞算法研究[A];中國自動化學(xué)會控制理論專業(yè)委員會A卷[C];2011年

2 陳穎;;一種新的多閱讀器防碰撞算法的研究[A];浙江省電子學(xué)會2012學(xué)術(shù)年會論文集[C];2012年

3 劉思思;;主動式電子標(biāo)簽防碰撞算法的研究[A];中國通信學(xué)會第六屆學(xué)術(shù)年會論文集（下）[C];2009年

4 龍宇;于東海;;RFID防碰撞算法研究與改進(jìn)[A];2007年全國微波毫米波會議論文集（下冊）[C];2007年

5 吳博;周銅;王棟;;RFID防碰撞算法分析與研究[A];2009年全國開放式分布與并行計算機學(xué)術(shù)會議論文集(上冊)[C];2009年

6 馮東旭;夏哲雷;凌訪華;;一種改進(jìn)的RFID防碰撞算法[A];浙江省電子學(xué)會2010學(xué)術(shù)年會論文集[C];2010年

7 向垂益;何怡剛;;曼徹斯特碼在RFID防碰撞算法中的應(yīng)用[A];第二十屆電工理論學(xué)術(shù)年會論文集[C];2008年

8 李冪;文光俊;李建;;UHF RFID閱讀器硬件系統(tǒng)的實現(xiàn)[A];中國電子學(xué)會第十六屆信息論學(xué)術(shù)年會論文集[C];2009年

9 袁開國;郝昱文;李爭平;張笛笛;;RFID網(wǎng)絡(luò)中基于Aloha防碰撞的標(biāo)簽數(shù)目的聯(lián)合估計算法[A];2013年全國通信軟件學(xué)術(shù)會議論文集[C];2013年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前8條

1 賈小林;基于碰撞樹的RFID多標(biāo)簽識別防碰撞算法研究[D];西南交通大學(xué);2013年

2 王鑫;面向RFID系統(tǒng)防碰撞算法及安全機制研究[D];北京郵電大學(xué);2015年

3 丁治國;RFID關(guān)鍵技術(shù)研究與實現(xiàn)[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2009年

4 岳克強;RFID多標(biāo)簽防碰撞算法研究及應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2014年

5 張學(xué)軍;RFID系統(tǒng)防碰撞與安全技術(shù)研究[D];南京郵電大學(xué);2012年

6 張維;低成本RFID系統(tǒng)的識別與安全關(guān)鍵技術(shù)研究[D];華中科技大學(xué);2014年

7 栗華;UHF RFID多標(biāo)簽防碰撞算法的研究與性能分析[D];山東大學(xué);2011年

8 童喬凌;RFID閱讀器芯片設(shè)計及通訊算法研究[D];華中科技大學(xué);2010年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 路瑞寬;基于射頻識別的防碰撞算法設(shè)計與實現(xiàn)[D];河北大學(xué);2015年

2 趙躍;煤礦安全預(yù)警系統(tǒng)中RFID防碰撞算法的研究[D];河北聯(lián)合大學(xué);2014年

3 張培蕾;RFID技術(shù)在港口調(diào)度系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];河北聯(lián)合大學(xué);2014年

4 付凌智;基于碰撞信號恢復(fù)的RFID多標(biāo)簽防碰撞算法研究[D];復(fù)旦大學(xué);2014年

5 李青;基于RFID的槍支綜合管理系統(tǒng)設(shè)計[D];長安大學(xué);2015年

6 穆宇超;新型RFID標(biāo)簽防碰撞算法的研究與性能分析[D];江西理工大學(xué);2015年

7 盧娟;RFID系統(tǒng)防碰撞算法與安全認(rèn)證協(xié)議的研究[D];江西理工大學(xué);2015年

8 王曉飛;基于CORTEX-M4的2.4G有源RFID系統(tǒng)—閱讀器子系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2015年

9 徐江;畜產(chǎn)品可追溯系統(tǒng)中關(guān)鍵技術(shù)的研究[D];中國礦業(yè)大學(xué);2015年

10 張晶;基于動態(tài)幀時隙ALOHA的標(biāo)簽防碰撞算法研究[D];河北工業(yè)大學(xué);2015年

，

本文編號：1413306