基于分组的多级随机数RFID标签并行识别算法

段力畑; 王子中; 段富

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基于分组的多级随机数RFID标签并行识别算法

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为了提高大规模RFID系统中的被动标签识别率,在分析已有基于帧时隙ALOHA标签识别算法的基础上,结合分组算法和多级随机数算法的思想,将多级随机数分别部署在不同组的标签中,使用动态帧时隙ALOHA算法框架,提出基于分组的多级随机数并行识别算法框架,推导出多级随机数适时选择机制的计算公式.针对并行识别过程中的负载不均衡问题,提出了3种负载均衡策略及其形式化描述,设计了与之相应的3种算法并进行了性能分析和仿真.结果表明,所提算法可以有效地将部分非成功时隙转化为成功时隙,提高了标签识别率、标签识别速度和时隙利用率:平均识别率均在70％以上,最高可达76.77％;标签识别速度较单随机数的算法提高了66％;时隙利用率达51.02％,约为单随机数算法的2倍.所提算法具有并行、高效、轻量等特点,适用于大规模被动式RFID系统的应用场合.

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来源
《太原理工大学学报》 |2016年第4期|495-500|共6页
作者
段力畑; 王子中; 段富;
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作者单位

太原理工大学信息工程学院,太原030024;

太原理工大学信息工程学院,太原030024;

弗吉尼亚卫斯理学院,Norfolk,USA;

太原理工大学计算机科学与技术学院,太原030024;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
大规模RFID系统; 动态帧时隙ALOHA; 被动式标签; 多级随机数; 并行识别;

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