伴随着网络技术、通信技术和智能嵌入技术的迅速发展，“物联网”一词频繁地出现在世人眼前。作为下一代网络的重要组成部分之一，物联网概念的提出受到各国政府、学术界和工业界的广泛关注。物联网的宗旨是实现万物的互联与信息的方便传递，而要实现人与人、人与物、物与物互联，首先最重要的是要对物联网中的人或物进行识别，这是物联网的基础。自动识别技术提供了物联网的“物”与“网”连接的基本手段。随着物联网领域的不断扩大和发展，自动识别技术被广泛应用于物联网中，成为物联网最核心的技术之一。在众多的自动识别技术中，射频识别技术（Radio Frequency Identification，RFID）由于其对物联网需求的天然适应性，成为物联网中物品自动识别的最重要的技术。RFID技术最大的优点就在于其具有多目标识别读取的能力，这正好与物联网中“全面感知”与“海量存储”的特征相适应。然而，多目标的防碰撞识别问题具有较高的难度和复杂性，这就需要对其进行更深入的探索和研究，以取得更安全、有效、低能耗的防碰撞技术，从而保持RFID的技术优势和持续发展。随着多年的理论和技术研究，针对RFID多目标防碰撞识别问题，已经形成了一个系统的算法体系，分成了多个种类和分支。目前对RFID防碰撞算法的研究主要集中在基于时分多路方法的概率性ALOHA算法和确定性二进制树搜索算法。这两种算法相比较而言，而二进制搜索算法容易受到标签标识位数的制约， ALOHA概率性算法比二进制树搜索算法受到标签ID位宽的限制较小，在标签较多和分布较密的场合更适用。基于此，本文详细分析了目前常见的各类ALOHA算法和二进制树搜索算法，对现有算法的工作流程、碰撞情况和算法效率进行了分析比较。通过对业界已有几种改进RFID标签防碰撞算法的思想分析学习的基础上，针对大规模标签的应用场合，利用对标签进行分类分阶段处理的思想，提出了一种改进的动态帧时隙ALOHA防碰撞算法（Tag-Grouping Dynamic Framed SlottedALOHAanti-collision algorithm, TG-DFSA）。TG-DFSA算法在一般的动态帧时隙ALOHA防碰撞算法的基础上进行改进，将读写器区域内需要识别的标签进行分类分阶段的处理。标签识别过程划分为两个阶段：第一阶段根据在一个响应帧中每个时隙所包含的标签个数，对读写器作用区域内所有标签的随机选择时隙进行分类，并识别各个唯一时隙中的标签；第二阶段则是专门针对发生了冲突的时隙进行识别处理。该算法能够快速准确地调整帧长，加速处理唯一时隙，而使用附加帧有效处理发生的碰撞情况。对算法的有效性进行了仿真实验，同时比较了TG-DFSA算法与一般的帧时隙ALOHA算法和动态帧时隙ALOHA算法的性能。实验结果说明了TG-DFSA算法具有良好的信道利用率和吞吐率，识别时间和能耗开销较低；相比于其他算法，TG-DFSA在海量标签的应用中具有更突出的性能，为研究RFID技术在物联网中实现全面感知和智能识别提供了一种高效、合理的多标签识别解决方案。