射频识别技术（Radio Frequency Identification，RFID）是一种应用广泛的非接触式自动识别技术，通过空间射频信号进行数据交互实现无线双向通信。该技术具有存储容量大，识读速度快，成本低，能耗小，能够进行多目标识别等特点，是新兴热点物联网（Internet of Things，IoT）的关键技术之一。RFID技术的优势在于多目标识别。多目标识别迎合了物联网技术“海量信息”、“全面感知”的特点，是RFID技术能够蓬勃发展的重要原因，因此需要不断地寻求高效、可靠、低能耗的防碰撞机制强化RFID的技术优势。目前防碰撞算法的研究主要集中在二进制搜索算法和ALOHA算法。二进制搜索算法容易受到标签ID位数的制约，相比之下ALOHA概率性算法更适合标签数量大，分布密集的大规模物联网应用。EPC C1G2协议通用性强，识读速度快，兼容性好，符合EPC规则。EPC C1G2协议采用一种基于Q值的帧时隙ALOHA算法（Q-algorithm）。它规定：帧长为2Q，通过调整Q值调整帧长；标签时隙计数器随机加载区间[0，2Q-1]之间的整数，当前时隙中SC值为0的标签响应阅读器请求。本文提出一种基于连续时隙预测和动态多进制散列的帧时隙ALOHA算法，对协议中原有Q-algorithm进行改进。算法融合了连续时隙预测机制、基于连续时隙预测的帧长调整机制和动态多进制散列机制。EPC C1G2协议中仅规定当前时隙的处理方案，本文算法中提出连续预测机制，同时考虑多个时隙状态，对空闲和碰撞时隙加速跳过，同时根据识别和预测的信息可以对碰撞标签数量精确估计，有效地减少了无效时隙的出现。本文提出的算法针对EPC C1G2协议中算法Q值调整不灵活，提出以连续碰撞时隙和连续空闲时隙为基准的帧长调整策略。通过马尔可夫（Markov）链分析算法连续时隙状态的数学模型，得出连续时隙预测机制下的帧长调整机制。通过该机制可以快速、准确地调整帧长，使帧长尽可能接近待读标签的数量，提高系统效率。通过动态多进制散列机制和附加帧的设计，算法效率得到进一步提高。在算法中加入附加帧Ladd专门处理碰撞标签，避免与其他待读标签再次碰撞。随着帧长与待读标签数量关系的变化，碰撞时隙中标签数量的期望值动态变化。根据算法模型分析，对碰撞时隙中的标签采用动态多进制散列处理，使标签较为均匀地分布在各个时隙中，附加帧中仅存在极少的碰撞时隙和空闲时隙。由于碰撞时隙中标签数目少，对碰撞标签使用二进制散列处理即可达到较高地识别效率。本文算法的改进在于：通过预测机制快速、准确地调整帧长；加速跳过碰撞时隙和空闲时隙；在附加帧中均匀散列碰撞标签。该算法能最大限度地使系统保持最佳工作状态。使用MATLAB对本文提出的算法进行仿真，对帧长调整速度、传输开销、传输时延、吞吐率等算法性能指标进行分析。仿真结果表明本文提出的算法能够有效提高吞吐率，降低传输时延和开销；在标签密集，数量较多的系统中，本文算法与其他算法相比优越性更为突出，对物联网感知层RFID系统具有良好的适用性。