【摘 要】
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提出了动态调整帧长度原则和标签分组方法,在此基础上结合二者设计了一种新型的分组动态帧时隙防碰撞算法,首先对未识别的标签进行数量估计,如果标签数量超过临界值,则对标签进行分组,通过动态调整识别帧长适应每组标签数量进行高效识别.仿真结果表明:系统吞吐率稳定在34.6%—36.8%之间,识别过程所需要的时隙数也保持了线性增加,在待识别标签数量大于2000的情况下,与传统的防碰撞算法相比,时隙效率提高了3
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提出了动态调整帧长度原则和标签分组方法,在此基础上结合二者设计了一种新型的分组动态帧时隙防碰撞算法,首先对未识别的标签进行数量估计,如果标签数量超过临界值,则对标签进行分组,通过动态调整识别帧长适应每组标签数量进行高效识别.仿真结果表明:系统吞吐率稳定在34.6%—36.8%之间,识别过程所需要的时隙数也保持了线性增加,在待识别标签数量大于2000的情况下,与传统的防碰撞算法相比,时隙效率提高了30%以上,极大优化了系统的吞吐率,节约系统资源.
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