【摘 要】
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树型防碰撞算法在标签数目过多的情况下,由于树的深度过深导致标签识别效率低.为此,提出一种基于伪ID码的树型防碰撞算法.阅读器利用标签数量预测算法,检测出识别范围内未识
【基金项目】
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江苏省高等学校自然科学研究面上项目(18KJB510033)
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树型防碰撞算法在标签数目过多的情况下,由于树的深度过深导致标签识别效率低.为此,提出一种基于伪ID码的树型防碰撞算法.阅读器利用标签数量预测算法,检测出识别范围内未识别标签的大致数量并发给其标签.标签根据数量随机生成一个数字,作为自己的伪ID码.阅读器依次查询伪ID码,若发生碰撞,则利用碰撞跟踪树算法进行识别,在识别标签的过程中通过伪ID码降低查询树的深度,提高标签的识别效率.理论分析和仿真结果表明,与CTT算法和QT算法相比,该算法吞吐率分别提高了15%和74%,并且能够有效加快标签的识别速度,减少时隙
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