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航天器件在正常工作时,对环境状态有较高的要求。因此实时监测其所处环境状态,及时发现异常并分析处理尤为重要。本文基于集成传感器的射频识别标签,提出一种异常数据收集算法,首先通过特征码对监测环境状态的标签进行分层,然后定向对随机抽样样本分析,估计异常标签概率,最后通过最佳随机数及移位运算进行单时隙匹配,达到快速收集标签ID及监测数据的目的。本算法实现了快速准确定位工作异常器件并收集其监测数据。通过实验仿真,算法不仅具有高效性,同时具有高准确率,比基于Gen2的算法和基于布隆姆过滤器的SIC、MIC算法性能更优。