物联网系统中,信息采集是进行数据处理和实现反向控制的第一步。常用的数据采集方法有条形码、传感器、视频监控和射频识别等。其中射频识别由于其非接触性、标签内容可修改、批量读取等优势成为自动识别采用的最主要的技术之一。目前射频识别（Radio Frequency Identification,RFID）技术广泛用于智慧交通、智能物流、智慧制造等需要实现大规模自动识别对象的领域。一个RFID系统包括阅读器、标签和应用系统。通常情况下,阅读器主动质询标签信息,标签被动响应质询并回送信息。随着RFID系统在物联网中广泛应用,不仅需要价格低廉、反应快速的标签,更需要读取速度快、识别效率高、精准度高、标签丢失率低的阅读器。在现有存储容量、运算能力和运算速度的基础上提高阅读器识别效率、速度和精准度,是RFID技术在发展过程中亟待解决的关键性问题,并且对进一步扩大RFID在智慧物联网和智能信息采集领域的应用具有极其重要的意义。本文围绕DFSA算法在应用过程中的不足,针对标签数估计、动态标签到达率等问题,提出RFID标签防冲突算法,在捕获效应、标签到达率在线预测等方面展开深入研究,主要的创新点包括以下几个方面:（1）基于最大后验概率和捕获效应构建RFID防冲突算法,提升标签数预测准确性和RFID系统识别速度。针对在静态RFID系统中,每一帧内标签数量不变的情况,结合捕获效应现象和最大后验概率方法,提出基于DFSA构建的防冲突算法MAPCE。首先,利用考虑捕获效应的最大后验概率方法估算标签数量。然后,根据不等长时隙阅读器帧长设定方法设定帧长。最后,执行标签识别操作。这种算法考虑了信号在空间传播时的捕获效应,能够在标签冲突发生的情况下,根据能量关系识别一个标签,极大地提升了标签识别的效率和速度。（2）基于移动RFID系统的识别过程,建立标签在识别区域的移动的模型,提出采用后向修正方法预测标签到达率,并对消除识别区内新旧标签的冲突进行研究。在移动RFID系统中,标签不间断进入阅读器识别范围,同时有标签移动出识别区。利用标签移动的动态到达模型,采用后向修正标签到达率方法,并建立新旧标签的优先级,提出基于轮次优先级的移动标签防冲突算法RPA。该算法利用两个优先级能够完全消除新旧标签的冲突问题,降低冲突发生的概率,降低标签漏读率。（3）基于灰色模型GM（1,1）构建标签到达率在线预测模型,利用加权方法对微分方程初始值进行修正,并采用滑动窗口机制实现序列更新和等长建模,继而实现标签到达率连续在线预测。移动RFID系统中,标签到达率是未知的,如何准确预知标签到达率是准确设定阅读器帧长的关键。GM（1,1）模型能够利用至少4个数据完成动态在线预测,满足RFID阅读器存储容量小、计算能力弱的特点。对灰色微分方程利用加权方法改进初始值,采用滑动窗口机制保证建模长度为4,从而提出基于滑动窗口的加权GM（1,1）算法WGMSW（1,1）,极大提升了标签到达率预测的准确性。（4）采用WGMSW（1,1）预测标签到达率,结合DFSA基本算法,提出移动RFID系统防冲突协议GM-DFSA。对GM-DFSA的识别速度、识别效率仿真分析得出,此协议比EPC C1G2的Q算法具有更好性能,能够应用在移动RFID系统中,实现标签高效的连续识别。