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射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)作为一种非接触性和低成本的技术,在物联网(Internet of Things,IoT)中得到了广泛的应用。物品通过附着电子标签,经过RFID技术进行感知识别和信息采集,完成与物联网的连接。能够支持多目标识别是RFID技术的一大突出优势,但是同时也带来了一个严峻问题,即多个目标物体同时对RFID读写器进行响应时,会造成信道内数据的碰撞,导致识别失败。因此,建立能够有效解决RFID系统多标签碰撞问题的防碰撞机制对RFID技术在物联网中的发展至关重要。本文主要研究了基于树的确定型防碰撞算法,针对现有树型结构防碰撞算法在识别大规模标签时查询总时隙数量过多、传输数据量大、搜索深度过深的问题提出了改进和优化。论文的主要工作如下:(1)研究了RFID系统的关键技术,介绍了RFID系统的基本构成和工作原理,并且对于RFID系统面临的防碰撞、定位和排序、安全与隐私等问题进行了概述。(2)深入研究RFID多标签防碰撞问题,详细阐述了RFID技术中普遍使用的基于ALOHA协议的防碰撞算法和基于树的防碰撞算法的基本原理,分析了算法性能,总结算法的优缺点。(3)提出了基于碰撞树的自适应多叉树防碰撞(Adaptive Multidimensional Collision Tree,AMCT)算法来解决现有的基于二进制分叉思想的防碰撞算法相较于多叉树识别效率较低,而多进制分叉算法又会引发大量空闲时隙的问题。AMCT算法引入自适应分叉思想,基于碰撞标签的个数自适应地选择分叉方式,并且提出适用于多进制分叉的前缀预测机制,减少碰撞时隙和查询时隙数量,消除空闲时隙,提高系统识别效率。仿真实验结果从识别过程生成的碰撞时隙数、总时隙数、系统吞吐率三个方面验证了AMCT算法能够高效地处理面向物联网的大规模标签识别碰撞问题。(4)提出了一种能量节约型的自适应多叉树后退锁位式防碰撞(Adaptive Multi-tree Anti-collision Algorithm Based on Bit-Locking and Backtracking,ABLB)算法。针对于能耗、识别效率和对环境的适应性三方面的改进,ABLB算法采用后退锁位思想,与多叉搜索树特点结合,提出新型比特位检测机制。并且,ABLB算法基于碰撞时隙中标签的个数,结合新型比特位检测机制自适应地进入不同叉数的搜索树模式,消除空闲时隙,大幅减少传输数据量,减少能耗。仿真实验结果证明ABLB算法有效减少了在大规模标签环境下识别标签所需的时隙数,也减少了传输的数据量,降低了所需能耗,提高了系统识别效率。