在rfid系统中,当读写器的天线范围内有多个标签存在时,标签会同时回应读写器,不可避免的发生碰撞问题。因此标签碰撞成为影响系统识别效率和准确率的重要因素,如何解决这一问题成为了研究的热点。
由于标签结构简单和时分多址技术方便易实现等优点,国际上主要采用了tdma方法解决此类问题,对于高频阶段,流行的解决方案是q值标签防碰撞算法。该算法本质上是一种帧时隙(fsa)算法,根据帧内每个时隙的识别情况,通过累加参数c和浮点数qfp,动态的调整帧长度的大小。但是在调整过程中,会出现q值决定的时隙数与待识别标签数不相符,系统不能达到最高识别效率的情况,且标签预测需要较高的硬件支持和大量的额外系统开销。为了解决这些问题,本文在连续碰撞研究的基础上,区分讨论空闲与碰撞时隙的不同处理情况,重新确定调整阈值,提出了一种基于连续碰撞检测机制改进的q值rfid防碰撞算法。
1 基于连续碰撞检测机制的q值算法
为使参数q取得合适的初始值,在每帧开始前应对待识别的标签数目进行估计,并按照[3]中所提供的时隙数和标签数的关系,在保证系统效率最高的情况下,调整并选择相应的q值。但实际操作中,标签估计算法需要有强大的硬件支持并会带来巨大的额外损耗,相对于结构较为简单读写器来说,运营成本会大幅度提高。为解决这一问题,本文提供一种更为简单的标签估计方法――连续碰撞检测估计算法。基本思路为:每个识别帧开始时,设前4个时隙被定为估算时隙,并对4个时隙进行监测,获取其通信状态,如果出现连续的4个空闲或者连续的3个碰撞状态,立即对q值进行加1或者减1操作,降低了标签估计的复杂程度和实现难度。
2 连续碰撞检测机制的q值算法程序流程
通过上述分析以及参考文献,本文给出该算法程序的流程图,如图1。
3 仿真结果与性能比较
本文用matlab软件对算法进行了仿真,并与原标准q值算法进行了比较。仿真结果如下:图2是通信量和系统效率间关系的实验结果图。图3是系统识别标签的平均时延图。通过实验结果我们可以得出结论:改进的连续碰撞检测q值算法,在未增加系统复杂程度的情况下,提高了系统的效率和对标签数量急剧增加情况的适应能力。
4 结束语
本文详细介绍了基于连续碰撞检测机制的q值算法,通过空闲时隙和碰撞时隙发生的概率不同,分别确定了连续碰撞检测机制调整q值的具体时隙数。从而在较小幅度提高成本和功耗的情况下,整体上对标签预测和q值调整进行了改进。实验仿真证明了该算法可在不增加系统复杂程度的情况下,加快q值调整速度,提高识别效率,增强系统应对大数量标签的能力。
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