摘要：

作為物聯網核心技術之一的射頻識別(Radio Frequency Identification,RFID)技術,其應用市場正隨著物聯網的普及而拓寬.閱讀器和標簽是RFID系統的重要組成部分,閱讀器負責發出查詢命令,標簽負責響應命令.當多個標簽同時向同一個閱讀器發送響應命令時會發生標簽碰撞問題;在動態環境下由于有標簽新到達環境,還會造成有些標簽沒有被識別,即標簽漏讀問題.國內外現有的研究主要集中在解決靜態環境下的標簽碰撞問題,所謂靜態環境是指在閱讀器感知范圍內標簽數量固定的環境,而在非靜態環境下,現有的標簽防碰撞算法因為難以自適應不斷變化的環境,從而導致較嚴重的標簽漏讀問題.除此之外,現有的標簽防碰撞算法很少考慮捕獲效應帶來的影響,所以由它們得出的識別性能不能客觀的評估原型系統的識別效率.本論文從捕獲效應和標簽數估計兩個方面,提出捕獲效應下的基于動態環境的幀外預約機制的防碰撞算法.由此本論文進行了一系列研究工作,相應的研究結論如下: (1)針對現有的RFID捕獲效應模型考慮的影響因子過于簡單的問題,對天線方向性,室內無線信道,無源標簽反向散射及空間分布等因素進行建模,仿真得出不同的因子對捕獲效應的影響程度,為后文提出的防碰撞算法的研究奠定了基礎. (2)針對動態環境中新到達標簽群所引起的標簽漏讀問題,構建了動態環境下標簽到達模型,該模型采用泊松過程累加原則和尋優算法來確定幀長,實現了提高識別率的目標.此外,隨機過程的理論知識證明了算法平穩運行下的標簽到達率上限是0.386,為系統平穩工作提供了理論證據. (3)分析了捕獲效應模型在預約階段及讀取階段對識別率的影響,提出了捕獲效應下基于預約機制的防碰撞算法RDFSA(Reservation Dynamic Frame Slotted Aloha,RDFSA).通過程序仿真尋優得到在捕獲效應下算法工作的極優參數幀長度和預約碼,結果表明與現有的防碰撞算法相比,RDFSA算法的識別效率明顯提高,識別效率高達91.6%.

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總結

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