【摘 要】
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为了提高大规模RFID系统中的被动标签识别率,在分析已有基于帧时隙ALOHA标签识别算法的基础上,结合分组算法和多级随机数算法的思想,将多级随机数分别部署在不同组的标签中,
【机 构】
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太原理工大学信息工程学院,太原理工大学计算机科学与技术学院,弗吉尼亚卫斯理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目：大型采煤设备异常追踪检测与诊断的免疫智能方法研究（61472271）, 国家自然科学青年基金资助项目：层次粒化的不确定多态网络重叠社区发现办法研究（61503273）
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为了提高大规模RFID系统中的被动标签识别率,在分析已有基于帧时隙ALOHA标签识别算法的基础上,结合分组算法和多级随机数算法的思想,将多级随机数分别部署在不同组的标签中,使用动态帧时隙ALOHA算法框架,提出基于分组的多级随机数并行识别算法框架,推导出多级随机数适时选择机制的计算公式。针对并行识别过程中的负载不均衡问题,提出了3种负载均衡策略及其形式化描述,设计了与之相应的3种算法并进行了性能分析和仿真。结果表明,所提算法可以有效地将部分非成功时隙转化为成功时隙,提高了标签识别率、标签识别速度和时隙利用
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