RFID系统中高效信息收集算法研究

发布时间：2017-04-30 13:18

  本文关键词：RFID系统中高效信息收集算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)是一项以应用为目的、以电子信息技术为特色的跨学科技术,该技术主要是通过无线电信号,非接触式的在阅读器与标签之间双向传递信息,以达到自动识别的目的。随着全球经济水平的提高,由于RFID技术具有识别速度快、识别准确率高等优点,已经广泛应用于各种领域中。如今集成有微型传感器的标签受到了极为广泛的关注,原因是其不仅能够提供标签的ID号,而且还可以实时、动态的提供它附着的物品的状态或所处环境的条件状况,而这对许多应用领域能够起到非常重要的作用。随着人类对日常生活质量水平要求的逐渐提高,如何保证食品的质量成为一个亟需解决的问题。本文研究了如何解决冷藏冷冻食品质量安全问题,如果能够将集成微型温度传感器的标签贴于冷藏或冷冻的食品上,然后使用RFID技术实时的动态的收集这些温度信息,无疑能够很好的解决上述食品质量问题,保证食品质量安全。近些年,也有不少专家学者开始研究信息收集算法,现存的基于轮询、基于哈希、基于布鲁姆过滤器等信息收集算法,在标签识别的阶段都有很长的时间延迟,从而导致收集信息需要消耗较长的时间才能完成。本文针对现存算法的不足,提出两种新的信息收集算法:基于抽样布鲁姆过滤器的标签信息收集算法(Information Collection algorithm based on Sampled Bloom-filter,ICSB)和基于冲突容忍的分类别标签信息收集算法(Category Information Collection algorithm based on Conflict Tolerance,CIC-CT),这两种算法的主要目的是快速的收集真实环境中需要收集的标签信息。ICSB和CIC-CT两种算法都是高效的从大型RFID系统中找出想要收集信息的标签,然后收集标签信息。ICSB算法使用抽样布鲁姆过滤器能够快速的识别标签,该算法由于布鲁姆过滤器的假阳性误判,适用于可以容忍细微误差的场景。而CIC-CT算法通过摒弃传统的避免冲突时隙而是改为利用冲突时隙,从而达到精准的识别不同类别的标签,适用于类别种数繁多的场景。经过大量的理论证明和实验仿真,两种算法均具有时间高效性,能够达到实时、动态的收集标签信息,从而极大的减少了商家的经济损失。
【关键词】：射频识别技术 标签信息收集 时间高效性 实时
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.44
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-14
• 第一章 绪论14-22
• 1.1 课题研究背景及意义14-15
• 1.2 RFID技术的发展历史和前景15-17
• 1.3 RFID技术的优势简介17-18
• 1.4 RFID技术的相关应用18-20
• 1.5 本课题研究的主要内容20-22
• 第二章 RFID系统概述及技术分析22-32
• 2.1 RFID系统的组成22-25
• 2.1.1 电子标签（Tag）22-24
• 2.1.2 阅读器（Reader）24-25
• 2.1.3 后台服务器（Backend Server）25
• 2.2 RFID系统的工作原理25-28
• 2.2.1 RFID信息交互原理25-26
• 2.2.2 RFID的耦合方式26-28
• 2.3 RFID的技术标准28-31
• 2.3.1 ISO/IEC标准28-29
• 2.3.2 EPC G2算法29-31
• 2.4 本章小结31-32
• 第三章 RFID系统中信息收集问题的分析32-38
• 3.1 集成有微型传感器的标签信息收集的需求分析32
• 3.2 RFID系统中标签的算法介绍32-35
• 3.2.1 哈希函数简介32-33
• 3.2.2 布鲁姆过滤器算法简介33-35
• 3.3 信息收集相关算法的分析35-36
• 3.3.1 信息收集的基础算法：轮询算法35
• 3.3.2 基于多哈希的信息收集算法35-36
• 3.3.3 基于布鲁姆过滤器的信息收集算法36
• 3.4 本章小结36-38
• 第四章 一种基于抽样布鲁姆过滤器的标签信息收集算法38-50
• 4.1 RFID系统模型38-39
• 4.2 问题定义39
• 4.3 基于抽样的布鲁姆过滤器信息收集算法39-42
• 4.3.1 抽样布鲁姆过滤器生成阶段40
• 4.3.2 识别N内标签阶段40-41
• 4.3.3 信息收集阶段41-42
• 4.4 参数设置阶段42-43
• 4.5 算法执行时间计算43-44
• 4.6 性能仿真44-49
• 4.6.1 使用抽样布鲁姆过滤器的优势44-45
• 4.6.2 算法性能测试45-49
• 4.7 本章小结49-50
• 第五章 一种基于冲突容忍的分类别标签信息收集算法50-62
• 5.1 基于轮询的分类标签信息收集算法50
• 5.2 基于布鲁姆过滤器的分类信息收集算法50-51
• 5.3 基于冲突容忍的分类别标签信息收集算法51-60
• 5.3.1 系统模型51-53
• 5.3.2 分类阶段53-54
• 5.3.3 识别阶段54
• 5.3.4 信息收集阶段54
• 5.3.5 最优参数设置54-58
• 5.3.6 仿真阶段58-60
• 5.4 本章小结60-62
• 第六章 总结与展望62-64
• 6.1 总结62-63
• 6.2 展望63-64
• 参考文献64-68
• 致谢68-70
• 攻读硕士学位期间已参与的项目、发表的文章及专利70

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