导读:本文包含了碰撞算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:RFID,防碰撞算法,Aloha,混沌序列
碰撞算法论文文献综述
侯培国,王志轩,严晨[1]（2019）在《基于RFID标签的防碰撞算法改进》一文中研究指出无线射频识别(Radio Frequency Identification RFID)技术是物联网技术中的关键技术,为解决RFID系统中的多标签碰撞问题,文中提出了一种基于组合混沌映射(MDFSA)的帧时隙Aloha防碰撞算法。通过该算法,系统所得到的伪随机数更加均匀,标签对各个时隙的选择更加均匀。通过统计验证,仿真结果表明MDFSA算法提高了系统的稳定性和效率,减少了碰撞次数。与传统的DFSA算法相比,该算法将系统的效率最大提高了33%。随着标签数量的增加,所提算法的性能更加稳定,优势更加显着。其适用于大型RFID标签快速识别系统。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年S2期）
陈青,陈永当,程云飞,闵渭兴[2]（2019）在《纺织物资管理中的RFID标签防碰撞算法研究》一文中研究指出目的:优化RFID标签防碰撞算法从而提高纺织物资管理效率。方法:针对确定性防碰撞算法存在识别效率不高等问题,设计一种基于位隙分组的动态退避式二进制搜索(BGDRBS)算法。该算法先让标签随机选择各自的位隙,阅读器根据标签返回的位隙值实现标签分组,在组内识别中,每次查询只发送和返回部分序列号,且无须从头开始。结果:仿真实验表明,与DBS算法和RBS算法相比,当标签数达到100时,BGDRBS算法的数据传输量分别降低了70. 55%、 53. 77%,吞吐率分别提高了239. 41%、 8. 14%。结论BGDRBS算法提高了系统识别效率,且简单易实现,在纺织物资管理中应用前景良好。(本文来源于《科技视界》期刊2019年31期）
李飞[3]（2019）在《无人驾驶碰撞算法的伦理立场与法律治理》一文中研究指出无人驾驶作为人工智能应用的典型,其碰撞算法的价值选判是法律与伦理共同关注的核心命题。碰撞算法伦理的发展可以被归结为前机器伦理赋予阶段和机器伦理自主实施两个阶段,但机器伦理自主实施阶段有其独特性和自主性。法律治理同样应注意这两个阶段的区分。从信息社会背景和发展人工智能技术出发,碰撞算法伦理应当优先选择规则功利主义,坚持人本主义命题,并通过自下而上的算法学习来实现。法律政策在兼顾算法伦理的基础上,应当支持和引导企业研究和发展碰撞算法伦理。立法应积极介入碰撞算法伦理的建构和塑造,防止自生伦理取代法律公正。就具体策略而言,部门法对碰撞算法应当力争平衡伦理自决与法律强制。此外,发展法律技术是确保碰撞算法法律治理的必要条件。(本文来源于《法制与社会发展》期刊2019年05期）
钟燕华,李雨[4]（2019）在《基于DPPs的射频识别多标签防碰撞算法及仿真实验》一文中研究指出为促进RFID系统识别性能的有效提高并减小算法复杂度,构建一种双前缀探测方法(DPPs)来使RFID系统达到更高的识别效率,利用DPPs可以实现在同一时间中快速识别多个标签。该DPPs算法能够有效降低识别通信时间并达到更少的读写器查询次数。分别利用计算时间步,识别效率、吞吐率来评价DPPs算法性能:DPPs算法可以通过比其他算法更少的时间步来识别数量相同的标签;各种算法的吞吐率基本都达到0.5以上,DPPs算法可以达到100%的最大吞吐率,明显超过其他算法;DPPs算法具有比其他算法更高的时间效率,且在各项性能指标下都可以实现稳定优势。(本文来源于《工业仪表与自动化装置》期刊2019年04期）
高玉珍,孟祥敏[5]（2019）在《一种改进的防碰撞算法的设计与实现》一文中研究指出通过对RFID系统的防碰撞问题的分析,设计了一种改进的防碰撞算法——改进型查询树算法。此算法充分运用阅读器接收到的信息中第一位碰撞位信息,阅读器根据收到的碰撞位信息的不同去分解相应的标签组。此算法在通信负载和识别速度等方面相对于查询树算法和碰撞树算法均有明显的提高。(本文来源于《数码世界》期刊2019年07期）
袁源,郑嘉利,石静,王哲,李丽[6]（2019）在《基于Q-learning的RFID多阅读器防碰撞算法》一文中研究指出为了解决无线射频识别(RFID)系统中多阅读器与标签通信的碰撞问题,文中将此问题建模为马尔可夫决策过程,并提出了一种基于Q-learning的防碰撞算法。该算法通过智能体agent不断与周围环境进行交互和学习,从而产生Q值函数,得到最佳信道分配策略;取消了HiQ算法中复杂的分层结构,简化了系统模型,引入ε贪婪策略以得到全局最优解,改进奖赏函数以得到最优状态。仿真结果表明,与HiQ算法和EHiQ算法相比,该智能算法能够自适应地为阅读器分配不同的信道来进行数据传输,从而有效降低碰撞率,提高信道利用率和吞吐率。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年06期）
薛兴鹤[7]（2019）在《基于FPGA的RFID防碰撞算法的研究与实现》一文中研究指出RFID技术,又称无线射频识别,是一种可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据,而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触的通信技术。具有传输速度快、反应迅速、识别准确等优点,凭借着这些优点和其自身的优秀性能在交通系统、居民身份证系统、社区保障系统、物流运输系统等多个领域被广泛使用。此外,RFID技术还是构建“物联网”的核心技术,因此,近年来受到越来越多的人的关注。按理说RFID的发展前景应该是不可估量的。但是,RFID中的电子标签碰撞问题极大的阻碍了RFID向更深领域发展的脚步。经过对电子标签碰撞问题的多年研究,国内外专家提出了很多的防碰撞算法,其中基于二进制树的防碰撞系列算法使用最为普遍,但同时国内外专家也相继发现了这些二进制算法中存在的不足。因此,关于更优防碰撞算法的研究仍在继续。本文以基本二进制算法及其衍生算法为基础,通过分析这些算法的优劣,取长补短,总结出了改进型二进制树算法。新算法沿用了动态二进制算法的选择性识别模式又加入了新的碰撞位判定规则以及后退理论,有效提升了电子标签的识别效率,通过模拟仿真结果证实了改进型二进制树算法的优越性。最后,通过FPGA实验平台将该算法进行了实际验证,最终确定了改进型二进制树算法的可实现性。(本文来源于《长春理工大学》期刊2019-06-01）
袁源[8]（2019）在《基于强化学习的RFID多阅读器防碰撞算法研究》一文中研究指出随着物联网技术的普及,无线射频识别技术(Radio Frequency Identification,RFID)被越来越广泛地应用到各行各业中,如仓储物流,零售,制造业,服务业,身份识别等等。射频识别是当前国际发展最迅速的新技术之一,它具有非接触性、识别距离远、抗干扰能力和环境适应性强、保密性高等优点。在RFID系统的实际应用中,往往需要在一个区域内布置大量阅读器,当这些阅读器同时以同一频率与标签通信,阅读器分辨不出标签的响应信号时,就会引发阅读器间的碰撞。在实际生活中有许多密集型阅读器的应用系统,阅读器之间的碰撞也必然存在;随着强化学习的兴起,由于它具有自我修正和反馈的机制,适用于多阅读器选择信道的模型,所以本文研究的重点是基于强化学习的RFID系统中的多阅读器防碰撞算法,本文的主要研究内容和创新点如下:1、提出一种基于Q学习的多阅读器防碰撞算法。该算法对HiQ算法进行了有效改进,取消了HiQ算法中复杂的分层结构,运用ε贪婪策略,改进奖赏函数,并且通过智能算法自适应地与周围环境交互和学习,产生Q值函数,得到最佳信道分配策略。仿真结果表明,当阅读器数目为9时,与HiQ相比,本算法的频率碰撞率降低了28.60%,与EHiQ算法相比,本算法的频率碰撞率降低了 36.03%;当阅读器数目为16时,与HiQ相比,本算法的频率碰撞率降低了 31.08%,与EHiQ算法相比,本算法的频率碰撞率降低了47.74%;当阅读器数目为25时,与HiQ相比,本算法的频率碰撞率降低了 54.94%,与EHiQ算法相比,本算法的频率碰撞率降低了67.03%。2、提出一种基于深度Q网络的多阅读器防碰撞算法。该算法将Q学习算法的思想与神经网络结合,通过定义状态和动作,建立记忆库,更新神经网络的权重,然后找到一个最佳策略分配信道资源。仿真结果表明,当阅读器数目为49时,与HiQ算法相比,本算法的频率碰撞率降低了10.77%,与EHiQ算法相比,本算法的频率碰撞率降低了35.52%;当阅读器数目为64时,与HiQ算法相比,本算法的频率碰撞率降低了35.78%,与EHiQ算法相比,本算法的频率碰撞率降低了46.27%。(本文来源于《广西大学》期刊2019-06-01）
初明[9]（2019）在《基于自适应修剪查询树的RFID多标签防碰撞算法研究》一文中研究指出终端设备数量迅猛增长,多样化数据层出不穷,如何实现物与物、物与人之间的泛在连接,是当今各国步入“万物感知”时代的先导问题。RFID(Radio Frequency Identification,RFID)作为物联网(Internet of Things,IoT)感知层中核心技术之一,是一种无线通信技术。通过无线射频信号使附着于物体内部或表面的标签与阅读器进行有效地“沟通”,利用互联网控制、存储、跟踪、管理相关数据的采集与处理,从而实现有效地信息交互与识别。未来物联网中必定存在海量标签,如何在最短时间内高精准、高速率识别各个标签是物联网技术得以飞速发展的重大挑战。在对RFID标签进行识别的过程中,标签和阅读器共享相同信道,多个标签同时响应,将会产生碰撞,从而造成严重的识别延迟。因此,制定有效的防碰撞策略,对提升RFID系统性能具有重要意义。对此,本文以提高系统识别效率、完全避免空闲时隙的产生为出发点,创新性地提出两种新型基于自适应修剪查询树的RFID多标签防碰撞算法,根据标签每次响应过程中阅读器经解码得到的碰撞前缀的特征,采用两种不同的双重分组机制,对标签进行精确分组,并产生有效的查询前缀。首先,提出一种基于四叉树的自适应位仲裁查询树防碰撞算法(Adaptive Bit Arbitration Query Tree Anti-collision Algorithm Based on 4-ary Tree,FBAQT),采用异或分组机制和自动识别机制产生精确的查询前缀,对标签进行准确分组,剔除全部空闲时隙。从总查询时隙数、吞吐率、通信复杂度、传输时延四个方面进行性能分析与仿真实验,结果表明,该算法较原有相关算法具有更加优异的性能,显着减少查询次数,使吞吐率更加稳定,维持在0.605左右。然后,提出一种基于八叉自适应修剪查询树的多标签防碰撞算法(Muilt-tag Anticollision Algorithm Based on 8-ary Adaptive Pruning Query Tree,EAPT),首次提出碰撞系数的概念,仅关注阅读器在每个查询时隙里经解码所获得的信息中以最高碰撞位为首的连续叁个比特位。算法存在两种查询机制,依据比特位串中碰撞位的数量占该比特位串中比特位数的比值的大小来决定在下一步采用何种分组机制对标签进行精确分组。同样,通过对四个性能指标的理论分析与仿真实验,证明了该算法可以更加显着地减少查询总时隙数,完全避免空闲时隙的产生,吞吐率保持在0.625左右,可进一步提升系统性能。与此同时,在仿真实验中,通过改变标签数量以及标签ID长度,验证了所提算法不受该两种因素的制约,仍然具有良好的识别性能。通过性能分析与仿真实验对比,本文印证了在未来物联网应用环境中存在海量标签的情况下,所提两种防碰撞策略均可以保证优异的系统识别性能。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-06-01）
孔繁月[10]（2019）在《RFID系统防碰撞算法及安全认证协议研究》一文中研究指出射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术是一种非接触式的自动识别技术,以其独特的信息采集方式成为物联网感知层技术中的佼佼者。RFID技术依靠射频信号以无线通信的方式在读写器与标签之间进行信息交互,具有抗干扰性强、识别速度快、可靠性好等特点,成为数据收集与产品识别等领域的关键技术之一。随着RFID技术在供应链、医疗、物流、公共安全管理、防伪识别等领域的应用,其所面临的多种问题也逐渐凸显出来。其中,多标签的碰撞问题与无线通信过程中的安全问题已成为该技术的两个重要研究方向。本文针对这两点问题进行详细的研究与探索,在现有的标签防碰撞算法与安全认证协议的基础上提出改进与创新,总结如下:1、本文在分析现有二进制搜索树算法的基础上提出了一种改进式算法——N-BDBS(Neo-Backward Dynamic Binary Search)算法。该算法摒弃了现有算法中读写器的查询指令为标签全部或部分ID的形式,仅反映最高位碰撞的发生位置与堆栈顶端的数据信息,因此查询指令的长度显着缩短。标签收到查询指令后返回的信息仅包括最高碰撞位后面的字串,精简掉识别过程中的所有冗余信息。此外,算法执行后退式二进制搜索树算法的后退策略,在成功识别一个标签后,后退到二叉树的父节点继续识别,而非回到二叉树的根节点,从而减少了大量重复的查询步骤,优化查询过程。算法另一个创新之处在于对碰撞信息中仅有一位碰撞位的情况的处理。针对这种情况,改进算法能同时识别两个标签,从而减少系统的识别任务。本文利用Matlab仿真软件对改进算法的吞吐率及系统通信量进行仿真实验,结果显示,相比于几种经典的防碰撞算法,改进算法在这两方面的性能都有明显的提升。2、本文结合ALOHA类算法与二进制搜索树算法的优点提出一种混合型防碰撞算法。为了使算法适用于大规模标签的RFID系统应用场景,混合算法执行分组策略,使算法在标签数目较大时不会出现识别效率急剧下降的情况。在识别开始前,混合算法先估算标签数目,并据此划分时隙或进行分组。然后利用动态帧时隙ALOHA算法(Dynamic Frame-slotted ALOHA,DFSA)进行第一轮识别,成功时隙内的标签被直接读取,碰撞时隙内的标签利用N-BDBS算法进行第二轮精准识别。混合算法结合两类算法的优点,利用ALOHA算法划分时隙的思想,减少碰撞时隙内的标签数量,简化二进制树算法的识别任务,从而提升防碰撞算法的综合性能。仿真结果显示,混合算法相比于现有算法,能保持最优的识别效率。3、提出了一种基于椭圆曲线函数的RFID认证协议。针对现有RFID安全协议缺少密钥建立过程的问题,本文首先建立一种密钥协商机制,并分析其正确性与合理性。在此基础上,提出一种适用于移动RFID系统的椭圆曲线安全认证协议。给出了协议的具体认证过程,并对其安全性进行分析,通过与其他协议的对比,证明改进协议具有更高效的性能和抵御多种攻击的能力。最后,在Visual Studio开发环境下对协议的流程进行仿真,证明协议的正确性与可行性。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-06-01）
碰撞算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目的:优化RFID标签防碰撞算法从而提高纺织物资管理效率。方法:针对确定性防碰撞算法存在识别效率不高等问题,设计一种基于位隙分组的动态退避式二进制搜索(BGDRBS)算法。该算法先让标签随机选择各自的位隙,阅读器根据标签返回的位隙值实现标签分组,在组内识别中,每次查询只发送和返回部分序列号,且无须从头开始。结果:仿真实验表明,与DBS算法和RBS算法相比,当标签数达到100时,BGDRBS算法的数据传输量分别降低了70. 55%、 53. 77%,吞吐率分别提高了239. 41%、 8. 14%。结论BGDRBS算法提高了系统识别效率,且简单易实现,在纺织物资管理中应用前景良好。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
碰撞算法论文参考文献
[1].侯培国,王志轩,严晨.基于RFID标签的防碰撞算法改进[J].计算机科学.2019
[2].陈青,陈永当,程云飞,闵渭兴.纺织物资管理中的RFID标签防碰撞算法研究[J].科技视界.2019
[3].李飞.无人驾驶碰撞算法的伦理立场与法律治理[J].法制与社会发展.2019
[4].钟燕华,李雨.基于DPPs的射频识别多标签防碰撞算法及仿真实验[J].工业仪表与自动化装置.2019
[5].高玉珍,孟祥敏.一种改进的防碰撞算法的设计与实现[J].数码世界.2019
[6].袁源,郑嘉利,石静,王哲,李丽.基于Q-learning的RFID多阅读器防碰撞算法[J].计算机科学.2019
[7].薛兴鹤.基于FPGA的RFID防碰撞算法的研究与实现[D].长春理工大学.2019
[8].袁源.基于强化学习的RFID多阅读器防碰撞算法研究[D].广西大学.2019
[9].初明.基于自适应修剪查询树的RFID多标签防碰撞算法研究[D].吉林大学.2019
[10].孔繁月.RFID系统防碰撞算法及安全认证协议研究[D].吉林大学.2019