提高大规模RFID系统识别效率的并行多级随机数算法

本文主要探讨了如何提升大规模被动式RFID系统（Radio-Frequency Identification）的识别效率。在已有的基于帧时隙ALOHA（Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance）标签识别算法的基础上，作者提出了一个创新的解决方案——基于分组的多级随机数并行识别算法。 该算法的核心思想是将多级随机数概念应用于RFID系统，通过将这些随机数分配到不同的标签组中，每个组在特定的时间段内执行识别操作。这种动态帧时隙ALOHA框架允许标签在多个时间窗口中竞争传输，从而增加了识别机会。作者详细推导出了多级随机数适时选择机制的计算公式，旨在优化每个组的识别时机和概率，减少冲突，提高识别效率。 面对并行识别过程中的负载不均衡问题，作者提出了三种负载均衡策略：均匀分配策略、优先级策略和自适应调整策略。这些策略通过调整不同组的识别频率或优先级，确保每个标签都有公平的机会参与识别，从而避免了某些组过于拥挤导致的整体效率降低。 经过性能分析和仿真验证，结果显示出显著的优势。采用提出的算法后，平均识别率提高到了70%以上，最高可达76.77%，相比于传统的单随机数算法有显著提升。同时，标签识别速度提高了66%，表明算法能更有效地利用资源。时隙利用率达到了51.02%，是单随机数算法的两倍，这意味着系统在相同的硬件资源下处理更多的标签请求。 该并行识别算法具有并行性、高效性和轻量级的特点，特别适合大规模被动式RFID系统的实际应用，能够有效提升系统的整体性能，降低能耗，提高标签的读取效率。这一研究对于优化大规模RFID系统的实时性和可靠性具有重要的理论和实践价值。