基于改进ALOHA算法的RFID抗冲突问题

由标签引起的冲突一直是影响RFID系统性能的重要因素。文章介绍了经典的防冲突算法——ALOHA算法,根据冲突情况,从数学角度对动态时隙ALOHA算法的标签数作出实时估计,动态地改变帧长;提出一种基于分组的ALOHA算法,分析和仿真均证明该算法在标签数量巨大时能提高系统效率。     

捕获效应下的标签估计算法

传统的标签估计通常要统计标签和阅读器通信中的碰撞时隙和单标签时隙的个数.然而在实际通信过程中,由于捕获效应的存在,较强信号通常会抑制掉较弱信号.这就造成了实际统计情况与事实不符的现象,进而影响标签的正确估计.由于空时隙中没有标签响应,采用统计空时隙数进行标签估计不受捕获效应影响.仿真结果表明,统计空时隙的标签估计算法在捕获效应情况下,估计精度没有变化,同时对帧时隙大小不敏感,优于其他基于统计单标签时隙数和碰撞时隙数来进行标签估计的算法.     

基于位图构建的RFID自适应N树防碰撞算法

摘要： 针对无线射频识别技术（RFID）共享信道多路访问导致的碰撞问题,提出两种基于位图构建的RFID自适应N树(N为子树个数）防碰撞算法--单帧位图跟踪N树算法(SFBTNA)和多帧位图跟踪N树算法(MFBTNA).利用极大似然位跟踪标签数估算法(MLBE)估算标签数量;在MLBE基础上提出了探针法构建位图,SFBTNA算法根据位图在单帧内自适应调整最优N值并构建N树,而MFBTNA算法则逐帧调整最优N值并构建多个N树.同时,对N树下的子树利用跟踪树算法(CT)识别,位图与跟踪树的结合使用极大降低了碰撞时隙的影响.理论分析和仿真实验表明,提出的两种算法的性能明显优于现有防碰撞算法.     

一种改进的RFID防碰撞时隙ALOHA算法

在RFID系统中,多标签引起的冲突一直是影响系统性能的问题。在分析ALOHA算法的基础上,提出一种分组动态帧时隙ALOHA算法。根据冲突情况,从数学角度对动态帧时隙ALOHA算法的标签数作出实时估计,动态地改变帧长或对标签进行分组来降低标签发生碰撞的概率,从而提高识别的效率。     

一种面向中文的快速字串多模式匹配算法

针对中文字串匹配问题,提出一种快速模式匹配算法,算法采用新型组合状态自动机,将2个状态组合起来匹配一个双字符,从而解决了双字节符构建完全Hash表时带来的存储空间膨胀问题;同时考虑到待匹配模式串中的字符在大字符集中稀疏分布的特点,尝试将单模式QS匹配算法的思想与DFSA算法进行结合,应用于多模式匹配中,实验结果显示,本算法明显优于DFSA算法,平均所花费时间仅为DFSA算法的45．2％。     

RFID防碰撞算法研究

防碰撞技术是射频识别技术中的关键技术,本文探讨了几种防碰撞识别技术,对其进行了仿真试验,并根据仿真结果对DFSA算法进行了改进,经仿真验证,该算法有效的防止了识别的碰撞,并提高了读取效率.     

ISO18000-6C标准的防冲突改进算法

对超高频RFID系统中ISO18000-6C标准使用的时隙Aloha算法进行改进,并用仿真试验来检验系统的性能。改进的算法运用切比雪夫不等式估计现场未识别的标签数目,根据最优帧长原理动态地调整帧时隙数和分群数。在标签数目相同情况下,改进算法后系统的吞吐率与信道利用率都有所增高。     

一种基于等区域划分的RFID防碰撞算法

针对现有算法识别效率较低的问题, 提出一种基于等区域划分的射频识别（RFID）防碰撞算法. 通过对阅读器识别范围内的标签进行均等区域划分建立一种新型的分组结构, 并在每组中分别使用动态预测权值估计标签数目, 将其与最优时隙数调整方案相结合对标签进行识别, 解决了大规模标签应用场景中由于标签增多导致的系统稳定性差和吞吐率低的问题. 仿真结果表明, 该算法能有效提高系统吞吐率, 并减少通信过程中的时隙数.     

一种基于等区域划分的RFID防碰撞算法

针对现有算法识别效率较低的问题, 提出一种基于等区域划分的射频识别（RFID）防碰撞算法. 通过对阅读器识别范围内的标签进行均等区域划分建立一种新型的分组结构, 并在每组中分别使用动态预测权值估计标签数目, 将其与最优时隙数调整方案相结合对标签进行识别, 解决了大规模标签应用场景中由于标签增多导致的系统稳定性差和吞吐率低的问题. 仿真结果表明, 该算法能有效提高系统吞吐率, 并减少通信过程中的时隙数.     

基于帧分组与二进制搜索树识别的RFID防碰撞算法的研究

针对射频识别(RFID)系统中,多个标签同时响应同一阅读器时产生的信息碰撞问题,提出基于帧分组与二进制搜索树识别的RFID防碰撞算法.该算法首先基于帧时隙ALOHA算法对标签进行识别,并依据碰撞时隙将未识别标签分成若干组,然后运用二进制搜索树算法依次对各组进行确定性识别,最后通过对算法进行性能分析及仿真比较,该算法在吞吐率和识别效率2方面较传统算法都有很大程度的优化,在L=N/2,且当N=100时,该算法的吞吐率较帧时隙ALOHA算法和二进制搜索树算法分别提高10%和34%;在L=N,且当N=100时,该算法的识别效率较帧时隙ALOHA算法和二进制搜索树算法分别提高12%和37%.     

一种基于搜索树的轻量级RFID标签防碰撞方案

针对现有的RFID(radio frequency identification)搜索树防冲突方案由于查询命令过长，会产生大量的冗余数据，增加通信开销的问题，提出一种基于搜索树的轻量级防冲突方案。该方案设计了一种新颖的查询-响应模式(即单查询双响应)，该方法能够使冲突标签分别根据2个后续时隙中的最大有效冲突位对下一个查询作出响应，将查询总数减少一半；该方案用计数器代替了标签中的前缀匹配电路，可消除前缀作为查询命令的参考参数。此外，该方案提出了一种预测识别方法以减少所需时隙总数。最后，该方案还提出了一种避免识别标签与未识别标签冲突的锁定技术，提高了标签的识别效率。实验结果表明，采用双应答模式和计数器触发的单次查询方式，通信开销总体上降低了42%；采用预测识别方式，吞吐量随着标签数量的增加而提高。     

射频识别系统中的防碰撞算法设计

提出了一种用于解决射频识别系统中的碰撞问题的方法——动态多叉树搜索算法,新算法分析了动态二叉树算法和四叉树算法的优缺点,改进了动态二叉树搜索算法,并通过Schoute算法估计标签数量,选择调整搜索叉树,解决了多标签识别的碰撞问题,理论和仿真证明了新算法的优越性,即减少搜索的时隙数并提高了时隙的吞吐率.     

基于语义提升HMM的语义标注

语义标注所用标签数目众多,训练数据更为稀疏,用HMM作语义标注面临参数估计不准的难题。不同于传统的解决数据稀疏方法,以《同义词词林》的层次式结构为依据,提出了利用语义层次的提升来改善HMM(hidden Markov model)中参数的估计质量;在算法实现中,采用选择受限策略来解决因语义提升而引起的模型辨别力下降问题。测试表明,在训练数据相对稀疏的情况下,适度调整模型的语义层次可大幅提高语义标注的精度,该方法表现出较好的可塑性。     

A dynamic probabilistic marking approach with multi-tag for tracing ICMP-based DoS attacks

This paper presents a dynamic probabilistic marking algorithm with multiple routing address tags, which allows the victim to traceback the origin of ICMP (Internet Control Message Protocol)-based direct and reflective DoS attacks. The proposed approach makes full use of scalable data space of ICMP packet to achieve multiple information tags. The difference between this proposal and previous proposals lies in two points. First, the number of packets needed by the victim to reconstruct the attack path is greatly reduced because of three key mechanisms: multi-tag, uniform leftover probability, and tag location choice based on the module of accommodated tag numbers within a packet. Second, the true origin of both direct and reflective ICMP-based DoS attacks can be traced.     

基于拆除构件法的全装配式框架结构连续倒塌分析

为研究混凝土全装配式框架结构的抗连续倒塌性能,在2个全装配式试件(PC1、PC2)和1个现浇试件(RC)的中柱移除静力试验及动力试验的基础上,利用OpenSees有限元软件建立3个子结构宏模型,将校验结果与试验结果进行了对比,继而设计了2栋7层全装配式框架结构(PC1-Frame、PC2-Frame)和1栋现浇框架结构(RC-Frame),采用拆除构件法拆除框架底层的中柱和边柱,对剩余损伤结构的抗连续倒塌能力进行评估.结果表明,拆除边柱的倒塌危险性较拆除中柱大,PC1-Frame失效点位移时程曲线振幅比RC-Frame大;在拆除中柱后,PC1-Frame和PC2-Frame在压拱机制阶段的极限承载力分别较RC-Frame低30%和20.5%;在拆除边柱后,PC1-Frame和PC2-Frame在压拱机制的极限承载力分别较RC-Frame低26.9%和22.3%.最后校验了基于等能量原理的简化非线性动力分析方法的适用性,并得知结构的动力放大系数在构件进入塑性阶段后逐渐减小.     

受非平稳地震作用的密肋复合墙体的可靠度分析

通过数值计算对受非平稳随机地震作用的密肋复合墙体的动力可靠度进行分析.首先将随机地震动模型表示为均匀调制的非平稳地震动模型,通过振型叠加法求出随机地震反应的功率谱密度和均方值;其次应用首次超越破坏准则给出结构随机地震反应动力可靠度的具体计算公式,并给出结构在弹塑性状态时的界限值;最后对有限元建模时视为实体模型的单层密肋复合墙体与同模型尺寸的框架和剪力墙的动力可靠度进行了计算,对比分析了3种结构在多遇地震和罕遇地震作用下的动力可靠度.结果表明,密肋复合墙体的动力可靠度介于框架与剪力墙之间,密肋壁板结构是一种安全可靠的新型结构.     

垒球绕环式投球动作缺失数据修复方法研究

当前数据修复方法依据垒球运动学关系,构建模型对垒球绕环式投球动作缺失数据进行修复,需要收集大量的骨骼信息先验知识。提出一种基于稀疏表示的垒球绕环式投球动作缺失数据修复方法,将动作捕获设备贴在垒球运动员关节和末端处,以一定的频率对动作数据进行采集,通过重构获取标记点在三维空间中的位置,以ASFAMC的数据格式对垒球绕环式投球动作数据进行存储,给出垒球绕环式投球动作数据捕获过程。针对某一含有缺失标记的垒球绕环式投球动作帧,求出该帧中未缺失部分在由完整帧构成的字典上的稀疏表示系数,通过该稀疏表示系数与字典对动作帧中的缺失数据进行修复。实验结果表明,所提方法具有很高的修复精度。     

铁路车辆/轨道耦合系统在冲击载荷作用下的动应力分析

采用有限元方法,对我国C61型运煤货车,按照车辆/轨道系统的实际结构和边界条件建立了包括车辆和轨道系统在内的有限元模型,应用大型非线性动力分析程序LS-DYNA3D模拟车辆通过轨道错牙接头时的轮/轨系统冲击载荷,然后进一步计算侧向架和钢轨在冲击载荷作用下的动应力。计算结果表明,车轮和轨道之间的动态接触力大约是静轮载的2倍,与现场试验结果基本吻合;侧向架和钢轨在冲击过程中的应力和变形比较大。     

基于seq2seq模型的标签推荐方法

针对NPM平台上存在大量的软件包没有标签或标记不完善的问题, 提出一种基于seq2seq模型的深度学习方法为软件包推荐标签. 首先, 利用ECMAScript工具分析软件包的源码构建出包的函数调用图, 遍历函数调用图从而将软件包转换成一组具有包语义信息的函数调用序列; 其次, 训练seq2seq模型, 并将训练好的模型用于软件包的标签推荐工作, 该模型能将包的函数调用序列映射到一组预测的标签序列上, 从而完成软件包的标签推荐. 实验结果表明, 该方法能为软件包推荐一组合理的标签, 准确率达82.6%.     

基于局部最优标签树的网页净化方法

新闻网页里面包含大量文字分段标签,相比网页其它区域的噪音内容,其主题内容区域的文字分段标签较多。根据这一特点引入局部最优标签树搜索算法。通过搜寻同级节点中分段标签最多的容器节点,消除其它容器节点,从而实现网页净化方法。实验证明方法实现简单、净化效果明显,特别是对新闻类主题文字网页净化效果显著。