基于联合卡尔曼滤波的汽车防碰撞多传感器信息融合方法

车辆行驶信息感知是汽车防碰撞系统的关键技术之一,只用单一传感器对目标车辆进行测量容易产生虚警.在对联合卡尔曼滤波分析的基础上,给出了基于联合卡尔曼滤波的汽车防碰撞多传感器信息融合方法.计算机仿真结果表明,该算法可以得到较精确的融合数据,对于增强汽车防碰撞系统的安全性具有重要意义.     

基于分组处理的RFID防碰撞算法

防碰撞算法是射频识别系统实现多目标识别的关键技术.针对基于二叉树的标签防碰撞算法存在识别次数较多和通信数据量较大的问题,提出一种新的基于分组处理的防碰撞算法.该算法将标签进行分组处理,直接用4个2位长的查询前缀去分裂标签集,读写器检测到数据中有2个碰撞位后不再接收后续数据,整个识别过程采用后退策略.仿真结果表明,该算法在查询次数和数据传输量均有较大提高.     

一种基于随机生成树的多维Q选择算法

射频识别（ Radio Frequency Identification,RFID）中,当标签密度较大时,系统工作效率常常因标签发生碰撞而降低,甚至导致通信错误,这时需要应用防碰撞算法进行纠正。本文在ISO/IEC 18000-6 Type C标准所采用的Q选择防碰撞算法基础上,提出了基于随机生成树的多维Q选择算法（ Multiple Dimensional Q-Selection with Random Tree,MDQRT）。该算法实现了随机Q选择算法与确定性算法的结合。仿真结果显示,该方法降低了设备及能量损耗,并有效提高了整个系统的识别效率。     

基于无迹卡尔曼滤波的无人机跟踪算法

基于四基站对无人机位置的定位数据,利用无迹卡尔曼滤波算法对定位数据进行最优估计,并预测无人机的运行轨迹,从而实现对无人机的实时跟踪.对经典的线性卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法进行仿真对比,结果表明,线性卡尔曼滤波算法虽然能跟踪预测轨迹,但有较大的误差,而使用无迹卡尔曼滤波算法能有效地减小误差,使跟踪预测的轨迹更加精确.     

一种改进的基于二叉树的防碰撞算法

针对RFID系统中基于二叉树的标签防碰撞算法存在识别时间长、通信数据量大的问题,提出了一种改进的算法.算法充分利用上一次查询的信息,标签根据碰撞位先后应答读写器以减少碰撞的发生.读写器检测到接收的数据中有2个碰撞位即停止接收后续数据,以减少冗余数据的传输.算法将识别范围内所有标签进行分组,并且整个识别过程采用后退策略.仿真结果表明,提出的算法具有较高的识别效率.     

单向时延测量的实时时钟同步算法

对已有分段聚类算法进行改进,使用软件方法对单向时延序列进行分析,在线检测时钟调整位置.采用变宽度的滑动窗方法对单向时延数据进行过滤,减少时间序列大小,同时保证时钟调整位置信息不丢失.使用自底向上算法对时间序列进行线性分段,检测时钟调整或时钟频率跳变点,算法的时间复杂度大大降低.针对在线时钟同步的要求,为了消除滑动窗不具有离线算法的全局寻优缺点,提出使用基于滑动窗自底向上算法的实时单向时延时钟同步算法.实际测试实验表明:该算法大大降低了时间复杂度并提高了分段精度.     

An improved RFID multi-tag anti-collision algorithm based on regressive-style binary search algorithm

多标签防碰撞技术是射频识别系统中的关键技术和研究热点,文章在对现有防碰撞算法的分析基础上,提出一种改进的基于后退式二进制搜索的防碰撞算法.该算法能够动态地调整发送指令的长度,从而有效减少搜索次数和传输工作量,并在无碰撞时采用后退策略来快速识别标签.通过仿真实验分析可以看出,该算法比原算法能更快速高效地完成标签识别,有效地解决了RFID系统的多标签防碰撞问题.     

RFID防碰撞算法研究及其在ETC中的应用

碰撞问题是影响射频识别(RFID)系统读取效率的关键问题.本文在深入研究防碰撞算法的基础上,提出了一种新的防碰撞算法并将其使用在ETC系统中.仿真结果表明该法能有效地克服已有的ALOHA算法效率低的问题.     

改进防碰撞算法在RFID考勤系统中的应用研究

目的解决目前一些基于RFID的考勤系统因标签碰撞造成数据识别率低、系统稳定性差等问题。方法对现有的RFID防碰撞算法进行了分析,在传统的帧时隙ALOHA防碰撞算法基础上,提出了一种改进的动态帧时隙ALOHA防碰撞算法。结果构建了基于RFID的考勤系统架构,实现了人员考勤信息的记录及防止代替签到情况的发生。此外,还给出了改进的RFID防碰撞算法的详细过程。结论改进算法能够让系统以高吞吐量工作,缩短了识别时间,提高了系统的整体性能。     

改进的RFID防碰撞算法

随着物联网在各个领域被广泛的应用,RFID技术越来越重要。然而,在RFID实际应用中标签碰撞是一个关键的问题,因此,很多专家提出一些基于aloha或二进制的经典防碰撞算法,这些算法中主要都是研究标签数目估计和识别的准确率,他们都忽略了标签ID长度对识别引起的延迟。在本文中,我们针对前面的问题提出了结合标签数目和标签ID长度的防碰撞算法,这个算法中我们考虑标签ID长度对识别性能的影响,根据标签ID制定时隙定位,能有效提高系统性能,本算法的仿真和测试结果表明系统性能要高于先前的一些防碰撞算法。