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Dynamic Framed-Slot ALOHA Anti-Collision using Precise Tag Estimation Scheme

机译:使用精确标签估计方案的动态帧槽ALOHA防冲突

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摘要

Radio Frequency Identification (RFID) technology uses radio-frequency waves to automatically identify people or objects. Despite an emergence of RFID technology, multiple tag identification, where a reader identifies a multiple number of tags in a very short time, is still a major problem. This is known as Collision problem and can be solved by using anti-collision scheme. The current tree-based anti-collision approach suffers from long identification delay, while the ALOHA-Based approach suffers from tag starvation problem due to inaccurate Frame-size. In this paper, we propose a ``Precise Tag Estimation Scheme'' for a Dynamic Framed-Slot ALOHA (DFSA), which estimates precise number of tags around the reader. In this empirical study, we compare our approaches with the original tag estimation in DFSA. The results indicate that the various parameters used by ``Precise Tag Estimation Scheme'', including /textit{empty slots} variables and/or /textit{collision slots} variables, have an impact on system efficiency. Thus, the number of frames and slots used by DFSA can be minimised by adjusting correct variables.
机译:射频识别(RFID)技术使用射频波自动识别人或物体。尽管RFID技术出现了,但多个标签识别仍然是一个主要问题,在多个标签识别中,阅读器可以在很短的时间内识别出多个标签。这称为碰撞问题,可以通过使用防碰撞方案来解决。当前基于树的防冲突方法遭受较长的识别延迟,而基于ALOHA的方法由于帧大小不正确而遭受标签匮乏问题。在本文中,我们为动态成帧时隙ALOHA(DFSA)提出了一种``精确标签估计方案'',该方案可估算阅读器周围标签的精确数量。在这项实证研究中,我们将我们的方法与DFSA中的原始标签估计进行了比较。结果表明,``精确标签估计方案''使用的各种参数,包括/ textit {空槽}变量和/或/ textit {冲突槽}变量,都会对系统效率产生影响。因此,可以通过调整正确的变量来最小化DFSA使用的帧和时隙的数量。

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