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基于FBC-DFSA算法模型，再结合蒙特卡洛法的思路建立了模拟标签识别的数学模型，并在MATLAB的环境下进行了仿真实验，图4给出了采用Lowerbound ,Schoute以及FBC_DFSA算法时系统效率的仿真结果。
从结果可以看到，在绝大多数标签情况下，FBC方法的系统吞吐率都要好于其他算法。
FBC_DFSA在标签数接近帧长大小处还是能取得吞吐率的最大值，在标签数不等于帧长的情况下，能够对误差做出调整，从而也可以进一步提高系统效率。但是反观FBC_DFSA算法模型，可以看到一个比较关键的调整参数u,u参数决定了检测估计结果与当前检测结果之间的误差调整幅度。因此，u的大小会影响整个系统的识别效率。设定初始帧长之后，在MATLAB软件环境下进行仿真实验，实验部分结果如图5所示。可以发现，在初始帧长固定的情况下，当标签数改变时，改变参数u能够相应地影响系统效率。
但是，随着帧长的不断调整，相应的估计误差值也会随之改变，虽然已经对系统效率做出了改但是仅仅用固定参数u对误差进行调整还是不能更地动态显示当前帧情况。
