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因此,本文尝试用一个随误差改变而自动调整的动态变量来代替u,提出了动态反馈调整动态帧时隙算法DFBC_DFSA。以下实验选择了用动态调整参数αtIF1-F0I来代替u进行算法的仿真,其中,F1为后来计算的测量帧长,F0为之前估计的帧长,α则是调整因子。当α=1时,得到结果如图6所示。
可以看到,此时尽管在某些标签数量情况下,DFBC方法的效率不及固定参数u的FBC效率,但是从整体效果上看,特别是当标签数目大于1 000后,DFBC方法的效率都有所提高,几乎都能围绕在0.35左右,系统的吐率表现更加稳定。
理论上讲,在识别帧长与未识别的标签数相近时,系统的效率能达到最高,但是如何得到当前阅读范围内的标签数目便成了一个极为重要的问题。本文分析了一系列的标签估计算法后,考虑到标签估计算法的估计误差问题,为有效地减小估计误差并对识别帧长做出调整,提出了一种基于上述改进思路的新方法,也即FBC和DFBC动态帧时隙防碰撞算法。通过检测后的反馈数据与之前的估计帧长作对比,可以动态地描述和调整相应的帧长。从系统效率的仿真实验中看出,改进算法在不增加过多的计算复杂度的情况下使系统效率得到了相应的提高。而且本算法的机理可以拓展到基于其他标签估计的动态帧时隙算法上去(像Vogt , Bayesian等)。基于FBC/DFBC的算法也能够较为方便地应用到具体的RFID系统通信协议中去,从而在工程上真正改善RFID系统的效率。