针对单天线射频识别(RFID)系统中阅读器不能同时识别多个标签造成标签识别率较低的问题,结合多天线技术及基于标签ID号序列的二叉树时隙分组提出了一种自适应树形分组的盲分离RFID系统防碰撞算法.首先根据RFID系统中天线的个数调整阅读器查询码码长并发送查询信号,将符合条件的响应标签分配到相应的时隙中,使每一个时隙中的标签数小于或者等于阅读器的天线数,满足盲源分离(BSS)的多天线系统识别标签的条件,从而达到同时且快速识别多个标签的目的.仿真结果表明,与同样采用多天线技术的基于位隙动态分组的盲分离(BSDBG)算法相比,当天线个数为4~32时,所提算法的标签识别速度提高了20%~69%,标签识别率提高了60%~88%,同时该算法复杂度低,硬件开销小,实现相对简单,有利于推广和使用.

标签冲突增加了射频识别(RFID)系统的时间开销和能量损耗，降低了识别速度，随着标签数量的不断增加，冲突更加明显，系统性能急剧下降。为了解决RFID系统中的多标签防碰撞问题，在分析帧时隙ALOHA算法的基础上提出一种基于标签分组的帧时隙ALOHA优化算法。该算法首先通过标签自身携带的循环冗余校验(CRC) 码将标签分组，记录标签组的组号，按照组号的顺序依次识别，从而减少同时响应阅读器命令的标签数量；针对识别过程中的时隙选择冲突问题，可以通过混沌系统产生均匀分布的伪随机数，对进入识别状态的标签随机选择时隙号，使标签在一帧内选择的时隙分布更加均匀，从而减少标签碰撞的次数。与传统算法的对比实验中：当待识别标签数量相等时，优化算法识别完标签所需命令数更少，且所用命令数与标签数目呈近似线性关系；当待识别的标签数量小于256时，优化算法的标签识别速度提高率稳定在50%；当待识别的标签数量大于256时，优化算法能使标签识别速度提高率达80%。理论分析与实验结果表明，优化算法识别标签的速度更快，且随着标签数量的增加，其优势更明显。