【正文】 包，則證明此時隙沒有被任何標簽選用，此時隙為空，N_idle 自增。8. 一個幀時隙循環(huán)結束后，閱讀器統(tǒng)計該幀內所有碰撞的時隙數total_coll，成功收到包的時隙數N_correct和空閑時隙數N_idle。其中total_coll 代表一幀中所有發(fā)生碰撞的標簽數之和。利用這三個參數，估測出工作范圍內還有total_coll個標簽未被識別，根據total_coll 的數值，動態(tài)的選擇下一幀的幀長 。從FSA的仿真結果我們發(fā)現，當幀長和標簽數量差別較大時，系統(tǒng)的識別效率很低，甚至出現完全無法識別的狀況。為了改變這樣的狀況，我們需要動態(tài)的調整幀長以適應標簽數量的不斷變化。本文模型設計方案可以方便的統(tǒng)計出每一個時隙中有幾個標簽發(fā)生碰撞，因此不需要標簽估計算法，就可以準確的計算出系統(tǒng)中的待識別標簽個數即total_coll.。根據FSA的仿真結果，找出不同負載（totalcoll）下的最優(yōu)幀長，即可動態(tài)的選擇幀長、編寫更優(yōu)的DFSA算法。 動態(tài)幀時隙Aloha與幀時隙Aloha的基本模型相同，只是進程模型稍做改動。在進程模型中我們不再固定Round_Size 為2或者其他值，而是利用total_coll 計算出一幀中的碰撞標簽總數，并將下一幀的長度取到最接近該total_coll 值。簡單的代碼如下：在仿真seed為128 、初始幀長為8的前提下。該組圖反映了在基于DFSA算法的RFID系統(tǒng)中，標簽數和識別率之間的關系。圖中，X軸為標簽數目，實質是8個不同的仿真場景；Y軸分別為正確識別時隙數與總時隙數的比率，空閑時隙數與總時隙數的比率，碰撞時隙數與總時隙數的比率。圖5. 1 DFSA 系統(tǒng)識別率與負載關系曲線圖5. 2 DFSA系統(tǒng)碰撞概率與負載關系曲線 圖5. 3 DFSA系統(tǒng)空閑率與負載關系曲線由以上三張圖可以發(fā)現：動態(tài)幀時隙Aloha系統(tǒng)的性能穩(wěn)定，不會隨待識別標簽數的增減而有明顯的改變，適于應用在負載數量隨時間波動較大的RFID系統(tǒng)中 。最后我們將初始幀長為16的動態(tài)幀時隙Aloha系統(tǒng)與默認幀長為16和8的固定幀時隙Aloha系統(tǒng)進行比較[42]。得出在不同的標簽數量下，系統(tǒng)的識別率 即系統(tǒng)識別效率 曲線（）。在該曲線中，當系統(tǒng)待識別標簽數量在16左右時，幀時隙Aloha和動態(tài)幀時隙Aloha的系統(tǒng)性能相近，都超過了時隙Aloha的理論最高值。但是當系統(tǒng)負載很大時，固定幀時隙Aloha系統(tǒng)性能顯著下降，而動態(tài)幀時隙Aloha的系統(tǒng)識別率仍然維持在很高的水平上。圖5. 4 基于Aloha的RFID系統(tǒng)性能比較6. 結　　論本文通過比較幀時隙Aloha的系統(tǒng)識別率和幀長的關系發(fā)現，當系統(tǒng)幀長與待識別標簽數相同時，幀時隙Aloha的算法效率達到最大。利用這一點，本文構建出了更合理更穩(wěn)定的基于動態(tài)幀時隙Aloha算法的RFID系統(tǒng)。 通過比較動態(tài)幀時隙Aloha和幀長為18的固定幀時隙Aloha系統(tǒng)的識別率可以看到，改進的動態(tài)幀時隙Aloha算法在RFID系統(tǒng)待識別標簽數量較大的時候，具有優(yōu)于固定幀時隙Aloha算法的性能，其系統(tǒng)識別率維持在40%以上?？傮w來說，本次研究通過OPNET網絡仿真工具設計了RFID系統(tǒng)并驗證了動態(tài)幀時隙Aloha算法的優(yōu)越性能。當然本次研究也存在一些不足，比如進行仿真時，換用不同的仿真seed產生的隨機數的差異會直接影響系統(tǒng)性能。本例中使用的seed 為128，其產生的隨機數，碰撞率較高，如果換用一個更合理的隨機數產生機制，標簽所選的時隙發(fā)生碰撞的概率就會降低，整個基于動態(tài)幀時隙Aloha算法的RFID系統(tǒng)的性能也會提高。這個標簽隨機數產生函數還是有待改進的。參考文獻[1] RFID Journal,“Walmart begins RFID process changes.” ://. 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