【正文】 包，則證明此時隙沒有被任何標(biāo)簽選用，此時隙為空，N_idle 自增。8. 一個幀時隙循環(huán)結(jié)束后，閱讀器統(tǒng)計該幀內(nèi)所有碰撞的時隙數(shù)total_coll，成功收到包的時隙數(shù)N_correct和空閑時隙數(shù)N_idle。其中total_coll 代表一幀中所有發(fā)生碰撞的標(biāo)簽數(shù)之和。利用這三個參數(shù)，估測出工作范圍內(nèi)還有total_coll個標(biāo)簽未被識別，根據(jù)total_coll 的數(shù)值，動態(tài)的選擇下一幀的幀長 。從FSA的仿真結(jié)果我們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)幀長和標(biāo)簽數(shù)量差別較大時，系統(tǒng)的識別效率很低，甚至出現(xiàn)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(diào)整幀長以適應(yīng)標(biāo)簽數(shù)量的不斷變化。本文模型設(shè)計方案可以方便的統(tǒng)計出每一個時隙中有幾個標(biāo)簽發(fā)生碰撞，因此不需要標(biāo)簽估計算法，就可以準(zhǔn)確的計算出系統(tǒng)中的待識別標(biāo)簽個數(shù)即total_coll.。根據(jù)FSA的仿真結(jié)果，找出不同負(fù)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(jìn)程模型稍做改動。在進(jìn)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(biāo)簽總數(shù)，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(biāo)簽數(shù)和識別率之間的關(guān)系。圖中，X軸為標(biāo)簽數(shù)目，實質(zhì)是8個不同的仿真場景；Y軸分別為正確識別時隙數(shù)與總時隙數(shù)的比率，空閑時隙數(shù)與總時隙數(shù)的比率，碰撞時隙數(shù)與總時隙數(shù)的比率。圖5. 1 DFSA 系統(tǒng)識別率與負(fù)載關(guān)系曲線圖5. 2 DFSA系統(tǒng)碰撞概率與負(fù)載關(guān)系曲線 圖5. 3 DFSA系統(tǒng)空閑率與負(fù)載關(guān)系曲線由以上三張圖可以發(fā)現(xiàn)：動態(tài)幀時隙Aloha系統(tǒng)的性能穩(wěn)定，不會隨待識別標(biāo)簽數(shù)的增減而有明顯的改變，適于應(yīng)用在負(fù)載數(shù)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(rèn)幀長為16和8的固定幀時隙Aloha系統(tǒng)進(jìn)行比較[42]。得出在不同的標(biāo)簽數(shù)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(dāng)系統(tǒng)待識別標(biāo)簽數(shù)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(dāng)系統(tǒng)負(fù)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(jié)　　論本文通過比較幀時隙Aloha的系統(tǒng)識別率和幀長的關(guān)系發(fā)現(xiàn)，當(dāng)系統(tǒng)幀長與待識別標(biāo)簽數(shù)相同時，幀時隙Aloha的算法效率達(dá)到最大。利用這一點(diǎn)，本文構(gòu)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(jìn)的動態(tài)幀時隙Aloha算法在RFID系統(tǒng)待識別標(biāo)簽數(shù)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(wǎng)絡(luò)仿真工具設(shè)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(dāng)然本次研究也存在一些不足，比如進(jìn)行仿真時，換用不同的仿真seed產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)的差異會直接影響系統(tǒng)性能。本例中使用的seed 為128，其產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)，碰撞率較高，如果換用一個更合理的隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生機(jī)制，標(biāo)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(biāo)簽隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生函數(shù)還是有待改進(jìn)的。參考文獻(xiàn)[1] RFID Journal,“Walmart begins RFID process changes.” ://. 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