射频识别系统资源优化与算法

本书针对构建物联网的基础技术――射频识别技术在移动场景应用中面临的识别效率和能耗问题，通过理论建模、优化求解和仿真验证提出了相应的解决方案。本书主要研究了高精度标签数量估计算法的复杂度降低问题、标签识别算法的能耗问题、多读写器环境下的功率控制问题，以及无线充电标签的协议优化问题，为解决RFID自身产业化和RFID与无线传感网络融合中的若干关键问题提供了参考和借鉴。

  

第1章 绪论 1
1.1 射频识别技术发展概述 3
1.1.1 射频识别技术的基本原理和特点 3
1.1.2 射频识别技术的发展 3
1.1.3 射频识别技术面临的挑战 6
1.2 射频识别技术标准体系 7
1.3 射频识别技术研究现状 9
1.4 本书的研究内容和组织结构 11
1.5 本书的主要贡献和创新点 13
第2章 低复杂度标签数量估计算法研究 15
2.1 引言 17
2.2 标签数量估计算法研究现状 18
2.3 低复杂度标签数量估计算法 20
2.3.1 逐帧估计的标签数量估计算法 21
2.3.2 逐时隙估计的标签数量估计算法 30
2.4 小结 40
第3章 标签识别算法能量有效性研究 41
3.1 引言 43
3.2 树分解算法原理 44
3.3 标签识别算法能量有效性分析 46
3.3.1 能量消耗模型 47
3.3.2 标签数量为2的情况 49
3.3.3 标签数量为3的情况 60
3.3.4 二进制树算法的能量有效性和时间有效性 71
3.3.5 M树分解算法的能量有效性和时间有效性 77
3.4 仿真结果与分析 80
3.5 小结 89
第4章 无线充电标签MAC层协议优化研究 91
4.1 引言 93
4.2 无线充电标签的FSA协议 96
4.2.1 无线充电标签能量损耗模型 96
4.2.2 FSA协议的吞吐率 97
4.2.3 无线充电标签FSA协议的吞吐率 99
4.3 无线充电标签的能量利用策略 106
4.3.1 无线充电标签FSA协议分析 106
4.3.2 无线充电标签协议优化 109
4.4 小结 121
第5章 RFID多读写器自适应功率分配算法 123
5.1 引言 125
5.2 多读写器应用系统模型 125
5.3 误包率与信噪比估计 127
5.3.1 误包率估计 127
5.3.2 信噪比计算 130
5.4 功率分配算法 131
5.4.1 问题建模 131
5.4.2 问题求解 132
5.5 仿真结果 141
5.6 小结 145
第6章 总结与展望 147
6.1 本书的主要研究工作和研究成果 149
6.2 进一步的工作展望 150
参考文献 153