稀疏/密集RFID移动阅读器防碰撞算法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61471122
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    80.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0104.通信网络
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

This project studies the reader anti-collision algorithms for scenarios of sparse readers and dense readers. The key work includes: (1) Research of a universal reader interference model for sparse/dense readers; (2) Research of a reader anti-collision algorithm for scenario of sparse readers; (3) Research of a reader anti-collision algorithm for scenario of dense readers; (4) Research of the optimal number of readers in the deployment region and an adjustment mechanism of the beacon power. This project will improve the efficiency of tag identification and system throughput, increase the utilization rate of mobile readers and resource of frequency channels, and provide theoretical basis and complete solution to reader anti-collision in mobile RFID communication system.
本项目将研究稀疏移动阅读器场景和密集移动阅读器场景下的RFID系统阅读器防碰撞算法,重点工作是:(1)研究一种面向稀疏/密集移动阅读器场景的通用阅读器干扰模型;(2)研究一种面向稀疏移动阅读器场景的阅读器防碰撞算法;(3)研究一种面向密集移动阅读器场景的阅读器防碰撞算法;(4)研究部署区域内的最佳移动阅读器数量,以及信标通信功率的自适应调节机制。本项目的实施,将改善RFID系统的标签识别效率和系统吞吐率,提高阅读器和信道资源的利用率,为RFID大规模移动应用提供理论基础和解决方案。

结项摘要

以物联网为核心引发的未来技术革命,已经成为世界主要国家竞相实施重大发展战略的核心动力。作为潜力巨大的新兴产业,物联网正在全球掀起新一轮依靠科技引领经济发展优势的热潮。射频识别(RFID)是物联网的重要内容和关键核心技术,被世界公认为21世纪十大重要技术之一,在生产制造、仓储物流、智能交通、零售商贸、社会管理等全产业链领域有着广阔的应用前景,对等产业转型升级和技术创新发展具有十分明显的支撑作用和拉动效应。随着生产和应用的智能化水平需求日益提高,移动阅读器的开发和应用不断得到深入,已经成为RFID应用的一个重要分支。本项目针对RFID系统在智能仓储管理、智能生产制造等阅读器密集应用和高度动态变化的场合可能遭遇阅读器碰撞进而导致RFID阅读器对标签的识别效率降低现象,以探讨改进RFID阅读器通信资源最优分配为重点,以降低阅读器碰撞概率、提高标签整体识别效率为目标,从控制机制的角度,研究面向稀疏/密集阅读器的移动RFID阅读器防碰撞算法。本项目主要研究内容包括:(1)研究一种适用于稀疏/密集阅读器场景的通用干扰模型,(2)采用控制机制方式,设计出面向稀疏阅读器场景和密集阅读器场景的移动阅读器防碰撞方法,(3)研究移动RFID阅读器防碰撞性能,改善RFID系统的标签识别效率和标签识别正确率,(4)为了应对未来低成本的无芯片RFID应用,扩展研究适于无芯片标签的系列防碰撞算法,为RFID大规模移动应用提供理论基础和解决方案。通过本项目的研究,促进了移动阅读器密集程度动态变化情形下的RFID阅读器碰撞问题及其防碰撞资源分布式配置方法在理论层面的体系化、科学化,对于面向智能制造的RFID工程实践具有较强的指导意义。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(8)
专利数量(3)
A GA-based RFID Resource Reallocation Scheme for Multiple Readers with Layout Modication
基于遗传算法的多读写器布局修改RFID资源重新分配方案
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Journal of Information & Computational Science
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Susu Guo;Can Ouyang;Zhonghua Li;Shanjin Wang
  • 通讯作者:
    Shanjin Wang
An Effective Scheduling-Based RFID Reader Collision Avoidance Model and Its Resource Allocation via Artificial Immune Network
基于有效调度的RFID阅读器防撞模型及其通过人工免疫网络的资源分配
  • DOI:
    10.1155/2016/7854154
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Mathematical Problems in Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Shanjin Wang;Zhonghua Li;Chunhui He;Jianming Li
  • 通讯作者:
    Jianming Li
RFID Reader-to-reader Collision Avoidance Model with Multiple-density Tag Distribution Solved by Artificial Immune Network Optimization
人工免疫网络优化解决的多密度标签分布RFID阅读器间碰撞避免模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Applied Soft Computing
  • 影响因子:
    8.7
  • 作者:
    Li Zhonghua;Li Jianming;He Chunhui;Tang Chengpei;Zhou Jieying
  • 通讯作者:
    Zhou Jieying
Comparative performance analysis of various artificial immune networks applied to RFID reader-to-reader collision avoidance
应用于RFID读写器间防撞的各种人工免疫网络的性能比较分析
  • DOI:
    10.1016/j.asoc.2015.04.006
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Applied Soft Computing
  • 影响因子:
    8.7
  • 作者:
    Zhonghua Li;Jianming Li;Shanjin Wang;Chengpei Tang;Minghua Xia
  • 通讯作者:
    Minghua Xia
基于信噪比估计和矢量平均的干涉仪抗噪声测向方法
  • DOI:
    10.16337/j.1004-9037.2016.02.008
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    数据采集与处理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭东亮;黄超;李中华;张铁军
  • 通讯作者:
    张铁军

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其他文献

基于CGAN网络的二阶段式艺术字体渲染方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    广东工业大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    叶武剑;高海健;翁韶伟;高智;王善进;张春玉;刘怡俊
  • 通讯作者:
    刘怡俊

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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