南敬昌，樊 爽，李 蕾，高明明

遼寧工程技術(shù)大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院，遼寧 葫蘆島 125105

1 引言

物聯(lián)網(wǎng)是一種將用戶應(yīng)用終端拓展到人與物、物與物交互通信的新型網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和產(chǎn)業(yè)模式，是互聯(lián)網(wǎng)、電信網(wǎng)和廣播電視網(wǎng)的延伸與拓展[1]。射頻識別（radio frequency identification，RFID）技術(shù)作為實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)感知層的數(shù)據(jù)采集技術(shù)[2]，已被廣泛應(yīng)用于物流管理、制造工業(yè)、室內(nèi)定位等領(lǐng)域。其中無源超高頻（ultra high frequency，UHF）因其通信距離長、識別速度快、存儲容量大、成本低而受到廣泛關(guān)注[3]。但要實現(xiàn)多標(biāo)簽同時對閱讀器做出響應(yīng)，會不可避免地產(chǎn)生多標(biāo)簽碰撞問題，此時需要一個高效的防碰撞機制用于實現(xiàn)大量標(biāo)簽的追蹤與識別[4]。

解決標(biāo)簽防碰撞問題本質(zhì)上即為解決無線通信系統(tǒng)中的多路存取問題，基于時分多址（time division multiple access，TDMA）的RFID防碰撞算法因其原理簡單，且無需進行硬件部分的改動而被廣泛應(yīng)用[5]。常用的標(biāo)簽防碰撞算法可以分為概率性算法和確定性算法[6]?；贏LOHA的算法[7-8]為傳統(tǒng)的概率性算法，該算法識別吞吐率較低，且在標(biāo)簽數(shù)量未知時，不能保證所有標(biāo)簽被識別，易造成標(biāo)簽饑餓現(xiàn)象[9]。確定性算法[10]為基于樹的算法，經(jīng)典的樹算法包含二進制搜索樹（binary search，BS）算法[11]和查詢樹（query tree，QT）算法[11]，后有人在QT算法的基礎(chǔ)上提出了混合查詢樹(hybrid query tree,HQT)算法[12]。文獻[13]提出一種鎖位式的樹形結(jié)構(gòu)RFID防碰撞算法，該算法可發(fā)送鎖位指令對發(fā)生碰撞的比特位進行鎖定用來減少查詢過程中的數(shù)據(jù)傳輸量。文獻[14]在該文獻[13]的基礎(chǔ)上，結(jié)合經(jīng)典的自適應(yīng)多叉樹（adaptive multi-tree search，AMS）RFID防碰撞算法，提出一種自適應(yīng)后退鎖位式（regressive lockadaptive multi-tree search，RLAMS）RFID防碰撞算法，通過搜索樹的叉樹后，對標(biāo)簽中的碰撞位進行提取，從而形成新的序列，可減少大量碰撞時隙的產(chǎn)生，但對于空閑時隙的減少并未作出改善。文獻[15]提出改進的混合查詢樹（improved hybrid query tree，IHQT）RFID防碰撞算法，在閱讀器查詢碰撞標(biāo)簽前加入分支預(yù)測，通過預(yù)測判斷出空閑節(jié)點并剪除，可達到徹底消除空閑時隙的目的，但該算法未能有效減少空閑時隙，數(shù)據(jù)傳輸量仍相對較大。

基于以上文獻存在的問題，本文提出一種新型鎖位式混合查詢樹（novel lock-bit hybrid query tree，NLHQT）算法。該算法加入鎖位指令，只將碰撞位進行鎖定并提取，從而形成新的標(biāo)簽序列，并對新產(chǎn)生的序列加入預(yù)測指令，通過預(yù)測將空閑節(jié)點進行消除。通過分析論證和仿真證明，本文的NLHQT算法不僅能夠徹底消除空閑時隙，還能夠大量減少碰撞時隙，尤其當(dāng)標(biāo)簽中出現(xiàn)連續(xù)碰撞時，本文算法能夠快速有效地對標(biāo)簽進行識別，從而有效提高搜索效率和閱讀器與標(biāo)簽之間的數(shù)據(jù)傳輸量。

2 NLHQT算法

2.1 NLHQT算法預(yù)測描述

2.1.1 NLHQT算法碰撞指令描述

閱讀器初始化時堆棧為空，此時所有標(biāo)簽都會響應(yīng)，閱讀器如果只讀取到一個標(biāo)簽，則成功識別該標(biāo)簽，查詢結(jié)束，若產(chǎn)生碰撞，則對標(biāo)簽的碰撞位進行鎖定。根據(jù)曼切斯特編碼原理，通過解碼使閱讀器檢測的標(biāo)簽序列中碰撞標(biāo)簽的碰撞位置為X，相同信息位即非碰撞位置為原信息數(shù)。通過提取X所在的碰撞位信息，對碰撞位進行鎖定，從而將鎖定位形成新的標(biāo)簽序列。鎖位指令的加入可以使標(biāo)簽在后續(xù)的識別過程中不再傳輸非碰撞位信息，進而在很大程度上減小冗余信息的傳輸。例如：產(chǎn)生碰撞的兩個標(biāo)簽為01011000、11010100，則通過曼切斯特編碼原理使閱讀器檢測到的標(biāo)簽序列為XX01XX00，碰撞位信息為D7、D6、D3、D2，對碰撞的位置進行提取，在后續(xù)的識別過程中，只需對這四位碰撞信息進行傳輸，減少了50%的信息傳輸量。

2.1.2 NLHQT算法預(yù)測指令描述

閱讀器在查詢前綴m1,m2,…,mp后添加n位二進制1（n=1時對應(yīng)二叉樹算法，n=2時對應(yīng)四叉樹算法，n=2L時對應(yīng)2L叉樹算法），此時閱讀器產(chǎn)生新的二進制序列m1,m2,…,mp11…（n個1），經(jīng)鎖位后的新標(biāo)簽接到閱讀器的預(yù)測指令后，將前綴K1,K2,…,Kp與m1,m2,…,mp進行比較，若兩者匹配，標(biāo)簽將ID前綴K1,K2,…,Kp后的n位二進制數(shù)換算成對應(yīng)的十進制數(shù)a，同時向閱讀器回應(yīng)一個長度為2n的預(yù)測響應(yīng)序列，該序列中的a位為1（從左到右依次為0～2n-1位），其余的2n-1位均為0。閱讀器在接收所有標(biāo)簽響應(yīng)后，將序列中記為0的對應(yīng)位置的子節(jié)點判斷為空閑節(jié)點，從而產(chǎn)生避開空閑節(jié)點的查詢前綴。

雖然通過增大叉樹可以縮短搜索層，從而減少碰撞時隙，但由于本文已通過鎖位指令使算法減少碰撞時隙，且實際操作過程中，只有二叉樹、四叉樹和八叉樹較易實現(xiàn)。其中若采用八叉樹搜索，效率雖略有提升，但會急劇增加前綴優(yōu)化的復(fù)雜度，進而影響算法的普適性。因此文中算法采用n=1和n=2分別對應(yīng)二叉樹和四叉樹算法進行改進，在這兩種情況進行論述與驗證。

以下分別對n=1和n=2時的情況，對預(yù)測指令的設(shè)計思路進行分析舉例：

發(fā)生碰撞的標(biāo)簽序列A、B、C、D分別為0010、0100、1001、0110。

n=1時，首次查詢前綴無m1，只包含一位二進制數(shù)1，即查詢前綴為1。標(biāo)簽A、B、C、D將第0位的二進制數(shù)換算為對應(yīng)的十進制數(shù)。即A標(biāo)簽對應(yīng)位置十進制數(shù)為0，標(biāo)簽B為0，標(biāo)簽C為1，標(biāo)簽D為0，其余位為0。即標(biāo)簽A、標(biāo)簽B和D回應(yīng)預(yù)測響應(yīng)10，標(biāo)簽C回應(yīng)01，又二叉樹查詢共有兩個子節(jié)點0和1，故標(biāo)簽A、B、D中第0位所對應(yīng)的子節(jié)點為0，C標(biāo)簽中第0位所對應(yīng)的子節(jié)點為1。進而產(chǎn)生新的查詢指令，完成對標(biāo)簽首位的預(yù)測。則C標(biāo)簽成功識別，A、B、D標(biāo)簽以此類推繼續(xù)查詢。

n=2時，與n=1時情況類似，首次查詢前綴無m1、m2，只包含兩位二進制數(shù)11，即查詢前綴為11。標(biāo)簽A、B、C、D將第0位和第1位的二進制數(shù)換算為對應(yīng)的十進制數(shù)。即A標(biāo)簽對應(yīng)位置十進制數(shù)為0，標(biāo)簽B與標(biāo)簽D為1，標(biāo)簽C為2。同時各標(biāo)簽回應(yīng)一個長度為4的預(yù)測響應(yīng)序列，該序列中標(biāo)簽換算出的十進制數(shù)對應(yīng)位置為1，其余位為0。即標(biāo)簽A回應(yīng)預(yù)測響應(yīng)1000，標(biāo)簽B與標(biāo)簽D回應(yīng)0100，標(biāo)簽C回應(yīng)0010，又四叉樹查詢共有四個子節(jié)點00、01、10和11，故標(biāo)簽A中第0位與第1位對應(yīng)的子節(jié)點為00，標(biāo)簽B與標(biāo)簽D中第0位與第1位對應(yīng)的子節(jié)點為01，標(biāo)簽C中第0位與第1位對應(yīng)的子節(jié)點為10。進而產(chǎn)生新的查詢指令，完成對標(biāo)簽前兩位的預(yù)測。則A標(biāo)簽與C標(biāo)簽成功識別，標(biāo)簽B和標(biāo)簽D以此類推繼續(xù)查詢。

2.2 NLHQT算法分析

假設(shè)在閱讀器的查詢范圍內(nèi)有4個標(biāo)簽，標(biāo)簽編碼為8位，標(biāo)簽的ID分別為：標(biāo)簽A（01000010）、標(biāo)簽 B（01101110）、標(biāo)簽 C（01101101）、標(biāo)簽 D（11001110）。n=1時的NLHQT算法對標(biāo)簽的識別過程如表1所示，此時由于鎖位指令減少了不必要的空閑時隙，故閱讀器進行預(yù)測時，每次發(fā)送1即可判斷出識別標(biāo)簽的空閑子節(jié)點。n=1時的NLHQT算法和n=1時的IHQT算法的比較如圖1所示。由圖1可知，采用本文算法對標(biāo)簽進行識別的過程中不僅沒有空閑時隙的產(chǎn)生，還能夠有效減少碰撞時隙的產(chǎn)生，提高識別效率。

n=2時的NLHQT算法如表2所示，與n=1相似，鎖位指令的存在，使得預(yù)測階段，閱讀器每次只需發(fā)送“11”即可準(zhǔn)確判斷出空閑子節(jié)點的存在。n=2時的NLHQT算法和n=2時的IHQT算法的比較如圖2所示。通過對比可以看出，當(dāng)標(biāo)簽產(chǎn)生連續(xù)碰撞時，NLHQT算法能夠在不產(chǎn)生空閑時隙的同時，大量減少碰撞時隙的產(chǎn)生，較IHQT的識別效率明顯有所提升。

Table 1 NLHQT algorithm recognition process withn=1表1 n=1時的NLHQT算法識別過程

2.3 NLHQT算法流程

2.3.1 NLHQT算法指令

（1）Request(UID,1)鎖位指令：閱讀器通過判斷標(biāo)簽發(fā)生碰撞的準(zhǔn)確位置，將發(fā)生碰撞的比特位置為“1”，未發(fā)生碰撞的比特位置為“0”，標(biāo)簽在接收到該指令后，將自身的標(biāo)簽與閱讀器的信息進行比較，將閱讀器對應(yīng)比特位為“1”的位置進行提取，形成新的標(biāo)簽序列。

（2）Request(s,m,n)，其中s為更新的查詢前綴，m為待識別標(biāo)簽與閱讀器查詢前綴進行比較的最高位（即檢測到碰撞的最高位），n為待識別標(biāo)簽與閱讀器查詢前綴進行比較的次高位（即檢測到碰撞的次高位，n=1時沒有此項），由高位到低位依次為從左至右的0～p（標(biāo)簽編碼為p位）。

2.3.2 NLHQT算法步驟

NLHQT算法識別步驟如下：

閱讀器初始化堆棧為空，閱讀器發(fā)送Request(11111111)搜索指令，閱讀器識別范圍內(nèi)的所有標(biāo)簽響應(yīng)。

閱讀器根據(jù)標(biāo)簽的響應(yīng)，對時隙狀態(tài)做出判斷。若只有一個標(biāo)簽做出響應(yīng)，則閱讀器成功識別該標(biāo)簽，直接跳轉(zhuǎn)到“結(jié)束”，若有多個標(biāo)簽同時做出響應(yīng)，則出現(xiàn)碰撞時隙，跳轉(zhuǎn)到“發(fā)送查詢指令”。

根據(jù)曼切斯特編碼原理，對發(fā)生碰撞的標(biāo)簽的比特位進行判斷，將碰撞位置為“1”，非碰撞位置為“0”，閱讀器發(fā)送鎖位指令Request(UID,1)，將置“1”的碰撞比特位進行鎖定，進而形成新的標(biāo)簽序列，并將該序列發(fā)送給閱讀器。

閱讀器執(zhí)行預(yù)測指令Prognosis(1)（n=1時）或Prognosis(11)（n=2時）。

Table 2 NLHQT algorithm recognition process withn=2表2 n=2時的NLHQT算法識別過程

Fig.2 Algorithm flow withn=2NLHQT andn=2IHQT圖2 n=2的NLHQT和n=2的IHQT算法流程

標(biāo)簽通過預(yù)測指令，將標(biāo)簽的第0位（n=1時）或標(biāo)簽的第0位和第1位（n=2時）轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的十進制數(shù)a，并向閱讀器返回一個長度為2位（n=1時）或4位（n=2時）的響應(yīng)，該響應(yīng)總的a位為“1”，其余位為“0”。

閱讀器在接收到所有標(biāo)簽響應(yīng)后，將序列中記為a的對應(yīng)位置的子節(jié)點判斷為有用節(jié)點，其余判斷為空閑子節(jié)點，并將有用子節(jié)點形成查詢指令所需要的查詢前綴s。通過查詢前綴對標(biāo)簽進行識別。

判斷標(biāo)簽是否碰撞，若碰撞，轉(zhuǎn)到“發(fā)送查詢指令”；若不碰撞，則成功識別。

判斷堆棧是否為空，若為空，則全部識別成功；不為空，則堆棧彈出查詢前綴，返回“發(fā)送查詢指令”。

算法流程如圖3所示。

Fig.3 Algorithm flowchart圖3 算法流程圖

2.4 NLHQT算法性能分析

2.4.1 總時隙數(shù)

本文利用曼切斯特編碼原理鎖定碰撞位信息，在傳輸過程中可以減少數(shù)據(jù)傳輸信息量。設(shè)標(biāo)簽UID信息為X位長度的二進制數(shù)，其中有x位發(fā)生碰撞，閱讀器讀取范圍內(nèi)的標(biāo)簽數(shù)為M。故在最理想時，M個標(biāo)簽在各位上產(chǎn)生碰撞，（為取小于等于該數(shù)的最大整數(shù)）。在最不理想的情況下，N個標(biāo)簽在不同位置上均產(chǎn)生碰撞，即x=M。

n=1時，總時隙數(shù)T為：

n=2時，總時隙數(shù)T為：

2.4.2 吞吐率

吞吐率指單位時間內(nèi)通過某節(jié)點或者某通信信道成功交付數(shù)據(jù)的平均速率，可得：

2.4.3 通信復(fù)雜度

NLHQT算法的復(fù)雜度由標(biāo)簽通信復(fù)雜度和閱讀器通信復(fù)雜度構(gòu)成，它代表標(biāo)簽被成功識別所需要的總的傳輸位數(shù)，表示為：

其中，C(x)表示NLHQT算法成功識別x個標(biāo)簽時的通信復(fù)雜度，L表示首次查詢的通信位數(shù)，Li表示每次查詢的通信位數(shù)（不包含首次查詢）。鎖位指令降低了新算法的標(biāo)簽通信復(fù)雜度，有效減少了Li，且NLHQT算法與IHQT算法的閱讀器通信復(fù)雜度大致相同，故NLHQT算法具有更低的通信復(fù)雜度。

2.4.4 閱讀器查詢次數(shù)

經(jīng)典多叉樹算法的閱讀器查詢次數(shù)為成功時隙數(shù)、碰撞時隙數(shù)與空閑時隙數(shù)的總和。雖然本文算法增加的分支預(yù)測會增加閱讀器的查詢次數(shù)，但是由于分支預(yù)測消除了所有的空閑時隙，消除了閱讀器對于空閑時隙的查詢，故又一定程度上減小了閱讀器的開銷。

在NLHQT算法中，閱讀器對成功時隙需查詢一次，對碰撞時隙需查詢兩次，第一次查詢獲得碰撞時隙信息，第二次查詢得到碰撞時隙中空閑子節(jié)點的位置。設(shè)碰撞時隙數(shù)、空閑時隙數(shù)和成功時隙數(shù)分別為T1、T2和T3，則NLHQT算法的閱讀器查詢次數(shù)t為：

當(dāng)n=1時：

當(dāng)n=2時：

2.5 實驗仿真分析

本文利用Matlab中搭建的RFID防碰撞算法仿真平臺進行仿真，選擇理想無損信道，統(tǒng)計經(jīng)典的查詢樹QT算法，以及混合查詢樹HQT算法，在自適應(yīng)多叉樹AMS算法基礎(chǔ)上改進的自適應(yīng)后退鎖位式RLAMS算法、IHQT算法和NLHQT算法的總時隙數(shù)、碰撞時隙數(shù)、吞吐率、通信復(fù)雜度和閱讀器開銷。且考慮到實際操作和算法的普適性，查詢樹算法叉樹過多，會增加算法復(fù)雜度和實現(xiàn)程度，增加算法操作過程的工作量。且由于文中算法的改進已使得碰撞時隙在n=1和n=2時得到很大程度的減少，故本文只需考慮與二叉樹和四叉樹查詢對應(yīng)的情況，即n=1和n=2時的情況即可，在這兩種情況下，不僅算法復(fù)雜度和實現(xiàn)程度低，且滿足查詢速度快和降低碰撞時隙的條件。為保證各算法之間的公平比較，假設(shè)系統(tǒng)內(nèi)的標(biāo)簽為均勻分布，排除控制字節(jié)和校驗冗余的影響，參考ISO18000-6標(biāo)準(zhǔn)，隨機生成ID長度為96 bit的標(biāo)簽，信息傳輸率為40 kb/s，標(biāo)簽仿真數(shù)量最大為1 000，仿真結(jié)果取20次均值。

圖4為QT算法、HQT算法、RLAMS算法、IHQT算法和NLHQT算法分別在n=1時和n=2時的總時隙數(shù)的比較。通過統(tǒng)計總時隙數(shù)可以分析出，在識別標(biāo)簽數(shù)量相同的情況下，n=1時的NLHQT算法總時隙數(shù)已經(jīng)小于QT算法、HQT算法、RLAMS算法和n=1時的IHQT算法，甚至小于n=2時的IHQT算法，而n=2時的NLHQT算法的總時隙數(shù)較n=1時的NLHQT算法的總時隙數(shù)進一步減小。結(jié)合圖4的分析，考慮到HQT算法與RLAMS算法均為在四叉樹查詢算法的結(jié)合上的改進，使得此兩種算法性能較經(jīng)典查詢樹QT算法已明顯優(yōu)化，為公平論證文中算法性能，后續(xù)主要針對四叉樹條件下，即n=2時的IHQT算法和NLHQT算法進行論述。圖5為QT算法、HQT算法、RLAMS算法、IHQT算法和NLHQT算法分別在n=2時的碰撞時隙數(shù)的比較。通過對碰撞位時隙的提取，從圖5可以看出，由于鎖位指令的存在，使得本文算法在n=2時的碰撞時隙較QT算法、RLAMS算法和n=2時IHQT算法的碰撞時隙明顯減小。隨著標(biāo)簽數(shù)量的增加，雖然NLHQT算法總時隙數(shù)逐步增多，但是由于預(yù)測指令避免了空閑時隙的產(chǎn)生，且同時鎖位指令減小了碰撞時隙的產(chǎn)生，NLHQT算法較其他四種算法性能具有明顯優(yōu)勢，能夠有效減少總時隙數(shù)和碰撞時隙。

Fig.4 Comparison of total number of slots圖4 總時隙數(shù)的比較

Fig.5 Comparison of the number of collision slots圖5 碰撞時隙數(shù)的比較

表3為QT算法、HQT算法、RLAMS算法、IHQT算法和NLHQT算法分別在n=1時和n=2時的算法性能比較。從表中可以看出，本文算法通過增加預(yù)測指令進行額外查詢的方式，不僅能夠有效消除空閑時隙，對于碰撞時隙的有效減小還能很大程度提高閱讀器的查詢效率和查詢速率。通過對識別時間的統(tǒng)計可以看出，本文算法能夠很大程度降低算法識別時間，有效提升防碰撞性能，因此本文算法較其他幾種算法具有更好的整體性能。

Table 3 Algorithm performance comparison表3 算法性能比較

圖6為QT算法、HQT算法、RLAMS算法、IHQT算法和NLHQT算法在n=2時的吞吐率的比較。通過在統(tǒng)計總時隙數(shù)的基礎(chǔ)上，對碰撞位x和總時隙數(shù)T按式（4）進行運算獲取吞吐率，從圖中可以看出本文算法的吞吐率在0.85左右，明顯高于其他三種算法的吞吐率，進一步驗證了本文算法能夠在有效減少總時隙T的同時通過鎖位指令減少碰撞位x。因此NLHQT算法具有更高的搜索效率和速度。

圖7、圖8和圖9為QT算法、HQT算法、RLAMS算法、IHQT算法和NLHQT算法綜合n=1和n=2情況下統(tǒng)計的標(biāo)簽通信復(fù)雜度、閱讀器通信復(fù)雜度和總通信復(fù)雜度的比較。從圖7中可以看出，NLHQT的鎖位指令使得標(biāo)簽被查詢的通信位數(shù)大大降低，通過統(tǒng)計平均分析發(fā)現(xiàn)本文算法使得標(biāo)簽通信復(fù)雜度得到大量簡化。從圖8中可以看出，NLHQT和IHQT的閱讀器通信復(fù)雜度大致相同，由于對于空閑時隙的分支預(yù)測使得閱讀器通信復(fù)雜度較其他算法明顯降低。故從圖9可以看出，本文算法的總通信復(fù)雜度明顯低于其他三種算法，這說明對碰撞位的鎖位和對于空閑時隙的分支預(yù)測能夠同時有效地降低閱讀器和標(biāo)簽的通信復(fù)雜度。雖然隨著標(biāo)簽數(shù)目的增加，NLHQT算法通信復(fù)雜度有所增長，但對比另外四種算法，增長速度明顯較為緩慢。

Fig.6 Comparison of throughput rates圖6 吞吐率的比較

Fig.7 Comparison of tag communication complexity圖7 標(biāo)簽通信復(fù)雜度的比較

Fig.8 Comparison of reader communication complexity圖8 閱讀器通信復(fù)雜度的比較

Fig.9 Comparison of total reader communication complexity圖9 總閱讀器通信復(fù)雜度的比較

Fig.10 Reader overhead comparison圖10 閱讀器開銷的比較

圖10展示了QT算法、HQT算法、RLAMS算法、IHQT算法和NLHQT算法綜合n=1與n=2情況下的閱讀器查詢次數(shù)隨閱讀器標(biāo)簽數(shù)量增加的變化曲線。由圖10可以看出，NLHQT算法均比其他算法的閱讀器查詢次數(shù)少，這是因為雖然IHQT算法增加了額外的查詢和碰撞時隙較多，在面對二叉樹和四叉樹條件時的閱讀器查詢次數(shù)較其他算法更多，但NLHQT算法在IHQT算法的基礎(chǔ)上，不僅消除了空閑時隙，還依靠鎖位指令大大降低了碰撞時隙，使得本文算法能夠較其他算法降低閱讀器的查詢次數(shù)。

3 結(jié)束語

本文提出了一種新型的鎖位式混合查詢樹算法，并闡述了算法的鎖位式策略和消除空閑時隙的基本思想，對于算法的識別過程進行了詳細的說明，且在保證算法性能的同時降低算法復(fù)雜程度，本文設(shè)置參數(shù)在n=1和n=2時的NLHQT算法進行性能分析，即在二叉樹和四叉樹的基礎(chǔ)上進行優(yōu)化，從而進一步使得算法更易于實現(xiàn)。通過利用Matlab仿真軟件分析對比了幾種算法在總時隙數(shù)、碰撞時隙數(shù)、吞吐率和通信復(fù)雜度等性能上的特點，可以看出本文算法能夠有效減少碰撞時隙的產(chǎn)生，消除空閑時隙，降低通信復(fù)雜度，提高吞吐率，從而達到提高識別效率的目的，整體性能均有所提高。且本文算法同時適用于二叉樹和四叉樹情況下的查詢算法，可用范圍較為廣泛，算法復(fù)雜度較低，易于實現(xiàn)。