杨 帆,任守纲,徐焕良,孙元昊,杨 星

(1．江苏师范大学数学与统计学院,江苏 徐州 221116；2.南京农业大学工学院,江苏 南京 210031； 3.南京农业大学信息科学技术学院，江苏 南京 210095)

1 引言

物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是信息化时代的重要发展阶段。无线射频识别RFID(Radio Frequency IDentification)作为物联网感知层关键技术之一，对物联网的发展起着至关重要的作用[1]。标签防碰撞算法主要用于解决RFID系统中多标签碰撞问题[2 - 6]，而准确估计标签数量作为提高标签防碰撞算法效率的重要环节，吸引了大量研究人员的关注。目前，标签数量估计算法[7 - 22]主要分为2大类，分别为基于帧时隙的标签估计算法[7 - 18]和基于比特估计的标签估计算法[19 - 22]。

基于帧时隙的标签估计算法又分为2类：1类是固定系数或经验系数的估计算法，如Low Bound估计算法[9]、Schoute 估计算法[10]和基于空闲时隙估计算法[11]等。该类算法具有时间复杂度低的优点，但其估计误差较大。另1类是根据区间最优值搜索的估计算法，如Vgot算法[12]、贝叶斯算法[13,14]和最大后验概率估计算法[15,16]等。该类算法虽然具有较高的标签估计精度，但由于其在标签的取值范围内多次求极值，使得算法的计算复杂度高。

基于比特的标签估计算法也可分为2类：1类是基于比特时隙的估计算法[19,20]，如ART(Average Run based Tag estimation)估计算法[20]。该类算法将单个时隙内的标签回复量设定为1个比特，即当前时隙有标签选择，则标签回复1，否则回复0，这大大降低了读写器和标签之间的通信开销，但其仍然需要较多时隙来完成标签数量的估计。……