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如何使用序贯线性贝叶斯的RFID标签数量估计算法提高效率
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2018-11-16
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为解决现有标签数量估计算法中估计精度与复杂度之间的矛盾，在分析比较现有算法的基础上，提出一种基于序贯线性贝叶斯的射频识别（ RFID）标签数量估计算法。首先，基于线性贝叶斯理论，充分利用空闲、成功和碰撞时隙数量观测值及相关性，建立了标签数量估计问题的线性模型;然后，推导了标签数量估计值的闭式表达式，给出了表达式各阶统计量的序贯式求解方法;最后，对序贯式贝叶斯算法的计算复杂度进行了分析和对比。仿真结果表明，所提算法通过序贯贝叶斯方法提高了估计精度和识别效率，当观测时隙数为帧长一半时估计误差仅为4%。该算法以线性解析式形式更新标签数量估计值，避免了穷举搜索，与高精度的最大后验概率和马氏距离算法相比，计算复杂度由0（n2）和0（n）下降为0（1）。经理论分析和仿真验证，基于序贯线性贝叶斯的RFID标签数量估计算法兼具高精度和低复杂度的特性，能很好地满足硬件资源受限应用场景下对标签数量的估计需求。
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