数据校验和防碰撞算法
防碰撞算法的实验设计与数据分析方法
防碰撞算法的实验设计与数据分析方法引言：随着无人驾驶技术的快速发展，防碰撞算法成为了关注的焦点。
防碰撞算法的设计和优化对于无人驾驶的安全性至关重要。
本文将探讨防碰撞算法的实验设计与数据分析方法，以期为相关研究提供一些指导。
一、实验设计1. 确定实验目标：在进行防碰撞算法的实验设计之前，首先要明确实验的目标。
例如，我们可以以最小化碰撞风险为目标，或者以最大化避让效果为目标。
2. 确定实验场景：根据实验目标，选择合适的实验场景。
可以考虑不同的道路类型、车辆密度、天气条件等因素。
同时，还可以考虑加入一些特殊情况，如突然出现的障碍物或者紧急制动等。
3. 设计实验参数：根据实验目标和实验场景，设计合适的实验参数。
例如，可以调整车辆速度、跟车距离、制动响应时间等参数。
通过调整这些参数，可以模拟不同的驾驶行为和交通情况。
4. 确定实验指标：根据实验目标，选择合适的实验指标。
例如，可以以碰撞率、避让成功率、制动响应时间等指标来评估算法的性能。
同时，还可以考虑使用一些更具体的指标，如避让路径长度、避让轨迹的平滑度等。
二、数据采集与处理1. 选择合适的传感器：在进行实验数据采集时，选择合适的传感器非常重要。
常用的传感器包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
根据实验场景和实验目标，选择适合的传感器来获取相关数据。
2. 数据采集：在进行实验数据采集时，需要确保数据的准确性和完整性。
可以使用多个传感器进行数据采集，以获得更全面的信息。
同时，还可以考虑使用多个车辆进行实验，以增加数据的多样性。
3. 数据处理：在进行数据分析之前，需要对采集到的数据进行处理。
可以使用滤波算法、噪声去除算法等对数据进行预处理。
同时，还可以考虑使用机器学习算法对数据进行分类和聚类，以发现隐藏在数据中的规律。
三、数据分析方法1. 统计分析：可以使用统计方法对数据进行分析。
例如，可以计算碰撞率、避让成功率的平均值和方差，以评估算法的性能。
同时，还可以使用假设检验等方法来验证实验结果的可靠性。
防碰撞算法与物体检测算法的比较与选择
防碰撞算法与物体检测算法的比较与选择在现代科技的发展中，防碰撞算法和物体检测算法在各个领域中起到了重要的作用。
无论是自动驾驶汽车、机器人导航系统还是智能安防监控，都需要这两种算法来确保安全和准确性。
本文将对防碰撞算法和物体检测算法进行比较与选择。
防碰撞算法是一种用于避免物体之间发生碰撞的技术。
它通过利用传感器、摄像头等设备来感知周围环境，实时监测物体的位置和速度，并根据这些信息来判断是否有碰撞的风险。
常见的防碰撞算法包括基于规则的算法和基于模型的算法。
基于规则的算法是一种简单而直观的方法。
它通过设定一些预定的规则来判断是否有碰撞的可能性。
例如，当两个物体的距离小于一定值或者它们的速度方向相反时，就会触发碰撞警报。
这种算法简单易懂，但是对于复杂的场景和多物体交互时效果不佳。
相比之下，基于模型的算法更加灵活和准确。
它通过建立物体的数学模型来预测它们的运动轨迹，并根据这些预测结果来判断是否有碰撞的可能性。
这种算法可以考虑到物体的速度、质量、形状等因素，更加符合实际情况。
然而，基于模型的算法需要较高的计算资源和复杂的数学模型，对硬件要求较高。
与防碰撞算法相比，物体检测算法更加注重对物体的识别和分类。
它通过分析图像或者传感器数据，识别出场景中的物体，并将它们分类为不同的类别。
常见的物体检测算法包括基于特征的算法和基于深度学习的算法。
基于特征的算法是一种传统的方法。
它通过提取图像或者传感器数据中的特征，如颜色、纹理、形状等来进行物体检测。
这种算法简单易懂，计算速度较快，但对于复杂的场景和变化多样的物体具有一定的局限性。
相比之下，基于深度学习的算法在物体检测方面取得了巨大的突破。
它通过训练神经网络来学习物体的特征和模式，从而实现准确的物体检测和分类。
这种算法可以自动学习和适应不同的场景和物体，具有较高的准确性和鲁棒性。
然而，基于深度学习的算法需要大量的训练数据和计算资源，对硬件要求较高。
在选择防碰撞算法和物体检测算法时，需要根据具体的应用场景和需求进行权衡和选择。
防碰撞算法的使用方法及步骤详解
防碰撞算法的使用方法及步骤详解在现代科技高速发展的背景下，无人驾驶技术成为了一个备受关注的热门话题。
无人驾驶车辆的安全性是一个至关重要的问题，而防碰撞算法的使用则成为了保障无人驾驶车辆安全的关键。
本文将详细介绍防碰撞算法的使用方法及步骤。
一、防碰撞算法的概述防碰撞算法，顾名思义，是一种用于避免车辆发生碰撞的技术。
它通过感知车辆周围环境，分析交通状况，并根据预测的结果做出相应的决策，以避免与其他车辆或障碍物发生碰撞。
二、感知环境防碰撞算法的第一步是感知车辆周围的环境。
这一步骤通常通过使用传感器来实现，包括雷达、摄像头、激光雷达等。
这些传感器可以实时获取车辆周围的信息，如其他车辆的位置、速度、方向等。
三、数据处理与分析获取到车辆周围的信息后，防碰撞算法需要对这些数据进行处理和分析。
这一步骤通常包括目标检测、目标跟踪、数据滤波等技术。
目标检测可以识别出其他车辆或障碍物的位置和形状，目标跟踪则可以追踪这些目标的运动状态，数据滤波则可以去除传感器噪声和异常值，提高数据的准确性。
四、环境建模与预测在完成数据处理和分析后，防碰撞算法需要对车辆周围的环境进行建模和预测。
这一步骤通常使用机器学习和人工智能等技术，根据历史数据和实时数据来预测其他车辆的行驶轨迹和动作意图。
通过建立环境模型和预测其他车辆的行为，可以更好地规划无人驾驶车辆的行驶路线和速度，以避免与其他车辆或障碍物发生碰撞。
五、决策与控制在完成环境建模和预测后，防碰撞算法需要根据预测结果做出相应的决策和控制。
这一步骤通常包括路径规划、速度控制等技术。
路径规划可以根据预测的结果选择合适的行驶路线，速度控制则可以根据预测的结果调整车辆的速度，以确保安全。
六、实时监控与反馈防碰撞算法的最后一步是实时监控和反馈。
这一步骤通常通过车辆内部的传感器和外部的监控系统来实现。
实时监控可以检测车辆周围的变化，如其他车辆的位置和速度的变化，以及障碍物的出现等。
根据监控结果，防碰撞算法可以及时做出调整和反馈，以确保车辆的安全。
防碰撞算法的原理及技术要点
防碰撞算法的原理及技术要点引言：随着物联网技术的不断发展，各种智能设备的普及，碰撞问题也日益凸显。
为了解决碰撞问题，防碰撞算法应运而生。
本文将介绍防碰撞算法的原理和技术要点。
一、防碰撞算法的原理防碰撞算法的原理是通过合理的信号处理和调度策略，使得多个设备在共享同一频率资源时不发生碰撞。
其核心思想是通过合理的时间分配和数据传输方式，使得设备之间能够按照一定的规则进行通信，从而避免碰撞。
二、技术要点1. 帧结构设计防碰撞算法中的帧结构设计是关键之一。
帧结构需要包含设备识别信息、数据传输信息以及其他必要的控制信息。
合理的帧结构设计可以提高设备的识别准确性和数据传输效率。
2. 随机接入机制随机接入机制是防碰撞算法中常用的一种技术手段。
通过随机接入机制，设备可以根据一定的规则在指定的时间窗口内进行随机接入。
这样可以避免多个设备同时接入导致的碰撞问题。
3. 分时复用技术分时复用技术是一种常用的防碰撞算法技术。
通过将时间分割成多个时隙，并为每个设备分配一个或多个时隙，从而实现多设备间的并行通信。
这种技术可以提高通信效率，减少碰撞的发生。
4. 信道切换策略信道切换策略是防碰撞算法中的另一个重要技术要点。
通过合理的信道切换策略，可以避免设备在相同信道上进行通信时发生碰撞。
常用的信道切换策略包括固定信道切换和动态信道切换等。
5. 碰撞检测与回退机制碰撞检测与回退机制是防碰撞算法中的核心技术。
通过在数据传输过程中进行碰撞检测，一旦发现碰撞就进行回退操作，从而避免数据的丢失和重传。
合理的碰撞检测与回退机制可以提高数据传输的可靠性和效率。
结论：防碰撞算法是解决碰撞问题的关键技术之一。
通过合理的帧结构设计、随机接入机制、分时复用技术、信道切换策略以及碰撞检测与回退机制等技术要点的应用，可以有效地避免碰撞问题的发生，提高设备的通信效率和可靠性。
随着物联网技术的不断发展，防碰撞算法将在各个领域得到广泛应用，为智能设备的互联互通提供更好的保障。
防碰撞算法的实现步骤详解
防碰撞算法的实现步骤详解近年来，随着无人驾驶技术的发展，防碰撞算法成为了研究的热点之一。
防碰撞算法的实现涉及到多个方面的知识和技术，下面将详细介绍其实现步骤。
1. 传感器数据采集防碰撞算法的第一步是采集传感器数据。
无人驾驶车辆通常配备了激光雷达、摄像头、超声波传感器等多种传感器，用于感知周围环境。
这些传感器会实时采集车辆周围的物体信息，如距离、速度、方向等。
2. 数据预处理采集到的传感器数据需要进行预处理，以提高数据的准确性和可用性。
预处理包括去除噪声、校正传感器误差、数据归一化等步骤。
通过预处理，可以得到更加准确和可靠的数据，为后续的算法处理提供基础。
3. 障碍物检测与识别在防碰撞算法中，障碍物检测与识别是一个关键的步骤。
通过分析传感器数据，可以检测到周围的障碍物，并对其进行分类和识别。
常见的障碍物包括其他车辆、行人、道路标识等。
通过准确地检测和识别障碍物，可以为后续的决策和规划提供重要的信息。
4. 障碍物跟踪与预测在防碰撞算法中，障碍物的跟踪与预测是一个重要的环节。
通过跟踪障碍物的位置、速度等信息，可以预测其未来的运动轨迹。
这样，无人驾驶车辆可以提前做出相应的决策和规划，避免与障碍物发生碰撞。
5. 碰撞风险评估在防碰撞算法中，碰撞风险评估是一个关键的步骤。
通过综合考虑车辆与障碍物之间的距离、速度、方向等因素，可以评估出与障碍物发生碰撞的概率和严重程度。
根据碰撞风险评估结果，无人驾驶车辆可以做出相应的决策，如减速、变道等，以降低碰撞风险。
6. 碰撞回避决策与规划根据碰撞风险评估结果，无人驾驶车辆需要做出相应的碰撞回避决策与规划。
这包括选择合适的行驶速度、行驶路径等，以避免与障碍物发生碰撞。
同时，还需要考虑其他因素，如交通规则、道路状况等，以确保安全行驶。
7. 控制指令生成与执行最后一步是生成控制指令并执行。
根据碰撞回避决策与规划的结果，无人驾驶车辆需要生成相应的控制指令，如加速、刹车、转向等。
防碰撞算法的原理解析及应用场景介绍
防碰撞算法的原理解析及应用场景介绍随着智能交通系统的不断发展，防碰撞算法在汽车行业中扮演着重要的角色。
防碰撞算法是一种基于车辆间通信的技术，旨在通过车辆之间的信息交流，实现车辆的自动避让和防碰撞功能。
本文将对防碰撞算法的原理进行解析，并介绍其在不同应用场景中的具体应用。
一、防碰撞算法的原理解析防碰撞算法的核心原理是基于车辆间的通信和感知技术。
车辆通过搭载传感器和通信设备，可以获取周围环境的信息，并与其他车辆进行实时通信。
在防碰撞算法中，主要包括以下几个关键步骤：1. 环境感知：车辆通过传感器获取周围环境的信息，包括道路状况、障碍物位置、其他车辆的行驶状态等。
这些信息可以通过激光雷达、摄像头、超声波传感器等设备进行获取。
2. 数据处理：获取到的环境信息需要进行处理和分析，以便判断是否存在碰撞的风险。
数据处理包括数据滤波、目标检测、轨迹预测等步骤，通过对数据进行分析和建模，可以得到车辆的行为预测和碰撞风险评估。
3. 碰撞预警：根据数据处理的结果，防碰撞算法会生成相应的碰撞预警信号。
当车辆判断存在碰撞风险时，会向驾驶员发出警告，并采取相应的避让措施，如自动刹车、变道等。
4. 通信交互：除了感知周围环境外，防碰撞算法还需要与其他车辆进行实时通信。
通过交换车辆的位置、速度等信息，可以实现车辆之间的协同避让，提高整体交通系统的安全性。
二、防碰撞算法的应用场景介绍1. 自动驾驶系统：防碰撞算法是自动驾驶系统中的核心技术之一。
通过与其他车辆的通信和感知，自动驾驶车辆可以实时获取周围环境的信息，并根据算法的预测结果进行相应的操作。
防碰撞算法可以大大提高自动驾驶车辆的安全性能，减少交通事故的发生。
2. 智能交通系统：防碰撞算法也可以应用于智能交通系统中，提高道路的通行效率和安全性。
通过车辆之间的通信和协同，可以实现车辆的自动避让和交通优化。
例如，在拥堵路段，车辆可以通过交换信息，选择最佳的行驶路线，减少拥堵情况的发生。
数据校验和防碰撞算法
云计算和数据库
• 数据库的基本结构分三个层次，反映了观察数据库的三种 不同角度。
• 以内模式为框架所组成的数据库叫作物理数据库。 • 以概念模式为框架所组成的数据叫概念数据库。 • 以外模式为系是通过映射进行转换的。
云计算和数据库
数据物 理层
码差错元错误（，尽通所量常以纠以该正帧 方，的 法纠形 不正式 需不发 要了送 重则） 传需的 。要确 这通认 种过信 方重息 法发后需来，要消才采除能用差认具错为有。发很
送强成纠功错。能力的编码技术
3
第4章 数据校验和防碰撞算法
4.1.3 检纠错码
• 信息码元与监督码元
k
信息码元 k
r
n
监督码元r
数据库准则
• 当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、PostgreSQL、Microsoft SQL S erver、Microsoft Access、MySQL、K-DB等。
• 关系模型是由埃德加·科德（EdgarF.Codd）于1970年首先提出，由关系数 据结构、关系操作集合、关系完整性约束三部分组成。埃德加·科德（Ed garF.Codd）提出的“科德十二定律”是数据存储的传统标准。
2
第4章 数据校验和防碰撞算法
4.1.2 差错控制
• 在传输信息数据中增加一些冗余编码，使监督码元和信息码 元之间建立一种确定的关系，实现差错控制编码和差错控制 解码功能 。
• 反馈重发（ARQ）、前向纠错（FEC）和混合纠错（HEC）
反前混馈向合重纠纠发错错发 接是送 收AR端Q需 通和要 过FE在 纠C得 错的到 解结接 码合收 自，端 动设正 纠计确 正思收传想到输是所中对发出出信现现息的的
云计算和数据库
深入剖析RFID技术中的防碰撞算法
深入剖析RFID技术中的防碰撞算法RFID（Radio Frequency Identification）技术是一种通过无线电信号实现对物体的识别和追踪的技术。
它通过将射频标签（RFID Tag）附加到物体上，并使用RFID阅读器（RFID Reader）进行信号的发送和接收，实现对物体的识别和追踪。
而在实际应用中，由于存在多个射频标签同时被RFID阅读器读取的情况，因此防碰撞算法成为了RFID技术中的重要研究方向之一。
一、RFID技术的基本原理在深入剖析RFID技术中的防碰撞算法之前，我们先来了解一下RFID技术的基本原理。
RFID系统由射频标签、RFID阅读器和后台管理系统组成。
射频标签是RFID系统的核心部件，它包含了一个芯片和一个天线。
RFID阅读器通过发送射频信号激活射频标签，并接收射频标签返回的信息。
后台管理系统用于处理RFID系统中的数据和信息。
二、RFID技术中的碰撞问题在RFID系统中，当多个射频标签同时被RFID阅读器激活时，会出现碰撞问题。
碰撞问题主要有两个方面的影响：一是会导致标签的识别率降低，二是会增加系统的读取时间。
因此，如何解决RFID系统中的碰撞问题成为了一个亟待解决的问题。
三、基于ALOHA协议的防碰撞算法ALOHA协议是一种常用的防碰撞算法，它通过随机选择发送时间的方式来减少碰撞的发生。
在RFID系统中，基于ALOHA协议的防碰撞算法主要包括纯ALOHA算法和滑动窗口ALOHA算法。
纯ALOHA算法是最简单的一种防碰撞算法，它的原理是当射频标签准备发送数据时，先进行信道的侦听。
如果信道空闲，则立即发送数据；如果信道忙碌，则等待一段随机时间后再次进行侦听。
这种算法的优点是实现简单，但由于存在碰撞的概率较高，因此效率较低。
滑动窗口ALOHA算法是在纯ALOHA算法的基础上进行改进的一种算法。
它通过将时间划分为多个时隙，并在每个时隙内只允许一个射频标签发送数据，从而减少碰撞的发生。
防碰撞算法的使用方法详解
防碰撞算法的使用方法详解引言：在现代社会中，随着科技的不断发展，各种智能设备的普及和应用已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
然而，随之而来的问题就是设备之间的碰撞。
为了解决这个问题，防碰撞算法应运而生。
本文将详细介绍防碰撞算法的使用方法。
一、防碰撞算法的背景防碰撞算法是一种用于避免物体之间碰撞的技术。
在智能设备中，碰撞问题是一个常见的挑战，特别是在机器人、自动驾驶汽车等领域。
防碰撞算法的目标是通过合理的路径规划和避障策略，使设备能够安全地避免碰撞，从而保护设备和人的安全。
二、防碰撞算法的原理防碰撞算法的原理主要基于传感器技术和数据处理。
通过搭载各种传感器，如激光雷达、摄像头、红外线传感器等，设备可以感知周围的环境。
然后，通过对传感器数据的处理和分析，算法可以确定设备的当前位置和周围物体的位置，进而制定合理的避障策略。
三、防碰撞算法的使用方法1. 传感器数据采集防碰撞算法的第一步是通过传感器采集设备周围的环境数据。
传感器可以实时感知周围的物体，并将数据传输给算法进行处理。
传感器的选择和布置是关键，需要根据设备的特性和需求来确定。
2. 数据处理与分析传感器采集到的数据需要进行处理和分析。
这一步骤的目标是确定设备的当前位置和周围物体的位置。
常用的数据处理方法包括滤波、特征提取和目标跟踪等。
3. 路径规划在确定设备和周围物体的位置后，防碰撞算法会制定合理的路径规划，以避免碰撞。
路径规划的方法有很多种，如A*算法、Dijkstra算法等。
根据设备的具体需求和环境的复杂程度，可以选择不同的路径规划算法。
4. 避障策略路径规划确定后，设备需要执行相应的避障策略。
避障策略可以通过调整设备的速度、方向或者停下来等方式来实现。
在执行避障策略的过程中，算法会不断地对环境进行感知和分析，以便及时做出调整。
四、防碰撞算法的应用防碰撞算法在许多领域都有广泛的应用。
在机器人领域，防碰撞算法可以使机器人在复杂的环境中自主导航，避免碰撞。
防碰撞算法常见问题解答
防碰撞算法常见问题解答防碰撞算法是一种广泛应用于无线通信、物联网和自动驾驶等领域的技术。
它的主要作用是在多个设备同时传输数据时，避免碰撞和冲突，确保数据的可靠传输。
然而，防碰撞算法在实际应用中也会遇到一些常见问题。
本文将对这些问题进行解答，帮助读者更好地理解和应用防碰撞算法。
问题一：防碰撞算法是什么？防碰撞算法是一种用于解决多个设备同时传输数据时可能发生的碰撞和冲突的技术。
它通过在传输过程中对设备进行调度和控制，使得每个设备能够按照一定的规则顺序传输数据，从而避免碰撞和冲突，确保数据的可靠传输。
问题二：防碰撞算法的原理是什么？防碰撞算法的原理主要包括两个方面：时隙划分和冲突检测。
时隙划分是指将时间分为若干个时隙，每个时隙用于一个设备的数据传输。
通过合理的时隙划分，可以保证每个设备在不同的时隙中传输数据，从而避免碰撞和冲突。
冲突检测是指在数据传输过程中，通过检测和分析数据的冲突情况，及时采取措施进行调整和处理。
常用的冲突检测方法包括载波监听和碰撞检测等。
问题三：防碰撞算法有哪些常见的应用？防碰撞算法在无线通信、物联网和自动驾驶等领域有着广泛的应用。
在无线通信领域，防碰撞算法可以用于无线传感器网络、无线电频谱管理等方面；在物联网领域，防碰撞算法可以用于物联网设备之间的数据传输和通信；在自动驾驶领域，防碰撞算法可以用于车辆之间的通信和协调。
问题四：防碰撞算法有哪些常见的优缺点？防碰撞算法的优点主要包括：提高数据传输的可靠性和效率、减少碰撞和冲突的发生、提高系统的容错性和稳定性等。
防碰撞算法的缺点主要包括：算法复杂度较高、对设备的要求较高、对网络环境的要求较高等。
问题五：防碰撞算法有哪些常见的改进方法？针对防碰撞算法的缺点，研究者们提出了一些改进方法。
常见的改进方法包括：增加时隙数量和长度、优化时隙划分算法、改进冲突检测算法、引入自适应调度机制等。
这些改进方法可以提高防碰撞算法的性能和效果，使其更加适用于不同的应用场景。
防碰撞算法评估方法与指标
防碰撞算法评估方法与指标引言：随着智能车辆技术的不断发展，防碰撞算法在车辆安全领域扮演着至关重要的角色。
为了确保车辆在遇到危险情况时能够及时做出反应，评估防碰撞算法的有效性和可靠性变得尤为重要。
本文将探讨防碰撞算法评估的方法和指标。
一、仿真模拟仿真模拟是评估防碰撞算法的一种常见方法。
通过构建真实道路环境的虚拟模型，可以模拟各种交通场景，包括车辆行驶、交通信号灯等。
在这种模拟环境下，可以对防碰撞算法进行测试和验证。
评估防碰撞算法时，可以考虑以下指标：1. 碰撞避免率：即防碰撞算法成功避免碰撞的比例。
通过对不同场景下的仿真模拟，可以计算出算法的碰撞避免率，从而评估其有效性。
2. 碰撞警告准确性：即防碰撞算法发出的碰撞警告与实际情况的吻合程度。
通过与真实数据对比，可以评估算法的准确性和可靠性。
3. 碰撞响应时间：即防碰撞算法从检测到危险情况到采取相应措施的时间。
较短的响应时间可以提高车辆的安全性。
通过仿真模拟，可以评估算法的响应时间，并对其进行优化。
二、实地测试除了仿真模拟，实地测试也是评估防碰撞算法的重要手段。
通过在真实道路环境中进行测试，可以更真实地模拟车辆的行驶情况，并评估算法在实际场景下的表现。
在实地测试中，可以考虑以下指标：1. 碰撞检测率：即防碰撞算法成功检测到潜在碰撞的比例。
通过对不同交通场景下的实地测试，可以评估算法的检测能力。
2. 虚警率：即防碰撞算法错误地发出碰撞警告的比例。
高虚警率会导致驾驶员的困惑和不信任，因此需要对算法进行优化。
实地测试可以帮助评估算法的虚警率，并提供改进的方向。
3. 环境适应性：即防碰撞算法在不同环境条件下的适应能力。
不同的天气、路况和光照条件都会对算法的性能产生影响。
通过在不同环境下进行实地测试，可以评估算法的适应性，并进行相应的调整和改进。
三、数据分析数据分析是评估防碰撞算法的另一种重要方法。
通过收集车辆行驶过程中的数据，并进行分析和挖掘，可以评估算法的性能和效果。
rfid 第4讲数据校验和防碰撞
补充2：
16位CRC适用于校验4000字节长的数据块的完整 性，超过此长度，性能下降。 RFID中传输的数据块都比4000字节短，故也可用 12位或8位的CRC。
防碰撞
因为多个读写器或多个标
签，造成的读写器之间或标签之间的相互干扰， 统称为碰撞。
第4讲 数据校验和防碰撞算法
在RFID系统中，数据传输的完整性存在两个方面的问题： 外界的各种干扰可能使数据传输产生错误； 多个应答器同时占用信道使发送数据产生碰撞。 运用数据检验（差错检测）和 防碰撞算法可分别解决 这两个问题。
数据校验
差错 随机错误： 由信道中的随机噪声干扰引起。在出现这种错误 时，前后位之间的错误彼此无关。 突发错误： 由突发干扰引起，当前面出现错误时，后面往往 也会出现错误，它们之间有相关性。
61
6E
7A
E5
80
接收数据
CRC校验
46 72 61 6E 7A E5 80
0
生成多项式的选择
生成多项式被用来生成CRC码, 但并非任何一个K＋1位的多项式都 能作为生成多项式用, 它应满足下列要求： （1）任何一位出错都应使余数不为0。 （2）不同位出错应使余数不同。 （3）对余数继续作模2除法，应使余数循环。 生成多项式的选择主要靠经验，但已有3种多项式成为标准而被广 泛运用, 它们都具有极高的检错率, 分别是: CRC-12＝X12＋X11＋X3＋X2＋X＋1 CRC-16＝X16＋X15＋X2＋1 CRC-CCITT＝X16＋X12＋X5＋1 CRC-32= X32＋X26＋X23+ X22＋X16＋X12+ X11＋X10＋X8+ X7＋X5＋ X4 +X2＋X＋1
防碰撞算法简介
防碰撞算法简介随着科技的发展，无人驾驶、智能机器人等技术的兴起，防碰撞算法成为了一个重要的研究领域。
防碰撞算法的目标是确保机器或车辆在运行过程中能够避免与障碍物发生碰撞，保证行驶的安全性。
本文将对防碰撞算法进行简单介绍，并探讨其在不同领域的应用。
防碰撞算法的基本原理是通过感知和决策两个步骤来实现。
感知阶段通过传感器获取环境信息，包括障碍物的位置、速度等。
决策阶段根据感知到的信息，采取相应的措施来避免碰撞。
防碰撞算法主要包括以下几种类型。
第一种类型是基于规则的防碰撞算法。
这种算法通过预先设定的规则来指导机器或车辆的行为。
例如，在交通规则中，红灯停、绿灯行就是一种规则。
机器或车辆根据感知到的信号灯颜色来判断是否继续行驶，从而避免与其他车辆发生碰撞。
这种算法简单易实现，但是对复杂环境的适应性较差。
第二种类型是基于感知的防碰撞算法。
这种算法通过感知到的环境信息来判断是否存在碰撞的危险，并及时采取措施避免碰撞。
例如，无人驾驶汽车通过激光雷达、摄像头等传感器获取道路和周围车辆的信息，然后根据算法判断是否需要减速或变道。
这种算法能够适应复杂多变的环境，但是对传感器的准确性和算法的实时性要求较高。
第三种类型是基于学习的防碰撞算法。
这种算法通过机器学习的方法，从大量的数据中学习到规律和模式，并根据学习到的知识来避免碰撞。
例如，智能机器人在进行路径规划时，可以通过学习历史数据，分析不同路径上的碰撞风险，并选择最安全的路径。
这种算法可以根据实际情况进行自我调整和优化，但是对数据的质量和算法的训练过程要求较高。
防碰撞算法在不同领域都有广泛的应用。
在无人驾驶领域，防碰撞算法是保证车辆安全行驶的核心技术之一。
通过感知和决策，无人驾驶汽车可以避免与其他车辆、行人或障碍物发生碰撞，确保乘客的安全。
在智能机器人领域，防碰撞算法可以保证机器人在室内或室外环境中正常运行，避免与墙壁、家具等障碍物发生碰撞。
此外，防碰撞算法还可以应用于工业自动化、无人机等领域，提高设备的安全性和效率。
第4章数据校验和防碰撞算法讲解
第4章数据校验和防碰撞算法讲解数据校验是指通过一系列的算法和方法，对数据进行检查和验证，确认数据的正确性和完整性。
防碰撞算法是指在多个实体或数据之间进行碰撞检测和分配资源的算法。
本章将对数据校验和防碰撞算法进行详细讲解。
一、数据校验数据校验是在数据传输的过程中，对数据进行检查和验证，以确保数据的正确性和完整性。
以下介绍几种常见的数据校验算法。
1. 校验和(Checksum)校验和是一种简单的数据校验算法，通过对数据进行求和并取补数来验证数据的正确性。
发送方在发送数据时，计算数据的校验和并附加在数据的末尾。
接收方在接收数据后，重新计算数据的校验和，与接收到的校验和进行比对，如果一致则数据正确，否则数据错误。
2. CRC校验(Cyclic Redundancy Check)CRC校验是一种更复杂的数据校验算法，通过生成多项式来计算数据的CRC值。
CRC校验具有很高的错误检测能力，能够发现大部分单一错误和多位错误。
3. 哈希校验(Hash Check)哈希校验是利用哈希函数对数据进行计算得到一个固定长度的哈希值，用于验证数据的完整性。
发送方在发送数据时，计算数据的哈希值并附加在数据的末尾。
接收方在接收数据后，重新计算数据的哈希值，与接收到的哈希值进行比对，如果一致则数据完整，否则数据被篡改。
数据校验的目的是保障数据的正确性和完整性，可以应用在各种领域，如网络通信、存储系统、数据传输等。
二、防碰撞算法防碰撞算法是指在多个实体或数据之间进行碰撞检测和分配资源的算法。
以下介绍几种常见的防碰撞算法。
1.ALOHA算法ALOHA算法是一种简单的碰撞检测和分配资源的算法，常用于无线通信系统。
ALOHA算法将时间划分为多个时间片，在每个时间片内，实体可以发送数据。
如果两个或多个实体在同一时间片内发送数据，则会出现碰撞。
当出现碰撞时，实体会重新选择一个随机时间片进行发送，以避免下一次碰撞。
2. Slotted ALOHA算法Slotted ALOHA算法是在ALOHA算法基础上改进的一种算法。
《rfid原理及应用》第4章数据校验和防碰撞算法
将多个数据源进行联合校验，以提高校验的可靠性。例如，可以将RFID标签的ID、存储 的数据和其他相关信息进行联合校验，以减少误判的可能性。
加密算法的优化
为了保护数据的隐私和安全性，需要不断优化加密算法，提高数据校验的安全性和可靠性 。
防碰撞算法的改进方向
智能防碰撞算法
随着物联网技术的不断发展，RFID系统的应用场景越来越广泛，需要研究更加智能的防碰撞算法，以适应不同场景的 需求。例如，可以根据不同的应用场景和数据特点，采用不同的防碰撞策略和算法，以提高系统的性能和效率。
在物联网中，数据传输过程中可能会 受到各种干扰和攻击，数据校验算法 能够检测出数据传输过程中的错误并 进行纠正。
防碰撞算法在RFID系统中的应用
防碰撞算法用于解决RFID系统中多个标签同时 响应时发生的数据碰撞问题。
在RFID系统中，多个标签可能同时被读头识别 并发送数据，导致数据碰撞，影响系统性能。
CRC校验
总结词
可靠且广泛使用
详细描述
循环冗余校验（CRC）是一种广泛应用于数据传输和存储的校验方法。它通过将数据视 为二进制数，并计算出一个固定长度的校验码，附加在数据末尾。接收方可以重新计算 校验码并与附加的校验码进行比较，以检测数据是否在传输过程中发生错误。CRC具有
较高的可靠性，广泛应用于各种通信协议和存储设备中。
优点
能够快速处理大量标签的碰撞问题，提高通信效率 。
缺点
实现较为复杂，需要设计合理的分组规则和 通信协议。
防碰撞算法的优化
混合防碰撞算法
结合空闲槽防碰撞算法和树型防 碰撞算法的优点，根据实际情况 选择合适的算法进行通信。
动态调整参数
根据标签的数量和通信环境的变 化，动态调整防碰撞算法的参数， 以提高通信效率。
防碰撞算法如何预测车辆行人的碰撞概率
防碰撞算法如何预测车辆行人的碰撞概率随着科技的不断发展，智能驾驶技术逐渐成为现实，无人驾驶汽车已经不再是遥远的梦想。
而在实现无人驾驶的过程中，防碰撞算法的研发和应用显得尤为重要。
防碰撞算法的核心是预测车辆与行人之间的碰撞概率，以便在发生危险时采取相应的措施，确保行车安全。
要预测车辆与行人之间的碰撞概率，首先需要获取相关的数据。
无人驾驶汽车通常配备了多种传感器，如摄像头、激光雷达、超声波传感器等，这些传感器能够实时感知周围环境的情况。
通过对这些传感器获取到的数据进行处理和分析，可以得到行人和车辆的位置、速度、加速度等信息。
在获取到相关数据后，防碰撞算法会根据这些数据进行模型的构建和训练。
常用的模型包括机器学习算法和深度学习算法。
机器学习算法可以通过对大量数据的学习和归纳，建立起车辆与行人之间碰撞概率的数学模型。
而深度学习算法则通过构建深层神经网络，对数据进行特征提取和学习，从而预测碰撞概率。
在构建模型和进行训练后，防碰撞算法需要对预测结果进行评估和验证。
这一过程通常采用交叉验证的方法，将数据集分为训练集和测试集，通过对测试集的预测结果与实际结果进行比对，评估算法的准确性和可靠性。
如果预测结果与实际结果相符合，那么说明防碰撞算法的预测能力较强。
然而，防碰撞算法的预测并非完全准确，存在一定的误差。
这是因为行人和车辆的行为具有一定的随机性和不确定性，同时环境因素也会对行人和车辆的行为产生影响。
因此，防碰撞算法需要不断地进行优化和改进，以提高预测的准确性和可靠性。
除了预测碰撞概率，防碰撞算法还需要根据预测结果采取相应的措施，以确保行车安全。
例如，当预测到与行人的碰撞概率较高时，算法可以自动减速或停车，以避免发生事故。
此外，防碰撞算法还可以与其他智能设备和交通系统进行联动，实现更加智能化的交通管理。
总的来说，防碰撞算法在无人驾驶技术中起着至关重要的作用。
通过获取相关数据、构建模型、进行训练和评估，防碰撞算法能够预测车辆与行人的碰撞概率，并采取相应的措施，确保行车安全。
高效使用防碰撞算法的技巧分享
高效使用防碰撞算法的技巧分享在现代社会中，随着科技的不断进步，人们对于安全的需求也越来越高。
在机械设备和交通工具的设计中，防碰撞算法的应用变得越来越重要。
本文将分享一些高效使用防碰撞算法的技巧，帮助读者更好地应用这一技术。
1. 算法选择：选择适合的防碰撞算法是关键。
目前常用的防碰撞算法包括基于物体检测的算法、基于距离感应的算法和基于图像识别的算法等。
根据具体的应用场景和需求，选择适合的算法能够提高算法的准确性和效率。
2. 数据采集与处理：防碰撞算法的准确性和效率与数据的质量和处理能力密切相关。
在数据采集方面，可以通过增加传感器的数量和布局来提高数据的准确性。
同时，对采集到的数据进行预处理和优化，如滤波、降噪等，可以有效提高算法的性能。
3. 算法参数调优：防碰撞算法中的参数设置对算法的准确性和效率有着重要影响。
通过对算法参数进行合理的调优，可以提高算法的性能。
调优的过程需要根据具体的应用场景进行实验和分析，找到最佳的参数组合。
4. 并行计算和优化算法：在实际应用中，防碰撞算法需要处理大量的数据和复杂的计算。
为了提高算法的效率，可以利用并行计算的技术，将计算任务分配给多个处理单元同时进行处理。
此外，对算法进行优化，如采用更高效的数据结构和算法，可以进一步提高算法的性能。
5. 实时性与稳定性：防碰撞算法在实际应用中需要具备较高的实时性和稳定性。
为了确保算法能够及时响应并准确地判断碰撞风险，需要对算法进行优化和测试。
同时，对算法进行稳定性分析和测试，确保算法在各种复杂环境下都能够正常工作。
6. 算法与硬件的结合：防碰撞算法的应用需要与硬件设备进行紧密结合。
在算法设计阶段，需要考虑硬件设备的特性和限制，以便更好地适配和优化算法。
同时，在实际应用中，需要与硬件工程师和设计师密切合作，进行算法和硬件的协同优化。
7. 数据安全与隐私保护：在防碰撞算法的应用中，数据的安全和隐私保护也是一个重要的问题。
在设计算法时，需要考虑数据的安全性和隐私保护机制，以防止数据泄露和滥用。
RFID系统中的数据校验和防碰撞技术
0.3mm引脚间距的QFP须选用高精度贴片机和丝网印刷机，而1.27mm引脚间距的QFP则只需选择中等精度 贴片机便能完成。 2．组装方式及工艺流程的确定
组装方式是决定生产工艺复杂性、生产线规模和投资强度的决定性因素。同一产品的组装生产可以用 不同的组装方式来实现。确定组装方式时既要考虑产品组装的实际需要，又应考虑发展适应性需要。在适应
因贴片机是生产线的关键设备，其价格占全线投资的比重较大，为此，应以贴片机的选型为重点，但切不 可忽视印刷、焊接、测试等设备。要以实际技术指标、产量、投资额及回收期等为依据进行综合经济技术判 断，确定最终方案。设备选型应注意以下几个问题。 1．性能、功能及可靠性
设备选型首先要看设备性能是否满足技术要求，如果要贴焊0.3mm间距QFP，则需采用高精度贴片机；其 次是可靠性，有些设备新用时技术指标很高，但使用时间不长性能就降低了，这就是可靠性不良。应优选知名 企业的成熟机型，或参考其他单位同类机型使用情况进行选型；第三才是功能，如果说性能主要由机械结构保 证，那么功能则主要由计算机控制系统来保证。 2．可扩展性和灵活性
西安电子科技大学
背景介绍
标签碰撞： RFID读写器正常情况下一个时间点只能对识别区域内的 一张RFID卡进行读或写操作，但是实际应用中经常有多 张标签同时进入读写器的射频场，多个电子标签同时 “发言”（回复读写器的指令），导致读写器无法“听 清”某一张卡的信息。
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表面贴装技术
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背景介绍
读写器碰撞： 由于读写器和标签通信具有范围限制，必须在这个
数据校验和防碰撞算法26页PPT
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பைடு நூலகம்
29、在一切能够接受法律支配的人类 的状态 中，哪 里没有 法律， 那里就 没有自 由。— —洛克
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30、风俗可以造就法律，也可以废除 法律。 ——塞·约翰逊
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
数据校验和防碰撞算法
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26、我们像鹰一样，生来就是自由的 ，但是 为了生 存，我 们不得 不为自 己编织 一个笼 子，然 后把自 己关在 里面。 ——博 莱索
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27、法律如果不讲道理，即使延续时 间再长 ，也还 是没有 制约力 的。— —爱·科 克
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28、好法律是由坏风俗创造出来的。 ——马 克罗维 乌斯
第4章 数据校验和防碰撞算法
4.CRC校验
（1）生成CRC码的原则 （2）CRC码的校验方法 （3）常用的CRC生成多项式
任意一个由二进制位串组成的代码都可以和一个系 数仅为0和1取值的多项式一一对应，即把一个长度为n 的代码可以表示为：
任意一个由二进制位串组成的代码都可以和一个系 数仅为0和1取值的多项式一一对应，即把一个长度为n 的代码可以表示为：
• 突发错误：由突发干扰引起，当前面出现错误时， 后面往往也会出现错误，它们之间有相关性。
1.差错控制 差错控制是一种保证接收数据完整、准确的方法。
在数字通信中，差错控制利用编码方法对传输中产生 的差错进行控制，以提高数字消息传输的准确性。根 据信道噪声干扰的性质，差错可以分为：
• 随机错误：由信道中的随机噪声干扰引起。在出现 这种错误时，前后位之间的错误彼此无关。
（2）汉明距离
汉明距离（码距）是指每两个码组间的距离。即 两码组对应位取值不同的个数（异或后1的个数）。
例如：000和111之间的汉明距离为3。
（3）编码的效率 编码效率越高，信道中用来传送信息码元的有
效利用率就越高。编码效率的计算公式为
（4）码重 在分组编码后，每个码组中码元为“1”的数目
称为码的重量。
第四章 数据校验和防碰撞算法 ➢ 差错检测的性质和表示方法 ➢ 检纠错码 ➢ 差错检测 ➢ 防碰撞算法 ➢ 防碰撞设计案例
第四章 数据校验和防碰撞算法
➢ 差错检测的性质和表示方法 ➢ 检纠错码 ➢ 差错检测 ➢ 防碰撞算法 ➢ 防碰撞设计案例
在阅读器与应答器的无线通信中，存在许多干扰因素， 最主要的干扰因素是信道噪声和多卡操作。在RFID系统 中，数据传输的完整性存在两个方面的问题：
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S 11001001 1 10100100 0 01001 100 0 00001000 0 11010101 0 10110011 0 00100010 1 E 93H 25H 32H 10H ABH CDH 44H
防碰撞帧，第 1 部分：PCD 到 PICC S 11001001 1 00000010 0 01001 E 防碰撞帧，第 2 部分：PICC 到 PCD S 100 X 00001000 0 11010101 0 10110011 0 00100010 1 E （b）比特防碰撞帧的情况 2
TYPE B 碰
过
4 数据校验和防碰撞算法
• 碰撞检测
• 检测接收到的电信号参数（如信号电压幅度、脉冲宽度等） 是否发生了非正常变化，但是对于无线电射频环境，门限值 较难设置； • 通过差错检测方法检查有无错码，虽然应用奇偶校验、CRC 码检查到的传输错误不一定是数据碰撞引起，但是这种情况 的出现也被认为是出现了碰撞； • 利用某些编码的性能，检查是否出现非正常码来判断是否产 生数据碰撞，如曼彻斯特码，若以2倍数据时钟频率的NRZ码 表示曼彻斯特码，则出现11码就说明产生了碰撞，并且可以 知道碰撞发生在哪一位。
2
4 数据校验和防碰撞算法
• 差错
• 随机错误：由信道中的随机噪声干扰引起。在出现这种错误 时，前后位之间的错误彼此无关。 • 突发错误：由突发干扰引起，当前面出现错误时，后面往往 也会出现错误，它们之间有相关性。
正确比特流 接收比特流 错误图样 00111000 01100100 01011100 ⊕ 异或
11
4 数据校验和防碰撞算法
• ALOHA算法
• 纯ALOHA算法用于只读系统。当应答器进入射频能量场被激 活以后，它就发送存储在应答器中的数据，且这些数据在一 个周期性的循环中不断发送，直至应答器离开射频能量场。 信道吞吐率 S=Ge-2G • 时隙ALOHA算法
• 把时间分为离散的时间段（时隙），每段时间对应一帧
ISO14443-4
HALT 命令 DESELECT 命令 Halt 状态
WUPA 命令
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防碰撞循环开始
4 数据校验和防碰撞算法
SEL=code(CLn) 93，95 或 97H ⑴ ⑵ NVB=20H ⑺ NVB=20H+Coll
• 防碰撞流程
发送防碰撞命令 ⑶ SEL NVB ⑻ SEL NVB UID CLn 发送防碰撞命令
a1 a 9 a17 a25 a33 a41 a 49 a57 a2 a10 a18 a26 a34 a42 a50 a58 a3 a11 a19 a27 a35 a43 a51 a59 a4 a12 a20 a28 a36 a44 a52 a60 a5 a13 a21 a29 a37 a45 a53 a61 a6 a14 a22 a30 a38 a46 a54 a62 a7 a15 a23 a31 a39 a47 a55 a63 a8 a16 a24 a32 a40 a48 a56 a64
《RFID技术基础》 技术基础》 技术基础
合肥工业大学 计算机与信息学院
数据校验和防碰撞算法
在RFID系统中，数据传输的完整性存在两个方面的问 题： 一是外界的各种干扰可能使数据传输产生错误； 二是多个应答器同时占用信道使发送数据产生碰撞。 运用数据检验（差错检测）和防碰撞算法可分别解决 这两个问题。
防碰撞帧，第 1 部分：PCD 到 PICC S 11001001 1 00000010 0 01001100 0 00001000 0 E 防碰撞帧，第 2 部分：PICC 到 PCD 发送的第 1 位 S 11010101 0 10110011 0 00100010 1 E
发送的第 1 位 （a）比特防碰撞帧的情况 1 标准帧，在第 2 个完整的数据字节后分开 SEL NVB UID0 UID1 UID2 UID3 BCC
送 ATQB REQB 或 WUPB
等待 ATTRIB 匹配 或 HLTB ATTRIB Active DESELECT Halt WUPB HLTB
Ready Declared
Active
Halt
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PCD
启动防碰撞过程：交通应用， AFI=10H；Nmax=1；发送 REQB Apf 05 AFI 10 Param 00 CRC-B XXXX PICC1
• 分组码
• 码组的监督码元仅与本码组的信息码元有关，而与其他码元 组的信息码元无关
• 卷积码
• 码组的监督码元不仅与本码组的信息码元相关，而且与本码 组相邻的前m个时刻输入的码组的信息码元之间也具有约束关 系 • 性能优于分组码
• 交织码
• 利用交织技术构造出来的编码
7
4 数据校验和防碰撞算法
• 交织码
突发错误长度b=5
• 混合错误
3
4 数据校验和防碰撞算法
• 差错控制
• 在传输信息数据中增加一些冗余编码，使监督码元和信息码 元之间建立一种确定的关系，实现差错控制编码和差错控制 解码功能 。 • 反馈重发（ARQ）、前向纠错（FEC）和混合纠错（HEC） 反馈重发发送端需要在得到接收端正确收到所发信息 码元（通常以帧的形式发送）的确认信息后，才能认为发 送成功。 混合纠错是ARQ和FEC的结合，设计思想是对出现的 错误尽量纠正，纠正不了则需要通过重发来消除差错。 前向纠错接收端通过纠错解码自动纠正传输中出现的 差错，所以该方法不需要重传。这种方法需要采用具有很 强纠错能力的编码技术
20
4 数据校验和防碰撞算法
• 设计实例
• MCRF250芯片
• 非接触可编程无源RFID器件 • 工作频率（载波）为125kHz • 两种工作模式：初始模式（Native）和读模式。 • 只读数据传送，片内带有一次性可编程（OTP）的96位或128位 用户存储器（支持48位或64位协议）； • 具有片上整流和稳压电路； • 低功耗； • 编码方式为NRZ码、曼彻斯特码和差分曼彻斯特码； • 调制方式为FSK、PSK和直接调制； • 封装方式有PDIP和SOIC两种。
⑷
接收 UID CLn ⑸ 碰撞? ⑽ 是
⑼ ⑹ Coll=第一次 碰撞位置
否 ⑾ NVB=70H
发送选择命令 ⑿ SEL NVB UID CLn CRC-A 注：括号中的号码与 文中算法步骤一致 ⒀ 接收 SAK
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防碰撞循环结束
4 数据校验和防碰撞算法
Power-off Power-off
• TYPE B的防碰撞协议
a1 , a2 , a3 , a4 ,L , a64
输入比特序列
a1 , a9 , a17 , a25 ,L , a64
输出比特序列
构造成 8×8 的矩阵
8
4 数据校验和防碰撞算法
• RFID中的差错检测
• CRC码（循环冗余码） ——较强的检错能力，硬件实现简单 • 算法步骤 M(X)系数序列：11110111
信道吞吐率 • 动态时隙ALOHA算法
S=Ge-G
• 阅读器在等待状态中的循环时隙段内发送请求命令，该命令使工 作应答器同步，然后提供1或2个时隙给工作应答器使用，工作应 答器将选择自己的传送时隙，如果在这1或2个时隙内有较多应答 器发生了数据碰撞，阅读器就用下一个请求命令增加可使用的时 隙数（如4，8，…），直至不出现碰撞为止。
PICC
交通应用 PICC，AFI 匹配，Nmax=1，发送 ATQB。 PICC2
检测到碰撞，改变 Nmax＝4，发送 REQB Apf 05 AFI 10 Param 02 CRC-B XXXX
医药应用 PICC，AFI 不匹配，等待下一个 REQB/WUPB。 PICC3 多应用 PICC，AFI 匹配，Nmax=1，发送 ATQB。
• REQA/WUPA命令 • ATQA应答 • ANTICOLLISION和SELECT命令 • SAK应答 • HALT命令
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标准帧，在第 4 个完整的数据字节后分开 SEL NVB UID0 UID1 UID2 UID3 BCC
S 11001001 1 00000010 0 01001100 0 00001000 0 11010101 0 10110011 0 00100010 1 E 93H 40H 32H 10H ABH CDH 44H
Y
等待 REQB 或 WUPB REQB 或 WUPB AFI 匹配 N Idle
• • • • •
REQB/WUPB命令 SLOT-MARKER命令 ATQB应答 ATTRIB命令 HLTB命令及应答
Y
M＝000?
N
选择 N N>1 N=1 等待 REQB 或 Slot Marker 匹配 匹配时隙 WUPB Ready Requested Ready
余数
T(X)系数序列：111101111111
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4 数据校验和防碰撞算法
• RFID中的差错检测
• CRC码（循环冗余码） ——较强的检错能力，硬件实现简单 • 算法步骤
• 将k位信息写成k-1阶多项式M(X)； • 设生成多项式G(X)的阶为r； • 用模2除法计算XrM(X)/G(X)，获得余数多项式R(X)； • 用模2减法求得传送多项式T(X)，T(X)= XrM(X)-R(X)，则T(X)多项 式系数序列的前k位为信息位，后r位为校验位，总位数n=k+r。
G(X)系数序列：10011 附加 4 个零后形成的串：111101110000
r
X M(X)/G(X)
R(X)
11100101 10011 111101110000 XOR 10011 11011 XOR 10011 10001 XOR 10011 10100 XOR 10011 11100 XOR 10011 1111