该文提出了一种基于不等长时隙的射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)动态帧时隙ALOHA(Dynamic Framed-Slotted ALOHA,DFSA)防碰撞算法。算法考虑到大量碰撞时隙和空闲时隙对系统效率的影响,采用帧内时隙长度不等的优化策略,由时隙优化参数和未读标签数确定帧长,通过优化的切比雪夫不等式法进行标签估计,并基于马尔科夫链分析标签识别过程,来实现读取周期的控制。分析和仿真结果表明,该算法比时隙优化前的DFSA算法效率更高,平均识别时间更短,标签数估计比下限值法、Schoute法和碰撞率法更准确。
提出了一种适用于3GPP长期演进(Long Term Evolution,LTE)系统上行链路的信道估计算法。为了降低抑制噪声过程中信道能量的损失,该算法对最小二乘(Least Square,LS)算法的时域结果采用从中间向两端搜索的方式进行能量检测。仿真结果表明,该算法与LS算法、传统的基于DFT的估计算法、线性最小均方误差(Linear Minimum Mean Square Error,LMMSE)算法及负指数LMMSE算法相比,性能良好,且易于实现,具有很好的实用性。
