TELKOM NIKA , Vol. 11, No. 12, Decem ber 20 13, pp.  7476 ~74 8 3   e-ISSN: 2087 -278X           7476      Re cei v ed  Jun e  26, 2013; Revi sed Aug u st  5, 2013; Accepted Augu st  29, 2013   Anti-collision Algorithm for RFID based on Continuous  Collision Detection        Liu Zhen-p e ng* 1 , Guan Z h en y a ng 1 , S h ang Kai- y u 2 , Cai Wen-lei 2   1 Col l eg e of Ele c tronic an d Informatio n  Engi n eer i ng, Heb e Univers i t y , Ba o d in g, 071 002,  Chin a   2 Net w o r k Ce ntre, HeBei U n ive r sit y , Bao d in g, 071 00 2, Chin a   *Corres p o ndi n g  author, e-ma i l : lzp@h bu.ed u . cn      A b st r a ct   Tag esti mation  can  i m pr ove  the thro ug hput  of  the  UHF  passiv e  RFID  systems. It p l ays a n   importa nt role i n  anti-co llisi on  alg o rith m. In order to  reduc e the co mp lexity of the estimati o n  alg o rith m an d   the hardw ar e supp ort, a ne w  algorith m  b a sed o n   the contin uo us  de tect i o n   m e chan i s m  h a s  be en  prop osed. Acc o rdi ng to the d i fferent  pro bab i lity of the col l i s ion a nd i d l e , the nu mber of  the contin uo u s   detected sl ots must be set in dep en dently. This sch e m e ca n simplify the  system an d re duce the extra   consu m ption  b y  less d e tectin g timesl ot. Simulati on re s u lts i ndic a te the  pro pose d  sch e m can i m prove t h e   efficiency without complic ate system .      Ke y w ords :  RFID, Q-algorith m , tag estimati on , conti nuo us de tection, prob ab ility of collis io n        Copy right  ©   2013 Un ive r sita s Ah mad  Dah l an . All rig h t s r ese rved .       1. Introduc tion  Radi o fre que ncy id entificat ion (RFI D) te chn o logy h a s bee widely  use d  a s   one  of th e   key technolo g y of the Internet of Thi n gs [1,  2]. Ultra hig h  freq u ency (UHF)  (860 ~96 0 MHZ )   identificatio with hi ghe r e fficiency  and  furthe r read  ran ge  ha s b een  deem ed  to have  bri g ht  future compa r ing  with the l o we r on e. In the RFI D   sy stem, if there a r e multiple ta gs in the  ran g e   of the anten na, tags  will  re spo nd th e re ade r si multaneo usly . Tag collisi on will  hap p e n   inevitably. As a result, the  collisio n pro b lem ha s be come the im portant facto r  that influences  the efficien cy and a c cura cy  of RFID syst em.  The m o st  po pular inte rnat ional  sol u tion  of anti - collision i s  the  time divisi on  multiple   acce ss  (T DM A) tech nolog y. Because the tag st ru cture i s  sim p le  and the T D MA scheme  is  conve n ient. In the low fre quen cy ban d ,  main ly approache s incl u de pu re ALO H A algo rithm ,   timeslot ALO H A algo rithm ,  frame timeslot ALOHA al gorithm, dyn a mic frame ti meslot AL OHA  algorith m , etc. In the high  freque ncy  ba nd, the  soluti on is the EP Cglo bal  UHF  Cla s s1 Ge n 2   algorith m  [3]  (sta nda rd   Q-alg o rithm )  whi c h  ha s bee n p r om ulgated  by t he Internatio nal  Orga nization  for Standa rdi z ation in 2 0 0 5 .Due to  the  stand ard  Q al gorithm h a s t he problem t hat  it adapt the  Q value  slo w ly espe cially  there  ar ma ssive ta gs [4] ,  tag estimati on me cha n ism  has be en introdu ced into the algo rithm. Although,  the s e algo rithm s  will incre a se the compl e xity  of the system  unexpe ctedl y. In  order to solve tho s e p r oble m s, a ne w improved a l gorithm  calle d   an  anti-collisi on  al gorithm for RFID based  on  continuous detect ion has  been propo sed in this  pape r. Thi s  a ppro a ch  can  determi ne th e num ber  of  contin uou s d e tection  slot s indep end entl y   according to the difference  of t he idle and colli sion probabilities.      2. Rese arch  Metho d   The sta nda rd  Q-alg o rithm  prom ulgated  by  the EPC Gen2 i s  ge neral  simila as th e   dynamic fram e timeslot AL OHA anti-coll ision al gor ith m  (DFSA)  actually. Unlike  the tradition al   DFSA, the G en-2  alg o rith m allo ws ea rl y adjustm ent  of frame l engt h within  ea ch   slot fra m e. Th frame  size ca n be d e cid e d  by (1). Thi s   early  adj ustm ent ca n imp r ove rea d  pe rf orma nce whe n   frame len g th is extremely a ppro p ri ate.    2 Q Fr am e =  (1)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   e-ISSN:  2087 -278X       Anti-colli sion  Algorithm  for RFID b a se d on Co nt inuo u s  Colli sio n  De tection (Li u  Z hen-pen g)  7477 Duri ng the process of identifi cation there will be three states : Idle state (idle),  no tag  respon se; su ccessful stat e  (su c cee d ), o n ly one tag re spo n se; colli sion state  (colli sion ), multipl e   tags re sp on se.    () Q r oun d Q fp =  (2)           Figure 1. Q Value Adju stm ent Flow Cha r     Studies have  sho w n that  when the n u mbe r   of slo t s that each  identification  fram e   contai ns is g eneral e qual  to the  numb e r of  tag s the system can achieve  maxim u recognitio n   efficien cy (3 6 . 8%) [5]. In order to  adj ust t he le ngt h of i dentificatio n f r ame, flo a ting  point  numb e r   f p Q and a c cumul a ting pa ram e ter  c ( [0 . 1 , 0 . 5 ] c Î ) are u s ed to adj ust  Q. Q value i s  calculated  by  roun f p Q  (2) .Whe n the int e rrogato r  ob serves  colli sio n  state, the  f p Q  value increa ses by  c Whe n  the  interrogato r   observe s idl e  state, th e   f p Q  value  de cre a ses by  c .When the  interrogato r  observe su cceed state,   the  f p Q  value  remai n un chang ed. The  method fo r   cho o si ng the  slot-cou nt parameter i s  sh o w n in Figu re  1.   Main co mma nd of inventory round: Que r y, QueryRep,  QueryAdju s t [6].    Query: Initialize identifi c ation pro g ra m. Set  the initial Q of each tag. Each tag counte r   will sel e ct a  number in the range  [0 , 2 1 ] Q  ran domly. Tags  with the ran d o m numb e r zero will   reply the re ad er in this time slot immedi ately.  Query R ep A u to de cre a se d com m an d. If tags re ceiv e this  comm and, their  co unters  will be decreased by 1. Tags with the  number  zero wil l  reply the reader.   QueryAdj ust:  Adjust the value of Q. When  the valu e of Q has b een chan ged  by (2),  read er  will se nd this comm and. Tag s  ch oose anoth e r numbe r bet wee n    [0 , 2 1 ] Q - , then a new  roun d of ident ification will  start.  Query R ep  co mmand  will b e  se nt after t he idle  and  succee d state.  If the rou nd  value of   f p Q  is different from the curre n t Q value, t he interrogat or will send the Que r yAdj ust com m an d   to adju s t the  Q value fo r id entifying un re ad tag s . Call  these  co mma nds in a c cord ance with  the   provisi o n s  of the orde r. Th e read er  will identify  the tags con s tantly until all tags a r e identified.       3. An An ti-collision Algorithm  based  on Con t inuo us Detection   Although th e  EPCglo bal  Gen-2 p r ovid es  early   adju s tment  of fra m e len g th fo r anti - colli sion alg o rithm, the parameter Q ca n’t obtains  ap prop riate initi a l value quickly espe cially  in  the exce ssiv e  tags situati on. So estimation  numb e r of tags sho u ld be execu t ed before th identificatio n started. The value  of  Q will  be  se le cte d  by the e s ti mation result. Studies h a ve  provide d  the   relation shi p  b e twee n time sl ot numb e an d tag  numb e r. Whe n  the  timeslot  num b e is e qual t o  th e un rea d  tag s , the  syste m  will  rea c h  th e maximum  e fficiency [7].  These m e tho d whi c provid ed by  previou s   studie s  mai n ly incl ude  th e lo we r limit  value al gorith m  (L ow Bou n d LB) [8], Schoute estimatio n  algorithm [ 9 ], chebysh e v  inequality estimation alg o rithm [10], etc.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               e-ISSN: 2 087-278X   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 12, Dece mb er 201 3:  747 6 – 7483   7478 But these ta g estimatio n  algorithm need a  stro n g  hardware  sup port a nd  will bri ng hu ge  addition al po wer  con s u m p t ion in reality. Relative  to the simpl e  structure of rea der, it will bri ng  lots of operation co st.   In ord e r to  solve this  pro b lem, a m o re sim p le tag  estimatio n   method  call e d  anti- colli sion alg o rithm base d  o n  contin uou detecti o n  is p r opo se d. Basi c idea: Set the first  m  slot as  estimatin g  timesl ots  and m onitor them. Get  the commu nication  state  (free,  su cce ss,   colli sion ) of the first  m slot s. If the continu ous idle  slots  or colli sion slots have bee n detecte d,  the value of Q will minu or plu s  1 im mediately.  In this way, the interrogato r  can adj ust the  frame l ength   only after three o r  fo ur tim e  sl ots.  So  id entification  proce s will b e   more  effectiv e.  Unli ke previo us alg o rithm,  this app roa c h  determin e   the numbe r  of  continu o u s   detectio n   slo t   indep ende ntly.  Next three  parts, the principle of the  c ontinuous detection  me chanism   will be given.  Then a c cordi ng to the prin ciple the n u m ber of monito ring time slots can be  cal c ul ated.    3.1. Diffe ren ce of  the Mo nitoring Slots  Suppo se th ere are  n  tags to be read. A c cordi ng to  the Bernoulli  experim ent, if there  are  x  tags choose a  same  slot, the probability will be calcul ated by:    11 () ( 1 ) x xn x en PC Nn - =-  (3)     The probability of the idle slot is cal c ulated by:    00 le 11 () ( 1 ) n id n PC Nn =-  (4)     The probability of the succes s slot is  cal c ulated by:    11 1 11 () ( 1 ) n su c n PC Nn - =-  (5)     The probability of the collisi on slot is  cal c ulated by:    le 1 co l i d s u c PP P =- -  (6)     Cal c ulate the  derivative of  s uc P and set it equal to 0.  If  s uc P  want to ap proa ch the m a ximum, there must be Nn =  and  (m ax) 0 . 3 6 8 suc P = .   Whe n Nn = , e 1 (1 ) n id l P n =-  and  1 1 (1 ) n su c P n - =- If  n  is big eno u gh,  e s uc i d l PP » ,then   le 1 1 0. 36 8 0 . 3 68 0 . 26 4 co l i d suc PP P = --= - - =   Obviou sly, in  the conditio n   of high  effici e n cy  the  p r ob a b ility of collisi on time  sl ot i s  le ss  than the  prob ability of idle t i me sl ot,  e col i dl PP < . So the dete c ted   numbe of co ntinuou s idl e   slots ( i m ) sho u ld big g e r than the  co llision o nes( c m ).      ic mm >   (7)     3.2. Analy s is  of the Conti nuous Idle Slots   Suppo se ' n  is the estimated n u mbe r  of tags. Then define  the estimate  error a s :     ' (' ) nn de v n n - =  (8)     (' ) de v n  is use d  to measure the d e v iation of tag estimation.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   e-ISSN:  2087 -278X       Anti-colli sion  Algorithm  for RFID b a se d on Co nt inuo u s  Colli sio n  De tection (Li u  Z hen-pen g)  7479 Identifying tags i s  a Poisson  process.  Due to the  concept  of the  timeslot, the  pro c e ss  has b een  si mplified. The  numbe r of the estimate d  value is  ' n .Each fram e ha s N slot s.  I f  t he  system  dete c ts idle time   slot, it will  ca ll the Q ueryRep  comm a nd auto m atically. Then ta counters  will  be decreased by 1. For  moni toring timeslot, the probability for first  i m  contin uou idle slot s is:     i * 1 (1 ) ( 1 ) ( ) i i i mn N mn mN n ii N m mm P NN e =- =- »  (9)     Set  /0 nN () ll => ,then  i (1 / ) i m m Pe l = ( m   is p o sitive i n teger), In  (0 , + ) ¥ area, i m P  is  monoton e de cre a si ng fun c tion.  Then the  criti c al value of  (' ) de v n   will be calculated as:        () ( / 2 ) d e vN d e vN =     Then,     1 () 1 nN Nn de v N nn l - - == = -   2 () 2 N n N de v n - =     As 2 N nN ££ ,then  1 2 () 1 22 N n N de v nl - == - . Set   () ( ) 2 N de v N d e v = ,s 0. 75 l = As a re sult, when 0. 7 5 l < , () ( ) 2 N de v N de v ³ .   Set 0. 7 5 l = , then:    i 0. 75 (1 / ) i m m Pe =     In the proba bility theory,  if the probabi lity is  very close to zero (whi ch mea n s event   appe ars with  very low fre q uen cy in a large num ber   of repe ated te sts), this eve n t will be  calle d   as the small probability event. Range (0 . 0 1 , 0 . 0 5 )  is commo nly used a s  the st anda rd rang e .     3 i m = , i 0. 10 54 m P » ; 4 i m = , i 0.0498 m P »     Whe n   4 i m = , i m P achi eves the requi rement and  choo se  4 a s  the contin uou idle slot finally. So  i m  is set  to 4, whi c h me an s that  wh en  co ntinuou s i d le  sl ots a r e  dete c ted  0. 75 l >   woul d be th small p r o babi lity event. Then  0. 7 5 l £  can b e  in ferre d. The  sl ots nu mbe r  o f  each   frame will be /2 N and that will p e rform  better  than N .Q will minus 1, /2 Fr a m e N =   3.3. Analy s is  of the Conti nuous Collision Slots  Whe n  collisio n happ en, th ere m u st be  multip le tag  counters valu e  are  zero. Th en the  system will  start the collision algo rithm .  Proc e ssi ng method: Ch a nge colli sio n  tags counte r value  from 0 to  0XFFFF. These collisi on  tags  will  stay in epicy cl ic inv entory and wait for the   system a d ju sting Q and  di spe r si ng the  colli sion  tag s .  This p r o c e s s continue until the wh ol e   inventory cycl e is end.   Bec a us ic mm > , the range of  c m  can  be inferred. The value ran ge sh ould b e {2 , 3 } The probability for first  c m  con t inuou s colli si on slot s is:   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               e-ISSN: 2 087-278X   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 12, Dece mb er 201 3:  747 6 – 7483   7480 c mm 1 1 ** 1 11 [1 ( 1 ) ( 1 ) ] 11 [1 (1 ) ( 1 ) ] 11 [ 1 () () ] c c c c nn mc nn NN m NN nn m NN N n PP NN N n NN N n eN e - - - == - - - - =- - - - =- -  (10 )     As   0 n N () ll => , then:    c 1 m 11 [1 ( ) ( ) ] c N m P ee l l l - =- -     In  (0 , + ) ¥ area,  c m P is monotone in crea sing fun c tion.     As 2 N nN ££   22 (2 ) 1 Nn de v N nl - == -   1 () 1 nN nN de v N nn l - - == = -     Set () ( 2 ) de v N d e v N = ,then  1.5 l = Whe n 1. 5 l > , () ( 2 ) dev N d e v N ³   Set 1. 5 l = ,then   c m P value ca n be  calculate, Whe n   N  is big enoug h, there i s   1/ N ll   2 c m = , c 0. 19 57 m P » ; 3 c m = , c 0.0866 m P »     Whe n 3 c m , c m P  is ve ry nea r to  the  rang e ( 0 . 0 1 , 0. 05 )  an d it ha achieved th e   requi rem ents of the range  of  c m ( {2 , 3 } ). Choo se 3 as the co ntinuou s colli sion  slots fin a lly. So   c m  is set to 3,  which m ean s t hat whe n   3 continuo us coll isi on slots are  dete c ted. 1. 5 l <  will be   the small  pro bability event . Then  1. 5 l ³  can  be inferred. The slot s num ber of each frame will  be  2 N  and that will perfo rm b e tter than N . Q  will plus 1, 2 F ra m e N =   3.4. An Anti-collision Algorithm  based on Continuous Detecti on  In co ncl u si on , the p r o c e s s of  th e n e w algo rithm  ca n be  de scrib ed a s  foll ow:  In th e   begin n ing  of each invento r y cycle,  the  reade r will  mo nitor the first  f our slots.  If   there are  fo u r   continuous idle slot s or   three continuous colli sion  slots be detected,  the reader  will order  minus o r  plu s  1. Then the read er  sen d  the  Que r y Co mmand a gain  and sta r t a new  invento r y   roun d. This  continuo us det ection me ch a n ism is  sho w n in Figure 2.  Acco rdin g to this method,  the interrogat or can a dapt  the frame le ngth only  after 4  slots  wh ich i s  more q u ickly than th e   norm a lized ru le.      4. Simulation Resul t  and  Performanc e Comparis o n   We u s e Ma tLab to sim u late the im proved  algo rithm and co mpare it with the  conve n tional Q-alg o rithm.   G (the ave r ag packet ex cha nge  cap a city) is offe red tra ffic and it indi cate the l oad  of   the interrogat or. Define the  system effici ency( S ) as  follows   /_ Sp l e n S n o w tim e Sr at e =  (11 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   e-ISSN:  2087 -278X       Anti-colli sion  Algorithm  for RFID b a se d on Co nt inuo u s  Colli sio n  De tection (Li u  Z hen-pen g)  7481     Figure 2. The  Propo sed  Co ntinuou s Detection Me ch a n ism       Splen is th sum  of pa cke t  length. Srat e is  the  symb ol rate. n o w_t i me is th e time that  identify all of tags. So   S  can  also b e  de scribed a s   P a c k e t  t r ans m i s s i on  t i m e S T a g  id e n tifi c a tio n  tim e =  (12 )     Whe n   simulat i ng this prog ram, the  scop e of  G  is  [ 0 .5 ,2 .0 ] . 100  times te sts  h a ve bee done for e a ch tag. The bit rate is 512kbps an d t he symbol rat e  is 256 kpb s , p a cket length i s   128, normali zed tra n smission d e lay is 0.01s. Then  simulate the  standa rd Q - algorith m  in the  same exp e ri ment enviro n m ent.  From Fi gu re  3 we  ca n g e t con c lu sio n as follo ws: (1 ) When th e o ffered traffic    G  is  same, the i m prove d  alg o rithm id entification  efficie n cy  S is high e r  than  stand ard  Q valu e   algorith m . It i s   clo s e r  to  th e theo reti cal  optimum. T h e imp r oved  q uantity is ab o u 3% ; (2)  With  G  (num ber  of tags) in cre a si ng, throu ghp ut will  incre a s e firstly but then de crea se . The de cline   of the improv ed algo rithm i s  less than  standa rd Q - alg o rithm.       0. 5 1 1. 5 2 0. 2 9 0. 3 0. 3 1 0. 3 2 0. 3 3 0. 3 4 Th r o u g h p u t  of  t h e sy st em O ffe r e d  t r a ffi c ( G ) T h rou ghput (S )     S t anda rd Q- al go ri t h m I m pr ov ed al gor i t hm     Figure 3. Through put of System   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               e-ISSN: 2 087-278X   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 12, Dece mb er 201 3:  747 6 – 7483   7482 The influ e n c e  of increa sin g  num ber of  tags  i s  small e tha n   the st anda rd Q-al g o rithm.  System has  better  stabilit y compari n g to t he  pure ALOHA, ti meslot A L OHA (SA),  frame  timeslot ALO H A (FSA) al gorithm. The s e algo rithm s  will make the identifica t ion efficiency  decli ne serio u sly wh en tag s  increa se  ra pidly [11]. The improve d  al gorithm h a s a d vantage s.     Average  Dela y time is defined as:     * * T p le n S r a te AD T Sr at e s p e n d p l e n =  (13 )     Tplen i s  the  sum of  all th e identify dat e l ength,  spe nd is th e nu mber  of pa cket. Then   ADT  is norm alized.  From  Figu re   4 we  can  get  con c lu sio n s a s  follo ws: (1)  Contin uou d e tection  me chani sm  has d e crea se d averag e time delay  of the system  si gnifica ntly, wh ich al so me ans that it won't  bring  mu ch   extra  con s u m ption a nd t he  system  b e com e  m o re  efficient.  (2) With  G  (ta g s   numbe r) in creasi ng, the  average  d e lay of t he system wo uld de cre a se grad ually. So   advantag es  of the ne w a l gorithm  will  become  m o re and m o re  obviou s ly especi a lly for the   massive tags.      0. 5 1 1. 5 2 20 25 30 35 40 45 O f fe r e d  t r a ffi c ( G ) A v er ag e D e l a y  t i m e     S t andar d Q - al gor i t hm I m pr ov ed al gor i t hm     Figure 4. Average  Delay Ti me of System      We  can  draw the co ncl u si on thro ugh th e exper i m ent al re sults: T h e ne w alg o rit h m not   only improves the  system  efficien cy but also enhances the abilit y to confront  the problem  of  tags in cre a si ng qui ckly.       5. Conclusio n   Tag estim a tion algorithm  plays an im portant  role in the anti-collision algorit h ms of  RFID UHF sy stem s. In order to redu ce t he co m p lexity of the tag estimation and the dema nd o f   high-l e vel hardwa r e supp ort, the continu ous d e te ctio n  mecha n ism has b een introdu ced into t he  tag colli sion  algorith m . Th e differen c betwe en the  colli sion p r o b ability and idl e  pro bability has  been  prove d  by the mat h  analy s is.  Then the  nu mber  of the  contin uou frame mu st  be   con s id ere d  in depe ndently  (3 an d 4).  Si mulation  resu lts prove th at the new  alg o rithm  spe e d s   up the frame  length adju s t m ent and im prove s  the re cog n ition efficien cy witho u t  increa sin g  a n compl e xity of the  system. I t  can al so  reduce  the  average delay time and  enhance the ability for  dealin g with the su rgin g tags.       Referen ces   [1]  W e i W e i, Kevi n Curra n. Indo or Rob o t Loca l isatio w i th Ac tive RF ID.  IAES Internatio nal  Journa l of  Robotics and Automation (IJRA) . 2012; 1(3): 137- 144.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   e-ISSN:  2087 -278X       Anti-colli sion  Algorithm  for RFID b a se d on Co nt inuo u s  Colli sio n  De tection (Li u  Z hen-pen g)  7483 [2]  Jian xi n D eng.  Architecture  D e sig n  of t he V ehicl e T r ackin g  S y stem B a s ed o n  RF ID.  TEL K OMNIKA   Indon esi an Jou r nal of Electric al Eng i ne eri n g .  2013; 1 1 (6): 2 997- 300 4.   [3]  EPC Glo bal. IS O1800 0-6c.EP C ®  radi o-frequ enc pr otoco l s class-1 ge nera t ion-2 UHF   RF I D   protoc o l   for commun i ca tions at 8 60 M H z–9 60 MHz  versio n.  Intern ation a l Orga ni zation for Sta n dard i zatio n .   Sing apor e. 200 6.  [4] Che n   W en-T z u.  A new  RF ID  Anti-coll i si on  al gorith m s  for th e EPC glo b a l  U H F  Class- 1 Ge nerati o n - 2   standar d . Ub iq uitous  Intell ig e n ce &  Com put ing  an 9th  In ternatio nal  Co nferenc e o n  A u tonom ic &   T r usted Computing (UIC/A T C ). 2012; 9: 811 –81 5.  [5]  Yael M agu ire,  Ravika nth Pa p pu. An Optima l   Q-Algorithm fo r the ISO 1800 0-6C RF ID pr o t ocol.  IEEE  T r ansactio n s o n  Auto matio n   Scienc e an d Engi neer in g . 20 09: 6(1): 19-2 0 .   [6]  HAN Zhe n - w e i , SONG Ke-fei. Improve d   anti-co llisi on  Q-algorit hm fo r RFID s y ste m Computer   Engi neer in g an d Desi gn . 20 11 ; 32(7): 231 4-2 318.   [7]  Bo Li, J u n y u   W ang. Efficie n t  Anti-Col lisi o n  Algor ithm Uti l i z ing th e C aptu r e Effect for ISO 180 00-6 C   RFlD Protoco l .  IEEE Communication Letters . 201 1; 15(3): 35 2-35 4.  [8]  Jae-R y o ng C h a, Jae-H y u n  Ki m.  Dynamic frame d  slotted AL OHA algor ith m s using fast tag  estimati on   m e thod for RF ID system s . Proceedings of  the IEEE Internat ional  Conf erence on Communic a tion  T e chnolog y. 2 006: 1-4.   [9]  In w h e e  Jo e, J uno  Le e. A  novel anti-collisi o n al gor ithm  w i th optimal fr ame si z e  f o r RFI D  system . 5th  ACIS Internati ona l Confer en ce on Soft w a r e   Engi neer in g  Researc h , Mana geme n t &Appl icatio ns.  200 7: 424- 428.    [10] Li  Qi ng-q i n g L i u Hon g - w u,   Z han g Xiao- lin.  An  a n ti-col lisi o n a l gor ithm  ba sed  on  un eq ua l timesl ots i n   radi o frequ enc y id ent ific ation s y stem.  Electr onic a nd Infor m ati on R eport .  2011; 3 1 (11):  262 8-26 33.   [11] W ang Ji n, Yi L i ng-z h i, W ang   Gen-pi ng. R e s earch  on  an  e nha nce d  anti   Coll isio n a l g o ri thm for RF ID.  Comp uter Engi neer ing a nd Sc i enc e. 201 1; 33(6): 182- 18 5.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.