●第一章 緒論
1.1 RFID定位與防踫撞研究背景與研究意義
1.2 國內外研究現狀及發展動態分析
1.2.1 超高頻RFID防踫撞算法
1.2.2 超高頻RFID定位算法
1.2.3 存在的不足與未來發展動態
1.3 研究內容與創新點
1.3.1 研究內容
1.3.2 研究特色與創新點
1.4 本書結構
第二章 RFID定位算法與防踫撞算法概述
2.1 RFID繫統基本概述
2.1.1 RFID的基本概念
2.1.2 RFID繫統的組成
2.1.3 RFID繫統的分類
2.1.4 RFID技術的特點
2.1.5 RFID技術的應用
2.2 基於RFID的定位算法概述
2.2.1 引言
2.2.2 基於RFID的定位算法分類
2.2.3 基於測距的定位算法
2.2.4 基於非測距的定位算法
2.3 基於RFID的防踫撞算法概述
2.3.1 引言
2.3.2 基於RFID的防踫撞算法分類
2.3.3 防踫撞隨機性算法
2.3.4 防踫撞確定性算法
2.4 本章小結
第三章 人工智能、深度學習和強化學習概述
3.1 人工智能
3.1.1 人工智能簡介
3.1.2 人工智能在物聯網中的應用
3.2 深度學習
3.2.1 深度學習簡介
3.2.2 深度學習相關算法
3.3 強化學習
3.3.1 強化學習簡介
3.3.2 馬爾可夫決策過程
3.3.3 強化學習相關算法
3.4 本章小結
第四章 基於ALOHA的RFID防踫撞算法
4.1 引言
4.2 純ALOHA算法
4.3 時隙ALOHA算法
4.4 幀時隙ALOHA算法
4.5 動態幀時隙ALOHA算法
4.6 本章小結
第五章 基於查詢樹的RFID防踫撞算法
5.1 基於樹結構的防踫撞算法
5.1.1 基於樹結構的防踫撞算法的使用場景
5.1.2 基於樹結構的防踫撞算法的實現條件
5.2 二進制搜索樹算法
5.2.1 二進制搜索樹算法命令定義
5.2.2 二進制搜索樹算法基本流程
5.2.3 二進制搜索樹算法識別流程實例
5.2.4 二進制搜索樹算法性能分析
5.3 動態二進制搜索樹算法
5.3.1 動態二進制搜索樹算法命令定義
5.3.2 動態二進制搜索樹算法流程
5.3.3 動態二進制搜索樹算法識別流程實例
5.3.4 動態二進制搜索樹算法性能分析
5.4 鎖位後退算法
5.4.1 鎖位後退算法命令定義
5.4.2 鎖位後退算法流程
5.4.3 鎖位後退算法識別流程實例
5.4.4 鎖位後退算法性能分析
5.5 查詢樹算法
5.5.1 查詢樹算法命令定義
5.5.2 查詢樹算法流程
5.5.3 查詢樹算法識別流程實例
5.5.4 查詢樹算法性能分析
5.6 一種改進的分組自適應查詢樹防踫撞算法
5.6.1 自適應多叉樹
5.6.2 算法改進思路
5.6.3 IGAQT算法命令定義
5.6.4 IGAQT算法流程
5.6.5 IGAQT算法實例
5.6.6 IGAQT算法性能分析
5.6.7 IGAQT算法仿真實驗結果分析
5.6 本章小結
第六章 基於捕獲效應的RFID防踫撞算法
6.1 捕獲效應
6.2 捕獲效應下基於ALOHA的防踫撞算法
6.2.1 捕獲效應下基於ALOHA的算法思想
6.2.2 改進的Vogt算法
6.2.3 修改後的Vogt算法性能
6.3 捕獲效應下基於ALoHA的大規模RFID防踫撞算法
6.3.1 算法概述
6.3.2 算法分析
6.3.3 EC-EDFSA算法實現
6.3.4 EC-EDFSA算法實驗仿真和結果分析
6.4 本章小結
第七章 捕獲效應下基於查詢樹的RFID防踫撞優化算法
7.1 一種改進的分組映射查詢樹算法
7.1.1 改進思路
7.1.2 分組映射查詢樹算法基礎思想
7.1.3 分組映射查詢樹算法設計
7.1.4 分組映射查詢樹算法實例
7.1.5 分組映射查詢樹算法性能分析
7.1.6 分組映射查詢樹算法實驗結果及分析
7.2 捕獲效應下分組映射查詢樹算法研究
7.2.1 基於樹查詢的捕獲效應概述
7.2.2 捕獲效應概率建模
7.2.3 抗捕獲效應方法研究
7.2.4 捕獲效應下GMQT的改進思路
7.2.5 標簽量估計
7.2.6 PR-GMQT算法流程
7.2.7 PR-GMQT算法實例
7.2.8 PR-GMQT算法實驗結果分析
7.3 本章小結
第八章 基於Sarsa的RFID多閱讀器防踫撞算法研究
8.1 結合強化學習的RFID算法
8.1.1 Hiq算法
8.1.2 EHiq算法
8.2 以Sarsa為基礎的多閱讀器防踫撞算法研究
8.2.1 算法思想
8.2.2 算法步驟
8.2.3 仿真過程和結果
8.3 引入神經網絡的Sarsa多閱讀器算法研究
8.3.1 算法思想
8.3.2 算法步驟
8.3.3 仿真過程和結果
8.4 應用場景
8.5 本章小結
第九章 基於深度學習的RFID測距與室內定位研究
9.1 基於優化DNN的信號衰減模型研究
9.2 基於KNN-GRNN的RFID室內定位技術研究
9.3 基於DenseNet的RFID室內定位技術研究
9.4 基於模擬退火的參數調優技術研究
9.5 本章小結
第十章 基於RFID信號的異常行為識別應用繫統研究
10.1 異

本專著針對室內環境中多目標定位與信號防踫撞的需求，重點解決無線信號傳輸模型精度問題、信號采集過程中濾波處理問題、標簽在踫撞情況下的識別率問題等三個關鍵科學問題。因此，本專著擬從RFID定位和防踫撞算法兩方面展開深入研究和應用。 本專著的主要研究內容包括：(1)基於深度學習的RFID測距與室內定位研究；(2)基於捕獲效應的大規模RFID標簽防踫撞算法研究；(3)基於強化學習的RFID防踫撞算法研究；(4)基於RFID信號的異常行為識別應用繫統研究。

楊律青，趙江聲著 著