表中展示了本文所介绍的几种防碰撞算法在系统效率、碰撞率和识别速度三 方面之间的对比：
在 PA 算法中，标签随机发送数据信息，存在部分碰撞的情况。所以，标签 碰撞率很高，识别速度很慢，系统的效率低下。
SA 算法相比 PA 算法，避免了部分碰撞，系统效率有所提高。然而，该算 法会对发生碰撞的标签的进行多次处理，不能利用充分利用信道，识别时间长。
FSA 算法中加入了帧的概念，并在同一帧的识别中对发生碰撞的标签进行屏 蔽，避免了对碰撞标签的反复识别。但是 FSA 算法帧长不变，如果未识别的标 签数和当前帧长相差较大，就会使识别效率大大降低。
DFSA 算法根据未识别标签的数量动态调整帧长，解决了标签数量过少所引 起的时隙浪费问题、标签数量过大导致的识别时间过长的问题。但是在调整帧长 的时候会有一定的滞后性，即需要等到所有标签都向阅读器发送过数据后，才进 行帧长的调整。
Q 算法会在发现未识别标签数与帧长不匹配时，立即结束当前帧的识别，调 整帧长后再开始识别，解决了帧长调整的滞后性问题，系统效率最稳定。
GDFSA 算法在标签数量过多的情况下对标签进行分组，并分别识别，解决 了实际中阅读器不能无限增大帧长的问题，更贴合实际。
致谢
本文的研究工作是在大数据实验室中完成的。在此，首先感杨XX师为本研 究提供了良好的研究环境。同时，也特别感谢他在百忙之中抽出时间，对于该课 题的选择给予大量的指导，对于整个设计流程给予监督，在本论文的修改中提出 大量宝贵的意见。
此外，也要感谢我的家人，感谢他们的理解和支持，能够让我专心完成学业。 很快就要毕业了，祝愿大学四年里曾经给过我谆谆教诲的老师，给过我关心
帮助的朋友们，平安幸福。
| 
