根據(jù)EPC-Gen2協(xié)議中的標準Q算法以及現(xiàn)有的改進Q算法，提出一種采用分組訪問控制方法來提高RFID系統(tǒng)俘獲效應的Qgac算法。為了提高系統(tǒng)的俘獲效應，該算法在執(zhí)行Q算法之前根據(jù)標簽接收到的信號強度將所有標簽分組，然后根據(jù)信號強度差異選定一對最有可能產生俘獲效應的分組進行識別。在Matlab平臺上的仿真結果表明，Qgac算法能有效地提高RFID系統(tǒng)的俘獲效應，減少識別沖突的概率，從而進一步提高了RFID系統(tǒng)的識別性能。

　　物聯(lián)網(wǎng)中射頻識別（Radio Frequency Identification， RFID）是一種非接觸識別技術，它通過無線信道獲取物體的相關數(shù)據(jù)從而自動識別該物體。該識別過程無需人參與，所以RFID 能夠被廣泛運用在如物流系統(tǒng)、生產管理與控制、防偽與安全控制等眾多領域當中。然而，RFID 系統(tǒng)在并發(fā)識別多個電子標簽時所產生的沖突問題始終是影響系統(tǒng)性能的關鍵問題之一。

　　為了解決這一問題，各種防沖突方案紛紛出現(xiàn)。目前解決閱讀器識別多個標簽時的沖突問題的算法大致分為兩類：ALOHA 時隙算法和二叉樹算法。其中，ALOHA 時隙算法由于簡單、容易實施而成為目前的主流算法。ALOHA 時隙算法中目前用得較多的是EPC-Gen2 協(xié)議中提出的Q 算法，提高了系統(tǒng)的識別效率，但是由于進行數(shù)據(jù)傳輸所需的時隙數(shù)是固定的，不能隨意進行動態(tài)調整，當標簽數(shù)量多時，時隙數(shù)不夠用，導致時隙內標簽的碰撞率急劇上升，也急劇的降低了系統(tǒng)的識別效率和信道利用率；當標簽數(shù)量少時，如有的時隙內沒有標簽在傳輸數(shù)據(jù)，則會產生許多空時隙，造成時隙的浪費。

　　Qext 算法對這些問題進行了很好的研究，但只是從理論上分析了俘獲概率α 對識別性能的影響，并沒有提出如何增大RFID 系統(tǒng)俘獲效應的俘獲概率的有效方案。而本文的Qgac 算法提出了一種采用分組訪問控制的方法解決此問題，有效地引進并增強了RFID 系統(tǒng)的俘獲效應，進一步提高了RFID系統(tǒng)的識別性能。