随着物联网技术的发展和泛在应用,作为感知层的RFID系统也发展为多个阅读器组成的近距离无线局域网络系统,实现广域范围内标签标识物品的互联、信息感知和共享。由于RFID系统本身的动态性和不确定性,系统的资源分配与优化调度问题一般是非线性、多目标、大规模的复杂系统优化问题。研究复杂环境下RFID系统的优化调度模型及其智能优化算法,寻求在资源受限约束条件下的系统运行优化调度方案,成为物联网技术领域研究的面临的重要课题。此类课题的研究,对提高现有RFID系统的运行效率、服务质量以及自动化、智能化、协同化水平,推动物联网领域技术的进步,具有重要的理论意义和应用价值。论文针对目前RFID系统运行调度中普遍存在的优化问题,在对国内外相关研究综述的基础上,分析了现有系统的组成及运行调度模式,推导了阅读器识别范围的计算模型,确定了系统优化运行的边界参数,建立了多阅读器优化调度模型及求解模型的B细胞优化算法,设计了识别大量被动标签的DFSA时隙段识别算法以及多阅读器协作的分组标签识别算法,最后设计了一个基于情景感知的RFID系统框架,在MATLAB环境下,对不同标准下的RFID系统场景进行了仿真实验,验证了所提模型及算法的有效性和实用性。论文研究内容融合物联网技术、信息科学、计算机科学、自动化科学、运筹学、概率统计学、进化计算以及管理科学等多个学科的交叉领域。论文的主要创新工作包括以下内容:(1)针对现有rfid系统内多阅读器环境(mre)和稠密阅读器环境(dre)中,阅读器之间存在的干扰和碰撞问题,推导了基于信号干扰噪声比(sinr)的阅读器识别范围计算模型,根据阅读器功率和频道资源确定了产生阅读器-标签碰撞(rtc)问题的临界距离。在此基础上,针对多阅读器共享时隙和频道产生的资源竞争问题,把多阅读器调度分解为对孤立阅读器节点、多阅读器节点和稠密阅读器节点的优化调度问题,提出了资源分配的约束条件以及保证调度公平性的约束条件,建立了多阅读器调度的动态规划模型。该模型符合rfid标准和协议,有效降低了阅读器-阅读器碰撞(rrc)问题,避免了rtc问题;(2)提出了基于几何概率分布函数求解模型的b细胞优化算法(gd-oa-bcell)以及考虑调度公平性的bgd-oa-bcell算法,将动态规划模型按照稠密阅读器节点和非稠密阅读器节点细分成底层目标函数和顶层目标函数,以全局识别范围最大和工作阅读器最多为目标并统一作为抗原,将每一套可行调度方案作为抗体,根据亲和度值划分为优秀个体和普通个体,基于几何概率分布函数分别对普通个体的稠密阅读器节点基因段提出了底层区域变异算子,对优秀个体的非稠密阅读器节点基因段提出了顶层多点变异算子,加快了算法的收敛速度,提高了抗体的多样性,避免了局部最优。gd-oa-bcell算法得到的优化调度方案,既有效避免了rrc和rtc问题,又保证了公平性,以调度多阅读器协同、并行工作。bgd-oa-bcell在此基础上,具有更好的公平性和实用性;(3)提出了基于dfsa框架的时隙采样极大似然函数标签数估计方法以及相应的标签识别算法(sia),针对sia算法帧调整不稳定的问题,进一步设计了时隙段采样帧调整算法(SS-ASF),以降低TTC问题。仿真实验表明,该标签数估计方法在标签数较大时依然能够保持理想的估计误差,SS-ASF在SIA基础上进一步提高时隙利用率和标签识别速度,同时显著减少帧调整次数,实现了阅读器在标签识别过程的高效性;(4)针对RFID系统中多阅读器识别大量被动标签的需求,提出了基于标签分组的标签识别算法(G-SIA),并进一步设计了分组多级随机数标签识别算法(GM-IP)以及多阅读器协同并行工作方式,采用三种负载均衡策略,解决算法中的负载不均衡问题。仿真实验表明,G-SIA和GM-IP能够有效处理数量规模较大的标签,显著提高时隙利用率,实现了多阅读器协同并行识别过程。在上述研究的基础上,设计了基于情景感知的RFID系统自优化调度子系统(AODS-Bcell)框架,并在MATLAB下开发了仿真程序,对符合EPCGlobal C1 G2标准和GB/T 29768-2013标准规范下的RFID系统场景进行了仿真实验,验证了所提模型和算法的有效性,以及与RFID系统标准的兼容性。AODS-Bcell以已有优化调度方案为基础,结合情景感知参数,可进一步实现自优化过程。研究成果对现有RFID系统优化调度及规划设计具有重要的借鉴作用和实际应用价值。