在很多射频识别(Radio Frequency IDentification,RFID)应用中,为获得识别对象的实时数量与种类信息,或者为达到100%的识读率,读写器需要重复识别其覆盖范围内的标签,这种情况下的标签可分为已读标签和新加入标签,由于读写器内部存储了所有已读标签的识别信息,因此读写器可以利用先验信息首先将已读标签快速识别,把主要时间用于新加入标签的识别,这种技术称为区域抑制。采用区域抑制技术后,已读标签之间的碰撞、以及已读标签与新加入标签之间的碰撞都将得到抑制,读写器的识别效率有效提高。在实际的RFID系统中,多个标签同时向读写器返回数据时,如果其中一个标签的信号强度远大于其他标签,读写器仍然能识别该标签,这种现象称为捕获效应,已有大量文献证明,实际系统中捕获效应可能经常发生,当这种现象出现时,读写器无法将其覆盖范围内的标签全部识别。因此,需要研究适应于捕获环境的多标签识别方法。本文研究捕获环境下的区域抑制RFID多标签识别方法,主要研究内容和成果包括如下几个方面:(1)捕获环境下的区域抑制二进制树(Binary Tree,BT)算法。在某些情况下捕获效应不会发生,本文提出了一种带有短帧回复机制的标签识别方法(ACSR),这是一种区域抑制算法,其中,已读标签仅向读写器发送很短的随机数即可完成识别,极大减少了标签的数据传输量。理论分析与仿真结果表明,ACSR的性能明显优于已有算法。在捕获环境下,提出了一种捕获环境下的区域抑制BT算法(CBBT),CBBT保持了区域抑制的特点,已读标签可快速被读写器识别,当捕获效应发生时,CBBT可完整识别新加入标签,理论分析与仿真结果表明,CBBT在算法时延、碰撞时隙数量、标签数据传输量等方面明显优于已有算法。(2)捕获环境下的区域抑制查询树(Query Tree,QT)算法。在非捕获环境下,提出了一种带有时隙分配机制的区域抑制标签识别方法(SABA),在SABA中,读写器通过时隙分配机制给每个标签分配唯一的临时ID(Temporary ID,TID),已读标签只向读写器发送TID即可被识别,避免了ID的重复发送。理论分析与仿真结果表明,与已有的算法相比,SABA的性能显著提升。在捕获环境下,提出了一种捕获环境下的区域抑制算法(CABA),这种算法的优点是已读标签数据传输量低、新加入标签可以被完整识别,理论分析与仿真结果表明,CABA算法的性能优于其他已有算法。(3)捕获环境下的收集型位跟踪算法。位跟踪算法中,读写器可以准确获得碰撞位的具体位置,这使得标签的收集操作成为可能。在非捕获环境下,提出了一种收集型的区域抑制比特跟踪算法(CBCT),CBCT读写器利用收集操作可以获知已读标签的存在性,识别效率显著提高;当大量已读标签离开时,读写器采用时隙更新机制保证了标签时隙的连续性,由于采用了区域抑制和收集机制,CBCT具有比其他位跟踪算法更高的识别效率。在捕获环境下,提出了一种捕获环境下的收集型分裂树算法(CCT),这是一种区域抑制算法,读写器通过多轮CT过程将新加入标签全部识别,新加入标签被识别后,该标签将变为已读标签并获得唯一的TID,读写器通过收集操作识别已读标签,明显提高了系统的识别效率;文中的理论分析与仿真结果说明了CCT的优越性。(4)标签分组方法。识别新加入标签时,采用恰当的标签分组方法可有效提高读写器的识别效率。在已有的标签分组方法中,都认为RFID系统中的三种时隙(空闲、碰撞、成功)具有相同的持续时间,通过分析三种时隙的特点可知,这种假设在实际中很难成立,当时隙长度任意变化时,本文分别对BT、QT和位跟踪算法中的标签分组方法进行了研究,提出了通用的标签分组方法。除此之外,本文还对现有的主流标准ISO/IEC 18000-6C和GJB 7377.1-2011中的标签散列方法进行了研究,提高了读写器的识别速率。