多标签识别是 RFID 技术的核心优势之一（区别于条形码的 “一对一” 识别），其原理是通过解决标签信号 “碰撞” 问题，实现阅读器对多个标签的快速、准确识别。当多个标签同时进入阅读器的射频场时，若同时发送数据，会导致信号相互干扰（即 “碰撞”），阅读器无法解析有效信息。因此，多标签识别技术的核心是防碰撞算法，通过合理调度标签的通信时机，避免信号冲突。

一、多标签碰撞的类型

在解析算法前，需先明确碰撞的两种形式：

标签碰撞（多标签同时响应）：多个标签在同一时间向阅读器发送数据，导致信号叠加，阅读器无法识别。这是最常见的碰撞类型，防碰撞算法主要解决此类问题。

阅读器碰撞（多阅读器同时工作）：多个阅读器在同一区域发射信号，相互干扰。此类碰撞通过频率分配、时间分片等方式解决，不属于多标签识别的核心范畴。

二、主流防碰撞算法原理

目前 RFID 多标签识别的主流算法可分为基于 ALOHA 的随机性算法和基于二叉树的确定性算法两大类，各有适用场景。

1. 基于 ALOHA 的随机性算法（概率型）

原理：标签随机选择一个 “时间窗口” 发送数据，通过概率降低碰撞概率，类似 “多人随机发言，运气好时不冲突”。

优点是实现简单、响应速度快，适合标签数量动态变化（如物流分拣）的场景；缺点是标签数量过多时，碰撞概率会大幅上升。

常见类型：

纯 ALOHA 算法

流程：标签检测到阅读器的查询信号后，立即随机发送自身 ID（无时间限制）。

问题：碰撞概率高（约 36.8% 的概率成功传输，其余不是碰撞就是空闲），实际中很少直接使用。

时隙 ALOHA（Slotted ALOHA）

优化：将时间划分为等长的 “时隙”（如每个时隙 1ms），标签只能在时隙开始时发送数据。

流程：阅读器广播时隙总数（如 N 个时隙）；

每个标签随机选择 1 个时隙发送 ID；

若某个时隙内只有 1 个标签发送，阅读器成功识别并反馈 “确认”，该标签退出；未被确认的标签（碰撞或未发送）进入下一轮重试。

优势：碰撞概率比纯 ALOHA 降低一半（最大成功概率约 36.8% 提升至 50%），是无源 HF（13.56MHz）标签的常用算法（如 NFC 标签）。

动态时隙 ALOHA（Dynamic Slotted ALOHA）

优化：阅读器根据前一轮碰撞 / 成功的数量，动态调整下一轮的时隙总数（如碰撞多则增加时隙，减少则减少时隙），提升效率。

例如：超高频（UHF）无源 RFID 常用此算法，通过动态调整可将识别效率提升 30%-50%，支持单次识别几十到几百个标签。

2. 基于二叉树的确定性算法（命令型）

原理：阅读器通过 “逐步缩小范围” 的方式，强制标签分批次发送数据，类似 “按编号范围点名，逐步定位到每个标签”。

优点是理论上可 100% 识别所有标签（无概率遗漏），适合标签数量固定且要求高准确率的场景（如仓储盘点）；缺点是流程复杂、识别速度较慢。

常见类型：

二叉树搜索算法

流程：

阅读器发送查询命令 “所有标签发送 ID 的第一位”；

若只有 1 个标签响应，成功识别；若多个标签响应（碰撞），阅读器判断 “第一位碰撞”，命令 “第一位为 0 的标签发送第二位”；

重复上述过程，逐步按二进制位（0/1）划分标签组，直到每个组只剩 1 个标签，完成识别。

例如：假设标签 ID 为二进制 “101”“110”“011”，阅读器通过多次细分，最终逐个识别。

改进型二叉树算法（如查询树算法）

优化：阅读器记录已识别的标签 ID，避免重复查询；或通过预设前缀（如 ID 前 3 位）快速分组，减少迭代次数，提升效率。

3. 混合算法（结合两类算法优势）

为平衡速度与准确率，现代 RFID 阅读器常采用混合算法，例如：

先用时隙 ALOHA 快速识别大部分标签，再用二叉树算法处理剩余未识别的标签（解决 ALOHA 的概率遗漏问题）；

超高频（UHF）RFID 的 EPC Gen2 协议（全球通用标准）就采用了 “动态时隙 ALOHA + 二进制搜索” 的混合机制，支持单次识别数百个标签，兼顾效率与可靠性。

三、算法性能的关键指标

评估多标签识别技术的效果，主要看以下指标：

识别速度：单位时间内可识别的标签数量（如 UHF 阅读器每秒可识别 500-1000 个无源标签）；

识别率：成功识别的标签数 / 总标签数（理想环境下应接近 100%）；

抗干扰能力：在密集标签（如堆叠的货物）或复杂环境（金属、液体干扰）中，算法的稳定性。

四、总结

多标签识别技术的核心是通过防碰撞算法调度标签通信时机：

随机性算法（ALOHA 类）适合快速识别、标签数量动态变化的场景；

确定性算法（二叉树类）适合要求 100% 识别率、标签数量固定的场景；

实际应用中，通过协议优化（如 EPC Gen2）和硬件提升（阅读器算力、天线设计），可实现 “每秒数百到上千个标签” 的高效识别，支撑物流、仓储、零售等场景的批量操作需求。