ALOHA算法——DFSA

    DFSA算法通过改变帧大小来实现有效的标签识别，为了确定帧大小，它使用像如用于识别标签的时隙和产生冲突的时隙数等信息。因此，DFSA可以解决部分BFSA识别标签效率低的问题，DFSA有几种版本，取决于更改帧大小的方法。

    第一种算法使用空时隙、有冲突的时隙和只有一个标签的时隙的数量来确定帧的大小。当有冲突的时隙数量超过上限阀值时，读取器会增加帧大小；如果冲突概率小于下限阀值，则读取器会减小帧大小。因为读取器以最小的帧开始读取周期，所以当标签数量很少时，它可以有效的识别标签，而不需要增加帧的大小，当标签数量很大时，读取器会更改帧的大小，以降低冲突概率。

    第二种算法以初始帧大小（两个或者四个）开始读取周期，如果在上一个读取周期内没有识别任何标记，则增加帧的大小开始另一个读取周期，重复这个过程，直到至少有一个标签被识别，如果有一个标签被识别，则立即停止当前读取周期，并开始读取具有初始最小帧大小的另一个标签。

    Dfsa 算法可以根据标签数量调节帧大小，从而有效地识别标签。但是，仅仅改变帧的大小并不能减少标签数量时的标签冲突，因为它不能无限增加帧的大小。在第二种方法中，当标记的数量很少时，它可以识别所有的标记而不会产生太多的冲突。不管怎样，如果标记的数量很大，它需要成倍增加的插槽数来识别标记，因为它总是在标记之后从最初的最小帧大小开始，而不管有多少标记未读。