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最早的射频识别技术（Radio Frequency Identification，RFID）源于20世纪90年代，它是人类在科技发展道路上的重大进展，改变了人类的消费方式与习惯。随着射频识别技术的逐渐成熟，该技术越来越多地被人们应用于物流业、智能门禁系统、目标定位、追踪和识别等关键应用，且其所具备的优越性已日益受到全国的重视与应用，它的发展状况成为各界瞩目的焦点。所谓畅销类产品就是指该类别的产品数量超过了一定的阈值，其具有鲜明的季节性特点。在商品的销售过程中，商家往往希望了解顾客的喜好，找出比较畅销的几类产品，来决定下一步的营销策略。由于用户需求和喜好的不同，再加上其他等等因素的影响，畅销类产品是在实时变化的，而并不是一成不变的。因此，随时对产品进行不断调整并对销售状况进行实时跟踪变得越来越重要。而RFID技术的出现，很好的满足了这种实时性的需求，只需在待识别的物品上附着RFID电子标签，经过相应的算法便能及时查找出畅销类产品，便于商家日后更好地进行销售。现有的关于识别畅销类标签的算法都必须扫描范围内的所有标签来进行识别，且这些算法都只关注于时间的研究，并没有对能量进行研究。针对这些不足，本文提出了反向阈值（Reserve Threshold-Based Scheme，RTBS）畅销类标签识别算法和正向阈值（Positive Threshold-Based Scheme，PTBS）畅销类标签识别算法，这两种算法的主要目的是在众多标签中以高效、节能的方式识别出畅销类标签。RTBS和PTBS算法不仅能够对阅读器识别范围内的一个标签子集进行畅销类标签的识别，而且还首次考虑到了识别畅销类标签过程中的能量问题。首先，RTBS和PTBS两种算法都是从所有标签中找出指定集合中的标签，然后，通过Hash函数选取样本标签并进行映射，其次，通过阅读器和标签之间的通信获取时隙的状态并对其进行分析和处理，从而识别出畅销类标签。不同的是，RTBS采用的是反向思维方式，而PTBS采用的是正向思维方式。且在搜索阶段，RTBS算法采用的是基础的―点名‖机制，即广播标签的类别ID；而PTBS算法采用的是双布鲁姆滤波器取交集的方法。仿真结果表明，RTBS和PTBS两种算法都够识别出来畅销类标签，并都具有时间有效性和能量有效性。