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针对当识别标签数目大量增加时,欠定盲分离算法出现的分离效果变差,系统整体性能急速下降等问题,提出一种基于约束性非负矩阵分解(NMF,Nonnegative Matrix Factorization)与帧时隙ALOHA(FSA)的并行识别防碰撞算法,通过合理的帧对隙数选择,可以使每一时隙内的标签数目控制在最佳的范围内,使得即使标签数目大量增加时,仍能使RFID(Radio Frequency Identification)系统性能保持在最佳状态.仿真结果表明,在天线数相同的情况下,改进的算法与基于动态位隙分组盲分离防碰撞(BSDBG,Blind Separation and Dynamic Bit-slot Grouping)算法相比,当天线数为4～28时,标签识别率提高了180％～389％,标签识别速度提高了39％～70％,同时改进的算法具有高效性和低成本性,具有非常好的应用价值.