在“中国制造2025”国家战略的推进下，制造业领域掀起了数字化、智能化升级改造的潮流。潮流之下，作为物联网感知层核心的射频识别(RFID)技术得到了广泛的关注和发展。与现在主流的条形码识别技术相比，RFID具有识别速度快、识别距离远、非视距识别等优点，已经被越来越多的生产和零售商用来对物料和商品进行实时的追踪。为了更好的支撑上层的应用，提高信息管理的效率，阅读器需要在短时间与大量的标签进行通信，采集标签存储的数据。随着RFID技术的广泛部署，RFID标签的规模与日俱增，从而给RFID系统中的信息采集带来了很大的挑战。大规模的标签之间的信号冲突严重，导致信息采集的效率低下。为了解决上述问题，本文针对大规模RFID标签信息采集技术进行研究。一方面旨在协调标签之间的传输时间，从而降低标签之间的信号冲突，提高信道的利用率。另一方面旨在提高信道利用率的同时实现按需采集，通过静默无关标签来降低阅读器采集目标的规模，从而加快信息采集的过程。本文主要贡献总结如下:
　　针对标签的快速识别问题，本论文主要研究了如何避免对已知标签的重复识别。首先，本文提出通过静默已知标签来避免它们对信道的占用，从而降低标签之间的信号冲突。其次，本文提出了一种基于哈希的复合型指导向量机制来快速检测新增标签和丢失标签，从而加速标签识别的过程。通过静默已知标签和动态标签识别，标签之间的信号冲突显著下降，从而使得识别的时间效率有了大幅度的提高。
　　针对标签信息高效轮询问题。本论文主要研究了如何降低轮询目标集合的广播开销。首先，本文提出了通过构建目标标签和时隙之间的一一映射来确保每个目标集合中的标签被分配到一个独占的时隙，从而避免目标标签之间的信号冲突。其次，本文提出了一种基于签名的无关标签过滤机制来静默目标集合外的其他标签，从而避免其他标签干扰目标标签的信息采集。通过分配目标标签对应的时隙以及根据签名过滤无关标签，标签询开销显著减小，从而使得阅读器能够更快的向特定目标标签采集信息。
　　针对多类别标签管理方面，本文主要研究了标签的差异化抽样及其应用。首先，本文提出了利用标准化的C1G2命令来为各类标签分配不同的采样概率，从而令管理人员可以根据标签的重要程度实现差异化的抽样。其次，本文提出了利用差异化抽样方法来实现标签的个性化管理，基于差异化抽样设计了两种高时效标签监控方法。通过利用差异化抽样方法为每个标签设定独立的采样概率，可以实现对信道资源的合理分配，从而显著提升大规模标签监控的效率。