对于SA算法，在发生碰撞时，标签延迟的随机性范围很大，影响了其平均响应速度。为此，规定若干个时隙为一帧，标签选择的随机延迟必须是帧内的某个时隙，这就是帧时隙Aloha（FramedSlottedAloha，FSA）算法 。

FSA算法的缺点是帧长固定，这样当标签数量较少时，存在时隙浪费，而当标签数较多时，碰撞解决的效果又不是很好。因此，可以考虑根据标签数量动态地调整帧长，即动态帧时隙Aloha（DynamicFramedSlottedAloha，DFSA）算法。研究结果表明，最优的帧长应该等于标签数量，因此只要知道了标签数量，就可以确定帧长，然而当前帧需识别的标签数量通常无法预知，只能对其进行估算。因此在DFSA算法中，非常重要的一项工作就是标签数量的估计，大多数方法都是根据上一帧的帧长、标签个数、冲突情况来估计当前帧中的标签数 。典型方法包括：

（1）Vogt方法设碰撞时隙数为Ck，碰撞时隙内至少有2个以上的标签存在，则可以预测发生碰撞的标签数量至少为2×Ck 。

（2）标签估计方法Ⅰ（TagEstimationMethodⅠ，TEMⅠ）将碰撞率Cratio定义为碰撞时隙数与帧长的比值，L为帧长，n为标签个数，则它们之间的关系为Cratio=1－（1-1/L）(1 n/(L-1))（1）由于上一帧的帧长L和碰撞率Cratio已知，可以计算出标签个数n 。

（3）TEMⅡ方法设nest为估算的标签数量，Mcoll为上一帧中的碰撞时隙数，则nest=2．3922×Mcoll 。