基于LANDMARC系统的室内定位算法优化

近年来,基于RFID室内定位技术越来越广泛应用,其中LANDMARC室内定位系统最近邻近算法成为主流算法,针对经典LANDMARC算法中多径效应、噪声随机变量影响以及各种形式的障碍物等复杂环境的存在,使得阅读器读取能力下降,影响最邻近标签的选择,进而使得系统定位精度下降,结合数据融合领域中的表决算法提出一定的改进方案,该改进算法能够克服复杂环境产生的影响,剔除不良标签,更加准确的计算出待测标签的定位位置,相较于经典LANDMARC算法,进一步提高了室内定位的精度及收敛速度。     

基于参考标签的射频识别定位算法研究与应用

对基于参考标签的最近邻居定位算法提出了若干改进,提出了动态k值设定的方法,参考标签可信度的概念和最近邻标签偏差校正算法,并采用了目标标签历史轨迹算法.基于多天线的时分复用搭建了室内定位系统,并且依据改进后的算法开发了相应的界面软件.实测表明改进算法的定位精度和在恶劣环境下定位结果的稳定度比原算法有了明显提高.     

基于改进粒子滤波的RFID室内目标定位算法

针对于LANDMARC算法的RFID室内定位精度受传输路径影响严重,直接采用粒子滤波自适应性差的问题,提出一种基于改进粒子滤波的RFID室内定位算法.该算法首先利用极限学习机(ELM)拟合阅读器接收信号强度与标签距离之间的非线性关系,构建信号传输模型,筛选邻近标签集;然后采用自适应学习因子优化粒子滤波过程,提高粒子全局...     

基于RFID技术的室内定位算法研究

随着移动通信用户量的日益增长,定位用户位置信息的服务日益成为移动应用的热点领域。目前比较流行的定位服务有全球卫星导航系统(GNSS),全球定位系统(GPS)以及国产的北斗星定位系统。然而在室内封闭环境下,由于卫星信号的衰减,这些定位系统很难进行室内定位定位。文章以RFID射频识别技术为基础,提出了一种全新的室内定位算法,在实际的实验测试当中可以较好地进行室内定位。     

使用无线射频识别RFID技术进行室内定位研究

无线射频识别技术在各领域的应用越来越广泛,发挥着巨大的作用。室内定位应用无线射频识别技术能够更好的适应发展环境。根据无线射频识别技术特点要求进行系统理论创新,改进基础应用算法,增强定位精度。本文对使用无线射频识别技术进行室内定位进行相应的研究。     

基于LANDMARC定位的语音增强技术

提出了一种射频标签定位的语音增强技术。该技术结合LANDMARC定位方法与传声器阵列语音增强技术构建了一个智能的语音自适应系统,可以广泛应用于舞台表演、产品展示等多种场合下的声音增强。     

基于RFID的改进室内三边定位算法研究

RFID技术常被应用在室内定位上,针对其常用的三边定位算法易出错、定位精度不高的问题,提出了改进的三边定位算法,通过多次选取不同的参考标签并结合基于欧氏距离的定位方法,最后以多次求解的平均值为未知点坐标,这样可以提高定位的精度同时降低误差的产生率。通过实验验证了改进的三边定位算法具有较高的可行性、较高的定位精度同时降低了系统的鲁棒性,该方法可以在室内定位上进行应用研究。     

基于射频识别的室内定位技术综述

用于室内定位的技术主要包括红外传播技术、802.11 WLAN技术、无线传感器网络(WSNs)、超声波定位。而射频识别(RFID)技术依赖其合理的系统造价、良好的定位精确度、较强的抗干扰能力、无接触通信以及RFID射频标签的部署、携带便捷等诸多优点,正逐渐应用于室内追踪定位中。本文从用于室内定位的RFID标签的角度出发,将当前主要的RFID室内定位技术分为无源、有源和半无源RFID定位3类,并对每一类中涉及到的主要定位算法的当前发展状况及其优缺点做了详细分析。     

基于RFID的室内定位技术研究

RFID(射频识别技术)以其非视距,非接触,多目标,低成本,效率高,识别速度快,定位精度高等特点而逐渐成为一颗耀眼的定位新星。文章先介绍了RFID系统的发展状况,然后按各主要组件介绍其分类及功能,阐述RFID系统工作原理,提出了RFID常用技术的应用,同时对RFID技术未来的发展趋势进行展望。     

基于牛顿插值的RFID室内定位算法

随着近年无线网络的发展,出现了多种与室内定位相关的技术与应用。文中提出了一种基于牛顿插值的室内定位算法。该算法主要是基于射频识别技术(RFID)并结合Larndmarc系统利用插值求解虚拟的标签,从而对待测标签得到更精确地定位。实验证明,与k邻域算法相比,该算法在定位精度上得到了显著提高。     

Optimization of an RFID location identification scheme based on the neural network

An indoor localization technology is increasingly critical as location‐aware applications evolve. Researchers have proposed several indoor localization technologies. Because most of the proposed indoor localization technologies simply involve using the received signal strength indicator value of radio‐frequency identification (RFID) for indoor localization, radio‐frequency interference, and environmental factors often limit the accuracy of localization results. Therefore, this study proposes an accurate RFID localization based on the neural network (ARL‐N²), a passive RFID indoor localization scheme for identifying tag positions in a room, combining a location identification based on dynamic active RFID calibration algorithm with a backpropagation neural network (BPN). The proposed scheme composed of two phases: in the training phase, an appropriate BPN architecture is constructed using the training data derived from the coordinates of reference tags and the coordinates obtained using the localization algorithm. By contrast, the online phase involves calculating the tracking tag coordinates and using these values as BPN inputs, thereby enhancing the estimated location. A performance evaluation of the ARL‐N² schemes confirms its high localization accuracy. The proposed method can be used to locate critical objects in difficult‐to‐find areas by creating minimal errors and applying and economical technique. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

室内环境下定位技术的研究

随着移动通信、无线传感器网络及无线局域网技术的发展,室内环境下基于位置的服务越来越受到人们的关注,因而室内环境下的定位成为一个非常活跃的研究领域.本文介绍比较了目前几种室内定位技术各自的原理、特点,并对室内定位技术今后的研究方向进行了展望.     

基于RFID的室内定位系统研究

RFID技术是一种全新的非接触自动识别技术,是物联网技术进行用户识别和定位处理的前提。文章在简单介绍RFID技术的基础上对基于到达时间、基于到达时间差、基于到达角、基于到达信号强度和基于相位的定位技术进行了分析。分析结果表明基于相位信息的定位系统相比其他系统而言,对硬件要求不高,可操作性强,有较强的抗干扰能力,具有较高的实用价值。     

改进的LANDMARC算法在ZigBee室内定位中的应用

随着室内定位技术的广泛应用,对定位精度的要求越来越高,传统的LANDMARC算法已不能满足实际应用的需求,因此,结合传统的LANDMARC算法和质心算法,提出一种改进的LANDMARC算法.首先利用MATLAB进行了理论仿真,研究发现改进的LANDMARC算法在参考标签间隔在0～5m时,定位精度要优于传统经典算法,且定位精度最大可提高35.4％.其次使用ZigBee定位系统进行了实验测量,研究发现实验测量结果与理论仿真结果基本吻合.     

基于RFID技术的室内定位系统的设计

单纯使用GPS系统无法解决复杂环境下的定位问题,利用各类无线与传感器技术实现室内定位系统成为近年来的研究热点。RFID技术具有成本低、寿命长、通信速率高、覆盖范围广、部署方便等优良特性,因而成为极具前景的室内定位手段。基于RFID技术,研制了以MSP430为主控芯片、兼容CC1101与CC2500两款射频模块的RFID标签与读卡器,采用LAND-MARC算法,实现了一套完整的室内定位系统。通过反复实验分析与参数配置改进,提高了系统的定位精度与稳定性,可应用于人员、资产管理系统等场景。     

基于压缩感知的室内多目标无线定位算法

针对现存无线传感器网络定位算法中需要采集、存储和处理大量数据导致运算量较大与能耗过高的问题,提出了一种改进的基于贝叶斯压缩感知的多目标定位算法.该算法利用锚节点对监控区域的划分,结合贝叶斯压缩感知理论将多目标定位问题转换为稀疏信号重构的问题.针对传统观测矩阵难以实现的缺陷,该算法中改进观测矩阵的设计可实现且与稀疏变换基相关性较低,进而使得算法的重构性能较高,从而降低了定位的误差.仿真结果表明,与现有的一些方法相比,所提算法在保证较低的计算复杂度的情况下更加充分地利用了网络节点,有效提高了定位精度,同时具有较强的鲁棒性.     

一种基于无源射频识别标签的消防员室内定位系统

消防员在地下建筑、无窗建筑、大型建筑物内,执行火情控制与人员搜救时,不可避免会遇到浓烟、黑暗、高温、陌生等情况,因此就需要精确的室内定位系统支持,已有的室内定位技术无法满足定位精度和长期部署的需求.本文提出了一种基于无源射频识别（RFID）标签的消防员室内定位系统,通过在消防员头盔内安装可变功率的RFID读写器,并将建筑物内读取的已经过精确标定的RFID标签信息回传到远程服务器进行计算处理,可实现建筑物外指挥员对室内消防员的实时精准定位和指挥功能.     

基于参数拟合的距离——损耗模型室内定位算法

基于室内RSS,提出了一种用于室内用户定位的传播距离-损耗模型,由一些已知距离下的相对接收功率值拟合得到模型参数;并用最大似然法根据接收到的相对功率值估计用户位置.模拟及实验结果表明,该方法都可以获得较为精确的室内用户位置估计.