基于指纹库改进的LANDMARC室内定位算法研究
发布时间：2021-07-16 15:30
近年来,科技发展日新月异,城市化进程不断加快,人们对定位的需求也越来越大,尤其体现在商业推送,物流管理,搜索营救等方面。在室外可以通过全球导航定位系统（Global Navigation and Positioning System,GNSS）的定位技术来获得位置信息,但由于室外各种建筑物遮挡,导致卫星信号传播时产生多径传播效应,在室内定位应用效果较差,然而人们日常活动有80%以上的时间是在室内的,所以高精度,低成本,稳定可靠的室内定位技术急需大力发展。在主流的室内定位技术中,RFID技术具有低成本、高速响应、非接触式、非视距、定位精度相对较高等优点,在室内定位中被广泛应用,但其定位精度和系统设计还有待进一步提升和优化。本文首先对室内定位技术进行概述,然后对基于RFID技术主流定位算法进行了分析,从各方面对比了各种技术的优缺点。针对RFID室内定位代表算法LANDMARC进行了重点分析,通过仿真定量分析了影响其定位性能的各个因素,并根据分析结果对LANDMARC定位算法进行了以下改进:一是针对LANDMARC定位算法以实时非稳定的收信场强指示值（Received Signal Stre...
【文章来源】：武汉理工大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
k值对定位性能的影响示意图
2.3.2 阅读器个数对定位性能的影响 我们将系统中阅读器的数量分别设置为 3、4、5、6 个，布局按照使阅读器处于矩形顶点和边的中点上放置。定位效果如图 2-4 所示。可以看出随着阅读器数量的增加，定位性能是不断提高的，其中提升幅度最大的是从数目 3 个增加到 4 个时，数目为 5 和 6 个时，虽有提升，但幅度并不明显。考虑到硬件成本和阅读器的增加带来更大的计算量，选择 4 个阅读器是性价比比较高的设计。
19所示x轴为衰减系数值，y轴为三种权值定义法下平均定位误差。可见究竟哪一种权值定义法效果最好并不一成不变，而是与环境参数相关的，通过公式我们可以知道，三种定义法中在一阶权值法下单个标签对未知目标的影响力最大，二阶次之，对数定义法最校反映在图中就是在环境衰减系数不断变化时，环境衰减越严重，单个标签影响力越大的权值定义法越好，否则选择选择最保守的一阶权值定义法。图2-5权值对定位性能的影响示意图2.3.4参考标签密度对定位性能的影响LANDMARC定位算法原布局为2m*1m的分布密度，能够获得平均误差1.6m左右的定位性能。当然参考标签的分布密度不同，定位性能也会相应不同。分布密度直接关系到近邻标签的准确性，因为KNN算法依赖的是近邻标签，在相同的区域内，标签在距离上的功率衰减和受干扰程度是非常接近的，这才是LANDMARC定位精度比较高的理论基矗我们通过模拟实验，定量的分析标签分布密度与定位性能的关系。我们分别将分布密度设为0.2m*0.2m、0.5m*0.5m、1m*1m、2m*2m、4m*4m的分布密度，其平均定位精度如图2-6所示，x轴为标签分布密度，y轴为平均定位误差。可知，标签分布密度直接与定位精度有直接的关系，分布密度越大定位精度越高，但是从定位性能提升幅度上来看，分布密度提升也是逐渐下降，表明单纯通过增加分布密度来无限
【参考文献】：
期刊论文
[1]nRF51822与传感器融合的定位算法[J]. 王超,姚瑞玲. 计算机工程与设计. 2018(07)
[2]基于克里金插值的自适应VIRE室内定位算法研究[J]. 顾军华,许鹏,董瑶,董永峰,白振东. 计算机工程与应用. 2018(12)
[3]基于Newton插值与混合灰狼优化SVR的RFID定位算法[J]. 徐杨杰,王艳,严大虎,纪志成. 系统仿真学报. 2017(09)
[4]基于层次聚类的WiFi室内位置指纹定位算法[J]. 王怡婷,郭红. 福州大学学报(自然科学版). 2017(01)
[5]基于NRF51822的RSSI-Distance曲线探究[J]. 潘岩,徐文岩,王晓东. 科技与创新. 2017(04)
[6]基于LANDMARC系统的室内定位算法优化[J]. 刘小红,苏湛,徐青,沈昱明. 信息技术. 2016(12)
[7]基于磁场指纹辅助的手机室内定位系统[J]. 杨增瑞,段其昌,毛明轩,段盼,黄晓刚. 传感技术学报. 2016(09)
[8]加入虚拟标签的射频识别室内定位算法[J]. 陈增强,国峰,牛攀峰,张青. 吉林大学学报(工学版). 2015(06)
[9]基于样条插值的RFID室内定位算法[J]. 王弼,黄成. 计算机仿真. 2015(11)
[10]基于RFID的BVIRE算法研究与改进[J]. 黄俊,邹传云,何毅. 微型机与应用. 2014(23)
博士论文
[1]WLAN位置指纹室内定位关键技术研究[D]. 陈丽娜.华东师范大学 2014
硕士论文
[1]基于RFID的室内定位算法研究与系统实现[D]. 张国伟.电子科技大学 2014
[2]基于UWB的室内定位算法研究与应用[D]. 朱永龙.山东大学 2014
[3]基于改进LANDMARC算法的RFID室内定位系统研究与实现[D]. 吴王润.中南大学 2014
[4]基于RFID虚拟标签的室内定位算法研究[D]. 邵成刚.北京邮电大学 2013
[5]超声波室内定位系统[D]. 苑宝玉.长春理工大学 2010
本文编号：3287278
【文章来源】：武汉理工大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
k值对定位性能的影响示意图
2.3.2 阅读器个数对定位性能的影响 我们将系统中阅读器的数量分别设置为 3、4、5、6 个，布局按照使阅读器处于矩形顶点和边的中点上放置。定位效果如图 2-4 所示。可以看出随着阅读器数量的增加，定位性能是不断提高的，其中提升幅度最大的是从数目 3 个增加到 4 个时，数目为 5 和 6 个时，虽有提升，但幅度并不明显。考虑到硬件成本和阅读器的增加带来更大的计算量，选择 4 个阅读器是性价比比较高的设计。
19所示x轴为衰减系数值，y轴为三种权值定义法下平均定位误差。可见究竟哪一种权值定义法效果最好并不一成不变，而是与环境参数相关的，通过公式我们可以知道，三种定义法中在一阶权值法下单个标签对未知目标的影响力最大，二阶次之，对数定义法最校反映在图中就是在环境衰减系数不断变化时，环境衰减越严重，单个标签影响力越大的权值定义法越好，否则选择选择最保守的一阶权值定义法。图2-5权值对定位性能的影响示意图2.3.4参考标签密度对定位性能的影响LANDMARC定位算法原布局为2m*1m的分布密度，能够获得平均误差1.6m左右的定位性能。当然参考标签的分布密度不同，定位性能也会相应不同。分布密度直接关系到近邻标签的准确性，因为KNN算法依赖的是近邻标签，在相同的区域内，标签在距离上的功率衰减和受干扰程度是非常接近的，这才是LANDMARC定位精度比较高的理论基矗我们通过模拟实验，定量的分析标签分布密度与定位性能的关系。我们分别将分布密度设为0.2m*0.2m、0.5m*0.5m、1m*1m、2m*2m、4m*4m的分布密度，其平均定位精度如图2-6所示，x轴为标签分布密度，y轴为平均定位误差。可知，标签分布密度直接与定位精度有直接的关系，分布密度越大定位精度越高，但是从定位性能提升幅度上来看，分布密度提升也是逐渐下降，表明单纯通过增加分布密度来无限
【参考文献】：
期刊论文
[1]nRF51822与传感器融合的定位算法[J]. 王超,姚瑞玲. 计算机工程与设计. 2018(07)
[2]基于克里金插值的自适应VIRE室内定位算法研究[J]. 顾军华,许鹏,董瑶,董永峰,白振东. 计算机工程与应用. 2018(12)
[3]基于Newton插值与混合灰狼优化SVR的RFID定位算法[J]. 徐杨杰,王艳,严大虎,纪志成. 系统仿真学报. 2017(09)
[4]基于层次聚类的WiFi室内位置指纹定位算法[J]. 王怡婷,郭红. 福州大学学报(自然科学版). 2017(01)
[5]基于NRF51822的RSSI-Distance曲线探究[J]. 潘岩,徐文岩,王晓东. 科技与创新. 2017(04)
[6]基于LANDMARC系统的室内定位算法优化[J]. 刘小红,苏湛,徐青,沈昱明. 信息技术. 2016(12)
[7]基于磁场指纹辅助的手机室内定位系统[J]. 杨增瑞,段其昌,毛明轩,段盼,黄晓刚. 传感技术学报. 2016(09)
[8]加入虚拟标签的射频识别室内定位算法[J]. 陈增强,国峰,牛攀峰,张青. 吉林大学学报(工学版). 2015(06)
[9]基于样条插值的RFID室内定位算法[J]. 王弼,黄成. 计算机仿真. 2015(11)
[10]基于RFID的BVIRE算法研究与改进[J]. 黄俊,邹传云,何毅. 微型机与应用. 2014(23)
博士论文
[1]WLAN位置指纹室内定位关键技术研究[D]. 陈丽娜.华东师范大学 2014
硕士论文
[1]基于RFID的室内定位算法研究与系统实现[D]. 张国伟.电子科技大学 2014
[2]基于UWB的室内定位算法研究与应用[D]. 朱永龙.山东大学 2014
[3]基于改进LANDMARC算法的RFID室内定位系统研究与实现[D]. 吴王润.中南大学 2014
[4]基于RFID虚拟标签的室内定位算法研究[D]. 邵成刚.北京邮电大学 2013
[5]超声波室内定位系统[D]. 苑宝玉.长春理工大学 2010
本文编号：3287278
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