高精度RSSI的定位方法及其定位系统研究

发布时间：2019-11-18 13:16

【摘要】：随着室内定位技术的快速发展,射频识别技术因为具有低成本、非接触、非视距和高定位精度等优点,成为室内定位方面的首选方案。然而目前已有的RFID室内定位算法的精度容易受到标签密度与算法效率的影响,所以研究一种合理的定位算法有效解决上述问题显得极其重要。本文重点分析了最近邻标签定位算法的优势和缺陷并对极限学习机训练算法在定位领域的可行性进行了分析,主要完成以下工作:本文首先提出了一种基于LANDMARC和ELM学习算法相结合的分段式定位算法。分为离线与在线两个阶段:离线阶段,首先对所有实体参考标签的信号强度值进行采集,再利用VIRE方法增加虚拟标签,使用实际测得的传播损耗模型计算虚拟标签的信号强度值,构建训练数据矩阵。然后通过ELM学习算法对参考标签的信号强度值与位置信息进行数据训练并建立ELM模型。在线阶段,实时采集目标标签的信号强度值,首先使用LANDMARC算法选取最近邻标签的覆盖区域,并对该范围内使用离线阶段得到的ELM模型,进行最后的位置确定。本文通过仿真验证了本算法在室内定位领域的适用性。本文利用射频开发平台搭建了室内定位系统,编写了相应的算法程序,对以上算法进行实际测试,为算法的实际应用提供了参考。实验中讨论了 ELM模型隐藏节点参数设置的不同对定位精度的影响。在空旷的室内空间以及相同的参考标签密度下,通过对不同位置的目标标签的多次测量,本文算法的平均误差为0.30米,相比LANDMARC算法提高了 38%,在定位时间上相比于LANDMARC算法缩短了 76%。测试结果表明,本文所提算法运算效率较高,且可以较好的满足室内定位的精度要求。
【学位授予单位】：天津工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.44;TP181

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本文编号：2562603