基于RFID的環(huán)境自適應(yīng)室內(nèi)定位方法研究.pdf

1、位置感知技術(shù)一直以來都是廣大學(xué)者所關(guān)注的重點，特別是隨著物聯(lián)網(wǎng)(IOT，Internetof Things)及基于位置服務(wù)(LBS，Location Based Service)技術(shù)的迅速發(fā)展，越來越多的用戶將位置感知技術(shù)融入到自己的日常生活中。傳統(tǒng)的位置感知技術(shù)可分為室外感知和室內(nèi)感知，室外位置感知中GPS基本滿足了不同用戶的需求，而在室內(nèi)應(yīng)用中由于現(xiàn)有的室內(nèi)定位技術(shù)在成本、精度、效率及環(huán)境適應(yīng)能力等方面與應(yīng)用需求存在一定的差距，因此

2、受到了廣大學(xué)者關(guān)注。
　　本文首先介紹了典型室內(nèi)定位方法及相關(guān)技術(shù)，分析了影響定位精度及效率的諸多因素，以經(jīng)典LANDMARC方法為基礎(chǔ)，基于區(qū)域劃分思想，提出具有環(huán)境自適應(yīng)性的RFID室內(nèi)定位方法體系，該體系包括定位環(huán)境布置方法和定位方法兩部分。
　　針對RFID室內(nèi)定位設(shè)備的布置及定位區(qū)域的劃分問題，引入?yún)^(qū)域可分辨性、遞歸劃分、區(qū)域擴張及細(xì)化等概念，對定位區(qū)域劃分的形狀、方法以及粒度等進(jìn)行了深入分析，提出了基于等腰直角三

3、角形的劃分及布置方法，并進(jìn)行了實驗分析，結(jié)果表明該方法可以有效提高定位精度，降低計算復(fù)雜度。
　　在上述定位設(shè)備布置及定位區(qū)域劃分基礎(chǔ)上，提出了環(huán)境自適應(yīng)RFID室內(nèi)定位模型，包括:
　　(1)基于投票機制的子區(qū)域確定方法;
　　(2)具有自適應(yīng)性的路徑損耗模型;
　　(3)基于區(qū)域劃分的虛擬參考標(biāo)簽設(shè)置方法;
　　(4)自校正K近鄰標(biāo)簽選擇方法;
　　(5)定位結(jié)果的誤差補償方法。
　　通過上

4、述方法，可以減少冗余數(shù)據(jù)，提高算法性能，避免了對冗余讀寫器及標(biāo)簽的分析和計算，糾正了近鄰標(biāo)簽選取時的偏差，同時增強了算法的環(huán)境自適應(yīng)能力，使得定位精度得到了提升。通過大量的仿真實驗表明本文方法精度和穩(wěn)定性優(yōu)于經(jīng)典算法，特別是在低標(biāo)簽密度的復(fù)雜環(huán)境中，該方法的精度及效率得到了顯著提高。
　　最后，論文在真實環(huán)境中對本文方法模型進(jìn)行了驗證，結(jié)果表明本文方法在精度上要優(yōu)于典型的LANDMARC和VIRE系統(tǒng)，定位誤差比LANDMARC和