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文檔簡(jiǎn)介
1、位置感知技術(shù)一直以來(lái)都是廣大學(xué)者所關(guān)注的重點(diǎn),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(lái)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(duì)RFID室內(nèi)定位設(shè)備的布置及定位區(qū)域的劃分問(wèn)題,引入?yún)^(qū)域可分辨性、遞歸劃分、區(qū)域擴(kuò)張及細(xì)化等概念,對(duì)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(shí)驗(yàn)分析,結(jié)果表明該方法可以有效提高定位精度,降低計(jì)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(jī)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(bǔ)償方法。
通過(guò)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(duì)冗余讀寫(xiě)器及標(biāo)簽的分析和計(jì)算,糾正了近鄰標(biāo)簽選取時(shí)的偏差,同時(shí)增強(qiáng)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(guò)大量的仿真實(shí)驗(yàn)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(shí)環(huán)境中對(duì)本文方法模型進(jìn)行了驗(yàn)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
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