基于位置指纹的RFID室内定位方法研究

摘要

物联网是近年来受到广泛关注的新兴领域，是互联网在物理世界的延伸。位置服务是物联网研究中的重要内容，包括室内定位和室外定位。其中室外定位技术主要依托于GPS(Global Positioning System)，目前技术已经相当成熟，得到了广泛的应用，但在室内定位中GPS技术具有局限性。而RFID(Radio Frequency，Identification)技术以成本低、非视距、性能好等特点在室内定位领域受到关注，并在许多领域被成功应用，但室内环境的复杂性一直是阻碍其发展的重要因素。
　　本文针对室内定位的复杂度、定位设备的异构性、定位环境的随机噪声等问题展开研究并提出了一个基于RFID的指纹定位方法模型，基于该模型设计开发了室内定位系统。
　　针对定位设备的异构性问题，本文提出了基于差分指纹的定位方法，以两个读写器之间的信号强度差作为参考点指纹，建立定位区域的差分指纹库，有效解决了指纹方法定位中离线阶段和在线阶段因异构设备引起的信号强度差异带来的精度下降问题。同时，在定位区域的指纹库构建中，引入虚拟参考点，根据信号传播模型计算虚拟参考点的信号强度，以减少指纹采集的工作量。
　　在基于指纹的定位方法中，定位复杂度主要来源于指纹库大、指纹维度高等因素。本文通过定位区域的划分以及读写器优选的方法有效降低了定位计算的复杂度。离线阶段采用FCM(Fuzzy c-means)算法将定位区域划分为多个子区域，对每个子区域进行读写器优选，减少读写器的数量，以降低指纹的维度。在线定位过程中，首先根据NN(NearestNeighbor)算法进行子区域选择；然后，采用本文提出的相对距离模糊集合定位(RDFP，Relative Distance Fuzzy Positioning)算法计算得到待定位目标的坐标。RDFP算法是根据本文提出的指纹转换模型把参考点指纹转换为距离指纹，然后采用模糊集定位算法计算待定位点位置。该算法充分考虑定位环境噪声和无线信号与距离之间的非线性衰减问题，有效的消除环境随机噪声问题。
　　最后，基于本文提出的定位模型设计开发了基于RFID的室内定位系统，定位的精度和效率都大大提高，验证了本文方法的可行性，为其他的室内定位应用系统提供借鉴。

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1 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 研究现状

1.3 论文结构

2 基于位置指纹的RFID定位方法模型

2.1 定位复杂度

2.2 定位设备异构性

2.3 定位环境随机噪声

2.4 RFID指纹定位模型

2.5 关键技术

2.6 本章小结

3 基于差分指纹的RFID定位方法

3.1 SSD指纹地图构建

3.2 虚拟信号强度计算

3.3 实验分析

3.4 本章小结

4 基于模糊聚类的区域划分方法

4.1 区域划分

4.2 读写器优选

4.3 定位区域选择

4.4 实验分析

4.5 本章小结

5 相对距离模糊集定位算法

5.1 定位算法介绍

5.2 指纹转换模型

5.3 相对距离模糊集定位算法

5.4 实验分析

5.5 本章小结

6 基于RFID的室内定位系统

6.1 系统设计

6.2 服务层设计

6.3 客户层设计

6.4 基础层设计

6.5 本章小结

7 总结与展望

7.1 总结

7.2 展望

致谢

参考文献

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