基于场景分析的rfid室内定位算法分析

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1、摘要3ABSTRACT5第一章绪论11.1选题的背景和意义11.2室内定位技术的发展现状21.3本文的研究内容与结构安排4第二章基于RFID的室内定位技术研究72.1射频识别技术概述72.1.1RFID技术简介72.1.2RFID技术原理与组成部分82.1.3RFID技术的国内外发展现状142.2基于RFID的室内定位方法研究162.2.1三角测量法162.2.2场景分析法202.2.3邻近法202.3本章小结21第三章基于场景分析的RFID定位算法233」LANDMARC算法233.2VIRE算法263.3本章小结31第四章NEW-VIRE算法334」NEW-VIRE算法创新点334.

2、1.1增加边界虚拟标签334.1.2引入邻近地图的方法344.1.3多次测量信号强度取平均值354.2NEW-VIRE算法基本流程354.3NEW-VIRE算法仿真实现394.3.1仿真环境394.3.2实验程序实现394.3.2仿真结果呈现434.4仿真实验参数分析444.4.1关于虚拟标签网格数N的选择44442关于门限值E(h的选择454.5本章小结46第五章总结与展望475」本文工作总结475.2下一步工作展望47参考文献1攻读硕士期间发表的学术论著53致谢54基于场景分析的RFID室内定位算法研究摘要近年来,随着经济的不断发展,人民生活水平不断提高,很多大型室内场所,像大型商场

3、、地下停车场、会展屮心、政务屮心等如雨后春笋般涌现出来,人们对于其中位置信息的需求与日俱增。然而,我们所熟知的GPS、移动无线定位等技术,由于建筑物内部环境的复杂性,信号很容易产牛多径效应,使得定位精度无法满足人们的耍求;更严重的是,由于建筑物的封闭性,使得信号强度严重衰弱,其至会出现接收不到信号以致无法定位的情况。所以,这些技术在室内环境中下并不适用。随着信息技术和无线通信技术的发展,研究人员开始利用红外线、超声波、蓝牙、ZigBee等新兴技术来进行室内定位,这其中,射频识别(RFID)技术以其非视距、未接触、成本低、精度高、环境适应能力强等诸多优点,成为了室内定位领域的优先选择。木文

4、的主要内容如下:1)介绍RFID系统的分类、组成、工作原理以及国内外的发展状况等,并介绍了三种常用的室内定位方法一一三角测量法、场景分析法、邻近法。并在此基础上介绍了基于三角测量法的TOA、TDOA、RSS、AOA算法,分别讨论这儿种算法的优势与不足之处,最终选择使用场最分析法作为室内定位的主要方法。2)介绍了两种经典的基于场景分析法的RFID定位算法——LANDMARC算法和在此基础上进行改进、添加虚拟标签的VIRE算法,并通过仿真实验,对比结果、分析误差,找出了VIRE算法误差产生的主要原因:如室内人员流动等因素造成信号波动、无法精确定位参考标签分布范围之外的待测点、小概率事件的影响

5、等。3)针对分析出的产生误差的原因,提出三种算法优化方案,分别是多次测量取均值、添加边界虚拟参考标签、引入邻近地图,并在此基础上提岀一种新的算法——NEW-VIRE算法,以期在不增加系统成本的前提下,进一步提高定位精度,减小误差。4)将NEW-VIRE算法用MATLAB进行仿真实验,验证定位结果,并与已有的经典算法进行对比,讨论了算法屮的主要参数,如虚拟标签网格数、门限值等对定位精度的影响。5)对论文工作进行总结,指岀需要改进的不足之处,并对今后的工作进行了展望。关键词:RFID、室内定位、算法优化、NEW-VIRE算法分类号:TN911.23ResearchonRFIDIndoorLo

6、cationAlgorithmsBasedonScenarioAnalysisMethodABSTRACTInrecentyears,withthedevelopmentofeconomyandtheimprovementofpeople'slivingstandards,alotoflarge-scaleindoorspaces,suchassuperstore,undergroundparking,conventioncenter,springup,inwhichpeoplehaveanincreasingdemandforthelocationinformation.However

7、,becauseofthecomplicatedinternalenvironmentofthesebuildings,themultipatheffectofthesignalisapttotakeplace,whichleadstomobilewirelesspositioningtechnologysuchasGPSaswehaveknowncannotmeetpeople'sdemandforthelocationaccur

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