射频识别动态定位方法

提出一种新型的通过参考标签和移动RFID射频读写器进行定位的方法。该定位方法的主要优点是不需要记录任何测量信息如TOA、RSSI等,而是通过移动读写器,不断对目标标签和参考标签进行读取,经椭圆还原算法对读区域进行还原,最终以交集计算实现定位。该方法思路简单,但实现了较高精度的RFID室内定位。实验结果表明,该定位方法的精度可在最小的参考标签单元格内（可到达数十厘米级）。同时建立的原型定位系统具有成本低、易于部署等特点,存在应用于大规模RFID仓储定位管理的可行性。     

一种基于RFID和ZigBee技术的局域定位系统

介绍了一种基于RFID和ZigBee技术的室内定位系统的设计。该设计以第二代片上系统CC2530为核心,配合RFID阅读器和标签、以及一些外围电路构成了硬件定位系统。采用基于接收信号强度值(RSSI)的定位技术和最大似然估计的计算方法进行定位。重点阐述了该定位系统的结构和硬件电路设计,分析了定位系统的工作原理、软件流程和定位算法的实现。实验证明该定位系统能够实现室内局域定位的功能。     

基于旋转天线的RFID室内定位算法及试验研究

RFID是室内定位的首选技术,是物联网和智能家居的重要手段之一。提出了利用旋转RFID旋转天线进行标签定位的思路,设计了连续旋转天线定位算法,建立了由步进电机带动的旋转天线定位系统,通过Matlab程序控制步进电机同时采集RFID标签的信号强度RSSI,通过数据拟合获得RFID标签的位置。结果表明连续旋转天线定位可达到50mm的定位精度。     

一种基于二维相控阵天线的RFID定位方法

RFID（Radio Frequency Identification）射频识别系统中,如何在识别标签基本信息的基础上进一步精准地感知标签的实时位置一直是一个重要问题.本文首次提出一种基于二维相控阵天线的非测距RFID标签定位方法（Phased Array based Range Free Tag Localization,PATL）.该方法利用相控阵天线辐射波束角度可调的特点,对搜索平面依次进行扫描,并通过统计不同天线区域内标签出现的次数,利用加权算法给出标签的二维位置.该方法能够在不借助参考标签或辅助设备的前提下对多个目标标签进行实时定位.通过利用一款集成有相控阵天线的商用超高频RFID阅读器对方法进行了实验验证.结果表明,算法的定位精度能达到21cm.     

一种基于RFID技术的室内定位系统设计

针对室内无线区域定位的需求,设计了基于有源RFID(Radio Frequency Identification)技术的无线定位系统。RFID读写器和标签系统均采用低功耗MCU芯片PIC16F877A作为核心控制单元,以低功耗无线射频收发器芯片CC2500为核心配合外围滤波器和天线等构成系统的通信单元。在读写器与标签进行数据通信的过程中,通过获取RSSI(Received Signal Strength Indicator,接收信号强度指示)信号推测出读写器与标签之间的距离,在获得来自于多个具有固定位置信息的标签的RSSI信号后,可以实现对读写器的无线定位。实验结果表明,该系统在室内环境中能够实现较高精度的无线区域定位。     

基于参考标签的射频识别室内定位算法研究

针对现有基于RFID的LANDMARC室内定位系统会因外界环境因素导致优良的邻近参考标签丢失、不良的参考标签引入的问题,为此提出了一种改进的最近邻居算法,通过筛选已选取的邻近参考标签,实现最近邻标签的最佳选取。实验结果表明待测标签的定位精度得到有效提高。该算法有效获取到优良的参考标签,从而获得了满意的定位精度和定位性能。     

一种利用有源RFID标签的室内定位机制

目前,现有的定位技术不能完全满足室内定位感知的要求,但随着RFID(射频识别)技术的成熟,低成本建设室内定位系统这一问题有望得到解决。从定位算法和参考标签两个角度,对采用RFID技术解决室内定位问题进行了讨论。在现有的室内定位技术中,LANDMARC系统通过引入参考标签,可以减少需要使用的RFID读写器数量,并根据不同标签之间的残差加权算法,可以获得较高的定位精度。本文在分析了LANDMARC系统的基础上,提出了一种新机制解决了它潜在的问题,并证明了该机制在提高定位精度上确实有效。     

一种有源RFID局域定位系统设计

提出了一种基于PIC16F877A微控制器和CC2500射频收发器芯片的低功耗、低成本RFID（Radio Frequency Identification,无线射频识别）局域定位系统设计方法,介绍了系统的定位工作原理、主要硬件电路模块及定位算法的设计和实现。采用基于序列号对时隙数运算的排序算法有效解决了多标签识别碰撞的问题,基于射频辐射强度（Received Signal Strength Indication,RSSI）和圆周定位算法实现了基于RFID多标签系统的平面定位。实验测试表明,这种射频定位方法能够实现一定精度下的无线局域定位的功能。     

基于改进粒子滤波的RFID室内目标定位算法

针对于LANDMARC算法的RFID室内定位精度受传输路径影响严重,直接采用粒子滤波自适应性差的问题,提出一种基于改进粒子滤波的RFID室内定位算法。该算法首先利用极限学习机(ELM)拟合阅读器接收信号强度与标签距离之间的非线性关系,构建信号传输模型,筛选邻近标签集;然后采用自适应学习因子优化粒子滤波过程,提高粒子全局寻优能力和收敛速度。仿真实验结果表明,该算法能够有效实现待测标签的RFID室内定位,且定位精度较高,收敛速度较快。     

基于距离权重的无线指纹定位方法

无线信号RSSI是室内定位中被广泛应用的一种参考信息。但由于室内环境中无线多径的影响,接收机RSSI值会大范围波动,并造成室内定位信息的较大误差。实验数据分析表明,RSSI值的方差可随着RSSI均值进行改变。基于此观测结果,文中提出了基于距离权重的指纹算法,基于不同的RSSI方差赋予RSSI测量值不同的权重,可全面提高定位精度。仿真与实测表明,文中所提出的算法可明显改善定位精度,平均定位误差改善幅度在典型的室内环境中可达0.8米至2米。     

RFID Indoor positioning based on Semi-supervised Actor-Critic Co-training

For large-scale radio frequency identification ( RFID) indoor positioning system, the positioning scale isrelatively large, with less labeled data and more unlabeled data, and it is easily affected by multipath and whitenoise. An RFID positioning algorithm based on semi-supervised actor-critic co-training (SACC) was proposed tosolve this problem. In this research, the positioning is regarded as Markov decision-making process. Firstly, theactor-critic was combined with random actions and selects the unlabeled best received signal arrival intensity(RSSI) data by co-training of the semi-supervised. Secondly, the actor and the critic were updated by employingKronecker-factored approximation calculate (K-FAC) natural gradient. Finally, the target position was obtained byco-locating with labeled RSSI data and the selected unlabeled RSSI data. The proposed method reduced the cost ofindoor positioning significantly by decreasing the number of labeled data. Meanwhile, with the increase of thepositioning targets, the actor could quickly select unlabeled RSSI data and updates the location model. Experimentshows that, compared with other RFID indoor positioning algorithms, such as twin delayed deep deterministic policygradient (TD3), deep deterministic policy gradient (DDPG), and actor-critic using Kronecker-factored trustregion ( ACKTR), the proposed method decreased the average positioning error respectively by 50.226%,41.916%, and 25.004%. Meanwhile, the positioning stability was improved by 23.430%, 28.518%, and38.631%.     

基于TinyOS平台的RSSI改进定位系统设计与实现

RSSI改进定位算法是无线传感网络节点定位中一种有效的定位算法,可以提高定位精度。文中以Crossbow公司提供的iris节点及MIB520接口板为硬件平台,以TinyOS操作系统支持的NesC语言为软件操作平台,设计了RSSI改进定位系统。分别在室内和室外两种环境下对已有的RSSI改进算法进行实验验证,证明了系统的有效性。     

基于TinyOS平台的RSSI定位系统设计与实现

RSSI定位算法是无线传感网络节点定位中一种常用的定位算法,文中以Crossbow公司提供的iris节点及MIB520接口板为硬件平台,以TinyOS操作系统支持的NesC语言为软件操作平台,设计了RSSI定位系统。分别在室内和室外两种环境下对其进行实验验证,证明了系统的有效性。     

基于反向学习策略的自适应花授粉接收信号强度指示室内可见光定位

为提高大型室内场所的定位精度,提出一种基于改进自适应花授粉算法的接收信号强度指示(RSSI)可见光定位方案。利用固定在屋顶呈网格型排布的LED发送位置信息,接收端采用基于反向学习策略和自适应花授粉算法的RSSI定位方法实现精确定位。传统花授粉算法具有易陷入局部最优、缺乏变异机制等缺点,利用反向学习策略可使初始种群分布更加均匀,通过提高种群多样性可使算法跳出局部最优;采用有利于全局广泛搜索的自适应移动因子提高收敛速度。在100 m×100 m×100 m大型室内场所的一层100 m×100 m×10 m的空间中,考虑热噪声和散射噪声干扰的情况,经过多次仿真可得,相比于传统定位算法,随机灯排布下采用改进花授粉的RSSI算法的定位误差小于±1 cm;采用网格型灯排布结合改进定位算法的室内可见光定位系统时,定位精度得到明显提升,定位时间大幅缩短。该方案具有定位精度更高、计算速度更快、工作稳定等优点。     

基于粒子滤波的RFID室内节点定位跟踪研究

为了解决复杂室内环境下的RFID动态节点定位跟踪问题,文中建立了动态节点的运动模型和信号测量模型。仿真采用基于信号RSSI定位方法,结合运用等边三角形定位算法。由于室内射频信号具有较高的噪声污染,因此首先对采集的信号运用粒子滤波技术进行滤波处理,然后运用高斯粒子滤波算法对室内移动的RFID进行了定位跟踪预测。仿真结果表明该算法可以有效地对室内动态节点进行定位跟踪,精度较高,稳定性好,结果进一步说明高斯粒子滤波能有效地抑制室内射频噪声。     

基于牛顿插值的RFID室内定位算法

随着近年无线网络的发展,出现了多种与室内定位相关的技术与应用。文中提出了一种基于牛顿插值的室内定位算法。该算法主要是基于射频识别技术(RFID)并结合Larndmarc系统利用插值求解虚拟的标签,从而对待测标签得到更精确地定位。实验证明,与k邻域算法相比,该算法在定位精度上得到了显著提高。     

基于RSSI测距的室内定位技术

搭建了基于ZigBee技术的室内定位实验平台,以实验室楼道为室内场景进行了接收信号强度(RSSI)测距和定位实验研究。首先对测距实验采集到的数据使用线性回归分析拟合出当前环境的具体测距模型,并对信标和未知节点进行软件开发,实现了基于RSSI的定位算法。经过定位实验精度评估,文中算法的平均定位误差为2.3 m,满足大多室内场景要求。     

基于ZigBee室内定位算法研究

研究了基于信号强度的 ZigBee 定位算法,以接收信号强度指示(RSSI)定位算法为基础。通过全局坐标系中已知的参考节点位置以及与各个参考节点之间的信号强度,分析计算得到盲节点的坐标位置,即室内移动机器人当前的坐标位置。通过实验研究和数据分析,可以借助 ZigBee 低功耗及组网稳定等特性对室内定位领域有进一步的理解和应用。