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移动计算设备和嵌入式技术的融合引起了内容感知应用的发展和部署,其中内容感知中最重要的就是位置信息。全球定位系统作为定位技术中最成熟、最成功的定位系统,尽管在室外定位领域有着很好的性能和定位效果,但是在环境复杂多变,随机噪声和干扰频出的室内领域表现不佳。随着各应用领域对定位精度要求的逐步提高,寻找一种针对室内环境设计,具有高精度、高抗干扰能力的定位系统成为了愈发迫切的需求。从室内定位技术的长远发展和应用来看,对高精度、高环境适应性的定位算法研究具有重要的理论和现实意义。
本文对基于射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)的室内定位算法进行了系统深入的研究,主要工作与成果如下:
1、描述了RFID系统的工作方式及各种定位方法基本原理,对比了现有的基于不同技术的室内定位系统如无线局域网、红外线、超声波、蓝牙等,发现射频识别技术凭借非视距识别、低成本、强抗干扰能力等优点已经成为高精度,低成本的大规模室内定位需求的优选技术。在重点研究了基于RFID的各种测距和定位技术的基础上,对比分析了SpotON和LANDMARC的定位效果得出各自的局限性:SpotON的定位精度受环境因素影响较大,LANDMARC的定位精度则依赖于参考标签的数量和密度。最终选择了基于接收信号强度的RFID室内定位改进方案。
2、分析了LANDMARC算法原理和局限性,结合该算法的参考标签和最近邻居思想,在基于接收信号强度测距和三边定位法的理论基础上,提出了定位算法的改进方案ALAFIE,通过引入环境参数,新算法对环境有着较好的自适应性。搭建仿真平台,在平台上分别实现LANDMARC和ALAFIE算法,通过构建不同的仿真环境,最终完成两种算法在各种环境下的定位效果对比和分析。实验结果显示,ALAFIE在LANDMARC算法定位效果不佳的参考标签边界情况和少数参考标签周围存在障碍物的情况下拥有良好的定位效果。
3、进一步分析了改进方案ALAFIE的局限性,在研究了VIRE算法原理的基础上,结合该算法的虚拟参考标签思想,综合线性插值算法提出了ALAFIE算法的改进版ALAQFIE,虚拟参考标签的引入增加了最近邻居标签的候选者数量,新算法对环境有着更好的适应性。在仿真平台上实现ALAQFIE算法,通过构建不同的仿真环境,最终完成三种算法在各种环境下的定位效果对比和分析。实验结果显示,ALAQFIE在LANDMARC和ALAFIE算法定位效果不佳的较多参考标签周围存在障碍物和参考标签以及待测标签同时被障碍物遮挡的情况下拥有良好的定位效果。