【摘 要】
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室内定位技术的研究一直都是近年来物联网研究的热点.为了验证一种廉价的RFID(Radio Frequency Identification)设备也有着良好的室内定位效果,提出一种基于廉价的n RF24l01
【机 构】
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广西嵌入式技术与智能系统重点实验室; 桂林理工大学信息科学与工程学院; 湖南商学院新零售虚拟现实技术湖南省重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61262075,61662017)资助;广西科技计划项目(桂科AD16380059)资助;广西高等学校资助项目(KY2015YB120)资助
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室内定位技术的研究一直都是近年来物联网研究的热点.为了验证一种廉价的RFID(Radio Frequency Identification)设备也有着良好的室内定位效果,提出一种基于廉价的n RF24l01芯片的主动RFID标签与K-means,SVM(Support Vector Machine)和BP(Back Propagation Neural Network)神经网络三种算法相融合的定位算法.首先借助参考标签来建立指纹数据库,通过K-means的聚类算法,把收集到的指纹数据聚成K类,以此将定位区域划分为K个宏区域,再对每个宏区域建立SVM分类模型以及BP神经网络模型.最后采用具体实例对于室内定位性能进行测试.结果表明,当对区域划分为2类,3类,4类的时候,算法的均方根误差分别为1. 0863 M,0. 9265M,0. 9567M,可见当划分3类宏区域时,误差最小,该误差范围满足了室内定位研究的需求.
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