基于射頻識別的指紋濾波定位技術是當前室內(nèi)定位中常使用的技術之一。針對該技術存在的卡爾曼濾波算法不能準確適應環(huán)境噪聲變化,致使定位精度不高的問題,提出了一種適應時變噪聲的貝葉斯卡爾曼濾波算法。所提算法結合Sage-Husa濾波模型和貝葉斯模型,實現(xiàn)了過程和測量協(xié)方差矩陣的最優(yōu)化,有效地降低了噪聲,提高了指紋濾波定位的精度。實驗結果表明,與變分貝葉斯卡爾曼濾波和Sage-Husa濾波相比,無障礙情況下,基于改進算法的定位精度提高了6%以上;有障礙干擾下,則提高了14. 6%以上。 

【文章來源】：電訊技術. 2020,60(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

基于RFID的指紋濾波定位模型結構框圖

在(1,1)、(1,14)、(10,1)、(10,14)、(19,1)、(19,14)坐標處放置RFID讀取器，小車從坐標(2,5)處向東沿11.5 m×5 m的近方形軌跡以0.5 m/s速度移動、運行67 s，實驗結果如圖2所示。其中，圖2(a)為測得的不同算法估計的移動目標位置，圖2(b)是不同算法下估計的位置單位均方根誤差。從圖2(a)可以發(fā)現(xiàn)KF的軌跡波動幅度最大，說明其定位效果是最差的，其余算法的定位效果在圖2(a)中很難分辨。為了進一步分析算法的定位效果，圖2(b)給出了不同算法下均方根誤差隨時間改變的變化趨勢。通過局部放大圖可以發(fā)現(xiàn)，從35 s后TNBKF的曲線相比于其他三種算法的均方根誤差是不斷下降的。表1給出了無障礙物干擾下不同算法的位置估計性能比較，可見，這四種算法的αpos為Sage-Husa>KF>VBKF>TNBKF。δi值的變化則進一步清晰說明了定位精確度改進幅度，可以發(fā)現(xiàn)其他算法的誤差都比TNBKF算法的誤差增加了6!以上。由此可見，本文提出的TNBKF算法定位精度相比于其他三種算法有較大提升。

一般而言，增加定位系統(tǒng)中讀取器的數(shù)量可以有效提升定位精準度。本文進一步分析了讀取器數(shù)量改變情況下TNBKF對比其他算法的精準度改進情況。圖3給出了讀取器個數(shù)變化下不同算法的誤差相對系數(shù)γi，從讀取器個數(shù)為3開始，可以發(fā)現(xiàn)TNBKF的相對誤差系數(shù)明顯低于其他三種算法。表2給出了不同算法誤差相對系數(shù)百分比與讀取器數(shù)量關系，隨著讀取器數(shù)量的增加，從Reader=3開始，δSage-Husa、δVBKF、δKF的值均為正。從誤差趨勢和誤差幅度而言，在讀取器增加的情況下，TNBKF的性能相比于其他三種算法的改進更大。2.2.2 RFID讀取器位置不同的算法性能比較

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2993177