本文選題：三維定位 + LANDMARC��； 參考：《電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào)》2017年06期

【摘要】：射頻識(shí)別技術(shù)(RFID)三維定位是目前室內(nèi)定位的主要技術(shù),現(xiàn)有的RFID三維定位主要基于LANDMARC定位算法。針對(duì)傳統(tǒng)的LANDMARC定位算法存在定位精度低、自適應(yīng)性差的問(wèn)題,提出一種基于文化雙量子粒子群(CDQPSO)優(yōu)化的RFID 3D-LANDMARC定位算法。該算法首先使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)擬合方面的優(yōu)勢(shì)對(duì)采集信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,研究無(wú)線信號(hào)傳輸損耗模型,以提升LANDMARC算法的定位精度;然后引入CDQPSO算法在全局搜索與尋優(yōu)方面的技術(shù)優(yōu)勢(shì),求解模型,解決LANDMARC定位算法的自適應(yīng)問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)研究表明,所提算法定位誤差在0.56 m以下的標(biāo)簽達(dá)到75%,與基本LANDMARC算法和粒子群優(yōu)化LANDMARC算法相比,定位精度和適應(yīng)性均得到顯著提高,而且能克服粒子群算法收斂速度慢的缺點(diǎn)。
[Abstract]:Radio Frequency Identification (RFID) 3D location is the main technology of indoor positioning, and the existing RFID 3D location is mainly based on Landmarc algorithm. Aiming at the problems of low localization accuracy and poor adaptability in the traditional LANDMARC localization algorithm, an RFID 3D-LANDMARC localization algorithm based on cultural double quantum particle swarm optimization (CDQPSO) optimization is proposed. The algorithm uses the advantage of BP neural network in data fitting to preprocess the collected signal and study the wireless signal transmission loss model in order to improve the localization accuracy of LandMARC algorithm. Then, the advantage of CDQPSO in global search and optimization is introduced to solve the model and solve the adaptive problem of LANDMARC localization algorithm. The experimental results show that the positioning error of the proposed algorithm is less than 0.56 m, and the accuracy and adaptability of the proposed algorithm are significantly improved compared with the basic LANDMARC algorithm and the particle swarm optimization (Land-MARC) algorithm. Moreover, it can overcome the shortcoming of slow convergence speed of particle swarm optimization algorithm.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院;德州農(nóng)工大學(xué);
【基金】：國(guó)家杰出青年科學(xué)基金(50925727) 國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃“重大科學(xué)儀器設(shè)備開(kāi)發(fā)”(2016YFF0102200) 國(guó)家自然科學(xué)基金(61102035,51577046);國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(51637004) 中國(guó)博士后特別項(xiàng)目(2015T80651) 中國(guó)博士后面上項(xiàng)目(2014M5517) 合肥工業(yè)大學(xué)春華計(jì)劃(2014HGCH0012)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TP391.44

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本文編號(hào)：2050038