隨著倉庫貨物逐漸增多,貨物管理問題日益嚴(yán)重,如何準(zhǔn)確的掌握貨物在倉庫中的位置成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。針對倉庫管理者經(jīng)常因無法準(zhǔn)確得到貨物位置導(dǎo)致需要花費(fèi)大量的時間對其進(jìn)行查找的問題,進(jìn)行了基于射頻識別技術(shù)（Radio Frequency Identification,RFID）的倉庫貨物三維定位研究。首先,對傳統(tǒng)的倉庫貨物管理技術(shù)以及傳統(tǒng)的室內(nèi)定位方法進(jìn)行了簡單的介紹并提出了研究背景、目的以及研究的意義。對于傳統(tǒng)的路徑損耗模型在復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境下精度較差的問題引入了基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與指紋定位算法相結(jié)合的三維定位算法,該算法非線性映射能力與信號特征提取能力均強(qiáng)于傳統(tǒng)的定位方法。將此方法應(yīng)用于室內(nèi)倉儲定位系統(tǒng)中,使定位系統(tǒng)在環(huán)境噪聲干擾的情況下,仍然可以保持較好的定位精度。其次,為了解決交叉驗(yàn)證法遍歷參數(shù)有限,無法得到最優(yōu)解的問題,提出了基于多種群果蠅優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Multi-population Fruit Fly Optimization Algorithm Optimizes the Generalized Regression Neural Network,MFOA-GRNN... 

【文章來源】：華北理工大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

ETAG-R530閱讀器Fig.13EDGA-R530reader

第3章基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的RFID三維定位算法-25-的。在識讀距離方面，采用探感物聯(lián)ETAG-T520作為測試標(biāo)簽，距離為15米。在距離上完全滿足遠(yuǎn)距離識別的需求，可以應(yīng)用于人員、貨物、畜牧等有距離需求的環(huán)境。另外，4個外界SMA接口，4個天線接口，靈活性非常強(qiáng)。2）閱讀器天線采用探感物聯(lián)的ETAG-A09射頻天線，天線實(shí)物圖如圖14所示。ETAG-A09現(xiàn)在已應(yīng)用到停車嘗軍用物資、物流倉庫、醫(yī)療器械等管理領(lǐng)域中，使用電纜將天線同閱讀器天線接口連接起來，閱讀器天線接口支持發(fā)射、接收功能，故只需一個天線就可以完成信號的發(fā)射和接收工作。圖14ETAG-A09射頻天線Fig.14EDGA-A09RFantenna3）實(shí)驗(yàn)中電子標(biāo)簽采用ETAG-T520電子標(biāo)簽，具有安裝方便、讀寫距離遠(yuǎn)、防水防潮、堅(jiān)固耐用的特點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)平臺搭建空間為3m*5m*3m的室內(nèi)環(huán)境下，數(shù)個參考標(biāo)簽分布于三維倉庫中，實(shí)驗(yàn)平臺場景圖如圖15所示。將閱讀器天線安裝在室內(nèi)倉庫的四個角，并通過線路將天線與ETAG-R530閱讀器的天線接口進(jìn)行連接，并通過時分復(fù)用的方式驅(qū)動四個天線對倉庫范圍內(nèi)的標(biāo)簽進(jìn)行讀齲從而不僅可以保證閱讀器能后以最大功率進(jìn)行工作，同時保證天線可以讀取所有倉庫內(nèi)的標(biāo)簽。因?yàn)闃?biāo)簽的不同可能會影響定位系統(tǒng)的定位精度，實(shí)驗(yàn)中均使用的ETAG-T520無源電子標(biāo)簽，并將其均勻放置在貨架上以保證實(shí)驗(yàn)的可靠性。

華北理工大學(xué)碩士學(xué)位論文-26-圖15實(shí)驗(yàn)平臺場景圖Fig.15Experimentalplatformscene3.5.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析驗(yàn)證GRNN倉庫定位算法對比傳統(tǒng)路徑損耗模型算法在定位效果上的提高。實(shí)驗(yàn)中的定位誤差為實(shí)際定位坐標(biāo)與預(yù)測坐標(biāo)之間的距離，實(shí)驗(yàn)結(jié)果的計(jì)算和對比均在Matlab中進(jìn)行，定位誤差以毫米為單位。兩種算法的定位誤差對比圖如圖16所示。圖16定位誤差對比圖Fig.16Positioningerrorcomparison012345678910020406080100120140160180200220240260280300320標(biāo)簽序號誤差（mm）傳統(tǒng)路徑損耗模型GRNN

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本文編號：3284193