基于指紋庫改進(jìn)的LANDMARC室內(nèi)定位算法研究
發(fā)布時(shí)間:2021-07-16 15:30
近年來,科技發(fā)展日新月異,城市化進(jìn)程不斷加快,人們對定位的需求也越來越大,尤其體現(xiàn)在商業(yè)推送,物流管理,搜索營救等方面。在室外可以通過全球?qū)Ш蕉ㄎ幌到y(tǒng)(Global Navigation and Positioning System,GNSS)的定位技術(shù)來獲得位置信息,但由于室外各種建筑物遮擋,導(dǎo)致衛(wèi)星信號傳播時(shí)產(chǎn)生多徑傳播效應(yīng),在室內(nèi)定位應(yīng)用效果較差,然而人們?nèi)粘;顒佑?0%以上的時(shí)間是在室內(nèi)的,所以高精度,低成本,穩(wěn)定可靠的室內(nèi)定位技術(shù)急需大力發(fā)展。在主流的室內(nèi)定位技術(shù)中,RFID技術(shù)具有低成本、高速響應(yīng)、非接觸式、非視距、定位精度相對較高等優(yōu)點(diǎn),在室內(nèi)定位中被廣泛應(yīng)用,但其定位精度和系統(tǒng)設(shè)計(jì)還有待進(jìn)一步提升和優(yōu)化。本文首先對室內(nèi)定位技術(shù)進(jìn)行概述,然后對基于RFID技術(shù)主流定位算法進(jìn)行了分析,從各方面對比了各種技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)。針對RFID室內(nèi)定位代表算法LANDMARC進(jìn)行了重點(diǎn)分析,通過仿真定量分析了影響其定位性能的各個(gè)因素,并根據(jù)分析結(jié)果對LANDMARC定位算法進(jìn)行了以下改進(jìn):一是針對LANDMARC定位算法以實(shí)時(shí)非穩(wěn)定的收信場強(qiáng)指示值(Received Signal Stre...
【文章來源】:武漢理工大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:81 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
k值對定位性能的影響示意圖
2.3.2 閱讀器個(gè)數(shù)對定位性能的影響 我們將系統(tǒng)中閱讀器的數(shù)量分別設(shè)置為 3、4、5、6 個(gè),布局按照使閱讀器處于矩形頂點(diǎn)和邊的中點(diǎn)上放置。定位效果如圖 2-4 所示?梢钥闯鲭S著閱讀器數(shù)量的增加,定位性能是不斷提高的,其中提升幅度最大的是從數(shù)目 3 個(gè)增加到 4 個(gè)時(shí),數(shù)目為 5 和 6 個(gè)時(shí),雖有提升,但幅度并不明顯。考慮到硬件成本和閱讀器的增加帶來更大的計(jì)算量,選擇 4 個(gè)閱讀器是性價(jià)比比較高的設(shè)計(jì)。
19所示x軸為衰減系數(shù)值,y軸為三種權(quán)值定義法下平均定位誤差。可見究竟哪一種權(quán)值定義法效果最好并不一成不變,而是與環(huán)境參數(shù)相關(guān)的,通過公式我們可以知道,三種定義法中在一階權(quán)值法下單個(gè)標(biāo)簽對未知目標(biāo)的影響力最大,二階次之,對數(shù)定義法最校反映在圖中就是在環(huán)境衰減系數(shù)不斷變化時(shí),環(huán)境衰減越嚴(yán)重,單個(gè)標(biāo)簽影響力越大的權(quán)值定義法越好,否則選擇選擇最保守的一階權(quán)值定義法。圖2-5權(quán)值對定位性能的影響示意圖2.3.4參考標(biāo)簽密度對定位性能的影響LANDMARC定位算法原布局為2m*1m的分布密度,能夠獲得平均誤差1.6m左右的定位性能。當(dāng)然參考標(biāo)簽的分布密度不同,定位性能也會相應(yīng)不同。分布密度直接關(guān)系到近鄰標(biāo)簽的準(zhǔn)確性,因?yàn)镵NN算法依賴的是近鄰標(biāo)簽,在相同的區(qū)域內(nèi),標(biāo)簽在距離上的功率衰減和受干擾程度是非常接近的,這才是LANDMARC定位精度比較高的理論基矗我們通過模擬實(shí)驗(yàn),定量的分析標(biāo)簽分布密度與定位性能的關(guān)系。我們分別將分布密度設(shè)為0.2m*0.2m、0.5m*0.5m、1m*1m、2m*2m、4m*4m的分布密度,其平均定位精度如圖2-6所示,x軸為標(biāo)簽分布密度,y軸為平均定位誤差?芍瑯(biāo)簽分布密度直接與定位精度有直接的關(guān)系,分布密度越大定位精度越高,但是從定位性能提升幅度上來看,分布密度提升也是逐漸下降,表明單純通過增加分布密度來無限
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]nRF51822與傳感器融合的定位算法[J]. 王超,姚瑞玲. 計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2018(07)
[2]基于克里金插值的自適應(yīng)VIRE室內(nèi)定位算法研究[J]. 顧軍華,許鵬,董瑤,董永峰,白振東. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2018(12)
[3]基于Newton插值與混合灰狼優(yōu)化SVR的RFID定位算法[J]. 徐楊杰,王艷,嚴(yán)大虎,紀(jì)志成. 系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2017(09)
[4]基于層次聚類的WiFi室內(nèi)位置指紋定位算法[J]. 王怡婷,郭紅. 福州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(01)
[5]基于NRF51822的RSSI-Distance曲線探究[J]. 潘巖,徐文巖,王曉東. 科技與創(chuàng)新. 2017(04)
[6]基于LANDMARC系統(tǒng)的室內(nèi)定位算法優(yōu)化[J]. 劉小紅,蘇湛,徐青,沈昱明. 信息技術(shù). 2016(12)
[7]基于磁場指紋輔助的手機(jī)室內(nèi)定位系統(tǒng)[J]. 楊增瑞,段其昌,毛明軒,段盼,黃曉剛. 傳感技術(shù)學(xué)報(bào). 2016(09)
[8]加入虛擬標(biāo)簽的射頻識別室內(nèi)定位算法[J]. 陳增強(qiáng),國峰,牛攀峰,張青. 吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2015(06)
[9]基于樣條插值的RFID室內(nèi)定位算法[J]. 王弼,黃成. 計(jì)算機(jī)仿真. 2015(11)
[10]基于RFID的BVIRE算法研究與改進(jìn)[J]. 黃俊,鄒傳云,何毅. 微型機(jī)與應(yīng)用. 2014(23)
博士論文
[1]WLAN位置指紋室內(nèi)定位關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 陳麗娜.華東師范大學(xué) 2014
碩士論文
[1]基于RFID的室內(nèi)定位算法研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D]. 張國偉.電子科技大學(xué) 2014
[2]基于UWB的室內(nèi)定位算法研究與應(yīng)用[D]. 朱永龍.山東大學(xué) 2014
[3]基于改進(jìn)LANDMARC算法的RFID室內(nèi)定位系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 吳王潤.中南大學(xué) 2014
[4]基于RFID虛擬標(biāo)簽的室內(nèi)定位算法研究[D]. 邵成剛.北京郵電大學(xué) 2013
[5]超聲波室內(nèi)定位系統(tǒng)[D]. 苑寶玉.長春理工大學(xué) 2010
本文編號:3287278
【文章來源】:武漢理工大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:81 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
k值對定位性能的影響示意圖
2.3.2 閱讀器個(gè)數(shù)對定位性能的影響 我們將系統(tǒng)中閱讀器的數(shù)量分別設(shè)置為 3、4、5、6 個(gè),布局按照使閱讀器處于矩形頂點(diǎn)和邊的中點(diǎn)上放置。定位效果如圖 2-4 所示?梢钥闯鲭S著閱讀器數(shù)量的增加,定位性能是不斷提高的,其中提升幅度最大的是從數(shù)目 3 個(gè)增加到 4 個(gè)時(shí),數(shù)目為 5 和 6 個(gè)時(shí),雖有提升,但幅度并不明顯。考慮到硬件成本和閱讀器的增加帶來更大的計(jì)算量,選擇 4 個(gè)閱讀器是性價(jià)比比較高的設(shè)計(jì)。
19所示x軸為衰減系數(shù)值,y軸為三種權(quán)值定義法下平均定位誤差。可見究竟哪一種權(quán)值定義法效果最好并不一成不變,而是與環(huán)境參數(shù)相關(guān)的,通過公式我們可以知道,三種定義法中在一階權(quán)值法下單個(gè)標(biāo)簽對未知目標(biāo)的影響力最大,二階次之,對數(shù)定義法最校反映在圖中就是在環(huán)境衰減系數(shù)不斷變化時(shí),環(huán)境衰減越嚴(yán)重,單個(gè)標(biāo)簽影響力越大的權(quán)值定義法越好,否則選擇選擇最保守的一階權(quán)值定義法。圖2-5權(quán)值對定位性能的影響示意圖2.3.4參考標(biāo)簽密度對定位性能的影響LANDMARC定位算法原布局為2m*1m的分布密度,能夠獲得平均誤差1.6m左右的定位性能。當(dāng)然參考標(biāo)簽的分布密度不同,定位性能也會相應(yīng)不同。分布密度直接關(guān)系到近鄰標(biāo)簽的準(zhǔn)確性,因?yàn)镵NN算法依賴的是近鄰標(biāo)簽,在相同的區(qū)域內(nèi),標(biāo)簽在距離上的功率衰減和受干擾程度是非常接近的,這才是LANDMARC定位精度比較高的理論基矗我們通過模擬實(shí)驗(yàn),定量的分析標(biāo)簽分布密度與定位性能的關(guān)系。我們分別將分布密度設(shè)為0.2m*0.2m、0.5m*0.5m、1m*1m、2m*2m、4m*4m的分布密度,其平均定位精度如圖2-6所示,x軸為標(biāo)簽分布密度,y軸為平均定位誤差?芍瑯(biāo)簽分布密度直接與定位精度有直接的關(guān)系,分布密度越大定位精度越高,但是從定位性能提升幅度上來看,分布密度提升也是逐漸下降,表明單純通過增加分布密度來無限
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]nRF51822與傳感器融合的定位算法[J]. 王超,姚瑞玲. 計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2018(07)
[2]基于克里金插值的自適應(yīng)VIRE室內(nèi)定位算法研究[J]. 顧軍華,許鵬,董瑤,董永峰,白振東. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2018(12)
[3]基于Newton插值與混合灰狼優(yōu)化SVR的RFID定位算法[J]. 徐楊杰,王艷,嚴(yán)大虎,紀(jì)志成. 系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2017(09)
[4]基于層次聚類的WiFi室內(nèi)位置指紋定位算法[J]. 王怡婷,郭紅. 福州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(01)
[5]基于NRF51822的RSSI-Distance曲線探究[J]. 潘巖,徐文巖,王曉東. 科技與創(chuàng)新. 2017(04)
[6]基于LANDMARC系統(tǒng)的室內(nèi)定位算法優(yōu)化[J]. 劉小紅,蘇湛,徐青,沈昱明. 信息技術(shù). 2016(12)
[7]基于磁場指紋輔助的手機(jī)室內(nèi)定位系統(tǒng)[J]. 楊增瑞,段其昌,毛明軒,段盼,黃曉剛. 傳感技術(shù)學(xué)報(bào). 2016(09)
[8]加入虛擬標(biāo)簽的射頻識別室內(nèi)定位算法[J]. 陳增強(qiáng),國峰,牛攀峰,張青. 吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2015(06)
[9]基于樣條插值的RFID室內(nèi)定位算法[J]. 王弼,黃成. 計(jì)算機(jī)仿真. 2015(11)
[10]基于RFID的BVIRE算法研究與改進(jìn)[J]. 黃俊,鄒傳云,何毅. 微型機(jī)與應(yīng)用. 2014(23)
博士論文
[1]WLAN位置指紋室內(nèi)定位關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 陳麗娜.華東師范大學(xué) 2014
碩士論文
[1]基于RFID的室內(nèi)定位算法研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D]. 張國偉.電子科技大學(xué) 2014
[2]基于UWB的室內(nèi)定位算法研究與應(yīng)用[D]. 朱永龍.山東大學(xué) 2014
[3]基于改進(jìn)LANDMARC算法的RFID室內(nèi)定位系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 吳王潤.中南大學(xué) 2014
[4]基于RFID虛擬標(biāo)簽的室內(nèi)定位算法研究[D]. 邵成剛.北京郵電大學(xué) 2013
[5]超聲波室內(nèi)定位系統(tǒng)[D]. 苑寶玉.長春理工大學(xué) 2010
本文編號:3287278
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