基于指紋的超高頻射頻識(shí)別(UHFRFID)定位現(xiàn)存的方法主要依賴于一些單指紋和全局參考點(diǎn)上,針對(duì)指紋庫(kù)存在數(shù)據(jù)量冗余和易受到環(huán)境變化影響的問(wèn)題,提出了一種方位優(yōu)選多信息指紋(OPMIF)技術(shù).OPMIF是一種指紋融合技術(shù),它結(jié)合對(duì)目標(biāo)到達(dá)角(DOA)的模糊估計(jì),為不同位置目標(biāo)構(gòu)建特定的指紋數(shù)據(jù)庫(kù).首先,通過(guò)陣列天線相位控制篩選方位優(yōu)選參考標(biāo)簽(OPRT),無(wú)需精確計(jì)算目標(biāo)的DOA因而不會(huì)增加計(jì)算量和定位時(shí)延.然后,利用陣列天線接收OPRT標(biāo)簽的多頻多徑響應(yīng)(MFMP)獲取多種指紋.多種指紋融合包含更多環(huán)境相關(guān)的信息,可以改善單一指紋定位易受環(huán)境變化影響的缺點(diǎn).多信息指紋(MIF)包括信號(hào)協(xié)方差矩陣(SCM)、接收信號(hào)強(qiáng)度(RSS)和信號(hào)子空間(SSP).然后將定位問(wèn)題轉(zhuǎn)化為模式識(shí)別問(wèn)題,基于集成學(xué)習(xí)算法隨機(jī)森林(RF)設(shè)計(jì)多個(gè)分類器來(lái)訓(xùn)練不同類型的指紋.最后,針對(duì)同一樣本數(shù)據(jù)多指紋訓(xùn)練的不同學(xué)習(xí)器的估計(jì)結(jié)果可能不同,同時(shí)對(duì)于不同采樣數(shù)據(jù)的同一種指紋學(xué)習(xí)器的估計(jì)結(jié)果也有可能不同,提出了一種后驗(yàn)權(quán)重估計(jì)定位(PWEL)算法來(lái)融合不同分類器和樣本的預(yù)測(cè).仿真實(shí)驗(yàn)通過(guò)定位誤差累積分布函數(shù)(CD...

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