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基于RFID技術(shù)的室內(nèi)定位方法簡述

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  由于建筑物遮擋等因素,定位精度達(dá)到10米以下的民用GPS室外定位無法為室內(nèi)定位服務(wù)提供高精度服務(wù)。同時,伴隨著5G技術(shù)的發(fā)展,新的編碼方式、波束賦形、大規(guī)模天線陣列、毫米波頻譜等為高精度距離測量提供技術(shù)支持。因此,室內(nèi)定位的研究成為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的一個重要分支。  通常用于室內(nèi)定位研究的傳感器包括:Wi-Fi、藍(lán)牙、RFID、紅外、ZigBee等。本文我們將以RFID技術(shù)為藍(lán)本,向大家介紹室內(nèi)定位原理。  1.RFID定位原理  如圖1所示,目前傳統(tǒng)的RFID室內(nèi)定位跟蹤系統(tǒng)是一種以計算機(jī)為基礎(chǔ),集合了RFID數(shù)據(jù)采集,RFID數(shù)據(jù)處理與傳輸、GIS空間分析和查詢等技術(shù)形成的智能技術(shù)系統(tǒng)。

  圖1 基于RFID的室內(nèi)定位系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖  其定位依據(jù)是結(jié)合RFID信號的接收信號強(qiáng)度、相位等參數(shù),利用定位算法完成距離和方位的計算。例如,Saad等人通過捕獲標(biāo)簽的相位信息,利用卡爾曼濾波來計算標(biāo)簽的位置[1]。Alippi等人則是利用安裝在固定位置的讀寫器天線,通過旋轉(zhuǎn)對環(huán)境中的標(biāo)簽進(jìn)行掃描,獲得標(biāo)簽所在的角度范圍及其接收信號強(qiáng)度,并利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)計算標(biāo)簽的位置[2]。而Choi等人提出一種利用目標(biāo)標(biāo)簽對參考標(biāo)簽的信號強(qiáng)度的干擾對標(biāo)簽進(jìn)行定位的方法[3]。清華大學(xué)劉云浩教授的團(tuán)隊提出了一種基于無源RFID標(biāo)簽信號強(qiáng)度高階變換的高精度室內(nèi)定位方法,其定位精度可以到厘米級別[4-5]。  2.常見的定位算法  2.1 三邊測距法  如圖2所示,Hightower等提出的SpotON系統(tǒng)[6]是該類型算法的典型代表。系統(tǒng)使用3個或3個以上的讀寫器作為基站,記錄每個讀寫器讀到的標(biāo)簽接收信號強(qiáng)度,通過三角測距的方法,計算出標(biāo)簽的位置[7]。
  圖2 SpotON系統(tǒng)原理示意圖  2.2 LANDMARC定位算法  Landmarc[8]是近年來比較熱門的RFID定位系統(tǒng)。其主要思想是引入了參考標(biāo)簽。在室內(nèi)若干個固定位置分別部署讀寫器和參考標(biāo)簽,通過比對參考標(biāo)簽和目標(biāo)標(biāo)簽的接收信號強(qiáng)度,從而推算出目標(biāo)標(biāo)簽的位置。隨后,不少學(xué)者對Landmarc系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)以提高其定位精度。其中,Jin等人在Landmarc系統(tǒng)中引入了鄰居節(jié)點的概念,以此提高定位的效率[9]。Chattopadhyay等人則是通過對參考標(biāo)簽的排列方式和密度進(jìn)行定量分析,指出Landmarc系統(tǒng)的定位效果依賴于標(biāo)簽的擺放方向,需要標(biāo)簽都按照同樣的方向擺放,或者標(biāo)簽天線自身有著良好的全向性[10]?! ⊥瑫r,該團(tuán)隊利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對Landmarc系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn),通過預(yù)先布置的目標(biāo)標(biāo)簽和參考標(biāo)簽的信號強(qiáng)度,對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,利用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),來計算未知的目標(biāo)標(biāo)簽的位置[11]。Choi等人在系統(tǒng)中引入了一個信號強(qiáng)度修正方法,利用修正后的目標(biāo)標(biāo)簽和參考標(biāo)簽的信號強(qiáng)度來進(jìn)行位置計算[12]。香港科技大學(xué)的趙戈洋等人提出了基于虛擬參考標(biāo)簽的VIRE(Virtualreferenceelimination)算法,通過線性插值方式結(jié)合實際參考標(biāo)簽的位置信息和信號強(qiáng)度,估計虛擬參考標(biāo)簽的位置信息及信號強(qiáng)度,實現(xiàn)室內(nèi)傳輸環(huán)境的細(xì)粒度化[13]。  2.3 到達(dá)時間定位算法(TOA)  如圖3所示,Xu等人利用到達(dá)時間法對人員的運(yùn)動軌跡進(jìn)行跟蹤[14];Wang等人則是將L-MUSIC方法與到達(dá)時間法整合,實現(xiàn)對標(biāo)簽定位[15]。然而,到達(dá)時間法存在一定缺陷:  (1)由于室內(nèi)定位的應(yīng)用場景通常較小,標(biāo)簽到讀寫器的距離較近,以電磁波在空氣中的傳播速度,進(jìn)行短距離測距需要很高的時間精度;  (2)讀寫器和標(biāo)簽之間需要精確的同步;  (3)RFID自身較低的通信速率,使得精確的時間戳(Timestamp)的加入較為困難。
  圖3 TOA算法原理示意圖  除了以上提到的方法之外,波達(dá)角(AOA)、波達(dá)方向(DOA)等室內(nèi)定位算法也是研究熱點,能夠提供較好的定位精度。目前,室內(nèi)定位應(yīng)用正處于從研究室走向?qū)嶋H應(yīng)用階段,如香港中文大學(xué)的室內(nèi)定位技術(shù)在菜鳥驛站中開始進(jìn)行應(yīng)用,如何從理論算法的研究到工業(yè)生產(chǎn)應(yīng)用是研究學(xué)者仍需解決的問題。

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