基于贝叶斯学习的RFID室内定位方法的研究

来源 :哈尔滨工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:czh19890220
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近年来,随着无线通信业务和数据业务的发展,往往需要知道处于一些室内环境如机场大厅、展览馆、监狱、医院等中人员或物体的位置信息。在这种情况下,室内定位技术逐渐成为当今无线定位领域研究的一个热点问题。然而,现有的定位技术存在诸多的弊端:如GPS是通过卫星进行定位,在室内势必存在一些定位的盲点,以至于不能满足室内定位的需求;红外定位技术由于其直线视距及信号传播距离的限制,致使定位精度不高;超声波和光学定位技术虽然具有较高的精度,但昂贵的成本令其在室内定位领域很难大展拳脚。随着RFID(Radio Frequency Identification)技术在全球范围的快速发展及大规模应用,其低成本、大面积的覆盖率、无线射频、不易受环境影响等诸多的优点令其在室内定位领域有一定的优势,为室内定位开辟了新的道路。本文在比较研究已有室内定位方法的基础上,采用基于接收到信号强度值(Received Signal Strength Indicator,RSSI)和贝叶斯算法对室内的人员或物体进行位置估计及跟踪。并对贝叶斯算法进行了有效改进,改进算法具有较高的定位精度,基本达到了成本与精度的平衡。并通过大量的实验对影响定位效果的各种因素进行了全面测试分析。首先,本文考虑到实际场景中信号反射、折射、衍射等各种环境因素的影响,模拟实际室内场景中阅读器与标签间信号的产生、传递、衰减,仿真实际信号的传播规律,建立产生信号强度数据的仿真模型。然后,产生训练样本数据,并对基于改进的贝叶斯算法的位置模型进行训练;最后,采用测试样本数据对位置模型进行验证。在以上研究成果的基础上,本文设计并实现了基于RFID技术的室内定位原型系统,系统定义好了与下层中间件的接口,可以直接向中间件定制数据,并对中间件传送过来的数据进行解析,得到RSSI。系统包括文件解析模块、数据预处理模块、参数配置模块以及最核心的定位算法模块。系统的实现为进行相关的实验分析提供了一个基础平台。
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