【摘 要】
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射频识别技术(RFID)三维定位是目前室内定位的主要技术,现有的RFID三维定位主要基于LANDMARC定位算法。针对传统的LANDMARC定位算法存在定位精度低、自适应性差的问题,提出一
【机 构】
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合肥工业大学电气与自动化工程学院,德州农工大学美国德克萨斯州
【基金项目】
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国家杰出青年科学基金(50925727);国家重点研发计划“重大科学仪器设备开发”(2016YFF0102200);国家自然科学基金(61102035,51577046);国家自然科学基金重点项目(51637004);中国博士后特别项目(2015T80651);中国博士后面上项目(2014M5517);合肥工业大学春华计划(2014HGCH0012)资助项目
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射频识别技术(RFID)三维定位是目前室内定位的主要技术,现有的RFID三维定位主要基于LANDMARC定位算法。针对传统的LANDMARC定位算法存在定位精度低、自适应性差的问题,提出一种基于文化双量子粒子群(CDQPSO)优化的RFID 3D-LANDMARC定位算法。该算法首先使用BP神经网络在数据拟合方面的优势对采集信号进行预处理,研究无线信号传输损耗模型,以提升LANDMARC算法的定位精度;然后引入CDQPSO算法在全局搜索与寻优方面的技术优势,求解模型,解决LANDMARC定位算法的自适应问题。实验研究表明,所提算法定位误差在0.56 m以下的标签达到75%,与基本LANDMARC算法和粒子群优化LANDMARC算法相比,定位精度和适应性均得到显著提高,而且能克服粒子群算法收敛速度慢的缺点。
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