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文檔簡(jiǎn)介
1、近年來,隨著物聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展,情境感知服務(wù)技術(shù)在日常生活中的作用愈發(fā)明顯,其基礎(chǔ)定位技術(shù)也越來越受到人們的關(guān)注?;跓o線傳感網(wǎng)、超寬帶、射頻識(shí)別(簡(jiǎn)稱RFID)等技術(shù)的室內(nèi)定位的研究正迅速崛起,而RFID技術(shù)憑借其非接觸、非視距、抗干擾強(qiáng)、識(shí)別快、保密性高、成本低廉等優(yōu)勢(shì)已經(jīng)成為室內(nèi)定位的主要基礎(chǔ)技術(shù)。
目前,基于RFID的室內(nèi)定位算法受到室內(nèi)多徑效應(yīng)、環(huán)境噪音的干擾較大,如何提高定位準(zhǔn)確度成為了研究的主要方向,現(xiàn)有的定位方法
2、大多基于信號(hào)強(qiáng)度、相位差、相陣列等技術(shù),這些方法均存在不同的問題,本文總結(jié)了常見的定位算法后,在指紋圖譜的基礎(chǔ)上提出了一種新的室內(nèi)定位算法,該算法通過將相位信息引入樣本集,提高指紋圖譜中的指紋數(shù)量;利用相位的周期性規(guī)律與可校準(zhǔn)性,計(jì)算樣本集的可信性,從而對(duì)樣本集進(jìn)行修正,提高指紋圖譜中的指紋可信度;通過改進(jìn)指紋樣本的維度與質(zhì)量,提高指紋圖譜定位算法的準(zhǔn)確度。算法由兩個(gè)階段組成;第一階段進(jìn)行粗略定位,將定位區(qū)域劃分為多個(gè)子區(qū)域,當(dāng)定位目標(biāo)
3、進(jìn)入定位區(qū)域時(shí),系統(tǒng)將根據(jù)指紋圖譜算法進(jìn)行定位,通過支持向量機(jī)匹配算法,利用RSSI和相位進(jìn)行區(qū)域判定,確定目標(biāo)所在的子區(qū)域;第二階段進(jìn)行精確定位,根據(jù)相位的偏差,基于Dempster-Shafer證據(jù)理論確定該片子區(qū)域在每一個(gè)頻率下的可信度,將其值作為加權(quán)數(shù),利用相位差進(jìn)行精確定位。
本文首先闡述了研究背景,介紹了射頻識(shí)別技術(shù)、定位技術(shù)等相關(guān)概念,其次綜述了目前主流的定位技術(shù)和定位算法的研究成果,詳細(xì)分析了指紋圖譜與相位差定
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