在基于接收信号强度指示(received signal strength indicator,RSSI)的射频识别(radio frequency identification,RFID)室内定位系统中,由于环境干扰的非均匀性,定位环境中不同区域的信号传播模型存在差异.为此提出一种基于区域划分的...在基于接收信号强度指示(received signal strength indicator,RSSI)的射频识别(radio frequency identification,RFID)室内定位系统中,由于环境干扰的非均匀性,定位环境中不同区域的信号传播模型存在差异.为此提出一种基于区域划分的定位方法,将定位区域划分为多个三角形子区域.定位过程中依据待定位标签的RSSI值经多轮投票机制确定其所在子区域,然后分别估算各子区域的环境因子和路径损耗值来建立子区域的定位模型,实现环境自适应.在此基础上引入虚拟参考标签概念,在定位区域内构造虚拟信号强度空间,并提出一种最近邻K值自校正方法选择最近邻标签,采用最近邻方法进行定位坐标计算.仿真结果表明,在复杂的低标签密度环境下,定位精度和稳定性比经典的LANDMARC和VIRE方法有显著提高.展开更多
在室内停车场中应用基于RFID的LANDMARC算法进行车辆定位时,由于室内停车场的复杂结构以及多径效应的影响,车辆定位精度不能通过增加参考标签数目或均匀规则的部署参考标签等方式来提升。提出了一种基于虚拟RFID标签的室内定位算法(loca...在室内停车场中应用基于RFID的LANDMARC算法进行车辆定位时,由于室内停车场的复杂结构以及多径效应的影响,车辆定位精度不能通过增加参考标签数目或均匀规则的部署参考标签等方式来提升。提出了一种基于虚拟RFID标签的室内定位算法(location algorithm based on virtual tag,LAVT)。该算法通过近邻标签确定车辆的近邻区域,计算出近邻区域的外心并插入虚拟参考标签;通过虚拟参考标签替换原近邻标签、缩小近邻区域面积,使新近邻标签更临近待定位车辆,从而更精确地计算出车辆的位置。仿真实验表明:LAVT算法在室内停车场环境中将车辆定位精度提升了19.03%。LAVT算法应用于室内停车场环境中的车辆定位具有更好的适用性,能满足室内停车场车辆定位的基本需求。展开更多
文摘在基于接收信号强度指示(received signal strength indicator,RSSI)的射频识别(radio frequency identification,RFID)室内定位系统中,由于环境干扰的非均匀性,定位环境中不同区域的信号传播模型存在差异.为此提出一种基于区域划分的定位方法,将定位区域划分为多个三角形子区域.定位过程中依据待定位标签的RSSI值经多轮投票机制确定其所在子区域,然后分别估算各子区域的环境因子和路径损耗值来建立子区域的定位模型,实现环境自适应.在此基础上引入虚拟参考标签概念,在定位区域内构造虚拟信号强度空间,并提出一种最近邻K值自校正方法选择最近邻标签,采用最近邻方法进行定位坐标计算.仿真结果表明,在复杂的低标签密度环境下,定位精度和稳定性比经典的LANDMARC和VIRE方法有显著提高.
文摘在室内停车场中应用基于RFID的LANDMARC算法进行车辆定位时,由于室内停车场的复杂结构以及多径效应的影响,车辆定位精度不能通过增加参考标签数目或均匀规则的部署参考标签等方式来提升。提出了一种基于虚拟RFID标签的室内定位算法(location algorithm based on virtual tag,LAVT)。该算法通过近邻标签确定车辆的近邻区域,计算出近邻区域的外心并插入虚拟参考标签;通过虚拟参考标签替换原近邻标签、缩小近邻区域面积,使新近邻标签更临近待定位车辆,从而更精确地计算出车辆的位置。仿真实验表明:LAVT算法在室内停车场环境中将车辆定位精度提升了19.03%。LAVT算法应用于室内停车场环境中的车辆定位具有更好的适用性,能满足室内停车场车辆定位的基本需求。
