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1、分类号：TP13密级：UDC：621.3编号：河北工业大学硕士学位论文基于RSSI的RFID室内定位算法研究论文作者：吴超学生类别：全日制学科门类：工学硕士学科专业：控制科学与工程指导教师：周颖职称：副教授ThesisSubmittedtoHebeiUniversityofTechnologyforTheMasterDegreeofControlScienceandEngineeringRESEARCHOFRFIDINDOORLOCALIZATIONALGORITHMBASEDONRSSIbyWuChaoSu
2、pervisor:AssociateProf.ZhouYingDecember2014摘要随着微电子技术、通信技术和计算机技术的快速发展，无线定位作为传感网和物联网的重要应用越来越受到人们的关注，特别是在复杂的室内环境下，与此相关的理论和技术在学术界也引起研究热潮。近年来，基于Wi-Fi、ZigBee、RFID等技术的室内定位研究开展的日新月异。尤其是RFID技术，凭借其低成本、高精度、短时延、非接触等优点已成为室内定位技术的主要选择。本文基于RSSI测距原理针对RFID室内定位算法进行深入的研究。首先在分析
3、室内定位技术的基础上，对常见的几种定位技术进行了比较，指出了RFID定位技术的特点，研究了当前RFID室内定位常采用的定位方法，分析比较几种定位方法的优缺点。其次结合环境固定且不具备布设参考标签的定位场景，详细分析了基于距离-损耗模型的定位算法、LANDMARC算法、VIRE算法，通过比较，提出本文的创新方法。然后针对2.45GHz有源RFID定位系统信号强度的特点，对实验数据进行处理，采用了高斯-卡尔曼滤波算法对采集到的信号强度值进行前置数据处理，这样通过数据处理减小了噪声引起的定位误差，提高了理论数据和实
4、测数据的实用性。另外在深度分析室内无线信号传播模型的基础上，针对传统定位算法中路径损耗模型参数估计值不准确的缺点，提出基于RSSI与距离的RFID-神经网络室内定位算法。在神经网络中，以读写器接收标签信号强度值为输入值，以相应标签到读写器的距离为输出值，新算法有效减小了距离-损耗模型参数的估计错误，从而提高了定位的精度。最后进一步分析室内距离-损耗模型，提出基于RSSI与路径损耗系数的RFID-神经网络室内定位算法。在神经网络中，输入读写器接收标签信号强度值，输出路径损耗系数，提高了定位环境中各点路径损耗系数
5、的准确性，定位精度进一步提高，并通过理论数据和实测数据两组仿真验证了算法的优越性。关键字：射频识别神经网络室内定位信号滤波距离-损耗模型基于RSSI的RFID室内定位算法研究ABSTRACTWiththerapiddevelopmentofmicroelectronicstechnology,communicationtechnologyandcomputertechnology,asanimportantapplicationofsensornetworks,wirelesspositioningmorea
6、ndmorepeople'sattention,especiallyincomplexindoorenvironments,therelatedtheoryandtechnologyinacademiaalsoattractedresearchboom.Inrecentyears,basedonWi-Fi,ZigBee,RFIDtechnology,suchasindoorpositioningresearchwascarriedoutrapidly.Inparticular,RFIDtechnology,w
7、ithitsadvantagesoflowcost,highaccuracy,lowlatency,non-contacthavebecomethemainchoiceofindoorpositioningtechnology.Basedonsignalstrength(RSSI),thissubjectDepthanalysisofRFIDindoorpositioningalgorithms.Firstly,basedontheanalysisofindoorpositioningtechnology,s
8、everalcommonpositioningtechnologyareanalyzedandcompared,pointedoutthefeaturesofRFIDpositioningtechnology,researchthecurrentRFIDoftenusedindoorlocationpositioningmethod,analysisandcomparisonoftheadvanta
