基于指纹法和机器学习的RFID多目标被动式定位研究

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1、基于指纹法和机器学习的RFID多目标被动式定位研究AStudyonMultipletargetsDFLMethodinRFIDScenarioBasedonFingerprintandMachineLearning学科专业：信息与通信工程研究生：成意指导教师：马永涛副教授天津大学微电子学院二零一七年十月摘要近些年，基于位置的服务(LocationBasedService,LBS)所涉及的领域越来越广泛。作为LBS的核心，定位技术也吸引了越来越多的研究，尤其是在室内定位方面。由于室内环境较复杂，全球定位系统（Globalpositioningsyst

2、em,GPS）等室外定位系统在室内环境定位效果较差，促成了许多专用于室内的定位技术的诞生。其中，被动式定位不要求待定位目标携带任何电子设备、标签或者传感器，在老人看护、入侵者检验等特殊场景下有着非常广泛的应用。基于接收信号强度的位置指纹定位算法具有抗干扰能力强、定位精度高的优点，使用位置指纹法作为被动式定位系统的定位算法即可以避免环境噪声对系统的干扰，也可以有效发挥被动式系统在特殊场景下的应用优势。位置指纹法应用于被动式室内定位的前提是需要系统提供充足的传感器信息。无源超高频（Ultrahighfrequency,UHF）射频识别(RadioFre

3、quencyIdentification,RFID)标签具有体积小、寿命长、成本低、能耗低等特点，大量部署RFID标签可以在低成本的前提下为指纹法定位提供充足的链路信息。本文综合考虑定位效果及系统成本，拟采用RFID作为本文的指纹法被动式室内定位系统的传感器。在为单目标建立指纹库的情况下，指纹的采集量正比于采集指纹位置的数量。但是在大多数实际应用场景中，都是多个目标同时存在。为多个目标建立指纹库时，指纹的采集量呈几何级数增长，会带来采集和存储成本上涨的问题。为充分利用指纹法抗噪声能力强的特点，同时解决多目标指纹库建立的成本问题，本文提出了一种基于层

4、次聚类树的多目标定位算法,该算法仅使用单目标指纹库即可实现多目标定位，本文首先基于对不同的两条链路同时受一个目标影响的可能性分析，本文引出了“链路相关性”概念；在“链路相关性”概念的基础上，提出用单目标指纹库通过聚类实现多目标识别与定位。仿真结果表明提出的算法具有良好的定位效果。关键词：RFID，被动式定位，位置指纹法，聚类IABSTRACTIntherecentyears,thedomainoflocationbasedservice(LBS)becomemoreandmorewidely.Asthecoretechnologyoflocatio

5、nbasedservice,locatingtechnologyattractsmoreandmoreresearch,especiallyinthefieldofindoorlocalization.Duetothecomplexindoorenvironment,theoutdoorpositioningsystemsuchasglobalpositioningsystem(GPS)hasapoorperformanceinindoorenvironment.Indoorpositioningtechnologyhasattractedalar

6、genumberofresearchers.Amongtheindoorpositioningtechnology,devicefreelocalization(DFL)technologydoesnotrequiretheundeterminedtargettocarryanyelectronicdevices,labelsorsensors.Itiswidelyusedinspecialsituationssuchastheelderlycareandtheinspectionoftheintruder.Fingerprintlocalizat

7、ionalgorithmbasedonreceivedsignalstrength(RSS)hastheadvantageofstronganti-noisecapability,highpositioningaccuracy.UsingfingerprintasaDFLlocalizationalgorithmcanavoidtheenvironmentalnoisedisturbancetothesystempositioning,andalsocaneffectivelygivingfullplaytotheadvantagesofDFLsy

8、stemapplicationinspecialsituations.Fingerprintmethodneedsuffi