基于多数据融合的RFID协同定位研究

来源 :南京邮电大学 | 被引量 : 3次 | 上传用户:hmlsuper
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基于位置的服务在学术界和工业界获得了广泛而深入的探索。然而,在室内环境中GPS技术受到了不同程度的限制,这激发了研究人员极大的研究兴趣。其中,利用RFID技术进行室内定位是一种有效地获取位置信息的方法。与此同时,嵌入式RFID读写器在移动设备中的应用不断推广,面向多个移动读写器定位环境逐步形成,使得协同定位方式受到越来越多的关注。协同定位分为集中式和分布式两类协同方式。在协同定位领域,位置数据的准确估计和位置信息的高效交互是实现精确位置计算的关键因素。为此,本文主要关注:1)位置信息的准确估计。利用不同定位方式进行高效的位置估算,这是实现精确定位的基础,因此也是本文的重点研究内容。随后,采用集中式协同的方式融合处理所获得的多个定位数据,提升位置计算的精度;2)位置信息的有效交互。通过利用移动RFID读写器的可用性和普遍性,采用分布式协同的方式交互多个移动读写器和标签之间的数据,进一步提高定位结果的准确性。为此,本文提出基于多数据融合的RFID协同定位方法,包括面向标签的集中式定位和面向读写器的分布式定位两类协同方式,其中前者主要是面向多定位数据的处理,而后者主要关注多读写器和标签数据的交互。具体来说,集中式协同定位集中式协同定位是本文重点研究内容,主要面向多个定位数据的融合处理。为实现位置数据的准确估计,本文研究了面向标签的的定位检测,并设计有效的位置估计算法。(1)基于Doppler效应的状态检测方法用户的状态检测是有效实现标签定位的先决条件。随着环境或时间的变化,在同一地点的无线信号会随之发生变化,这就导致了静态飘移现象,即用户为静止状态时,定位结果发生跳变。为实现准确定位,需要首先判定用户是否产生移动。本文详细分析了不同状态下用户行为对Doppler效应中的频率影响,进而提出一种有效的状态检测方法,可以准确识别静止、站起、坐下、躺下和移动五种状态。实验结果显示,该方法不但解决了静态飘移问题,更能准确感知用户的各种行为状态。(2)基于模糊逻辑的分段测距定位方法理想的传播环境下的RFID信号强度与读写器与标签之间的距离存在直接关系,但在实际情形下,测量到的信号与距离信息不能保证一一对应,这就产生了定位误差。本文分析了读写器天线的多路径传播和标签对距离估计的影响以及简单信号路径传播模型的局限,提出了基于模糊逻辑的分段测距方法。在不同维度范围的实验结果显示,该方法不但远优于利用简单信号路径传播模型计算出的定位结果,其性能也优于最大似然定位方法的结果。(3)基于RSS空间关联影响度的指纹匹配方法当前信号指纹面临的一个至关重要的问题就是受制于环境的动态性和不可预测性,使得RSS信号在实际部署过程中产生较大波动,具体表现为时间域的不稳定和空间域的任意性,这直接影响了定位精度。本文通过研究RSS信号及其周围邻居的空间关系,设计新的信号特征──空间关联影响度,以提高信号表征的分辨率同时减小其受原始信号波动的影响。同时,基于该特征设计了有效的定位方法并对其进行了指纹过滤优化。实验表明,该方法相比传统的定位方式有较大的性能提升。分布式协同定位本文的分布式协同主要应用于利用协同方法构建的定位系统,通过使用异构和独立的移动读写器以及标签的剩余记忆实现分布式协同定位,其协同方式包括读写器的直接协同和间接协同两种。在定位过程中,若标签没有剩余的内存可以用来存储信息,则读写器进行直接协作。反之,若标签存在剩余信息作为存储空间,则读写器可进行间接协同。本文融合上述的定位算法和协同方式,设计了有效的协同定位算法并构建了相应的定位系统。(4)基于UKF滤波和读卡器协同的定位方法为充分利用多种定位方式的优势,本文提出基于UKF滤波和读卡器协同的定位方法。一方面,利用状态检测方法区分用户的动/静状态,并使用无迹卡尔曼滤波融合上述测距定位方法和指纹定位方法的定位结果,实现了准确的集中式定位。另一方面,通过利用读写器和标签间的通信,设计了针对直接协同和间接协同两类分布式协同的定位方法,利用不同情况下的读写器协同,提供一个分布式的定位方案,进一步提升的定位效果。实验结果显示,该协同定位方法在提高定位准确度的基础上又将当前RFID系统在定位过程中所采用的集中、协调的方式变成分布式、可伸缩的方式。综上,本文提出的基于多数据融合的RFID协同定位方法融合了集中式协同和分布式协同的优势。根据实验显示,协同定位系统不仅提高了定位精度,同时极大缓解了定位过程的通信开销。
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