【摘 要】
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在当下万物互联浪潮的推动下,物联网服务的近场通信技术成为了当前的研究热点问题,尤其是人们对于利用室内定位实现人员管理及重要物品的信息动态掌控的需求也在日益增加。射频定位技术已经广泛的应用于商业、医疗、工业管理等领域,该技术可以实现对象的物理位置的精确定位,如何提高该定位方式的精度尤其是应急环境下的精确定位,将对人员管理和物联网的发展有重要的意义。RFID定位技术利用射频方式进行非接触式双向通信交换
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在当下万物互联浪潮的推动下,物联网服务的近场通信技术成为了当前的研究热点问题,尤其是人们对于利用室内定位实现人员管理及重要物品的信息动态掌控的需求也在日益增加。射频定位技术已经广泛的应用于商业、医疗、工业管理等领域,该技术可以实现对象的物理位置的精确定位,如何提高该定位方式的精度尤其是应急环境下的精确定位,将对人员管理和物联网的发展有重要的意义。RFID定位技术利用射频方式进行非接触式双向通信交换数据,实现移动设备识别和定位的目的。可以在几毫秒内得到较高精度定位信息,且传输范围大、成本较低。但是RFID目前受环境影响较大。环境噪声会让RFID的定位精度大打折扣,造成较大的定位误差。因此合理的减少环境噪声,减少定位误差,提高定位精度是本文的主要研究方向。本论文主要研究工作有以下几点:（1）本文对常用的定位算法模型包括LANDMARC模型,VIRE模型和BVIRE模型,并对其算法进行了数值模拟仿真,进一步分析了不同室内定位模型的特征并对进行了精度评价和性能分析。（2）在比较了常规的定位算法的基础上,本文提出了一种基于神经网络的RFID定位误差修正技术,通过对于环境的误差学习,从而抑制误差,提升了现有算法的定位精度。在MATLAB仿真平台与实验室内环境实现了基于BVIRE模型的BP神经网络误差修正算法,并结合实验与仿真验证。仿真与实验表明本文提出的算法相比BVIRE模型定位精度由BVIRE模型主要误差范围[0.2-0.45],减小到了[0.1-0.3],该算法对于定位误差较大的区域的误差抑制效果较明显。
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