超高频RFID多标签目标位置感知方法研究.pdf
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1、第 期(总第 期)年 月山西电子技术研究与探讨收稿日期:修回日期:基金项目:山西省高等学校教学改革创新项目()山西省教育科学“十四五”规划课题()教育部产学研合作协同育人项目()作者简介:李晓茹()女山西安泽人副教授研究生研究方向:物联网、数字挛生通讯作者:江 河()男湖北武汉人副教授研究生研究方向:物联网、数字恋生文章编号:()超高频 多标签目标位置感知方法研究李晓茹 江 河(太原学院山西 太原)摘 要:精确的室内定位方法是发展工业.时代的重要基础 然而精准的定位往往需要大量的基础投入 本文探索基于超高频 的多标签室内定位方法希望在定位精度和成本上取得平衡 传统 信号指纹定位方法在实际应用中
2、较为复杂研究利用多标签简化地图信号指纹数据库的算法降低构建的时间成本并在实验中取得平均定位误差优于 传统定位的结果满足了室内定位的精度要求具有定位成本低、定位精度高、抗干扰能力强等特点关键词:室内定位信号指纹超高频射频识别信号指纹强度中图分类号:.文献标识码:():.:引言“在哪里?”是很多人在复杂室内环境下面临的主要问题室内定位技术的市场规模逐年攀升在许多场景有大量的定位需求 而在定位精度上精准的代价往往是昂贵的硬件成本因此如何开发出价格低廉精度较高的定位方法是目前研究的热点无线通信技术的选择与室内定位算法的复杂度决定了定位技术的实用广度研究探索基于超高频 技术的室内定位方法随着射频识别技术
3、的日趋成熟利用其定位的精准度高于传统的定位模型且拥有容易架设和成本低的特性 本文研究目前业界定位技术上存在的问题分析了室内定位中所使用的定位技术中包含多种定位算法和标签干扰抑制的具体步骤 基于超高频 多标签干扰抑制室内定位包含 信号处理的过程以及定位网络模型的构建对于系统的结果验证与实验分析包含参数的调整干扰抑制 系统总体设计.技术定位方法无线射频识别()的定位多是利用观测点 年第 期江 河等:超高频 多标签目标位置感知方法研究()扫描标签方式来确定距离 超高频标签通常不需要电源其工作时长依据其物理特性其读取距离较远能满足定位的需求 等其他技术也是定位技术的一种选择但是信号容易受到干扰另外功耗
4、、价位、读取距离等问题比较突出 设备结合度也是研发室内定位很重要的一个方面如果能使用物联网技术搭建系统即可快速地架设与应用 三角定位法是 传统定位技术在三角定位法的基础上可以基于不同的无线通信技术设计出合适的室内定位算法将 值或是信号角度等信息处理成距离再计算待定位点的位置也可将 值通过信号指纹算法或是机器学习等直接对应到最后的室内定位坐标.接收信号强度接收信号强度()利用设备接收的信号强度与信号衰减弱模型来评估信号发送端与接收端间的距离再利用此距离搭配定位算法 计算出待定位点的坐标 但是射频信号的反射、散射、绕射以及遮蔽效应等现象会影响距离的测量因而可能产生测距误差 为了避免这些问题的干扰可
5、使用信号指纹定位算法在每一个位置上进行多次的测量以便建立出一个地图数据库此方法精准度较高但时间成本比较大图 指纹定位法示意图信号指纹定位法需要在定位场域中在各个已知参考点的标签上密集地测量接收所有接入点的 值并建立起完整的地图数据库日后只要将测量到的 值输入到数据库中做比对即可取得相对应的坐标 此方法相比于单纯利用 做三角定位的方式来的准确且不会受到障碍物的影响但是如果实验场地是变化性较大的情况则会导致信号指纹定位法失准后期需要频繁地维护数据库 如图 所示 信号常被使用在处理实践范畴内的数据它利用信号的时序性来做校正包含移动状态下的物体定位以及物体移动轨迹的优化处理 其操作包含两个步骤首先根据
6、 时刻的值为现阶段做估计之后需通过实际测量值 和估计值做出更精确的结果 系统采用的定位模型中在构建 地图的阶段会导入 信号过滤掉 的噪声 定位系统设计.实验场景定义工业物联网时常需要应用室内定位来快速确定对象位置所以我们将待定位标签在实验环境中按照预定路线行进在接收端收集信息的过程中主机端完成前处理数据整合并进行定位网络模型的训练 为了使训练数据集足以呈现实验场域中所有的 信号且收集数据时小车可以持续地移动不需要如传统信号指纹定位法在每一个接入点做停留因此需要使用具备高采样率的硬设备以建立良好的训练数据集提升定位网络模型的效能 我们使用基站模块进行 信号的收发并与多标签模块一起架设于实验场域的
7、四角作为观测点多标签模块放置在各个位置上收集超高频 的 与多标签的定位估计坐标经过一定的时间间隔完成信号指纹地图的数据库构建 数据集包含时间戳标签对于四个观测点的 以及多标签所量测出的坐标值 如图 所示图 试验场地模拟图.信号指纹库在数据收集模块获得相关的数据后需要建立路径信号指纹地图数据库系统需要利用多标签无线通信技术逐一地量测实验环境中每一网格线的将多标签计算出来的坐标视为实际坐标位置此方法可以迅速地收集大量的数据大幅减轻信号指纹算法的构建成本 另外为了完成整合多标签与超高频 同时收集的数据在训练数据集的设计上除了写入多标签所计算出的坐标和 量测值还需将时间戳也写入数据库以方便后续的数据整
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