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        基于WiFi的電子標簽定位算法

        作者: 時間:2012-07-18 來源:網絡 收藏

        摘要:設計了一套以技術和RFID技術為基礎的系統,簡單介紹無線網絡的優勢及系統的硬件部分。在方面詳細描述了LANDMARC和三邊,對兩種算法的優缺點進行分析,并結合兩種算法提出一種新的算法。并在某公司樓道中進行實驗,結果表明該定位算法取得了在2 m范圍內的準確定位。
        關鍵詞:;室內定位;RFID;LANDMARC算法;三邊定位算法

        引言
        隨著無線通信的快速發展,由此引起的關于室內定位的無線網絡和RFID技術的結合也越來越受關注。人們對物品、人員位置的需求也越來越強烈。在室外的定位,如熟知的GPS定位已經做到讓很多人都滿意的程度,但是一旦進入到室內,由于建筑物的阻擋以及多徑效應,GPS在室內的定位的效果大打折扣,所以室內定位的研究成為定位后續的研究重點。住公司中需要對人員和物品進行定位的時候范圍很大。傳統的標簽定位的距離有缺陷,限制了其廣泛的應用。所以義提出了RFID技術和無線網絡結合,擴大其定位的范圍。
        無線WiFi在一個免費的2.4GHz頻段,有很高的數據傳輸速度。所以選擇WiFi網絡通信的定位標簽。WiFi網絡有如下優勢:WiFi的工作頻段在2.4GHz,而且處于免費頻段,對用戶來說不需要額外的費用;WiFi的傳輸距離可以達到100m,可以覆蓋整個大樓;WiFi的傳輸速率很高,可達到54 Mbps。
        影響定位的精確度不僅僅是關于定位技術的選擇,同時定位算法的選擇也會影響其定位精度。常見的室內定位的算法主要分為兩類:測距技術的定位算法和距離無關的算法。測距技術的算法一般是通過節點之間的距離或者角度來計算出未知節點的位置,實際運用中常見的有:基于接收信號強度指示算法(RSSI)、到達角度算法(AOA)、到達時間算法(TOA)等。距離無關的算法有:質心法、APIT算法、凸規劃算法等。這些算法都是利用節點之間的鄰近關系實現定位的。
        一般來說,基于測距技術的算法比無需測距的精度要高。本文采用基于無線網絡的RFID技術,并在此基礎上提出一種算法,實現誤差范圍小的定位系統。

        1 系統的硬件結構
        射頻識別(Radio Frequency Identification,RFID)俗稱。RFID是一種非接觸式的自動識別技術,它通過射頻信號自動識別目標對象并獲取相關數據,識別工作無需人工干預,可工作于各種惡劣環境。RFID技術可識別高速運動物體并可同時識別多個標簽,操作快捷方便。RFID是一種簡單的無線系統,只有兩個基本器件,該系統用于控制、檢測和跟蹤物體。系統由一個詢問器(或閱讀器)和很多應答器(或標簽)組成。
        定位系統的硬件包括:閱讀器、和無線WiFi模塊。
        閱讀器是用于讀?。瘜懭霕撕炐畔⒌脑O備。
        分為有源和無源兩類。有源技術電子標簽內部有電池,它的壽命一般比無源的長。在電池更換前一直通過設定頻段向外發送信息。本文所采用的有源技術電子標簽具有長時間的壽命。
        無線WiFi模塊主要是用于電子標簽、閱讀器以及AP(用于接收標簽的發射信號)之間的通信。
        RFID定位可用于倉庫管理、公司人員、物品以及醫院病人的準確定位。但是由于距離限制了其發展,所以把無線WiFi技術和RFID技術結合起來,進一步地提高定位的范圍和精度。系統硬件結構如圖1所示。

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/154375.htm

        a.JPG



        2 系統軟件及定位算法
        2.1 基于信號強度算法
        傳統的信號傳播容易受到折射、反射、繞射、衍射等影響,接收到的信號強度是各種途徑傳播來的信號的疊加。所以有時候信號強度增大,有時候又減小。經過大量的實踐,發現接收信號強度服從log-normal分布。通過信號在傳播中的衰減來估計節點之間的距離,根據信道模型求解接收到待定位置的信號場強:
        b1.jpg
        式中:n為路徑損耗指數,與周圍的環境有關;Xσ是標準差為σ的正態隨機變量;d0是參考距離,在室內環境中通常取1 m;PL(d0)為參考位置的信號強度。
        假設有n個AP,m個參考標簽,則AP點接收到的待定標簽的強度量P=(AP1,AP2,…,APn),采集到的第t個參考標簽的強度矢量為St=(St1,St2,…,Stn),則待定標簽和參考標簽St之間的歐氏距離為:
        b2.jpg
        基于信號強度算法代表是LANDMARC算法。該算法主要通過比較不同Et來尋找與待定標簽位置最近的參考標簽。當由K個鄰近的參考標簽來確定一個待測標簽的時候,我們稱之為“K-最鄰近算法”,待定標簽坐標是(x,y):
        b3.jpg
        其中的Wi和(xi,yi)分別是第i個鄰居參考標簽的權重因子和坐標位置。根據經驗:
        b.JPG
        權重越大的,E值越小。

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