基于贝叶斯学习的RFID室内定位方法的研究

论文摘要

近年来,随着无线通信业务和数据业务的发展,往往需要知道处于一些室内环境如机场大厅、展览馆、监狱、医院等中人员或物体的位置信息。在这种情况下,室内定位技术逐渐成为当今无线定位领域研究的一个热点问题。然而,现有的定位技术存在诸多的弊端:如GPS是通过卫星进行定位,在室内势必存在一些定位的盲点,以至于不能满足室内定位的需求;红外定位技术由于其直线视距及信号传播距离的限制,致使定位精度不高;超声波和光学定位技术虽然具有较高的精度,但昂贵的成本令其在室内定位领域很难大展拳脚。随着RFID(Radio Frequency Identification)技术在全球范围的快速发展及大规模应用,其低成本、大面积的覆盖率、无线射频、不易受环境影响等诸多的优点令其在室内定位领域有一定的优势,为室内定位开辟了新的道路。本文在比较研究已有室内定位方法的基础上,采用基于接收到信号强度值(Received Signal Strength Indicator,RSSI)和贝叶斯算法对室内的人员或物体进行位置估计及跟踪。并对贝叶斯算法进行了有效改进,改进算法具有较高的定位精度,基本达到了成本与精度的平衡。并通过大量的实验对影响定位效果的各种因素进行了全面测试分析。首先,本文考虑到实际场景中信号反射、折射、衍射等各种环境因素的影响,模拟实际室内场景中阅读器与标签间信号的产生、传递、衰减,仿真实际信号的传播规律,建立产生信号强度数据的仿真模型。然后,产生训练样本数据,并对基于改进的贝叶斯算法的位置模型进行训练;最后,采用测试样本数据对位置模型进行验证。在以上研究成果的基础上,本文设计并实现了基于RFID技术的室内定位原型系统,系统定义好了与下层中间件的接口,可以直接向中间件定制数据,并对中间件传送过来的数据进行解析,得到RSSI。系统包括文件解析模块、数据预处理模块、参数配置模块以及最核心的定位算法模块。系统的实现为进行相关的实验分析提供了一个基础平台。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究背景
• 1.2 研究目的和意义
• 1.3 室内定位方法的研究和发展现状
• 1.4 RFID 技术研究和发展现状
• 1.4.1 RFID 技术简介
• 1.4.2 RFID 技术研究现状
• 1.4.3 RFID 在室内定位中的应用
• 1.5 本文主要研究内容和关键技术
• 1.6 本文结构安排
• 第2章 室内定位方法原理
• 2.1 定位方法分类
• 2.2 定位方法原理
• 2.2.1 基于不同传播媒体的定位方法
• 2.2.2 基于到达角度信息的定位方法
• 2.2.3 基于到达时间的定位方法
• 2.2.4 基于接收到的信号强度的定位方法
• 2.3 本章小结
• 第3章 改进算法及仿真实验
• 3.1 问题描述
• 3.2 改进算法基本思想
• 3.3 改进算法实现
• 3.3.1 基本概念介绍
• 3.3.2 数据预处理
• 3.3.3 定位方法
• 3.4 仿真实验
• 3.4.1 仿真背景设置
• 3.4.2 阅读器部署
• 3.4.3 参考标签的部署
• 3.4.4 信号强度值的获取
• 3.4.5 样本数据库的建立
• 3.5 本章小结
• 第4章 定位原型系统
• 4.1 定位系统总体架构设计
• 4.1.1 系统需求分析
• 4.1.2 系统架构
• 4.2 系统功能模块
• 4.2.1 文件解析模块
• 4.2.2 数据处理模块
• 4.2.3 参数配置模块
• 4.2.4 定位算法模块
• 4.2.5 可视化
• 4.3 本章小结
• 第5章 实验结果分析
• 5.1 实验结果误差估计
• 5.2 网格大小的影响
• 5.3 阅读器的数量及其部署
• 5.4 算法中可调参数的选取
• 5.5 参考标签数目的选取
• 5.6 历史数据数目的选取
• 5.7 参考标签的部署
• 5.8 样本数目的影响
• 5.9 算法性能分析
• 5.10 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的学术论文
• 致谢