基于改进LANDMARC算法的RFID室内三维定位技术研究

摘要

近些年，通信技术与无线传感技术的快速发展推动着物联网技术的逐步兴起，无线定位技术作为物联网技术的一个重要研究领域随之获得了日趋增多的关注，并且室内定位技术因应用广泛而受到研究人员的追捧。RFID具备的非视距、高精度、短时延、低成本以及传输范围大的这些优势促使其跻身于室内定位问题主要解决方案的行列。目前，RFID二维定位算法已经日趋成熟，而针对三维空间的现有科研成果不能满足越来越高的应用需求。是以，本文在分析了3D-LANDMARC定位系统数学模型和相关技术的基础上，在保持系统设备不变的情况下通过对定位过程的优化实现系统定位性能的提升。
　　针对标准LANDMARC定位系统因自身布局和操作原理而出现定位准确度不高以及对参考标签依赖性强的问题，本文首先采用具备较好的数据拟合性能的BP神经网络来构建无线信号在当前室内环境下进行传输的路径损耗模型，以提高信号传输距离估计的准确性;然后把LANDMARC定位系统中待测标签的坐标估计问题转变成待测标签和参考标签之间的估计距离同测量距离的误差最小化问题;之后，通过把量子粒子群算法融入到文化算法的框架中形成了一种新的群智能优化算法并将利用该算法较强的智能寻优能力获得的该问题的最优解作为最终的坐标估计值;最后，通过MATALB平台开展仿真实验，实验效果显示本文提出算法的定位性能得到了一定的提升，满足预期要求。
　　针对LANDMARC定位系统受到室内环境干扰和系统噪声的影响出现定位误差较大的情况，本文首先将非线性滤波算法引入到LANDMARC定位系统中并给出了在LANDMARC定位系统框架下非线性滤波算法的空间模型;之后，针对CKF算法在环境突变时滤波性能降低的情况，本文将量子粒子群算法引入到CKF算法的更新过程中以提高滤波器状态估计精度;最后，通过在MATLAB环境下的仿真实验可以看出本文提出的改进算法相对于传统定位系统有较高的定位精度与稳定性。

目录

声明

致谢

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．2 RFID室内定位技术研究现状

1．2．1 射频识别技术概述

1．2．2 RFID二维定位技术发展现状

1．2．3 RFID三维定位技术发展现状

1．3 论文结构与主要研究内容

第二章 RFID室内定位技术

2．1．1 RFID室内定位系统基本框架

2．1．2 RFID室内定位性能评价标准

2．2 无线信道传播模型

2．2．1 自由空间传播模型

2．2．2 对数路径损耗模型

2．3 RFID室内定位基本方法

2．3．1 到达时间定位法(TOA)

2．3．2 到达时间差定位法(TDOA)

2．3．3 到达角度定位法(AOA)

2．3．4 接收信号强度法(RSSI)

2．4 RFID三维定位算法

2．4．1 Spot ON算法

2．4．2 3D-LANDMARC算法

2．5 本章小结

第三章 基于CDQPSO的LANDMARC三维室内定位算法

3．1 群智能优化算法在定位领域的应用

3．2 量子粒子群优化算法

3．2．1 粒子群优化算法原理描述

3．2．2 量子粒子群优化算法原理描述

3．3 文化双量子粒子群算法

3．3．1 文化算法原理

3．3．2 文化双量子粒子群算法原理

3．4 基于CDQPSO算法的3D-LANDMARC室内定位算法

3．4．1 基于CDQPSO算法的3D-LANDMARC室内定位算法实现

3．4．2 基于CDQPSO算法的3D-LANDMARC室内定位算法

3．4．3 算法仿真及结果分析

3．5 本章小结

第四章 基于CKF的LANDMARC三维室内定位算法

4．1 非线性滤波算法在动态目标跟踪方面的应用

4．2 非线性滤波理论

4．2．1 扩展卡尔曼滤波

4．2．2 无迹卡尔曼滤波

4．2．3 容积卡尔曼滤波

4．3 基于CKF的3D-LANDMARC室内定位算法

4．3．1 基于CKF的3D-LANDMARC室内定位算法的实现

4．3．2 算法仿真及结果分析

4．4 基于QPSO优化CKF的3D-LANDMARC室内定位算法

4．4．1 基于QPSO优化CKF的3D-LANDMARC室内定位算法的实现

4．4．2 算法仿真及结果分析

4．5 本章小结

第五章 主要结论与展望

5．1 主要结论

5．2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况