CN107588775A - 一种新型室内定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明专利应用RFID技术，提出一种新型的基于RFID的室内定位方法。本设计提出（1）非线性插值算法。采用非线性插值算法代替原来的线性差值算法，以提高获取虚拟参考标签的信号强度值的准确性。（2）动态阈值算法。设计算法实现有效阈值的自动获取，并以此来替代固定阈值法，保证了系统在面对不同环境时定位功能的稳定性。(3)模糊地图上标签自校正。设计算法实现标签的定位偏差的自校正，避免因RFID阅读器相互影响导致待定位标签定位不准。

Description

一种新型室内定位方法

技术领域

本技术涉及一种定位方法，特别涉及一种基于RFID的室内定位方法。

背景技术

随着无线技术、移动计算和互联网应用的不断增长，人们对位置敏感系统和服务越来越感兴趣。GPS系统被广泛用来为用户提供定位信息与服务，其信号会因房屋的阻挡而无法对室内进行精确定位。现有的室内定位技术大多需要使用专门的定位设备，不仅成本高昂，便利性也很受影响，难以推广和应用。RFID定位技术作为一门新兴的技术，凭借着其廉价的成本、便捷的搭建环境等特点，逐渐受到了研究者的重视。通过本方法可以显著提升其室内定位的能力，让它可以满足在各种不同的室内环境中进行精确定位这一任务。

发明内容

本发明提供了一种基于RFID的室内定位方法，用于解决复杂室内环境中的定位问题。

本发明针从目前RFID室内定位并不完善这一现实出发，针对其目前存在的缺点，采用（1）非线性插值算法；（2）动态阈值算法； (3)模糊地图上标签自校正。显著提高了室内定位的精度和应对复杂环境的能力，实现了室内定位的要求。

附图说明

图1为本发明流程示意图;

图2为损耗指数动态确定示意图;

图3为虚拟坐标场强值确定示意图;

图4为目标标签算法自校正原理图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。

本定位方法主要需要完成以下步骤。

(1)设置参考标签数目，阅读器数目，实验次数等实验参数。

(2)用非线性插值来求取虚拟参考标签的信号强度值。

(3)求取目标标签与参考标签（包括虚拟参考标签）差值。

(4)采用动态设定阈值方法获取模糊地图。

(5)计算最近邻参考标签的权值，得到目标标签的坐标值。

(6)采用最近自校正算法来修正最后的定位结果。

具体操作如下

采用非线性插值算法来解决无法准确确定虚拟坐标强度的问题。假设参考标签和目标标签的摆放情况如图2所示。

首先明确待定位标签周围最近的邻参考标签后，可以考量这些最近邻参考标签的功率损耗与路径的关系，进而求得周围的路径损耗指数，将标签1、2和4、5分别作为参考标签，计算两条路径的路径损耗指数为

(1)

其中，参考标签4、5作为目标标签到读卡器的距离为，参考标签1、2到读卡器的距离为，参考标签4、5处的损耗为，参考标签1、2处的损耗为。

在得到两条靠近待定位标签路径的路径损耗后，可以根据待定位标签与阅读器构成的直线和参考标签1、2与阅读器构成的直线之间的角度、，求取权值进行加权，由下列公式得到待定位标签的路径损耗指数：(2)

确定了损耗指数后，需要确定虚拟标签的场强值。实际参考标签的信号强度值由阅读器读取，而虚拟标签的信号强度值通过实际参考标签的信号强度值与虚拟标签信号强度值之间的非线性关系求得。

如图3所示，图中参考标签T1和T2的场强值可从阅读器R上读取，由公式1可推出对应T1与R，T2与R的距离 、 ，同时，T1与V1，T1与T2距离 、 已知。由余弦定理得

(3)

(4)

由公式 3 和4可求得 V1 与 R 的距离，由公式 1 就可得虚拟标签 V1 的场强值，依此类推可以得到所有网格虚拟标签的场强值。

获得网格虚拟标签场强值之后，基于阈值，采用小概率排除法获取待定位坐标，其具体过程如下：

1.设置一个阈值下线（即我们不断缩小地图的最终点），这个值是为了防止阈值太小而排除了大概率的点，这个需要经过多次调试获取经验值，设置阈值递减值 d。

2.设置一个较大的阈值。

3.分别得出n个邻近地图，找出其重叠的点。对这些参考点加权，从而得到待定位参考点的临时坐标值。

4.减小门限值，若门限值小于设置的最小的门限值，则以临时坐标值作为待定位参考点的最终的坐标值，否则，得出n个邻近地图，如果能够找到重叠的部分，则选取这些点作为待定位目标的参考点，对这些参考点加权，从而得到待定位参考点的坐标值，更新上次得到的待定位参考点的临时坐标值，继续步奏2，如果没有重叠部分，以临时坐标计算值作为最终的待定位标签的位置。

获取了n个邻近（虚拟）参考标签的坐标位置，通过下式子求出目标的坐标。

其中,分别是（虚拟）参考坐标的加权因子和坐标。这个加权因子，

可由下列公式得到：

完成对目标标签的初步定位之后，为了确保定位精度，需采用以下方法实现标签位置的自校正。

算法实现的过程如图4所示A、B、C为三个阅读器，其坐标依次为、、、D为待测点，假设其坐标为，待测点D到阅读器A、B、C的距离分别为、、，此时可以确定，D在以三个阅读器为圆心、以测得的距离为半径的圆上，由此可知，3个圆的交点就是待测点的位置。

因此可建立一个方程组：

解此方程组就可以得到待测点D的坐标，与初步判断的坐标相比对，一致则次坐标为目标坐标，自校正完成，实现整个定位功能。

Claims (4)

1.一种基于RFID的新型室内定位方法，其特征在于，该室内定位方法包括如下步骤：（1）对阈值及基本参数进行初始化;（2）采用非线性插值算法得到目标标签和参考标签的信号强度值;（3）对比目标标签与参考标签之间信号值的差;（4）采用动态阈值算法获取最合适的阈值;（5）对模糊地图上的标签进行自校正。

2.根据权利要求1所述的新型室内定位方法，其特征在于，本发明利用对数距离损耗模型来进行插值，具体做法是通过参考标签的信号强度值，估计出对数距离损耗模型的参数，然后利用对数距离损耗模型来进行插值，从而得出网格虚拟标签的信号强度值.采用的对数距离损耗模型公式如下：

上式中是目标到读写器的距离，是参考距离;、分别是距离为、时读写器收到的信号强度;是遮蔽因子，是一个随机变量，其期望、方差分别为、 ;n为路径损耗指数，在有遮挡物时n会增大，其数值由环境决定。

3.根据权利要求1所述的新型室内定位方法，其特征在于为了得到合适的阈值采用以下方法:在定位算法程序中，先设置一个较大的初始阈值并且可以进行相关修改;程序中检测模糊地图上已置为1的最近邻参考标签的个数，如果不在范围内，则修改阈值;当最近邻参考标签个数大于范围内最大值时，则阈值自动减1，当最近邻参考标签个数小于范围内最小值时，则阈值自动加1，调整使最近邻参考标签个数所需范围内。

4.根据权利要求1所述的新型室内定位方法，其特征在于为了对模糊地图上的标签进行自校正，通过以下方法实现:通过计算参考标签和待测标签的信号强度的欧式距离，确定了个近邻参考标签之后，利用三边定位得到这个近邻参考标签的坐标，得出其平均误差利用三边定位得到待测标签的定位坐标后，将其与相加，对待测标签进行误差校正。