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RFID系统中的定位技术研究学生姓名:专业班级:学院:电气工程学院 指导教师:<footer>RFID定位技术研究——答辩共20页,您现在浏览的是第1页!ContentsRFID的概述1RFID系统构成及工作原理2RFID无线定位方法3MonteCarlo定位算法分析4RFID定位技术研究——答辩共20页,您现在浏览的是第2页!RFID系统的概述射频识别(RFID),是一种利用射频信号自动识别目标对象并获取相关信息的技术。一次来实现无接触信息传递并达到识别对象的目的。识别工作无须人工干预,可工作于各种恶劣环境。RFID基本组成:(1)电子标签(tag)(2)读写器(reader)(3)数据处理单元

RFID定位技术研究——答辩共20页,您现在浏览的是第3页!典型RFID定位系统RFID定位技术研究——答辩共20页,您现在浏览的是第4页!RFID无线定位方法----TOA定位方法

Reader1Reader2Reader3RFID定位技术研究——答辩共20页,您现在浏览的是第5页!TOA、TDOA定位方法缺陷分析在室内,由于阻挡物较多,基于信号到达时间的TOA定位算法存在一定缺陷。在阅读器的工作范围内,三台阅读器中只要有一台阅读器接收不到标签信号,就无法对标签进行定位。RFID定位技术研究——答辩共20页,您现在浏览的是第6页!MonteCarlo定位算法MonteCarlo定位算法是一个递推算法,在每个计算周期一般包含预测阶段和更新阶段,递归调用这两个阶段,就能对标签实现跟踪定位。1.预测阶段:在第k-1时刻,通过预测模型预测k时刻标签可能会出现的位置,即计算采样点的位置;2.更新阶段:在第k时刻,测得标签与阅读器之间的距离,通过测量模型计算出各采样点的权值,选取权值最大的采样点的位置作为标签的估计位置。

RFID定位技术研究——答辩共20页,您现在浏览的是第7页!改进MonteCarlo定位算法预测模型:在第k-1时刻,通过预测模型预测第k时刻标签可能会出现的位置,即计算采样点的位置。假设室内噪声为高斯噪声,采用高斯分布的预测模型为:式中,N(0,α2)表示高斯分布;X(k),Y(k)分别为横纵坐标;θ(k)为运动的角度,方差为αv;dk为时间步长RFID定位技术研究——答辩共20页,您现在浏览的是第8页!改进MonteCarlo定位算法静止模型

当标签在运动的过程中停顿时,由k-1时刻和k时刻分别测得的标签到阅读器的距离,通过静止模型来判断标签是否停顿。将计算出的P(Zk|Zk-1)与门限比较,大于门限则标签静止,否则标签运动。RFID定位技术研究——答辩共20页,您现在浏览的是第9页!1、初始化:将标签的起始位置录入数据库,时刻k=1;2、选择可用Reader:选择能够检测到标签信号的阅读器进行定位运算,即标签在阅读器天线的覆盖范围之内。3、判断标签是否静止:由静止模型计算出标签停顿的概率p;若p大于判别门限,则标签静止;否则,标签视为运动;RFID定位技术研究——答辩共20页,您现在浏览的是第10页!改进算法的标签路径跟踪图RFID定位技术研究——答辩共20页,您现在浏览的是第11页!

RFID基本组成

RFID标签(Tag):由芯片与天线组成,每个标签具有唯一的电子编码。标签附着在物体上以标识目标对象RFID阅读器(Reader):主要任务是控制射频模块向标签发射读取信号,并接收标签的应答,将对象标识信息连带标签上其它相关信息传输到主机以供处理RFID数据处理单元:主要任务管理数据库及防冲突等RFID定位技术研究——答辩共20页,您现在浏览的是第12页!系统的工作过程如下:阅读器通过发射天线发送一定频率的射频信号,当应答器进入发射天线工作区域时产生感应电流,应答器获得能量被激活;应答器将自身编码等信息通过其内置发送天线发送出去;系统接收天线接收到从应答器发送来的载波信号,并对接收的信号送到后台主系统进行相关处理

RFID定位技术研究——答辩共20页,您现在浏览的是第13页!RFID无线定位方法---TDOA定位方法

RFID定位技术研究——答辩共20页,您现在浏览的是第14页!RFID定位技术研究——答辩共20页,您现在浏览的是第15页!MonteCarlo定位算法的核心思想是在贝叶斯滤波位置估计的基础上,用若干个带权重的采样来描述移动标签在状态空间的可能位置分布。但传统的MonteCarlo定位算法存在以下缺陷:MnoteCarlo定位算法需要大量取点,在更新阶段,当标签静止时,当前时间步的测量信息与上一步的时间相同,则测量模型无法对各采样点的权重进行迭代更新,故MonteCarlo定位算法无法对静止物体进行定位RFID定位技术研究——答辩共20页,您现在浏览的是第16页!改进MonteCarlo定位算法测量模型:在第k时刻,测得标签与阅读器之间的距离,并计算出各采样点与阅读器的距离,通过测量模型计算出标签的位置Dk为k时刻采样点Sk所在的位置到阅读器的计算距离值;Zk为k时刻测得标签到阅读器的距离;δ为分布模型的标准差。RFID定位技术研究——答辩共20页,您现在浏览的是第17页!改进的MonteCarlo定位算法流程

选择可用Reader初始化K=1Tag是否静止MonteCarlo定位Tag位置存入数据库否是K=K+1查询数据库第K-1的Tag位置RFID定位技术研究——答辩共20页,您现在浏览的是第18页!4、MonteCarlo定位:采用改进的MonteCarlo定位算法对标签进行定位。根据预测模型在Xk-1时刻的周围产生N个随机采样点,这些随机采样点的概率相同均为Pi-1=1/N;在N个随机采样点中找出概率最大的采样点,得标签位置Xk;5、将标签位置Xk录入数据库6、查询数据库,则

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