基于SSD的RFID室内定位模型：高精度与鲁棒性提升

本文针对RFID室内定位中的挑战，即异种标签和标签电量差异导致的信号强度差异，提出了一个基于信号强度差(SSD，Signal Strength Difference)的新RFID指纹定位模型。SSD模型的关键在于引入了虚拟参考点(VIRE)，这是一种理论上的固定信号强度点，用于离线阶段通过信号传播模型计算出每个虚拟参考点的接收信号强度(RSSI)。通过构建SSD指纹地图，该模型能够标准化不同型号读写器和电子标签之间的信号强度差异，并考虑时间变化带来的标签RSSI衰减问题。 在离线阶段，系统首先对信号传播环境进行建模，通过测量和分析实际环境中各点的RSSI，为每个虚拟参考点分配一个预设值。这样做的目的是为了消除硬件差异的影响，使得定位系统能够在相同条件下进行比较。当电子标签移动时，其接收到的RSSI会有所不同，但通过与虚拟参考点的对比，可以得到更准确的信号强度差值，进而推断出目标位置。 在线定位阶段，通过应用位置匹配和求交集的方法，系统可以有效地过滤掉噪声点，提高定位的精确性。这种方法将接收到的RSSI值与虚拟参考点的SSD值进行比对，找到最匹配的区域。进一步地，利用K-NN (K-Nearest Neighbors)算法，通过寻找目标位置周围的最相似邻点，来估计目标的实际位置。 实验结果表明，该基于SSD的RFID室内定位模型具有良好的鲁棒性，即使在面对各种复杂环境因素和设备差异时，也能提供较高的定位精度。这对于物联网应用，特别是需要实时、精确定位的场合，如资产追踪、人员导航或智能仓储，具有重要的实践价值。此外，文章还提到了该研究得到了国家自然科学基金和西安市科技计划项目的资金支持，这显示了其在学术界和产业界都受到了重视。 这篇文章的主要贡献是提出了一种创新的RFID室内定位方法，通过SSD和VIRE技术有效解决了传统RFID定位中的信号强度不一致问题，为提升定位精度和系统稳定性提供了新的解决方案。