RFID与RSSI结合的室内定位算法研究

"基于RFID和RSSI室内定位算法研究，高永清，商丹，通过分析RFID技术在室内定位方面的优势，提出了采用均值滤波的方法获取参考标签指纹信息，根据经典的LANDMARC算法和VIRE算法，提出了采用对数距离损耗模型进行插值计算虚拟参考标签接收信号强度值的改进算法，进一步提高了定位精度。" RFID（Radio Frequency Identification）技术，即射频识别，是一种非接触式的自动识别技术，通过无线电信号来识别特定目标并读写相关数据，无需人工干预。在室内定位领域，RFID具有成本低、抗干扰性强、可穿透非金属物体等优点，使其成为一种有效的室内定位手段。 本文的研究重点在于利用RSSI（Received Signal Strength Indicator）接收信号强度指示，这是一种常见的无线通信系统中用于测量信号强度的参数。在RFID系统中，RSSI可以反映标签与阅读器之间的距离信息。通过分析RSSI的变化，可以推断出目标的位置。 作者提出了一种新的定位方法，首先，他们运用均值滤波技术处理RFID标签的信号强度数据，以减少噪声干扰，提取出更可靠的参考标签指纹信息。这些指纹信息是建立定位模型的基础，它们反映了特定位置上RFID信号的特征。 接着，结合经典的LANDMARC和VIRE算法，这两种都是基于指纹库的定位算法。LANDMARC依赖于预存的信号强度地图，通过比较实时测量的RSSI与数据库中的指纹匹配，确定目标位置；VIRE则利用虚拟标签来增强定位效果，通过插值计算补充未覆盖区域的数据。在此基础上，研究者提出了一个改进算法，利用对数距离损耗模型来插值计算虚拟参考标签的接收信号强度值。对数距离损耗模型假设信号强度与距离的平方成反比，可以较好地模拟信号在传播过程中的衰减。 通过这一改进，定位算法的精度得到显著提升。实验结果验证了新算法在提高室内定位准确性方面的有效性，尤其是在复杂环境和多路径干扰下，这种优化后的算法能更好地适应变化，提供更加精确的定位服务。 这项研究为RFID技术在室内定位领域的应用提供了新的思路和方法，不仅提升了定位的精度，也为相关领域的研究和发展奠定了基础。其贡献在于利用RFID和RSSI的独特性质，结合滤波和插值技术，创新性地改进了现有的定位算法，对于物联网、智能家居、仓库管理等需要精确室内定位的场景有着广泛的应用前景。