基于GA和PSO的RFID室内定位算法研究

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随着物联网的兴起,室内无线定位技术得到广泛应用。其中基于RFID的定位技术由于具备系统可靠性高,在低成本预算下能取得较高定位精度等优点,因此成为学者们的研究热点。现阶段基于RFID技术的二维定位算法已比较成熟,因此本论文重点研究RFID室内三维定位技术。本文首先讲解RFID室内定位的相关基础理论及典型算法,然后分析现有算法的不足之处,从中确定新算法改进方向。针对当前RFID三维定位算法的缺点,本文提出了一种基于LANDMARC系统布局的新算法—ILM算法。该算法使用邻近参考标签辅助测距,从而提高了RSSI测距的准确性,并在最终的定位结果引入修正因子,进一步提高定位精度。ILM算法优化了选取邻近参考标签的计算过程,从而在定位速度和定位精度上取得了良好的平衡。通过仿真与LANDMARC算法进行对比,对8个电子标签定位的标准均方误差RMSE为0.864m下降到0.462m,误差降低了46.5%,定位精度得到明显的提升。根据无线信号传播特性以及定位系统布局特点,结合相关的优化算法,本文在ILM算法的基础上提出了两种改进算法GA-ILM算法和PSO-ILM算法。这两种算法分别使用遗传算法和粒子群算法优化待定位电子标签位置坐标求解过程,在不改变定位系统硬件布局情况下提高定位精度。仿真结果表明,相对于ILM算法,两种优化后的算法定位误差减少了50.65%。并且在取得相同定位精度的同时,PSO-ILM算法具有比GA-ILM算法更快的求解速度,因此是更好的优化方案。本文最后使用硬件设备和软件系统搭建了一个实验测试平台,对三种ILM算法进行了实际环境下性能测试。在15m×5m×4.8m的定位环境下,最终取得的测试结果显示ILM算法的标准均方误差RMSE小于1m,GA-ILM算法和PSO-ILM算法的标准均方误差RMSE小于0.75m,取得了比较良好的定位精度,证明ILM算法具备较高的实用价值。
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