【摘 要】
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针对室内物体或者人员使用主动式射频识别(RFID)技术问题,设计了适用于室内环境的定位算法。传统的RFID室内定位算法由于室内环境复杂多变,路径损耗系数很难准确估计,定位精
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针对室内物体或者人员使用主动式射频识别(RFID)技术问题,设计了适用于室内环境的定位算法。传统的RFID室内定位算法由于室内环境复杂多变,路径损耗系数很难准确估计,定位精度不高。为解决上述问题,提出一种采用BP神经网络的RFID室内定位算法,算法引入参考标签辅助定位,利用BP神经网络建立场强信号转化模型。在模型中输入接收信号强度值,输出路径损耗系数,网络模型提高了路径损耗系数的准确性,再利用距离-损耗模型实现精确定位,从而减小定位误差。与传统的RFID定位算法比较,仿真和实验结果表明,改进算法的定位精度有显著的提高,可用于仓库、监狱、超市等室内环境。
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