一种基于RFID的室内目标追踪方法技术

本发明专利技术涉及定位技术领域，尤其是一种基于RFID的室内目标追踪方法。针对室内环境的多变性、复杂性，无线信号在传播时受多径效应、反射、折射及时钟不同步等的影响，无法满足对室内定位的精确度等问题，本发明专利技术的的技术方案是：通过采集参考点的信号强度值，经过数据标准化处理建立指纹库；依据指纹匹配方式，实时从指纹库中估计室内目标的粗略位置；然后根据相位值，计算目标的瞬时速度；最后，采用卡尔曼滤波将目标点粗略位置信息和瞬时速度信息结合确定目标精确位置。可以实现对室内动态目标实现实时精确定位，且性能稳定。

An indoor target tracking method based on RFID

The invention relates to the field of positioning technology, in particular to an indoor target tracking method based on RFID. In view of the variability and complexity of indoor environment, wireless signals are affected by multipath effect, reflection, refraction and clock asynchrony in propagation, and can not satisfy the accuracy of indoor positioning. The technical scheme of the invention is to collect the signal intensity of reference points, establish fingerprint database through data standardization processing, and real-time from fingerprint according to fingerprint matching method. The rough position of indoor target is estimated in the database; then the instantaneous velocity of the target is calculated according to the phase value; finally, the precise position of the target is determined by combining the rough position information of the target point with the instantaneous velocity information using Kalman filter. It can realize real-time accurate positioning of indoor dynamic targets, and has stable performance.

【技术实现步骤摘要】
一种基于RFID的室内目标追踪方法
本专利技术涉及定位
，尤其是一种基于RFID的室内目标追踪方法。
技术介绍
RFID(RadioFrequencyIdentification，射频识别)技术是从八十年代起走向成熟的一项自动识别技术，它利用射频方式进行非接触双向通信，以达到识别目的并交换数据。射频识别(RFID)技术是一种非接触式自动识别技术，已经越来越多的被用于室内定位和目标检测。粘贴有RFID标签的目标可以被识别和追踪，在复杂室内环境，多径效应与非视距的影响下依然可以工作。基于RFID的定位方法大致可以分为基于测距和非测距两类。测距类方法主要有信号到达时间法(TOA)、到达角度法(AOA)等。非测距的方法主要有基于信号接收强度(RSSI)的指纹定位。由于室内环境的多变性、复杂性，无线信号在传播时受多径效应、反射、折射及时钟不同步等的影响，所测得的距离会产生较大的误差，造成信号强度波动，无法满足对室内定位的精确度要求。以及相关算法的复杂度较大并且对环境的依赖性较强，实时性不高；而且对于移动目标不断变换的RFID标签，很多传统定位方法很难达到连续跟踪定位。另外，通过不同的天线测量不同的标签得到的相位值和信号强度值存在差异，这会造成额外的定位误差，如何对室内动态目标实现实时精确定位成为研究的难点问题。
技术实现思路
针对室内环境的多变性、复杂性，无线信号在传播时受多径效应、反射、折射及时钟不同步等的影响，无法满足对室内定位的精确度，本专利技术提供一种基于RFID的室内目标追踪方法。其目的在于：对室内动态目标实现实时精确定位。本专利技术采用的技术方案如下：一种基于RFID的室内目标追踪方法，所述RFID的室内目标追踪方法包括以下步骤：步骤1：采集参考点位置的接收信号强度值RSSI，其中参考点位置为已知量；步骤2：将RSSI值经过数据标准化处理，得到新指纹Ri；步骤3：用新指纹Ri建立指纹库:步骤4：根据指纹匹配方式，实时从指纹库中估计室内目标的粗略位置；步骤5：阅读器根据载波波长和传播距离测出相位值，计算出瞬时速度；步骤6：计算预测结果的误差；步骤7：采用卡尔曼滤波将目标点粗略位置信息和瞬时速度信息结合确定目标精确位置；采用了此方案，通过采集参考点的信号强度值建立指纹库，利用数据标准化处理可以有效抑制RFID标签多样性对指纹匹配方法的影响，提高了定位精度；利用卡尔曼滤波融合接收信号强度和相位值进行室内目标追踪，该方法计算量小，可以确保实时性。其中，所述步骤2所述数据标准化处理为：RSSIi是参考点i记录的指纹，mean(RSSIi)是在参考点i的平均信号强度值，std(RSSIi)是在参考点i的信号强度标准差，Ri是经过标准化处理并且不受标签多样性影响的新指纹。采用了此方案，经过标准化处理，标签天线增益Gt可以被消掉，由此可以消除RFID标签多样性对指纹定位精度的影响。其中，步骤4所述指纹匹配方式为一种基于机器学习的指纹定位算法。其中，所述基于机器学习的指纹定位算法是指基于极限学习机的指纹定位算法。其中，所述步骤5包括：步骤4.1：测量目标沿RFID射频信号发射端i和射频信号接收端之间径向方向移动位移Δdi；步骤4.2：计算目标径向移动速度vi(tn)；步骤4.3：将瞬时速度v(tn)和径向速度vi(tn)之间非线性关系转换为线性关系式；步骤4.4：根据最小二乘法拟合目标的瞬时速度v(tn)；其中，所述步骤6为：预测协方差其中，所述预测误差和观测误差R计算卡尔曼增益(权重)其中，所述步骤7为通过指纹算法得到一个观测结果，再通过上一时刻目标的位置和瞬时速度测出预测结果，用观测结果和预测结果通过卡尔曼滤波得出目标点精确位置轨迹。采用了此方案，通过卡尔曼滤波将通过指纹算法得到一个位置估计(观测结果)和由上一时刻的目标位置和瞬时速度来预测的当前位置(预测结果)，做加权平均得到定位结果。综上所述，由于采用了上述技术方案，本专利技术的有益效果是：1.通过采集参考点的信号强度值建立指纹库，利用数据标准化处理可以有效抑制RFID标签多样性对指纹匹配方法的影响，提高了定位精度；利用卡尔曼滤波融合接收信号强度和相位值进行室内目标追踪，该方法计算量小，可以确保实时性。2.经过标准化处理，标签天线增益Gt可以被消掉，由此可以消除RFID标签多样性对指纹定位精度的影响。3.通过卡尔曼滤波将通过指纹算法得到一个观测结果和由上一时刻的目标位置和瞬时速度来预测的预测结果，做加权平均得到定位结果。附图说明本专利技术将通过例子并参照附图的方式说明，其中：图1是本专利技术实施例中室内定位方法流程图。图2是为本专利技术方法的速度估计原理图。图3为本专利技术实施例中拟合速度示意图。图4为本专利技术实施例中位置估计误差示意图。图5位本专利技术实施例中轨迹估计示意图。具体实施方式本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。下面结合图1-图5对本专利技术作详细说明。需要说明的是，本专利技术中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本专利技术不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。一种基于RFID的室内目标追踪方法，所述RFID的室内目标追踪方法包括以下步骤：步骤1：采集参考点位置的接收信号强度值RSSI，其中参考点位置为已知量；步骤2：将RSSI值经过数据标准化处理，得到新指纹Ri；步骤3：用新指纹Ri建立指纹库:步骤4：根据指纹匹配方式，实时从指纹库中估计室内目标的粗略位置；步骤5：RFID阅读器根据载波波长和传播距离测出相位值，计算出瞬时速度；步骤6：计算预测结果的误差；步骤7：采用卡尔曼滤波将目标点粗略位置信息和瞬时速度信息结合确定目标精确位置。优选的，所述步骤2所述数据标准化处理为：其中RSSIi是参考点i记录的指纹，mean(RSSIi)是在参考点i的平均信号强度值，std(RSSIi)是在参考点i的信号强度标准差，Ri是经过标准化处理并且不受标签多样性影响的新指纹。优选的，所述步骤4所述指纹匹配方式为一种基于机器学习的指纹定位算法。优选的，所述基于机器学习的指纹定位算法是指基于极限学习机的指纹定位算法。优选的，所述步骤5包括：步骤4.1：测量目标沿RFID射频信号发射端i和射频信号接收端之间径向方向移动位移Δdi；步骤4.2：计算目标径向移动速度Vi(tn)；步骤4.3：将瞬时速度v(tn)和径向速度vi(tn)之间非线性关系转换为线性关系式；步骤4.4：根据最小二乘法拟合目标的瞬时速度v(tn)。优选的，所述步骤6为：预测协方差优选的，预测误差和观测误差R计算卡尔曼增益(权重)优选的，所述步骤7为通过指纹算法得到一个观测结果，再通过上一时刻目标的位置和瞬时速度测出预测结果，用观测结果和预测结果通过卡尔曼滤波得出目标点精确位置轨迹。参见图1，提供了本专利技术实施例中室内定位方法，该方法包括，所述方法的具体步骤为：采集参考点位置的接收信号强度值RSSI，其中参考点位置为已知量；将RSSI值经过数据标准化处理建立指纹库，消除RFID标签多样性对指纹定位精度的影响；依据指纹匹配方式，实时从指纹库中估计室内目本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于RFID的室内目标追踪方法，其特征在于：所述RFID的室内目标追踪方法包括以下步骤：步骤1：采集参考点位置的接收信号强度RSSI值，其中参考点位置为已知量；步骤2：将RSSI值经过数据标准化处理，得到新指纹Ri；步骤3：用新指纹Ri建立指纹库；步骤4：根据指纹匹配方式，实时从指纹库中估计室内目标的粗略位置；步骤5：RFID阅读器根据载波波长和传播距离测出相位值，计算出瞬时速度；步骤6：计算预测结果的误差；步骤7：采用卡尔曼滤波将目标点粗略位置信息和瞬时速度信息结合确定目标精确位置。

【技术特征摘要】
1.一种基于RFID的室内目标追踪方法，其特征在于：所述RFID的室内目标追踪方法包括以下步骤：步骤1：采集参考点位置的接收信号强度RSSI值，其中参考点位置为已知量；步骤2：将RSSI值经过数据标准化处理，得到新指纹Ri；步骤3：用新指纹Ri建立指纹库；步骤4：根据指纹匹配方式，实时从指纹库中估计室内目标的粗略位置；步骤5：RFID阅读器根据载波波长和传播距离测出相位值，计算出瞬时速度；步骤6：计算预测结果的误差；步骤7：采用卡尔曼滤波将目标点粗略位置信息和瞬时速度信息结合确定目标精确位置。2.根据权利要求1所述的一种基于RFID的室内目标追踪方法，其特征在于：步骤2所述数据标准化处理为：其中RSSIi是参考点i记录的指纹，mean(RSSIi)是在参考点i的平均信号强度值，std(RSSIi)是在参考点i的信号强度标准差，Ri是经过标准化处理并且不受标签多样性影响的新指纹。3.根据权利要求1所述的一种基于RFID的室内目标追踪方法，其特征在于：所述步骤4所述指纹匹配方式为一种基于机器学习的指纹定位算法。4...

【专利技术属性】
技术研发人员：马海舒，马涛，罗飞，
申请(专利权)人：河南工程学院，
类型：发明
国别省市：河南,41