【技术实现步骤摘要】
一种基于无迹卡尔曼滤波的RFID标签室内跟踪方法及设备
本专利技术涉及一种基于无迹卡尔曼滤波(UnscentedKalmanFilter，UKF)的射频识别(RadioFrequencyIdentification，RFID)标签室内跟踪方法及设备，属于物联网射频识别
技术介绍
射频识别是一种无线通信的自动识别技术，它采用无线射频信号完成物品信息的采集和传输，具有非视距，非接触，成本低，环境适应能力强等优点，被广泛应用于与生活息息相关的物品供应链，物流追踪，交通运输，门禁控制，车间生产等领域。RFID系统通过读写器和电子标签之间的通信，可以对物体进行信息数据搜集，为上层应用提供准确有效的数据支持。RFID定位跟踪技术利用读写器和电子标签之间的双向数据交换，对待测目标进行定位和追踪，在获取物品ID的同时获取到物品的位置信息，成为室内定位技术的研究热点。目前在室外定位跟踪中最常用的技术是通过卫星定位的GPS定位。但是，在室内环境中，由于建筑物构造复杂，导致卫星信号衰减甚至丢失，并且室内场所面积有限，所以卫星通信无法满足室内定位跟踪的高精度的需求。目前在室内定...
【技术保护点】
1.一种基于无迹卡尔曼滤波的RFID标签室内跟踪方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：(1)根据目标标签的运动状态，建立系统的状态模型xk+1＝f(xk)+Wk和观测模型zk＝h(xk)+Vk；其中下标k表示时刻，xk表示系统的状态向量，包括目标标签在x轴方向的位置和速度，以及目标标签在y轴方向的位置和速度；zk表示系统的观测向量，f表示非线性状态方程函数，h表示非线性观测方程函数，Wk表示零均值、协方差矩阵为Q的过程噪声，Vk表示零均值、协方差矩阵为R的观测噪声；(2)将均匀分布在室内的参考标签的RSSI及参考标签与阅读器的距离通过非线性SVR进行训练，构建出RSSI与距...
【技术特征摘要】
1.一种基于无迹卡尔曼滤波的RFID标签室内跟踪方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：(1)根据目标标签的运动状态，建立系统的状态模型xk+1＝f(xk)+Wk和观测模型zk＝h(xk)+Vk；其中下标k表示时刻，xk表示系统的状态向量，包括目标标签在x轴方向的位置和速度，以及目标标签在y轴方向的位置和速度；zk表示系统的观测向量，f表示非线性状态方程函数，h表示非线性观测方程函数，Wk表示零均值、协方差矩阵为Q的过程噪声，Vk表示零均值、协方差矩阵为R的观测噪声；(2)将均匀分布在室内的参考标签的RSSI及参考标签与阅读器的距离通过非线性SVR进行训练，构建出RSSI与距离的非线性映射关系；(3)获取目标标签在当前时刻的RSSI，根据步骤(2)构建的非线性映射关系，估算出目标标签与读写器之间距离，构建计算目标标签位置的非线性方程组，并将非线性方程组求解问题转化为目标函数的优化问题，通过粒子群优化对目标函数求解，得到当前时刻的目标标签的观测坐标；(4)通过无迹卡尔曼滤波算法对当前时刻之前的目标标签的观测轨迹进行前向滤波；(5)对滤波后的轨迹进行后向平滑，平滑后的轨迹为目标标签的室内跟踪轨迹。2.根据权利要求1所述的一种基于无迹卡尔曼滤波的RFID标签室内跟踪方法，其特征在于：所述步骤(1)中系统的状态向量为：xk＝[pxkvx(k)pykvy(k)]T；其中，pxk为目标标签在x轴方向的位置，vx(k)为目标标签在x轴方向的速度，pyk为目标标签在y轴方向的位置，vy(k)为目标标签在y轴方向的速度；系统的非线性状态函数与系统的运动状态有关；对于匀速运动的目标标签，系统的状态模型为：T为采样时间间隔；对于匀速转弯的目标标签，系统的状态模型为：其中T为采样时间间隔，ω为转弯角速度；系统的观测模型为：3.根据权利要求1所述的一种基于无迹卡尔曼滤波的RFID标签室内跟踪方法，其特征在于：所述步骤(2)中具体包括：(2.1)根据阅读器获取的均匀分布在室内的参考标签的信号强度值RSSI建立参考标签的RSSI矩阵；根据参考标签与阅读器之间...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡静，宋铁成，杨丽，徐洁，夏玮玮，燕锋，沈连丰，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32
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