[發明專利]一種RFID閱讀器故障自適應定位方法

有效

• 申請號: 202010028807.1
• 申請日: 2020-01-11
• 公開（公告）號: CN111199162B
• 公開（公告）日: 2021-10-26
• 發明（設計）人: 劉發貴;鐘德祥
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06K7/10
• 分類號: G06K7/10;G06K9/62;G01S5/02
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 何淑珍;江裕強

本發明公開了一種RFID閱讀器故障自適應定位方法。所述方法包括如下步驟：構建RFID閱讀器故障自適應定位系統；根據RFID閱讀器故障自適應定位系統提出在線順序模糊寬度學習系統；基于在線順序模糊寬度學習系統提出RFID閱讀器故障自適應策略；基于RFID閱讀器故障自適應策略完成RFID閱讀器故障自適應定位。通過一種RFID閱讀器故障自適應定位方法能夠對環境中持續到達的數據流進行處理，并在部分閱讀器出現故障時能夠對后續的數據流進行處理，以達到長時間穩定定位的目標。

技術領域

本發明涉及RFID、機器學習、定位算法領域，尤其涉及一種RFID閱讀器故障自適應定位方法。

背景技術

隨著物聯網技術的發展，人們對物聯網應用的需求快速增長，而在這些技術當中，無線定位技術在軍用以及民用方面都表現出巨大的活躍度，無線定位技術以及基于無線定位服務在人們生活中發揮的作用越來越大。在室外定位技術中，全球定位系統是最著名以及最有代表性的定位技術，被廣泛地應用于軍事以及民用當中。而人們對室內定位應用的需求越來越大，室內長時間的定位需求有極大的潛力。

由于RFID具有非視距、非接觸以及能夠快速識別物體的特點，它在室內定位上具有一定優勢?；镜腞FID系統由標簽、天線和閱讀器組成，它的基本工作原理是：RFID閱讀器通過天線產生磁場，標簽進入磁場，接收讀寫器發出的射頻信號，憑借電磁感應獲得的能量發送存儲在芯片中的產品信息(無源標簽或被動標簽)，或者主動發送某一頻率的射頻信號(有源標簽或主動標簽)。

目前RFID定位方法主要分為基于距離以及基于場景分析兩種?；诰嚯x的RFID定位方法有很多種，例如接收信號強度指示法、到達角度法、到達時間法和到達時間差法等，但該類方法對環境的敏感度較高，準確度較低(Ni L M,Zhang D,Souryal M R.RFID-basedlocalization and tracking technologies[J].IEEE Wireless Communications,2011,18(2):45-51.)。同時，另一類基于場景分析的RFID定位方法，由于其對環境適應性較高，成本相對較低等優點，受到研究者的青睞。其中，LANDMARC是一種經典的RFID定位算法(Ni LM,Liu Y,Lau Y C,et al.LANDMARC:indoor location sensing using active RFID[C]//Proceedings of the First IEEE International Conference on Pervasive Computingand Communications,2003.(PerCom 2003).IEEE,2003:407-415.)，該算法引入參考標簽的概念，將信號強度指示值相似度高的部分標簽列為備選參考標簽，通過計算得出目標標簽的位置。在基于場景分析的方法中，部分學者使用人工神經網絡等方法進行RFID定位，提出了一種將LANDMARC方案跟BP神經網絡結合的被動RFID室內定位方案(Kung H Y,ChaisitS,Phuong N T M.Optimization of an RFID location identification scheme basedon the neural network[J].International Journal of Communication Systems,2015,28(4):625-644.)，該方案在進行LANDMARC定位之后，進一步使用BP神經網絡對定位結果進行處理，以得到更精確的定位結果。此外，部分研究者將模糊神經網絡用于RFID室內定位，使用模糊神經網絡分析參考標簽的實際坐標與環境誤差的關系，從而對RFID定位系統中的環境參數進行調整(Huang Y J,Chen C Y,Hong B W,et al.Fuzzy neural network basedRFID indoor location sensing technique[C]//The 2010International JointConference on Neural Networks(IJCNN).IEEE,2010:1-5.)。