基于方位优选多信息指纹的无源标签室内定位研究

基于指纹的超高频射频识别(UHFRFID)定位现存的方法主要依赖于一些单指纹和全局参考点上,针对指纹库存在数据量冗余和易受到环境变化影响的问题,提出了一种方位优选多信息指纹(OPMIF)技术.OPMIF是一种指纹融合技术,它结合对目标到达角(DOA)的模糊估计,为不同位置目标构建特定的指纹数据库.首先,通过阵列天线相位控制筛选方位优选参考标签(OPRT),无需精确计算目标的DOA因而不会增加计算量和定位时延.然后,利用阵列天线接收OPRT标签的多频多径响应(MFMP)获取多种指纹.多种指纹融合包含更多环境相关的信息,可以改善单一指纹定位易受环境变化影响的缺点.多信息指纹(MIF)包括信号协方差矩阵(SCM)、接收信号强度(RSS)和信号子空间(SSP).然后将定位问题转化为模式识别问题,基于集成学习算法随机森林(RF)设计多个分类器来训练不同类型的指纹.最后,针对同一样本数据多指纹训练的不同学习器的估计结果可能不同,同时对于不同采样数据的同一种指纹学习器的估计结果也有可能不同,提出了一种后验权重估计定位(PWEL)算法来融合不同分类器和样本的预测.仿真实验通过定位误差累积分布函数(CDF)曲线来对比单指纹与多指纹融合,全局指纹与方位优选指纹的性能来验证OPMIF的有效性,并在真实场景中做实验验证提出的定位系统性能优于传统的单指纹方法.