Analysis of RFID Based Positioning Technique Using Received Signal Strength and Directional Antenna

Automatic robot navigation is being utilized in many industries for the purpose of high speed work delivery. Color follower, fix path follower robots are current solution to this activities but dynamic path configuration is not possible in these robots. Hence new system proposes effective and fully dynamic path follower robots using RFID and directional antenna. Radio Frequency Identification (RFID) system permits automatic identification of objects with RFID tags using radio waves which have been widely used in mobile robot navigation, localization and mapping both in indoor and outdoor environment. This article presents a navigation strategy for autonomous mobile robot using passive RFID system. Proposed robot system is provided with RFID tag functionality which will load tag number and direction instruction. At some turning point, user will put RF tag, this tag will be read by RF reader which is placed on robot. As per direction instruction robot will change the direction and reach to the destination. Also as per the movement, robot will send its GPS location to PC (Personal Computer) which will be displayed on PC. Hence main goal is to provide more reliable and low energy consumption based indoor positioning system which will be achieved using directional antenna.

Design and application of wireless signal strength measurement system on the near-ground

The wireless communication system's performance is greatly constrained by the wireless channel characteristics,especially in some specific environment.Therefore,signal transmission will be greatly impacted even if not in a complicated topography.Testing results show that it is hardly to characterize the radio propagation properties for the antenna installed on the ground.In order to ensure a successful communication,the radio frequency(RF)wireless signal intensity monitor system was designed.We can get the wireless link transmission loss through measuring signal strength from received node.The test shows that the near-ground wireless signal propagation characteristics still can be characterized by the log distance propagation loss model.These results will conduce to studying the transmission characteristic of Near-Earth wireless signals and will predict the coverage of the earth's surface wireless sensor network.

Indoor Radio Propagation Model Based on Dominant Path

When there are bigger obstacles in the indoor environment such as elevator, the radio waves basically can not penetrate it. The contribution of received signal strength by transmission and reflection will be greatly reduced, and most of the time, the radio waves will reach the user by bypass diffraction. Therefore, the traditional path loss model is no longer applicable, and the improved model should be proposed. In this paper, we firstly proposed an indoor radio propagation model based on dominant path in which the received signal strength has nothing to do with the direct distance between user and access point, but is related to the length of dominant path. Then on the basis of dominant path model, the NLOS influence is considered in order to further improve the accuracy of dominant path model. Experimental results demonstrated that the proposed dominant path model can improve the accuracy of traditional path loss model remarkably.

Radio Coverage Mapping in Wireless Sensor Networks

Radio coverage directly affects the network connectivity, which is the foundational issue to ensure the normal operation of the network. Many efforts have been made to estimate the radio coverage of sensor nodes. The existing approaches (often RSSI measurement-based), however, suffer from heavy measurement cost and are not well suitable for the large-scale densely deployed WSNs. NRC-Map, a novel algorithm is put forward for sensor nodes radio coverage mapping. The algorithm is based on the RSSI values collected by the neighbor nodes. According to the spatial relationship, neighbor nodes are mapping to several overlapped sectors. By use of the least squares fitting method, a log-distance path loss model is established for each sector. Then, the max radius of each sector is computed according to the path loss model and the given signal attenuation threshold. Finally, all the sectors are overlapped to estimate the node radio coverage. Experimental results show that the method is simple and effectively improve the prediction accuracy of the sensor node radio coverage.

基于深度学习与RSS滤波的可见光室内定位算法

为了提高可见光室内三维定位的准确率与稳定性,提出一种基于深度学习与接收信号强度滤波的可见光室内定位方法。首先,采集每个参考点接收的所有接收信号强度样本,使用聚类算法对接收信号强度样本进行滤波,剔除低值簇与高值簇中的高偏差接收信号强度样本;然后,在高精度无线电地图上训练深度神经网络回归模型,学习接收器位置与接收信号强度样本之间的统计关系。仿真结果表明,方法在6m×6m×3m室内环境下的平均定位误差小于4cm,且支持LED数量的扩展。

基于信号强度的无线局域网定位技术

针对室内无线局域网环境及室内定位的需求,提出了基于信号强度的经验与估计相融合的无线定位方法。通过实验验证,该方法可以满足室内环境下无线定位的需求,是一种可行的无线局域网定位技术。

使用无线射频识别(RFID)技术进行室内定位

简要介绍了无线射频识别技术以及它在各行各业中的不同应用，特别是在室内定位中的应用。重点介绍了对LANDMARC室内定位系统理论的改进，使其可以更好地应用于实际环境。实验结果表明，改进的算法比原来的算法在定位精度上提高了10％～50％。

一种有效的多数据源RFID冗余数据清洗技术

相关文献指出低质量的RFID原始数据,特别是大量的冗余数据制约了RFID技术的大规模应用,因此需要一种更有效的冗余数据清洗技术。文章根据RFID数据以及典型应用场景的特点,提出了一种多数据源冗余数据清洗技术,其中包括融合冗余数据清洗方法和交叉冗余数据清洗方法。融合冗余数据清洗方法基于滑动窗口与集合论,交叉冗余数据清洗方法借鉴了参考标签思想并且结合信号强度特征。实验证明,提出的数据清洗技术不但可以有效地完成RFID冗余数据清洗,同时能够为清洗后的数据保留准确的数据来源信息。

面向室内环境的RFID定位方法分析与仿真

通过分析2种经典室内无线射频识别定位方法 LANDMARC和VIRE,提出一种基于虚拟参考标签空间的定位方法。在定位区域中构建虚拟参考标签空间、实体参考标签和读写器结合的定位空间,并在采用K近邻方法进行定位坐标的计算中,引入Q-function计算每个邻居的权值,减小正态随机变量标准差带来的阴影效应。实验结果表明,该方法具有灵活的设备部署方式以及较高的定位精度。

基于加权欧式算子的射频识别定位算法

基于有源射频识别校验的动态定位技术中边界标签的定位精度受制于参考标签数量,针对该问题,提出一种优化测距的改进算法。结合路径损耗模型,分析环境噪声对阅读器收信场强的可信度影响,通过引入加权算子调整定位标签与参考标签之间的欧氏距离,修正各阅读器上的收信场强可信度。仿真结果表明,对于检测区域边界的待定位标签,改进算法比原算法具有更好的定位精度及环境适应性。

基于智能空间的家庭服务机器人混合定位方法

智能空间在家庭服务机器人的应用中具有重要的作用,服务机器人的定位是其中的难点.首先提出了一种家庭环境下实现服务机器人进行家庭辅助操作的智能空间架构,然后对一种低成本的服务机器人混合定位方法进行了研究,该方法首先基于加权概率匹配定位算法的无线网络信号强度确定位置范围,然后读取智能空间中的无线射频标签进行位置计算,最后基于比例不变特征变换算法进行最终位置的视觉定位.在家居环境下的实验证明了该混合定位方法的有效性,该混合定位方法为服务机器人走入家庭提供了一种低成本、高可靠性的定位解决方案.

基于RFID技术的室内定位算法研究

为了提高室内定位系统的性能,使用主动式射频识别技术设计了一种应用于室内环境的低成本定位仿真算法。算法引入参考标签辅助定位,利用布局方式造成接收信号强度的不同对待定位的电子标签进行方向与距离上的估测。详细介绍系统的布局方式,仿真了不同布局方式对系统定位精度的影响。根据仿真分析,最终选取了一种适合于化工企业生产车间的人员定位方案,该方案提高了定位精度、降低了系统的成本,具有一定的实用意义。

基于RFID与WSN融合技术的井下定位算法研究

综合无线射频识别与无线传感器网络的融合技术,提出了一种改进的三边测量定位算法。当信标节点数量较少,未知节点利用接收信号强度指示(RSSI)技术未找到与信标节点的3个距离值时,采用定位向量和未知节点的平均移动速度,计算求出新的未知节点到信标节点的距离值。实验结果表明,该算法有效地弥补了射频信号覆盖不完全和空隙区域的定位,提高了运动轨迹的定位精度和覆盖范围。

基于传感器网络的无线层析成像方法

研究利用无线层析成像方法定位位于由传感器网络构成的区域中的目标.由于目标的遮挡而造成的阴影衰落使某些节点之间链路的接收信号强度(RSS)剧烈变化,据此建立了RSS的变化和区域内每个像素阴影衰落的线性模型;给出了线性模型的最小均方误差解;采用数据预处理方法消除不同链路阴影衰落的不平衡.实验结果表明,当用16个节点覆盖4.8m×4.8m大小的区域时,该算法对单个目标的平均定位误差仅为0.095m.

一种基于RFID和ZigBee技术的局域定位系统

介绍了一种基于RFID和ZigBee技术的室内定位系统的设计。该设计以第二代片上系统CC2530为核心,配合RFID阅读器和标签、以及一些外围电路构成了硬件定位系统。采用基于接收信号强度值(RSSI)的定位技术和最大似然估计的计算方法进行定位。重点阐述了该定位系统的结构和硬件电路设计,分析了定位系统的工作原理、软件流程和定位算法的实现。实验证明该定位系统能够实现室内局域定位的功能。

一种基于BP神经网络的VIRE改进算法研究

针对VIRE算法中阈值选择影响定位精度的问题,提出一种BP神经网络与VIRE相结合的射频识别定位方法(简称BP-VIRE)。BP-VIRE采用与VIRE算法相同的阅读器配置与部署,以参考标签的RSSI值和坐标值作为训练样本,采用误差反传训练的BP算法构建基于神经网络的定位模型。仿真结果表明,与VIRE相比,本算法在平均误差、最大误差、边界区域误差等定位性能方面得到较大提升,更适合于室内定位系统中的应用。

FR共轭梯度法与泰勒级数展开法协同定位算法

在无线射频识别技术(RFID)系统中,接收信号强度法(RSSI)应用比较广泛。采用泰勒级数展开法可提高定位的精度,但在初始估计位置远离真实值时,其收敛性难以保证。针对这一情况,引进FR共轭梯度法与其进行协同定位。通过对初始值是否接近真实值、测量值是否精确等多种情况进行仿真。结果表明,协同定位算法有效提高了传统泰勒级数展开法的收敛度,并且在部分情况下提高了传统泰勒级数展开法的定位精度。

基于改进灰狼算法的共享仓储动态盘点方法

依据共享仓储货物定位精度准和盘点效率高的要求,提出了一种采用改进灰狼算法(Gray Wolf Optimization Algorithm)的货物动态盘点方法。通过射频识别技术和接收信号强度测距方法搭建了货物的三维定位模型;采用粒子群参数优化的灰狼算法对仓储货物的三维定位进行解算,实现共享仓储的自动盘点。仿真结果表明,改进的灰狼算法具有较好的定位精度和稳定的寻优性能,可以满足复杂动态环境下共享仓储货物盘点要求。

一种基于传感器的认知无线网络攻击检测和定位方法

针对认知无线网络(cognitive radio network,CRN)中模仿主用户攻击、多面攻击、恶意干扰等常见的安全问题,提出了一种基于传感器的CRN攻击检测和定位方法,它可同时检测多种方式的无线攻击,并对攻击者进行定位,为进一步惩戒其攻击行为做准备.该机制采用多个传感器联合检测接收信号强度(received signal strength,RSS),挖掘无线传输本身的空间去相关性,并且可有效处理CRN中可能的功率调整.基于通用软件无线电平台和频谱仪的实验结果均表明,该机制不仅能精确地同时检测电子欺骗、多面攻击和干扰攻击,而且能以较小误差锁定攻击者,其平均定位误差约为0.9m.

基于RSS-IWLS的认知无线电系统主用户定位算法

在认知无线电系统中,主用户定位是执行无线传输场景分析,进而共享主用户频谱资源,提供基于位置辅助业务的前提条件。针对主用户发射信号功率未知情况,提出一种基于接收信号强度的改进加权最小二乘(RSS-IWLS)算法实现在对主用户定位的同时估计其发送功率。该算法综合考虑路径损耗、阴影效应和信道噪声对定位精度的影响。仿真结果表明,执行RSS-IWLS算法获得的主用户位置估计精度比基于接收信号强度的最小二乘算法更高。