摘 要

近年来，随着无线传感网络的迅速发展，室内定位技术在诸多领域得到广泛应用，成为重要的研究对象之一。室内定位技术的核心要素是定位算法，RFID技术由于其多目标、远距离、非视距快速识别的特点而广泛应用到定位算法中，然而目前在RFID技术下广泛使用的定位算法由于采集到的动态目标坐标误差过大而限制了其优良的性能。

针对定位算法的不足，本文在定位算法采集到数据的基础上，采用卡尔曼滤波算法对不同运动模型下的定位数据进行优化，让动态待定位目标的坐标数据更为精准，使之能够尽量反映待定位目标的真实运动轨迹，减少定位误差。

本文先用Matlab进行仿真实验，来评估不同运动模型下，卡尔滤波器算法的定位性能。然后采用基于RFID技术的传统室内定位算法得到的定位数据，选用合适的运动模型，应用卡尔曼滤波算法进行数据处理，然后进行结果分析。经过验证，在传统的定位算法上应用卡尔曼滤波器算法，能够有效提高待定位目标的定位精度。

关键词：RFID、定位算法、卡尔曼滤波器

Abstract

In recent years, with the rapid development of wireless sensor networks, indoor positioning technology has been widely used in many fields, it has become an important research point. The significant elements of indoor positioning technology is the localization algorithm, RFID technology because of its multi-objective, long-range, non-line of sight to quickly identify the characteristics widely applied to localization algorithm. However the positioning algorithm in RFID technology is currently under widely used due to the acquisition of and limits its excellent dynamic performance for the reason that target coordinates error is too large.

To make up for the disadvantage of the localization algorithm, this paper collected data location algorithm based on Kalman filter algorithm to locate data of different motion model is optimized, so that dynamic targets to be more precise coordinate data, so that it can reflect as much as possible to be the true target trajectory to reduce the positioning error.

This paper firstly use Matlab simulation experiments to evaluate different motion models on Kalman filter algorithm positioning performance. Then use location data based on the traditional indoor location algorithm RFID technology obtained the appropriate choice of sports model, Kalman filter algorithm for data processing, and then analyze the results. It’s proved that Kalman filter algorithm in the traditional location algorithm can effectively improve the positioning accuracy to be targets.

Keyword:RFID、Location Algorithm、Kalman filter

目录

第1章 绪论 1

1.1写作目的及研究意义 1

1.2 国内外研究现状 2

1.2.1 基于RFID传统定位算法研究现状 2

1.2.2 传统RFID定位算法的不足 3

1.3 论文内容安排 3

第2章 改进算法的相关原理 5

2.1 传统RFID定位算法研究 5

2.1.1 RFID系统基本结构 5

2.1.2 RFID 系统工作原理 6

2.1.3 RFID定位算法 7

2.2 卡尔曼滤波器原理介绍 9

2.2.1 卡尔曼滤波器递推公式 9

2.2.2 卡尔曼滤波器的特点 11

2.2.3 卡尔曼滤波器的性质 11

2.2.4 卡尔曼滤波器的发散现象 11

2.3 运动状态模型 12

2.3.1 静止物体模型 12

2.3.2 匀速运动的人运动模型 12

2.3.3 突然转弯的人运动模型 13

2.3.4 匀加速跑动的人运动模型 14

2.4 本章小结 15

第3章 改进算法的设计与实际应用 16

3.1 改进算法程序设计 16

3.1.1 改进算法总体流程设计 16

3.1.2 卡尔曼滤波器算法模块 17

3.2 运动状态模拟性能评估 18

3.2.1 静止物体模型程序实现及结果分析 18

3.2.2 匀速运动的人运动模型程序实现及结果分析 19

3.3.3 突然转弯的人运动模型程序实现及结果分析 21

3.3.4 匀加速跑动的人运动模型程序实现及结果分析 23

3.3 改进算法实际应用分析 25

3.3.1 测试环境 25

3.3.2 测试内容 25

3.3.2 测试结果及分析 26

3.4 本章小结 30

第4章 总结与展望 31

4.1 论文工作总结 31

4.2 研究工作展望 31

参考文献 32

致谢 33

第1章 绪论

1.1写作目的及研究意义

随着各种信息服务被广泛应用到各行各业以及飞速发展的无线传感器网络，无线定位技术成为了被广泛关注的焦点, 伴随着无线电技术的迅猛发展，各种定位技术已经应用到室内无线定位领域，室内定位技术是一种获取室内的人和物体位置信息的技术^[1]，但由于室内定位技术所处的环境复杂，容易受到干扰的特点，传统的室外定位技术一般不可用，需要研究相应的室内定位技术。

室内定位技术包括超声波定位技术，红外线定位技术，蓝牙定位技术，RFID定位技术等^[2]。超声波定位技术的易于实现，但是超声波定位技术的应用受限于定位节点与参考节点之间的障碍物，障碍物的存在会使超声波定位技术失效，与此同时硬件设备投入大，这两点限制了超声波技术的发展。由于红外线无法穿透障碍物只能在视距传播，其传播距离较短，同时红外线也容易受到其他光源干扰，所以红外线定位技术在室内定位领域中应用效果较差。蓝牙定位技术由于蓝牙信号的传播距离短，并且容易受到噪声源的干扰，当定位环境复杂后，定位精度变差，故蓝牙定位技术受限。而RFID技术具有远距离、非视距、多目标快速识别的特点^[3]，并且电子标签成本低，克服了上述定位技术的不足，所以本次课题选用RFID技术来进行室内环境下的无线定位。