发明名称 一种基于功率智能控制的射频识别定位方法
摘要 本发明属于移动通信技术领域,涉及一种基于功率智能控制的射频识别定位方法。该方法将阅读器的功率设定为粗粒度辐射和细粒度辐射两种发射方式,建立功率能级映射函数,实现最小有效能级范围由粗粒度辐射方式向细粒度辐射方式的映射,生成细粒度定位辐射功率序列实现阅读器的功率智能控制,比较粗粒度辐射方式、细粒度辐射方式中的待定位标签身份认知序列,检测是否有待定位标签转移出定位环境或者进入盲区,比较粗粒度辐射方式、细粒度辐射方式的近邻参考标签认知序列,检测路径损耗特性是否发生变化。本发明通过改善现有射频阅读器的功率发射方式,能够有效提高定位效率及定位实时特性。
申请公布号 CN104765016A 申请公布日期 2015.07.08
申请号 CN201410852955.X 申请日期 2014.12.30
申请人 天津工业大学 发明人 史伟光;于洋;冯鑫;李建雄
分类号 G01S5/02(2010.01)I;G06K7/00(2006.01)I 主分类号 G01S5/02(2010.01)I
代理机构 代理人
主权项 一种基于功率智能控制的射频识别定位方法,包括下列步骤:步骤1:设定阅读器采用粗粒度辐射和细粒度辐射两种功率发射方式;步骤2:考虑不同室内定位环境的路径损耗差异特性、参考标签的布设密度以及定位精度和实时性的要求,设定粗粒度和细粒度辐射的功率等级集合;步骤3:在室内定位环境中设置多个测试点,采用非线性拟合方式建立功率能级映射函数;步骤4:设置定位环境中的各阅读器为粗粒度辐射工作方式,采用发射功率能级从大到小逐级递减的方式进行快速定位,依据蒙特卡罗方法生成待定位标签身份粗粒度认知序列;步骤5:对于每一待定位标签,均建立其粗粒度最小有效能级范围;步骤6:对于每一待定位标签,记录其粗粒度最小有效能级范围内的近邻参考标签,并生成近邻参考标签粗粒度认知序列;步骤7:依据功率能级映射函数,映射出每个待定位标签的粗粒度最小有效能级范围对应的细粒度最小有效能级范围;步骤8:对全部待定位标签的细粒度最小有效能级范围的全部元素进行并集运算,并按从大到小排列,生成阅读器的细粒度定位辐射功率序列;步骤9:将定位环境中的各阅读器设置为细粒度辐射工作方式,依据细粒度定位辐射功率序列,按阅读器发射功率大到小逐级递减的方式 进行细粒度精确定位,依据蒙特卡罗方法生成待定位标签身份细粒度认知序列;步骤10:对于每一待定位标签,记录其细粒度最小有效能级范围内的近邻参考标签,并生成近邻参考标签细粒度认知序列;步骤11:设置周期循环扫描机制执行细粒度定位,依据蒙特卡罗方式,更新每个待定位标签的近邻参考标签细粒度认知序列;步骤12:采用LANDMARC算法,获取待定位标签的位置信息;步骤13:比较待定位标签身份认知粗粒度序列和待定位标签身份认知细粒度序列,若细粒度序列的元素个数小于粗粒度序列的元素个数,此时返回步骤4,进行粗粒度快速定位;步骤14:比较各标签的近邻参考标签细粒度认知序列和近邻参考标签粗粒度认知序列,若二者差异大于某预设阈值时S<sub>R</sub>,此时返回步骤3,重设功率能级映射函数M{□};步骤15:针对定位环境中的新增待定位标签,设置定时循环扫描机制,使各阅读器执行粗粒度辐射方式,更新待定位标签身份认知粗粒度序列;步骤16:判断定位结果是否达到既定精度要求,若满足既定约束条件,则关闭阅读器,结束此次定位过程。
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