[发明专利]一种基于SVR和PSO的RFID标签室内定位方法及设备

权利要求书

1.一种基于SVR和PSO的RFID标签室内定位方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：

(1)根据阅读器获取的均匀分布在室内的参考标签的信号强度值RSSI建立参考标签的RSSI矩阵；根据参考标签与阅读器之间的距离建立参考标签的距离矩阵；

(2)将参考标签的RSSI矩阵作为样本的输入值，将参考标签的距离矩阵作为样本的期待输出值，两者通过非线性SVR进行训练，得到决策函数，构建RSSI与距离的非线性映射关系；

(3)根据阅读器获取的待定位标签的信号强度值建立待定位标签的RSSI矩阵，将待定位标签的RSSI矩阵作为决策函数的输入，根据步骤(2)中RSSI与距离的非线性映射关系，得到待定位标签与阅读器的距离矩阵；

(4)根据待定位标签的距离矩阵以及阅读器的位置坐标，构建出计算待定位标签位置的非线性方程组；

(5)将非线性方程组求解问题转化为目标函数的优化问题，利用PSO优化方法通过迭代寻求目标函数的最优解，计算并比较所有粒子的适应度值，根据全局最优值和个体最优值来改变粒子的位置和速度向最优解靠拢从而得到的最优解即为待定位标签的位置坐标。

2.根据权利要求1所述的一种基于SVR和PSO的RFID标签室内定位方法，其特征在于：所述步骤(2)中非线性SVR步骤包括：

(2.1)选取高斯径向基核函数为SVR核函数，设定核函数参数、精度ε和惩罚参数C；

(2.2)构造目标函数求解问题

求解可以得到Lagrange乘子向量其中，K(·)为高斯径向基核函数，r_im是第i个阅读器获取的第m个参考标签的RSSI，r_in是第i个阅读器获取的第n个参考标签的RSSI，d_in是第i个阅读器与第n个参考标签的距离，N是参考标签的个数；

(2.3)选取位于开区间(0,C)中的分量，根据KKT条件求解偏置常数如果选到的是则如果选到的是则求解得到

(2.4)得到决策函数第i个阅读器获取的待定位标签的RSSI为r，根据决策函数估算出的该阅读器与待定位标签之间的距离为d，从而建立起输入信号强度r和输出距离d之间的非线性映射关系。

3.根据权利要求1所述的一种基于SVR和PSO的RFID标签室内定位方法，其特征在于：所述步骤(4)中的非线性方程组为：

其中，d_target-i是根据步骤(3)所预测出的待定位标签与第i个阅读器之间的距离，(x,y)为待定位标签坐标，(X_i,Y_i)为阅读器的位置坐标，i∈(1,M)；M是阅读器的个数。

4.根据权利要求3所述的一种基于SVR和PSO的RFID标签室内定位方法，其特征在于：所述步骤(5)中的目标函数为：