[发明专利]一种基于相位差的kNN指纹定位算法在审
申请号: | 201810538193.4 | 申请日: | 2018-05-30 |
公开(公告)号: | CN108710121A | 公开(公告)日: | 2018-10-26 |
发明(设计)人: | 谭洪舟;廖裕兴;曾衍瀚;张浩;陈曦恒;王嘉奇;方巍;陈翔;张鑫 | 申请(专利权)人: | 佛山市顺德区中山大学研究院;广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院;中山大学 |
主分类号: | G01S11/02 | 分类号: | G01S11/02;G06K17/00 |
代理公司: | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人: | 左恒峰 |
地址: | 528399 广东省佛山市顺德区*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 相位差 校正 定位算法 指纹 标签 相位差数据 相位差校正 自动化控制 定位准确 过滤数据 数据清洗 位置坐标 无效信息 校正模型 异常数据 应用技术 准确度 操控 去除 成熟 | ||
1.一种基于相位差的kNN指纹定位算法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:使用RFID技术采用FD-PDOA的定位方式获取相位差数据,数据清洗去除无效信息;
S2:过滤数据清除异常数据;
S3:建立相位差校正模型并对相位差进行校正,得到一个精确的相位差;
S4:将校正后的相位差结合kNN算法进行定位,具体步骤如下:
P1:系统初始化,设定阅读器、参考标签和待测标签的数量N、M、P和K的值;
P2:定义参考标签到每个阅读器的相位差值表示为RPi,则第j个参考标签的相位差矢量可表示为:
RPj=(RP1,RP2,RP3,...,RPN)
同理,第i个待测标签的相位差矢量可表示为:
TPi=(TP1,TP2,TP3,...,TPN),
则第j个参考标签到第i个待测标签的相位差欧氏距离可表示为:
则第i个待测标签到M个参考标签的相位差欧式距离矢量可表示为:
EPi=(EPi,1,EPi,2,EPi,3,...,EPi,M);
P3:结合kNN算法,选出k个最近邻的参考标签,然后根据距离的远近赋予这k个参考标签坐标不同的权重,最终计算出待测标签的坐标:
其中
2.根据权利要求1所述的一种基于相位差的kNN指纹定位算法,其特征在于:所述步骤S1中相位差的获取以及数据清洗去除无效信息,其步骤如下:
A1:相位差就是利用的载波信号在阅读器与标签之间的传播路径上的相位的变化值,
Δθ=2πft
其中f是载波频率,设光速为c,标签到阅读器的距离为d,则有
2d=ct
结合两个公式有
因此在实际测量过程中,判断相位是否超过2π,超过则为无效数据;
当Δθ为2π时,
则有效距离的范围在15.7cm-17.3cm,判断实际距离是否超过这个值,超过则为无效数据;
A2:假设两个载波信号的频率分别为f1和f2,则有
联立上式,有
其中Δθ=θ1-θ2,Δf=f1-f2,θ1和θ2表示在载波频率分别为f1和f2时的相位变化量。
3.根据权利要求2所述的一种基于相位差的kNN指纹定位算法,其特征在于:所述载波频率选取920.625MHz、921.875MHz、923.125MHz和924.375MHz四个频率,以1.25MHz步进的方式测量四组相位差分别为θ1、θ2、θ3和θ4。
4.根据权利要求1所述的一种基于相位差的kNN指纹定位算法,其特征在于:所述步骤S2中过滤数据清除异常数据采用高斯过滤对获取的的数据进行预处理,将两端的异常数据滤除,其方法如下:假设RSSI数据集是一个正态分布模型,其均值和标准差分别为μ和σ,则第i个收信场强RSSIi的密度函数可表示为
m为数据总数,根据经验值,一般选择概率大于0.6的范围,即:
0.6≤f(x)≤1,0.15σ+μ≤x≤3.09σ+μ。
5.根据权利要求1所述的一种基于相位差的kNN指纹定位算法,其特征在于:所述步骤S3中建立相位差校正模型并对相位差进行校正,得到一个精确的相位差具体为:四个天线之间的数据是相互独立的,因此每个天线需要单独建立相位差校正模型。对于任意一个天线,训练的元数据可表示为其中Δθ1、Δθ2和Δθ3表示初始的三组相位差,表示精确的相位差,可根据式
计算,然后分别用多元线性回归模型、随机森林、模型树和随机树建立校正模型,对每个标签的相位差进行校正最终得到一个精确的相位差。
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