[发明专利]一种基于LANDMARC室内精确定位方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于LANDMARC室内精确定位方法及系统，首先通过与目标标签最相邻的参考标签求出使目标标签定位最优的参考标签数，再通过该最优的参考标签数量的参考标签计算出目标标签的坐标，最后对定位的结果进行校正。本发明既能够避免引入不良参考标签，又能够提高定位精度。

技术领域

本发明涉及室内定位技术领域，特别是一种基于LANDMARC室内精确定位方法及系统。

背景技术

目前，室内定位的技术种类繁多，但综合定位精确性不够高，整个定位系统的运行成本较高，基于LANDMARC的室内定位具有显著的优势。LANDMARC室内定位方法是通过引入廉价的标签来代替昂贵的设备并拥有很强抗环境干扰的能力。因此，对基于LANDMARC技术的室内定位进行优化显的尤其重要，现已成为当今国内外研究的热点。

2018公开发表的《RFID LocationAlgorithm Based on Target Search andRepeat Calibration》中介绍了一种对LANDMARC室内定位系统进行优化方法。该方法是通过对计算出的目标标签进行反复校对来减少定位的平均误差，但并未对参考标签的选择进行优化，这样会造成虽然反复校验，但并不能改善参考标签带来误差。

在现有的技术方案中，虽然可以通过k邻近算法对参考标签进行选择，避免引入了较远的参考标签，但是这种方法存在当目标标签位置发生变化时会存在误差过大的情况。同时由于所选取的参考标签之间的距离通常较近，所选择参考标签之间会产生较强的干扰。因此，只通过k邻近算法选择参考标签来对目标标签进行定位，定位的精确度有限。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提出一种基于LANDMARC室内精确定位方法及系统，既能够避免引入不良参考标签，又能够提高定位精度。

本发明采用以下方案实现：一种基于LANDMARC室内精确定位方法，首先通过与目标标签最相邻的参考标签求出使目标标签定位最优的参考标签数，再通过该最优的参考标签数量的参考标签计算出目标标签的坐标。

进一步地，还包括步骤：对定位的结果进行校正。

进一步地，所述通过与目标标签最相邻的参考标签求出使目标标签定位最优的参考标签数具体包括以下步骤：

步骤S11：设在系统中包括N个读卡器、M个参考标签和P个目标标签；定义目标标签到阅读器的信号强度矢量矩阵S为：

式中，S_pn表示第p个目标标签p发射的射频信号到第n个阅读器n的信号强度，其中p∈(1,P),n∈(1,N)；定义参考标签到阅读器的信号强度矢量矩阵θ为：

式中，θ_mn表示第m个参考标签m的射频信号到第n个阅读器n的信号强度，其中m∈(1,M)，n∈(1,N)；定义所有目标标签和所有参考标签之间的欧式距离矩阵E：

其中，矩阵中的E_p1,E_p2,…,E_pm按从小到大排序，E_pm表示第p个目标标签p与第m个参考标签m之间的欧式距离，计算如下：

步骤S12：通过目标标签与参考标签的欧式距离值来确定目标标签与参考标签的位置关系；对于第p个目标标签p，令与其欧式距离值最小的参考标签作为该目标标签p的虚拟目标标签p’，并设其坐标为

步骤S13：计算出虚拟目标标签p’与它邻近的h个参考标签的欧式距离矢量矩阵：

其中，按从小到大排序；