检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]黄河科技学院,郑州450063
出 处:《科技通报》2013年第6期206-208,共3页Bulletin of Science and Technology
基 金:郑州市无线与移动通信网络应用技术科技创新团队项目(121PCXTD511)
摘 要:传统的LANDMARC算法,用作RFID室内定位时,存在着计算方法误差的随机性和不可预估性。同时,该算法对参考标签的分布没有严格的规定,人为部署的参考标签可能使得LANDMARC算法不能"收敛",由此造成的误差具有很大的不可控性。针对上述缺点,本文首先引入了参考标签在室内环境下"收敛"的分布规律;然后引入了LANDMARC"临近误差"原则的误差模型;最后通过仿真对比实验,验证了本文提出的优化算法是可行的。The Classical LANDMARC algorithm,used as RFID indoor positioning,exists of randomness and unpredictability for calculation method,and at the same time,the distribution of the reference tags is not required strictly,artificial deployment of reference tags may make the algorithm of LANDMARC not convergence,as a result,the error has a great non-controllable.In response to these shortcomings,First,this paper introduces the the "convergence" distribution law of reference tags in the indoor environment;then,introducts of the error model of the LANDMARC "near error" principle;Finally,through the simulation comparison experiments,the optimization algorithm is verified feasible in this paper.
分 类 号:TP312[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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