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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
作 者:韦进文[1] 谭龙明 郭志俊 谭靖元 侯彦辰 Wei Jinwen;Tan Longming;Guo Zhijun;Tan Jingyuan;Hou Yanchen(College of Mechanical Engineering,Guangxi University,Nanning 530000,China)
出 处:《电子测量技术》2024年第6期8-13,共6页Electronic Measurement Technology
基 金:广西科技计划项目(桂科AD23026205)资助。
摘 要:为了解决现有单天线超高频RFID技术在室内静态目标定位中精度不高的问题,本文提出了一种基于天线视轴信号传播模型的RFID定位新方法。该方法首先通过天线纵向扫描确定目标的高度位置;其次,调整天线高度与目标高度一致,然后步进旋转扫描以识别目标的方向角;进一步的,利用麻雀搜索算法优化的反向传播神经网络建立路径损耗模型并用于测距;最后,综合高度、方向角和距离数据完成目标的定位。实验结果表明,在室内环境测试中,所提出的方法平均定位误差为7.2 cm,能够满足一般室内场景下物品的定位需求。To address the issue of low accuracy in indoor static target positioning with existing single-antenna ultra-high frequency RFID technology,this paper proposes a new RFID localization method based on an antenna boresight signal propagation model.The method first determines the height position of the target through vertical antenna scanning;secondly,it adjusts the antenna height to match that of the target and then performs stepwise rotational scanning to identify the target′s azimuth angle;furthermore,it utilizes a Sparrow Search Algorithm optimized back propagation neural network to establish a path loss model for ranging purposes;finally,it integrates the height,azimuth angle,and distance data to complete the target positioning.Experimental results show that in indoor environment testing,the proposed method has an average positioning error of 7.2 cm,which meets the positioning requirements for items in general indoor scenarios.
关 键 词:RFID RSSI 天线视轴 室内定位 SSA-BP神经网络模型
分 类 号:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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