[发明专利]一种基于LANDMARC的室内定位优化系统及方法

说明书

技术领域

本发明属于无线通信的技术领域，具体涉及一种基于LANDMARC的室内定位优化系统及方法。

背景技术

在众多室内定位方法中，基于LANDMARC的室内定位方法用大量廉价的标签替代昂贵的专业设备，降低了整个系统的运行成本，并拥有较强的抗环境干扰能力。因此，国内外学者在研究室内定位技术时，常常参考LANDMARC的实现原理，对定位系统进行优化。

LANDMARC定位方法利用接收信号强度指示来实现定位。当参考标签和目标标签的位置相近时，它们在同一个RFID阅读器中读取的RSSI值也是相近的。根据这一原理，LANDMARC技术通过计算得到参考标签和目标标签之间的关联度值，关联度值越低，表示参考标签与目标距离越接近。该方法采用“K最近邻居”的思想，选取关联度值最低的K个参考标签，根据它们的位置推算出目标的具体位置。然而在上述过程中，由于RFID阅读器读取信号强度等级值具有离散性，当参考标签和目标位置过于接近时，两者信号强度处于同一等级，关联度计算值为零，导致定位过程发生紊乱，大大降低定位精度。

2013年公开的《Enhance LANDMARC from the fundamentals》中介绍了一种改进的室内定位方法，该过程使用LANDMARC技术，对LANDMRAC技术的定位流程进行了优化。该方法认为，当目标十分接近阅读器时，RSSI值呈非线性，而较大的误差通常就发生在那些靠近阅读器的区域。因此需要在计算目标与参考标签关联度时，排除距离目标最近的阅读器所读取得信号强度值。定位过程中识别并标记信号强度矢量中最大的RSSI值，得到优化的关联度计算方法：

这种定位方法减小了定位系统的最小误差，但对目标定位的平均误差没有得到明显地改善，并且不能从根本上解决存在关联度为零的漏洞，容易在定位过程中发生紊乱，影响定位精度。而在2016年公开的《一种基于无源超高频RFID定位系统的阅读器优化部署方法》中提出的优化方案则是通过寻优粒子模型获得各阅读器的最优部署方式，以此来提高定位精度，但此专利并没有提高系统稳定性，对整个系统的定位精度提高的程度也有限。

发明内容

本发明克服现有技术存在的不足，所要解决的技术问题为：提供一种能够更精确地反映出参考标签与目标标签的位置关系，有效改善系统的稳定性和定位精度的基于LANDMARC的室内定位优化系统及方法。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种基于LANDMARC的室内定位优化系统，包括：获取单元：用于获取参考标签的信号强度矩阵和目标标签的信号强度矩阵；关联度计算单元：用于利用含内权重的均方差公式，计算出参考标签和目标标签的关联度；修复单元：用于自动修复不合理的关联度值，使全部标签的关联度值都为非零关联度；最邻近标签选择单元：用于利用K最近邻方法，选择出距离目标标签最近的K个参考标签；目标位置计算单元：用于采用加权求和公式计算出目标标签的位置。

优选地，所述修复单元包括：检测单元：用于检测是否存在值为零的关联度值；遍历单元：用于遍历全部参考标签的关联度值，找到最小的非零关联度值E_min；生成单元：用于生成修复值α，其取值为替换单元：用于利用修复值，对不合理的关联度值进行替换修复，直到全部标签的关联度值都为非零关联度为止。

优选地，所述关联度的计算公式为：其中：S为目标标签的信号强度矩阵，A为参考标签的信号强度矩阵，内权重p的取值为μ为权重系数，取值为

优选地，所述最邻近标签选择单元包括：选取单元：用于利用K最近邻方法，选取关联度最小的K个参考标签；编号单元：用于对选取出来的距离目标标签最近的K个参考标签进行重新编号。

优选地，所述目标标签的位置计算公式为：其中这里使用的K个坐标位置就是上一阶段中选出的K个最近标签的位置信息。

相应地，一种基于LANDMARC的室内定位优化方法，包括以下步骤：S101、获取参考标签的信号强度矩阵和目标标签的信号强度矩阵；S102、利用含内权重的均方差公式，计算出参考标签和目标标签的关联度；S103、自动修复不合理的关联度值，使全部标签的关联度值都为非零关联度；S104、利用K最近邻方法，选择出距离目标标签最近的K个参考标签；S105、采用加权求和公式计算出目标标签的位置。