[发明专利]一种基于泛化多维标度的RFID标签定位方法

权利要求书

1.一种基于泛化多维标度的大规模RFID标签定位方法包括数据预处理阶段、地图碎片生成阶段和地图碎片装配阶段，其中，

数据预处理阶段包括以下步骤：

1)根据获得的距离信息构建距离矩阵D：

式中：M,为标签间距离，为标签-阅读器距离，为阅读器间距离；M为标签数目，N为阅读器数目；若标签间不可通信，则人为规定

2)根据距离矩阵构建指示矩阵I：

式中：p,q＝1,2,…,M；[*]_pq表示矩阵第p行第q列位置上的元素；

地图碎片生成阶段包括以下步骤：

1)Bron-Kerbosch算法处理指示矩阵I，得到一系列标签均可通信的子网络，称其为极大团；

2)将阅读的编号集合并入极大团中，得增广极大团；

3)利用增广极大团对距离矩阵切片，得由增广极大团确定的标签簇的距离矩阵；

4)使用multidimensional scaling算法处理所得距离矩阵，得相应的地图碎片。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，地图碎片装配阶段中，包括以下步骤：

1)选择一张合适的地图碎片i₀为该地图碎片编号，初始化中间地图设k＝1，候选集C＝{1,2,…,n}\i₀，n为地图碎片的数量，“\”为集合的差运算符；

2)如果候选集C为空，转步5)；否则，选择与中间地图拥有最多公共节点的地图碎片i_k为该地图碎片编号；

3)装配和首先，由Procrustes分析确定一个刚性变换，使得变换后的地图碎片内公共节点的分布尽可能吻合中间地图内公共节点的分布；随后，缝补中间地图和变换后的地图碎片，取公共节点坐标的平均值，同时保留各自独有节点的坐标，得到更新后的中间地图

4)更新候选集C＝C\i_k，k＝k+1；转步2)；

5)绝对化中间地图：由Procrustes分析确定一个刚性变换，使得变换后的中间地图内阅读器节点的分布尽可能吻合真实阅读器的分布；随后，将此变换作用于整张中间地图，得到标签的估计位置坐标。