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山东大学学报(工学版) ›› 2011, Vol. 41 ›› Issue (5): 26-31 .

• 刊庆特邀 • 上一篇    下一篇

一种面向物品定位的射频标签定位方法

田国会,宋保业   

  1. 山东大学控制科学与工程学院, 山东 济南 250061
  • 收稿日期:2011-06-16 出版日期:2011-10-16 发布日期:2011-06-16
  • 作者简介:田国会(1969- ),男,河北河间人,教授,博士,博士生导师,主要研究方向为服务机器人、智能空间、多机器人系统的协调与协作、离散事件动态系统理论及应用. Email: g.h.tian@sdu.edu.cn
  • 基金资助:

    国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2009AA04Z220);国家自然科学基金资助项目(61075092)

An RFID tag localization method for object localization

TIAN Guo-hui, SONG Bao-ye   

  1. School of Control Science and Engineering, Shandong University, Jinan 250061, China
  • Received:2011-06-16 Online:2011-10-16 Published:2011-06-16

摘要:

面向智能空间中基于RFID的物品定位任务要求,针对RFID在应用中难以确定标签与天线的相对位置这一问题,提出了一种RFID标签定位方法。首先建立了一种多功率RFID标签识别率模型,统计得到多功率条件下RFID标签的识别率上下界,将多功率下的RFID标签定位问题转化为不确定信息融合问题。将单功率贝叶斯估计结果用于构造基本信度赋值函数,对多功率下的RFID标签定位信息采用DSmT广义融合机进行信息融合,进而将融合结果用于识别范围内的随机粒子加权估计RFID标签位置。RFID标签定位实验结果表明,使用该RFID标签定位方法的定位误差可达025m以下,物品搜索效率比传统方法提高约60%,能够满足物品定位的要求。

关键词: 服务机器人, 智能空间, RFID, 定位, DSmT

Abstract:

To overcome the difficulty of relative position estimation between RFID tag and RFID antenna, an RFID tag localization method was proposed for RFID based object localization in intelligent space. A kind of multipower RFID tag recognition rate model was established and the upper and lower bounds of statistical multipower RFID tag recognition rate were obtained. Then the RFID tag localization problem with multipower RFID information was converted into uncertain information fusion problem. Bayesian estimation was used to construct basic belief assignment function, and DSmT generalized fusion machine was used for multi-power RFID tag localization information fusion. The random particles in the identifiable area, which indicated the position of RFID tag, were weighted with the information fusion to estimate the position of RFID tag. The experimental results demonstrated that the RFID tag localization errors could be less than 025m, and efficienty of object searching was increased by 60% comparing with conventional methods, which met the demand of object localization.

Key words:  Service robot, intelligent space, RFID, localization, DSmT

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