石雪軍，紀(jì)志成

（江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院，江蘇無(wú)錫214122）

基于改進(jìn)粒子濾波的射頻識(shí)別室內(nèi)跟蹤算法

石雪軍，紀(jì)志成

（江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院，江蘇無(wú)錫214122）

針對(duì)復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境下移動(dòng)目標(biāo)難以跟蹤和粒子濾波容易喪失粒子多樣性的問(wèn)題，提出一種射頻識(shí)別室內(nèi)跟蹤算法。將讀寫(xiě)器接收到的信號(hào)強(qiáng)度指示樣本值直接作為觀測(cè)量建立非線性狀態(tài)空間模型，給出一種帶有馬爾科夫鏈蒙特卡洛（MCMC）移動(dòng)步驟的改進(jìn)部分系統(tǒng)重采樣算法，采用度量函數(shù)實(shí)現(xiàn)粒子集分類(lèi)并進(jìn)行重采樣處理加入MCMC移動(dòng)步驟，增加粒子多樣性。應(yīng)用該濾波算法對(duì)非線性單變量靜態(tài)模型和上述非線性跟蹤模型進(jìn)行仿真，并與其他重采樣濾波算法進(jìn)行比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該濾波算法的濾波性能更好，跟蹤精度更佳。

射頻識(shí)別；室內(nèi)跟蹤；粒子濾波；馬爾科夫鏈蒙特卡洛；部分系統(tǒng)重采樣；度量函數(shù)

1 概述

近年來(lái)，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的蓬勃發(fā)展，基于位置信息的服務(wù)被普遍認(rèn)為是一項(xiàng)不可或缺的關(guān)鍵技術(shù)，這些位置服務(wù)需要對(duì)復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境，如大型超市、地下停車(chē)場(chǎng)等進(jìn)行精確定位；人們對(duì)室內(nèi)移動(dòng)目標(biāo)位置的跟蹤需求也與日俱增，礦井、倉(cāng)庫(kù)等都需要準(zhǔn)確的目標(biāo)跟蹤，以實(shí)現(xiàn)用戶對(duì)庫(kù)存物資和可用空間的高效管理，室內(nèi)無(wú)線跟蹤技術(shù)正是基于此原因而出現(xiàn)并逐漸成為研究熱點(diǎn)。有效的定位技術(shù)是位置跟蹤服務(wù)的基礎(chǔ)，目前常見(jiàn)的室內(nèi)定位技術(shù)主要有超聲波、藍(lán)牙等，但室內(nèi)環(huán)境中存在的多徑效應(yīng)［1］、非視距［2］等因素將會(huì)嚴(yán)重影響室內(nèi)目標(biāo)的定位精度。

射頻識(shí)別（Radio Frequency Identification，RFID）是一種利用射頻信號(hào)通過(guò)空間耦合實(shí)現(xiàn)非接觸式雙向通信并通過(guò)所傳遞的信息達(dá)到自動(dòng)識(shí)別和定位目的的技術(shù)，具有極強(qiáng)的抗干擾能力和穿透性能；存儲(chǔ)在標(biāo)簽內(nèi)的數(shù)據(jù)可以進(jìn)行加密保護(hù)，數(shù)據(jù)記憶容量大，在跟蹤定位過(guò)程中可以提供豐富的信息，因此，在室內(nèi)位置服務(wù)中，RFID具有很大的優(yōu)勢(shì)［3］。目前定位算法分為測(cè)距和非測(cè)距2種，其中測(cè)距定位需要周?chē)?jié)點(diǎn)提供距離或方位信息，如信號(hào)到達(dá)時(shí)間（Time of Arrival，TOA）、信號(hào)到達(dá)角（Angle of Arrival，AOA）和接收信號(hào)強(qiáng)度指示（Received Signal Strength Indication，RSSI）等，和非測(cè)距如近似三角形內(nèi)點(diǎn)測(cè)試法、質(zhì)心算法相比，這類(lèi)算法對(duì)硬件要求高、能耗大，但具有較好的跟蹤性能。由于RSSI定位方法是利用已有的無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和移動(dòng)終端完成定位，無(wú)需額外的網(wǎng)絡(luò)消耗和硬件支持，因此對(duì)基于RFID的位置服務(wù)，該方法十分適用［4］。

跟蹤移動(dòng)目標(biāo)的位置信息時(shí)，為了使系統(tǒng)具有實(shí)時(shí)性，一般要在較短時(shí)間內(nèi)估算出移動(dòng)目標(biāo)當(dāng)前的位置，雖然RFID技術(shù)讀取數(shù)據(jù)方便、識(shí)別速度快，但在進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤時(shí)，閱讀器獲取的射頻信號(hào)強(qiáng)度樣本較少，此時(shí)直接計(jì)算移動(dòng)目標(biāo)位置得到的估算值方差較大，嚴(yán)重影響了定位精度。

本文通過(guò)研究粒子濾波，結(jié)合室內(nèi)無(wú)線信道的特點(diǎn)對(duì)室內(nèi)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，針對(duì)粒子退化［5］和貧化［6］現(xiàn)象，提出一種改進(jìn)的部分系統(tǒng)重采樣粒子濾波算法。

2 問(wèn)題描述

2.1 RSSI測(cè)距原理

在基于RSSI測(cè)距技術(shù)中，首先需要獲得RFID標(biāo)簽的信號(hào)發(fā)射功率和閱讀器接收功率，將兩者差值作為無(wú)線射頻信號(hào)在傳輸過(guò)程中的能量損耗值，根據(jù)對(duì)數(shù)分布傳播損耗經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停?］將其轉(zhuǎn)化為空間距離，當(dāng)給定距離為d時(shí)，所有路徑損耗的平均值為：

其中，X是一個(gè)以dBm為單位，平均值為0的高斯隨機(jī)變量，反映了當(dāng)距離一定時(shí)，接收能量的變化。因此，RFID閱讀器的接收功率為：

其中，Pr（d）為閱讀器接收信號(hào)強(qiáng)度；Gt為RFID標(biāo)簽天線增益；Pt為發(fā)射裝置發(fā)射功率，單位均為dBm。

在式（1）～式（3）中，路徑損耗系數(shù)n、發(fā)射功率Pt和天線增益Gt均已知，閱讀器接收功率Pr（d）也易測(cè)量，從而可以計(jì)算出標(biāo)簽和閱讀器間的距離d，再根據(jù)三邊測(cè)量算法［8］就可以推算出移動(dòng)目標(biāo)的位置。

2.2 RFID室內(nèi)跟蹤系統(tǒng)模型

考慮一般的室內(nèi)移動(dòng)目標(biāo)跟蹤問(wèn)題，采用有源電子標(biāo)簽作為被跟蹤目標(biāo)，閱讀器作為RFID信號(hào)檢測(cè)源，如圖1所示，閱讀器采用等邊三角形［9］網(wǎng)格布局，即標(biāo)簽在任何位置都能被至少3個(gè)閱讀器同時(shí)識(shí)別。

圖1 RFID閱讀器網(wǎng)格分布

假設(shè)帶有RFID標(biāo)簽的移動(dòng)目標(biāo)在二維平面上運(yùn)動(dòng)，跟蹤模型中的狀態(tài)方程和觀測(cè)方程可表示如下：

其中，向量xk=［xk，vxk，yk，vyk］T為k時(shí)刻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的狀態(tài)矢量；（xk，yk）和（vxk，vyk）分別表示k時(shí)刻的位置坐標(biāo)和x，y軸方向上的速度分量；εk為相應(yīng)的系統(tǒng)噪聲；yk=［s1，s2，…，sn］表示k時(shí)刻的觀測(cè)矢量si（i=1，2，…，n）表示第i個(gè)RFID閱讀器接收到的信號(hào)強(qiáng)度值；nk為觀測(cè)噪聲。

3 改進(jìn)的粒子濾波跟蹤算法

3.1 標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波

粒子濾波（Particle Filtering，PF）［10］是一種基于蒙特卡洛模擬仿真的遞推貝葉斯估計(jì)方法，適用于任何狀態(tài)空間模型，能有效地解決非線性、非高斯噪聲環(huán)境下的狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題，算法基本步驟如下［11］：

（1）粒子初始化

從先驗(yàn)概率密度函數(shù)p（x0）中產(chǎn)生粒子樣本集｛xi0｝Nsi=1，令k=0，所有粒子權(quán)值均為1/Ns。

（2）預(yù)測(cè)

令k=k+1，在未得到k時(shí)刻的觀測(cè)值時(shí)，由狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率密度p（xk|xik-1）從粒子集｛xik｝Nsi=1中抽取Ns個(gè)新粒子，即通過(guò)產(chǎn)生噪聲來(lái)得到新粒子。

（3）更新

利用當(dāng)前測(cè)量值yk對(duì)先驗(yàn)狀態(tài)估計(jì)p（xk|y1：k-1）進(jìn)行修正，得到當(dāng)前時(shí)刻的后驗(yàn)概率分布p（xk|y1：k），每個(gè)新粒子的權(quán)值可由式（6）和式（7）進(jìn)行計(jì)算。

因觀測(cè)模型具有馬爾科夫性［12］，濾波時(shí)歷史狀態(tài)和觀測(cè)值均無(wú)需保存，所以后驗(yàn)概率分布近似為：

（4）重采樣

在k時(shí)刻采樣得到新粒子并更新對(duì)應(yīng)的權(quán)值后后驗(yàn)概率密度函數(shù)如式（8）所示，重采樣就是在該分布中根據(jù)的原則重新采樣Ns次得到新粒子集，且新粒子的權(quán)值均為1/Ns。

（5）狀態(tài)估計(jì)

由更新階段可知后驗(yàn)概率分布可近似為式（8）的形式，則狀態(tài)向量的估計(jì)值為：

由式（8）和式（9）得狀態(tài)估計(jì)：

令k=k+1，返回步驟（2）。

3.2 改進(jìn)的部分系統(tǒng)重采樣算法

粒子濾波在非線性和非高斯系統(tǒng)中表現(xiàn)出來(lái)的優(yōu)越性決定了其應(yīng)用范圍十分廣泛［13-14］，但其本身存在一個(gè)嚴(yán)重的缺陷，即粒子退化。重采樣是解決粒子退化的主要方法，然而傳統(tǒng)的重采樣算法都是基于分層采樣方法的，如多項(xiàng)式重采樣、殘差重采樣、系統(tǒng)重采樣等［15］，其中系統(tǒng)重采樣就是通過(guò)簡(jiǎn)單地比較粒子權(quán)重和均勻分布的隨機(jī)數(shù)之間的大小，消除權(quán)重較小的粒子，繁殖權(quán)重較大的粒子，這樣會(huì)導(dǎo)致一些權(quán)重較大的粒子可能會(huì)被丟棄，同時(shí)一些權(quán)值較小的粒子會(huì)被保留下來(lái)；其次，對(duì)權(quán)重較大的粒子直接復(fù)制而不是產(chǎn)生新粒子，這樣很容易出現(xiàn)樣本貧化。因此，提出一種改進(jìn)的部分系統(tǒng)重采樣算法，采用一個(gè)表征粒子退化程度的度量函數(shù)來(lái)改進(jìn)傳統(tǒng)的系統(tǒng)重采樣算法，與其相似的是，在新的重采樣算法中首先生成2個(gè)序列：

第1個(gè)序列為粒子權(quán)值累積分布函數(shù)，記為｛Ci，i=1，2，…，Ns｝，其公式如下所示：

第2個(gè)序列為權(quán)值參考函數(shù)，記為｛rj，j=2，3，…，Ns｝，其公式如下所示：

其中，r1為［0～1/Ns］之間均勻分布的隨機(jī)數(shù)。

圖2形象地說(shuō)明了2個(gè)序列之間的關(guān)系。其中，圓形粒子屬于集合1；方形粒子屬于集合2；三角形粒子屬于集合3。豎線和橫線分別表示序列｛Ci｝和｛rj｝，通過(guò)比較序列｛Ci｝和｛rj｝，產(chǎn)生用于表征粒子退化程度的測(cè)量函數(shù)M（i），函數(shù)M（i）偽代碼如下所示：

圖2 粒子權(quán)值分析圖

測(cè)量函數(shù)M（i）包含了粒子權(quán)重信息，可以將其認(rèn)為是粒子權(quán)重的非線性變換。當(dāng)粒子權(quán)重增加時(shí)，M（i）的數(shù)值會(huì)變大，然而當(dāng)粒子權(quán)重減小時(shí)，M（i）的數(shù)值會(huì)變小。根據(jù)粒子權(quán)重的大小，測(cè)量函數(shù)M（i）的值為0、1或者大于1的數(shù)，i=1，2，…，Ns。

因此，新重采樣算法不是簡(jiǎn)單地通過(guò)對(duì)比序列｛Ci｝和｛rj｝來(lái)復(fù)制或者丟棄粒子，而是采用測(cè)量函數(shù)M（i）將粒子分類(lèi)并進(jìn)行相應(yīng)處理。根據(jù)M（i）的數(shù)值可以將粒子分為3個(gè)集合：

（1）集合1：M（i）=0表示當(dāng)前粒子的權(quán)值很小，和在它們之前的第1個(gè)粒子位于同一區(qū)間內(nèi)，這些粒子被直接丟棄。

（2）集合2：M（i）=1表示當(dāng)前粒子的權(quán)值大小中等，和在它們之前的第1個(gè)粒子不同，該粒子位于下一個(gè)區(qū)間內(nèi)。將這些粒子跟它們前面第1個(gè)測(cè)量函數(shù)值為非0的粒子相比，如圖2所示，權(quán)值較大的粒子被保留而權(quán)值較小的粒子被淘汰，即：

其中，M（j）≠0 and j＜i。

（3）集合3：M（i）＞1表示當(dāng)前粒子的權(quán)值比較大，其所在的區(qū)間與它們前面的粒子所在的區(qū)間不相鄰，和集合1、集合2中的粒子相比，這些粒子更加靠近真實(shí)值。最簡(jiǎn)單的方法就是直接復(fù)制這些權(quán)值較大的粒子，但是這種方法可能會(huì)導(dǎo)致粒子貧化；如果將其作為母粒子用于產(chǎn)生新粒子又會(huì)減緩收斂速度。為了解決這種問(wèn)題，提出使用一個(gè)門(mén)限值Wth將集合3中的粒子分為集合3a和集合3b 2個(gè)子集，把權(quán)值足夠大的粒子歸入集合3a，權(quán)值次大的粒子存入集合3b。在圖2中，較大的三角形粒子屬于集合3a，另一個(gè)三角形粒子屬于集合3b。

保留集合3a中的粒子并按以下方式進(jìn)行復(fù)制：

其中，M（i）表示粒子復(fù)制的次數(shù)，各粒子相應(yīng)的權(quán)值在復(fù)制過(guò)程中保持不變。

集合3b中的粒子被作為母粒子用于產(chǎn)生新的子粒子，當(dāng)M（i）是基數(shù)時(shí)則新粒子的產(chǎn)生方式如式（15）所示：

相反，如果M（i）是偶數(shù)，那么新粒子產(chǎn)生方式如式（16）所示：

其中，m=M（i）；σ為誤差，表示新生成的子粒子之間的密集程度。新粒子分布在母粒子的兩側(cè)，它們對(duì)應(yīng)的權(quán)值為：

N個(gè)重采樣粒子和其對(duì)應(yīng)的權(quán)值可由上述方法獲得，但是可能會(huì)出現(xiàn)某些粒子沒(méi)有產(chǎn)生子粒子而有些粒子會(huì)產(chǎn)生大量的后代，這樣就喪失了粒子的多樣性，影響濾波器的性能，為此加入一個(gè)MCMC移動(dòng)步驟［16］來(lái)增加粒子的多樣性，步驟如下：

Step1 從建議分布函數(shù)p（xk|xik-1）中采樣生成備用粒子，即：

Step2 產(chǎn)生一個(gè)（0，1）范圍內(nèi)服從均勻分布的隨機(jī)數(shù)作為參考接收系數(shù)vi，則：

Step3 按照式（20）計(jì)算真實(shí)接收系數(shù)，即：

Step4 如果ρi≤vi，則按以下方式接收該移動(dòng)步驟：

否則，拒絕該移動(dòng)步驟，即：

Step5 歸一化權(quán)值，獲得新粒子：

為了避免繁瑣的離線測(cè)量過(guò)程，本文采用對(duì)數(shù)正態(tài)分布模型來(lái)描述信號(hào)接收強(qiáng)度，選擇狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率密度分布作為建議分布，如果將k-1時(shí)刻的粒子記為，則k時(shí)刻的粒子可由式（5）得到。粒子是對(duì)標(biāo)簽的模擬，每個(gè)粒子都代表了移動(dòng)標(biāo)簽可能的位置，此時(shí)粒子權(quán)值更新公式為：

4 仿真結(jié)果與分析

實(shí)驗(yàn)1 改進(jìn)算法與系統(tǒng)重采樣算法性能比較

為了驗(yàn)證改進(jìn)部分系統(tǒng)重采樣算法的有效性，考慮文獻(xiàn)［6］中的非線性單變量靜態(tài)模型：

其中，系統(tǒng)噪聲wk和觀測(cè)噪聲vk為均值為0、方差分別為Qk=10和Rk=1的高斯噪聲，即wk～N（0，Qk），vk～N（0，Rk），狀態(tài)初值x0=0，仿真步數(shù)設(shè)為50。

圖3是隨時(shí)間變化，改進(jìn)部分系統(tǒng)重采樣和統(tǒng)系統(tǒng)重采樣算法的狀態(tài)估計(jì)與真實(shí)的運(yùn)動(dòng)軌跡之間的比較曲線。

圖3 狀態(tài)估計(jì)曲線

圖4 給出了三者之間狀態(tài)估計(jì)的誤差標(biāo)準(zhǔn)差曲線，從中可以看出，本文提出的重采樣算法精度較傳統(tǒng)重采樣算法有所改善，這可解釋為系統(tǒng)重采樣算法是完全重采樣，導(dǎo)致大量的低權(quán)值潛力粒子消失，有損濾波精度，而本文提出的部分系統(tǒng)重采樣算法很好地避免了這一問(wèn)題。

圖4 狀態(tài)估計(jì)的誤差標(biāo)準(zhǔn)差曲線

實(shí)驗(yàn)2 不同濾波器的室內(nèi)目標(biāo)跟蹤性能分析

通過(guò)M atlab對(duì)本文提出的改進(jìn)粒子濾波RFID室內(nèi)跟蹤算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。參數(shù)設(shè)置如下：參考距離d0=1 m，環(huán)境系數(shù)n=2，目標(biāo)的初始狀態(tài)X0=［0，1，0，1］T，假定系統(tǒng)噪聲和觀測(cè)噪聲的協(xié)方差分別為Q=diag（［0.01，0.01］）和R=2，誤差σ= 0.25，標(biāo)準(zhǔn)差σb=1，采樣時(shí)間T=1 s，粒子數(shù)N= 100，門(mén)限值Nth=0.75Ns，Wth為最大粒子權(quán)值，共進(jìn)行10次蒙特卡洛實(shí)驗(yàn)。

下面分別給出系統(tǒng)重采樣粒子濾波、自適應(yīng)部分系統(tǒng)重采樣粒子濾波［17］和本文提出的改進(jìn)部分系統(tǒng)重采樣粒子濾波移動(dòng)目標(biāo)的跟蹤性能比較。

圖5和圖6分別顯示了移動(dòng)目標(biāo)的位置和速度估計(jì)誤差，在100個(gè)采樣周期內(nèi)，改進(jìn)的部分系統(tǒng)重采樣濾波算法、系統(tǒng)重采樣濾波算法和自適應(yīng)部分系統(tǒng)重采樣濾波算法的位置和速度估計(jì)誤差分別為0.377 1 m，3.333 8 m，1.528 8 m和0.341 4 m/s，1.945 2 m/s和0.879 5 m/s。

圖5 室內(nèi)移動(dòng)目標(biāo)位置誤差

從圖5和圖6中可以看出，本文提出的改進(jìn)部分系統(tǒng)重采樣粒子濾波算法的跟蹤精度相對(duì)最好，傳統(tǒng)重采樣濾波器性能最差。這是因?yàn)閭鹘y(tǒng)系統(tǒng)重采樣濾波算法可能會(huì)丟棄一些權(quán)重較大的粒子，與此同時(shí)權(quán)值較小的一些粒子會(huì)被保留下來(lái)；它只是簡(jiǎn)單地對(duì)權(quán)重較大的粒子直接進(jìn)行復(fù)制而不是產(chǎn)生新粒子，很容易使粒子失去多樣性；文獻(xiàn)［17］中的濾波器對(duì)粒子進(jìn)行部分重采樣處理，有助于緩解粒子貧化問(wèn)題，但效果有限，而本文提出的改進(jìn)濾波在對(duì)粒子進(jìn)行部分重采樣的基礎(chǔ)上加入了MCMC移動(dòng)步驟，提高了粒子細(xì)化能力，增加了粒子的多樣性，有效改善了RFID室內(nèi)移動(dòng)目標(biāo)的跟蹤性能。

表1給出了100個(gè)采樣周期內(nèi)，3種濾波算法的位置和速度估計(jì)誤差的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。和其他2種濾波器相比，改進(jìn)的部分系統(tǒng)重采樣濾波算法的跟蹤性能相對(duì)最好。

表1 3種濾波器的跟蹤性能

表2和表3分別從定性和定量的角度分析了3種濾波器的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度。U表示生成的隨機(jī)數(shù)，n表示第幾次循環(huán)，k表示粒子被分解的次數(shù)，i1：Ns表示各粒子最終被分解的個(gè)數(shù)。Nh1和Nh2分別表示2種算法中需要重采樣的粒子數(shù)，Sh1表示部分需要重采樣的粒子的權(quán)值和，wl和wh分別表示權(quán)值下限和上限值。

表2 3種濾波器的運(yùn)算性能分析

表3 3種濾波器的運(yùn)行時(shí)間s

由表2和表3的分析不難看出，文獻(xiàn)［17］中的濾波算法和本文提出的重采樣濾波算法均比系統(tǒng)重采樣濾波算法運(yùn)行時(shí)間短，這是因?yàn)樗鼈冊(cè)谥夭蓸与A段只需要部分粒子參加重采樣過(guò)程，這不僅緩解了粒子貧化問(wèn)題而且降低了計(jì)算執(zhí)行時(shí)間；但本文提出的改進(jìn)濾波算法相比文獻(xiàn)［17］中的算法運(yùn)行時(shí)間稍長(zhǎng)而且空間復(fù)雜度最高，這是因?yàn)楸疚乃惴▽?duì)隨機(jī)數(shù)的計(jì)算較為復(fù)雜并且加入了馬爾科夫鏈蒙特卡洛移動(dòng)，需要更復(fù)雜的步驟。改進(jìn)的部分系統(tǒng)重采樣算法復(fù)雜度反而增加了。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文對(duì)粒子濾波技術(shù)進(jìn)行詳細(xì)研究，結(jié)合RFID室內(nèi)定位技術(shù)，提出一種改進(jìn)的粒子濾波RFID室內(nèi)跟蹤算法。該算法將讀寫(xiě)器接收到的RSSI樣本值直接作為觀測(cè)量建立非線性空間模型，將帶有MCMC移動(dòng)步驟的部分系統(tǒng)重采樣算法應(yīng)用到RFID室內(nèi)移動(dòng)目標(biāo)定位跟蹤過(guò)程中。和其他濾波算法相比，該算法克服了重采樣后粒子貧化嚴(yán)重的問(wèn)題，有效改善了粒子濾波性能，取得了較好的目標(biāo)跟蹤精度，為解決復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境下移動(dòng)目標(biāo)難以跟蹤的問(wèn)題，提供了一種有效的解決方案。然而本文算法存在占用存儲(chǔ)空間大、運(yùn)算時(shí)間較長(zhǎng)的問(wèn)題，當(dāng)使用大量粒子濾波時(shí)，濾波時(shí)效性會(huì)變差，如何提高濾波實(shí)時(shí)性、減少計(jì)算量將是今后研究的重點(diǎn)。

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編輯 顧逸斐

Radio Frequency Identification Indoor Tracking Algorithm Based on Improved Particle Filtering

SHI Xuejun，JI Zhicheng
（School of Internet of Things Engineering，Jiangnan University，Wuxi 214122，China）

To address the problem that mobile target is difficult to track in complex indoor environment and the particle diversity is losing after the resampling step，a Radio Frequency Identification（RFID）indoor tracking algorithm is proposed.It treats Received Signal Strength Indication（RSSI）sample values received by readers as observation parameter directly to establish a nonlinear state space model，while a new adaptive partial systematic resampling algorithm with Markov Chain Monte Carlo（MCMC）move step is presented.The new algorithm resamples after classifying the particles with a measure function and the MCMC move step is joined after resampling steps to improve the diversity of particles. Applying this proposed algorithm to simulate the nonlinear single variable static model and nonlinear tracking model mentioned above，and com pared with other resampling algorithms，the results show that the new algorithm has a better filtering performance and tracking accuracy.

Radio Frequency Identification（RFID）；indoor tracking；Particle Filtering（PF）；Markov Chain Monte Carlo（MCMC）；partial systematic resampling；measure function

石雪軍，紀(jì)志成.基于改進(jìn)粒子濾波的射頻識(shí)別室內(nèi)跟蹤算法［J］.計(jì)算機(jī)工程，2015，41（11）：308-313.

英文引用格式：Shi Xuejun，Ji Zhicheng.Radio Frequency Identification Indoor Tracking Algorithm Based on Improved Particle Filtering［J］.Computer Engineering，2015，41（11）：308-313.

1000-3428（2015）11-0308-06

A

TP301.6

10.3969/j.issn.1000-3428.2015.11.053

國(guó)家“863”計(jì)劃基金資助項(xiàng)目（2013AA 040405）。

石雪軍（1989-），男，碩士，主研方向：射頻識(shí)別，控制理論與控制工程；紀(jì)志成，教授、博士、博士生導(dǎo)師。

2014-09-18

2014-11-29 E-m ail：956003055@qq.com