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MRLIHT:基于移动 RFID 的室内人体跟踪定位。

MRLIHT: Mobile RFID-based Localization for Indoor Human Tracking.

机构信息

College of Information Science and Technology, Dalian Maritime University, 116026, China.

出版信息

Sensors (Basel). 2020 Mar 19;20(6):1711. doi: 10.3390/s20061711.

DOI:10.3390/s20061711
PMID:32204386
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7146291/
Abstract

Radio Frequency Identification (RFID) technology has been widely used in indoor location tracking, especially serving human beings, due to its advantage of low cost, non-contact communication, resistance to hostile environments and so forth. Over the years, many indoor location tracking methods have been proposed. However, tracking mobile RFID readers in real-time has been a daunting task, especially for achieving high localization accuracy. In this paper, we propose a new Mobile RFID (M-RFID)-based Localization approach for Indoor Human Tracking, named MRLIHT. Based on the M-RFID model where RFID readers are equipped on the moving objects (human beings) and RFID tags are fixed deployed in the monitoring area, MRLIHT implements the real-time indoor location tracking effectively and economically. First, based on the readings of multiple tags detected by an RFID reader simultaneously, MRLIHT generates the response regions of tags to the reader. Next, MRLIHT determines the potential location region of the reader where two algorithms are devised. Finally, MRLIHT estimates the location of the reader by dividing the potential location region of the reader into finer-grained grids. The experimental results demonstrate that the proposed MRLIHT performs well in both accuracy and scalability.

摘要

射频识别(RFID)技术由于其成本低、非接触式通信、抗恶劣环境等优点,已广泛应用于室内定位跟踪,特别是为人类服务。多年来,已经提出了许多室内定位跟踪方法。然而,实时跟踪移动 RFID 读取器一直是一项艰巨的任务,特别是对于实现高精度的定位而言。在本文中,我们提出了一种新的基于移动 RFID(M-RFID)的室内人体跟踪定位方法,命名为 MRLIHT。基于将 RFID 读取器安装在移动目标(人类)上并将 RFID 标签固定部署在监控区域的 M-RFID 模型,MRLIHT 可以有效地、经济地实现实时室内定位跟踪。首先,MRLIHT 根据多个标签同时被一个 RFID 读取器检测到的读数,生成标签对读取器的响应区域。接下来,MRLIHT 确定读取器的潜在位置区域,并设计了两种算法。最后,MRLIHT 通过将读取器的潜在位置区域划分为更细的网格来估计读取器的位置。实验结果表明,所提出的 MRLIHT 在准确性和可扩展性方面都表现良好。

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