公开(公告)号：CN113310490B

公开(公告)日：2022-10-04

申请号：CN202110527801.3

申请日：2021-05-14

Applicant: 厦门大学

Inventor： 杨律青 ,  林凡 ,  张志宏 ,  丘以书 ,  钱伟华 ,  汤锦涛 ,  沈少钦

IPC: G01C21/20 ,  G01S5/02 ,  G06K17/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N3/12 ,  H03H17/02

Abstract: 本发明提出了一种GRNN结合遗传算法的室内定位方法及系统，其中该方法包括采用RFID阅读器沿既定轨迹移动，以便在移动过程中获取RFID阅读器与目标标签的多条标签信号强度特征以及目标标签的位置坐标；建立GRNN网络模型，并采用遗传算法对GRNN网络模型的超参数进行调整以获取最优超参数，以便根据最优超参数和RFID阅读器与目标标签的多条标签信号强度特征以及目标标签的位置坐标对GRNN网络模型进行训练；获取待定位标签的多条标签信号强度特征，并将待定位标签的多条标签信号强度特征输入到训练好的GRNN网络模型进行预测以获取待定位标签的位置信息；由此，通过单个RFID阅读器收集多条标签信号强度特征从根本上规避了RFID阅读器之间的信号碰撞且大幅度降低了定位成本。

公开(公告)号：CN113310490A

公开(公告)日：2021-08-27

申请号：CN202110527801.3

申请日：2021-05-14

Applicant: 厦门大学

Inventor： 杨律青 ,  林凡 ,  张志宏 ,  丘以书 ,  钱伟华 ,  汤锦涛 ,  沈少钦

IPC: G01C21/20 ,  G01S5/02 ,  G06K17/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N3/12 ,  H03H17/02

Abstract: 本发明提出了一种GRNN结合遗传算法的室内定位方法及系统，其中该方法包括采用RFID阅读器沿既定轨迹移动，以便在移动过程中获取RFID阅读器与目标标签的多条标签信号强度特征以及目标标签的位置坐标；建立GRNN网络模型，并采用遗传算法对GRNN网络模型的超参数进行调整以获取最优超参数，以便根据最优超参数和RFID阅读器与目标标签的多条标签信号强度特征以及目标标签的位置坐标对GRNN网络模型进行训练；获取待定位标签的多条标签信号强度特征，并将待定位标签的多条标签信号强度特征输入到训练好的GRNN网络模型进行预测以获取待定位标签的位置信息；由此，通过单个RFID阅读器收集多条标签信号强度特征从根本上规避了RFID阅读器之间的信号碰撞且大幅度降低了定位成本。