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基于RSSI测距的笼内鸡只定位方法研究

基于RSSI测距的笼内鸡只定位方法研究

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作者：赵学谦河北农业大学

学位级别：硕士

精确的笼内鸡只定位对于研究鸡只的运动等行为具有重要意义,采用无线射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术根据 RSSI 值(Received Signal Strength Indication,RSSI)的衰减对鸡只进行定位能够实现远距离、无接触的多目标... 详细信息

精确的笼内鸡只定位对于研究鸡只的运动等行为具有重要意义,采用无线射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术根据 RSSI 值(Received Signal Strength Indication,RSSI)的衰减对鸡只进行定位能够实现远距离、无接触的多目标识别监测,及时准确的发现行为异常、活动状况有问题的鸡只。如何将群体移动的鸡只进行个体实时定位是鸡只个体识别中的一个难题。为了快速准确实现笼养环境下鸡只多目标定位,本文提出一种基于超高频RFID接收信号强度的笼内鸡只定位方法。论文从测距和定位两个方面进行分析研究,减小测距误差和定位误差。具体研究内容如下:(1)笼内定位系统设计,系统由PC机(笔记本电脑)、FU-M6-A型读写器、极化相匹配的天线和脚踝标签、读写器demo构成。完成了 RSSI值采集系统的硬件选型和连接,搭建了信息采集系统和视频验证系统。利用VS修改源码并加入回调函数对示例程序进行重新封装编译,利用Bonjour服务将RFID数据读写器与本地电脑建立连接,实现RSSI值数据的实时显示和远程自动存贮功能。完成数据分析处理系统设计,实现对标签的实时定位,满足了现场试验需求。(2)数据预处理。在RSSI测距部分,对脉冲信号到达时接收信号强度产生波动的因素进行分析,对比几种典型的滤波算法特点后,选择使用混合滤波算法将采集的原始数据预处理。试验表明经过混合滤波过滤后的RSSI值较为稳健且RSSI曲线波动幅度受到了限制,与传统的使用单一滤波相比更为平滑,一定程度上克服了信号波动的困扰从而减小了距离估计的平均误差。(3)测距定位模型研究。将滤波处理好的数据与距离之间的关系用最小二乘法进行曲线拟合,结合天线位置建立不同的功率-距离测距模型。根据天线安装位置的特殊性,使用降维的三边定位算法进行定位。将传统的空间三边定位算法降维到二维笼底平面,实现对笼底平面上脚环标签的实时定位。试验结果表明,通过混合滤波算法将原始数据预处理后,再利用三边定位算法对固定角度的标签进行定位的平均误差为14.55cm,为鸡只行为分析提供了一种方法。

关键词：超高频RFID RSSI 混合滤波最小二乘法功率-距离测距模型降维三边定位算法

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