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题名基于改进Kalman滤波的智慧社区居民定位
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作者
苑明海
周凯文
张晨希
裴凤雀
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机构
河海大学机电工程学院
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出处
《计算机系统应用》
2022年第6期265-270,共6页
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基金
常州市科技支撑计划(社会发展)项目(CE20205045)
江苏省自然科学基金综合项目(BK20201162)。
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文摘
现如今智慧社区正在快速发展,各种公共设施及建筑的建设使得社区内环境复杂,影响着居民中弱势群体的安全.故实时的居民定位便格外重要.智慧定位作为精准化智慧服务之一,主要通过RFID技术实现社区内老幼等人群的轨迹跟踪,以进行安全保障.除此之外还可分析居民聚集场所趋势,为社区建设公共设施提出建议.本文针对RFID阅读器传播数据时被各种噪声影响导致的定位精度差、定位结果偏差等传统问题,引用了Kalman滤波消除信号传递过程中的过程噪声和观测噪声,在该算法中插入改进的密度聚类算法以消除环境噪声影响,设计了基于改进密度聚类算法的Kalman滤波轨迹定位方法 (Kalman filter for improved density peak clustering, K-IDPC).经实验验证,相对于Kalman滤波, K-IDPC的定位精度在0.565 m左右,准确度大幅提高.
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关键词
智慧社区
RFID
KALMAN滤波
密度峰值聚类
定位算法
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Keywords
smart community
radio frequency identification(RFID)
Kalman filter
density peak clustering(DPC)
localization algorithm
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分类号
TN713
[电子电信—电路与系统]
D669.3
[政治法律—政治学]
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