基于改进Kalman滤波的智慧社区居民定位

摘要：

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.

关键词：智慧社区、RFID、Kalman滤波、密度峰值聚类、定位算法

所属期刊栏目：31

分类号：TH702;TN911.73;TP273

资助基金：常州市科技支撑计划社会发展项目;江苏省自然科学基金综合项目

在线出版日期：2022-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：265-270