Resumen

Para superar las desventajas de la aplicación de RFID para el posicionamiento de vehículos en exteriores en un entorno completamente privado de GPS, se propone una estrategia de posicionamiento de vehículos por fusión basada en la integración de RFID y sensores en el vehículo. Para obtener un mayor rendimiento, se estudian los algoritmos de posicionamiento preliminar y de fusión. En primer lugar, se desarrolla el algoritmo de posicionamiento preliminar en el que sólo se adopta RFID. En el algoritmo, mediante el uso de la intensidad de la señal recibida, se estima el alcance de las etiquetas RFID al lector mediante la aplicación del algoritmo de máquina de aprendizaje extremo y, a continuación, se emplea el filtro de Kalman extendido adaptativo de primer nivel (AEKF) que puede acomodar las incertidumbres en la descripción del ruido de observación de RFID para calcular la ubicación del vehículo. Además, para compensar las deficiencias del posicionamiento preliminar, se introducen los sensores a bordo del vehículo para fusionarlos con RFID. El filtrado de información descentralizado adaptativo de segundo nivel (ADIF) está diseñado para lograr la fusión. En el proceso de implementación de ADIF, se establece el modelo de movimiento del vehículo mejorado para describir con precisión el movimiento del vehículo. Para aislar el fallo de RFID y fusionar múltiples fuentes de observación con diferentes frecuencias de muestreo, en lugar del EKF centralizado se emplea la arquitectura descentralizada. Mientras tanto, se diseña la regla adaptativa para juzgar la eficacia del resultado de posicionamiento preliminar, decidiendo si se excluyen las observaciones RFID. Por último, la estrategia propuesta se verifica mediante pruebas de campo. Los resultados validan que la estrategia propuesta tiene mayor precisión y fiabilidad que los métodos tradicionales.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:rfid, posicionamiento preliminar, sensores de vehículos, filtrado de información descentralizado adaptativo, algoritmo de máquina de aprendizaje extremo, estrategia de posicionamiento de vehículos de fusión, diferentes frecuencias de muestreo, algoritmos de posicionamiento de fusión, múltiples fuentes de observación, descripción del ruido de observación
• Keywords:rfid, preliminary positioning, vehicle sensors, adaptive decentralized information filtering, extreme learning machine algorithm, fusion vehicle positioning strategy, different sample rates, fusion positioning algorithms, multiple observation sources, observation noise description