RFID localization algorithms and applications—a review

Zhou, Jian; Shi, Jing

doi:10.1007/s10845-008-0158-5

Cited by 229 publications

(133 citation statements)

References 46 publications

Supporting

Mentioning

130

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Zhou and Shi [16] studied several RFID localization algorithms for the estimation of the distance between an RFID tag and a reader, if the received signal strength is known. They compared the existing localization techniques, summarized the localization algorithms of mathematically models for RFID localization, and focused on multilateration algorithm and Bayesian inference algorithm.…”

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

Empirical Study of an Automated Inventory Management System With Bayesian Inference Algorithm

Xie¹

2015

IJRET

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

Empirical Study of an Automated Inventory Management System With Bayesian Inference Algorithm

Xie¹

2015

IJRET

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Au cours des dernières années, de nombreux chercheurs ont proposé des solutions pour la mise en oeuvre de systèmes de positionnement basés sur différentes technologies comme les systèmes s'appuyant sur le GPS [16], les capteurs à ultrasons [17], les caméras vidéo [18] Une autre catégorie de méthode est celle basée sur la caméra vidéo pour effectuer cette tâche [37]. C'est de loin la technique fournissant les informations les plus complètes sur l'objet suivi.…”

Section: Problématique Ciblée Dans Ce Mémoireunclassified

Algorithme de localisation par multilatération d'une puce RFID passive pour la reconnaissance d'activités dans un habitat intelligent /

Bilodeau¹

2013

View full text Add to dashboard Cite

Algorithme de localisation par multilatération d'une puce RFID passive pour la reconnaissance d'activités dans un habitat intelligent DÉCEMBRE 2013 RESUME Le vieillissement de la population provoque une forte croissance du nombre de personnes atteintes de troubles cognitifs, telle que ceux découlant de la maladie d ! Alzheimer, qui causent (chez les patients) un comportement incohérent qui limite leur capacité à réaliser leurs tâches de la vie courante. Ces personnes souhaitent demeurer le plus longtemps possible à domicile et jouir pleinement de leur autonomie, même si celle-ci est en déclin. Pour ce faire, l'environnement physique et humain des résidences doit être adapté, voir augmenté à l'aide de la technologie, afin de répondre aux besoins, de pallier aux incapacités cognitives et physiques, d'assurer la sécurité et de supporter les résidents dans leurs activités quotidiennes. C'est pourquoi, depuis quelques années, une communauté croissante de chercheurs tente de trouver des réponses technologiques à cette problématique complexe grâce au concept d'habitat intelligent. Cette approche propose d'exploiter des capteurs ubiquitaires dissimulés dans l'environnement pour surveiller et détecter les anomalies comportementales liées aux déficits cognitifs pour ensuite effectuer une guidance appropriée (des rappels) sous forme de messages vocaux, lumineux ou vidéo. Ainsi, cette assistance technologique pourrait apporter une solution abordable et fournir une alternative viable dans le but de reporter l'institutionnalisation. Par ailleurs, la principale problématique liée à Pimplementation d'un tel habitat visant le soutien des aînés concerne la reconnaissance des activités du résident. Cette problématique est primordiale, car le soutien technologique à domicile ne peut se faire que si le système arrive à interpréter correctement le comportement du patient et à détecter ses erreurs. Bien qu'un grand nombre d'informations puissent être exploitées par les algorithmes de reconnaissance, il est clair que la position en temps réel des objets et du patient dans l'environnement constitue la pierre angulaire d'un système efficace. Dans cette optique, la technologie RFID passive, qui permet de localiser et d'identifier les objets qui sont manipulés dans l'habitat, s'est imposée comme dominante dans le secteur. Cette technologie, peu coûteuse, offre une grande robustesse (ex. les objets étiquetés peuvent aller au lave-vaisselle), en plus de ne nécessiter aucun support énergétique (pas de piles). Cependant, sa grande faiblesse est d'offrir peu de précision quant à la position réelle des objets dans l'environnement. Pourtant, cette précision est essentielle si l'on souhaite reconnaître avec justesse les activités et les anomalies. Finalement, je tiens à remercier mes parents pour leur soutien inconditionnel tout au long de ce projet. J'adresse un merci tout particulier à ma mère qui s'est tenue régulièrement informée de l'avancée de mes différents travaux.

show abstract

Section: Introductionunclassified

“…Такие системы используются для по-иска и отслеживания объектов внутри помеще-ний, например, товаров на складе и в магазине, книг в библиотеке, персонала на работе, паци-ентов в больнице и т.д. [1].Задача локализации в закрытых простран-ствах может быть решена с использованием различных технологий, однако многие из них имеют существенные ограничения. Например системы глобальной спутниковой навигации практически неприменимы внутри помеще-ний, поскольку их точность локализации низка в случае присутствия множества помех, таких как стены и потолки.…”

unclassified

Повышение Точности RFID-локализации Путем Комбинирования Нескольких Алгоритмов, Обрабатывающих Измерительную Информацию Различных Видов

Савочкин¹,

Гимпилевич²

2017

Известия вузов. Радиоэлектроника

View full text Add to dashboard Cite

Аннотация. В статье рассмотрен вопрос двумерной локализации объектов с использованием технологии радиочастотной идентификации (RFID, radio frequency identification). Одной из важных проблем разработ-ки систем RFID-локализации является выбор алгоритма локализации и вида измерительной информации. Обычно разработчики стремятся найти такую комбинацию алгоритма и вида измерительной информации, которая позволяет достичь максимальной точности локализации для конкретного сценария. Однако в не-которых случаях существуют несколько комбинаций алгоритмов и видов измерений с одинаково высокой точностью. Для упрощения проблемы выбора и дополнительного повышения точности был разработан метод комбинированной локализации. Метод основан на усреднении оценок позиций, сформированных несколькими точечными и зонными алгоритмами, обрабатывающими различные измерения. В данной ра-боте использованы три точечных и три зонных алгоритма: алгоритм k ближайших соседей, алгоритм три-латерации, алгоритм пересечений, машина опорных векторов, искусственная нейронная сеть и наивный байесовский классификатор. В качестве входных данных для алгоритмов использованы измерения в виде мощности полученного сигнала, коэффициента считывания и факта наличия ответа от меток. При экспе-рименте выявлено, что предложенный метод позволяет уменьшить среднюю ошибку на 15% и максималь-ную ошибку на 14% по сравнению с наилучшим одиночным алгоритмом.Ключевые слова: радиочастотная идентификация; RFID; локализация; позиционирование; измеритель-ная информация; комбинированный метод; уровень ответного сигнала ВВЕДЕНИЕ В последнее время системы пространст-венной двухмерной локализации (позициони-рования) в закрытых пространствах становятся все более востребованными в различных сфе-рах экономики, особенно в промышленном секторе. Такие системы используются для по-иска и отслеживания объектов внутри помеще-ний, например, товаров на складе и в магазине, книг в библиотеке, персонала на работе, паци-ентов в больнице и т.д. [1].Задача локализации в закрытых простран-ствах может быть решена с использованием различных технологий, однако многие из них имеют существенные ограничения. Например системы глобальной спутниковой навигации практически неприменимы внутри помеще-ний, поскольку их точность локализации низка в случае присутствия множества помех, таких как стены и потолки. Ультразвуковые [2] и ин-фракрасные [3] технологии иногда использу-ются внутри помещений, но они могут обеспе-чивать высокую точность только для объектов, расположенных в зоне прямой видимости пе-редатчика. Беспроводные сети датчиков [4] и беспроводные локальные сети [5] избавлены

show abstract

RFID localization algorithms and applications—a review

Cited by 229 publications

References 46 publications

Empirical Study of an Automated Inventory Management System With Bayesian Inference Algorithm

Empirical Study of an Automated Inventory Management System With Bayesian Inference Algorithm

Algorithme de localisation par multilatération d'une puce RFID passive pour la reconnaissance d'activités dans un habitat intelligent /

Повышение Точности RFID-локализации Путем Комбинирования Нескольких Алгоритмов, Обрабатывающих Измерительную Информацию Различных Видов

Contact Info

Product

Resources

About