基于MATLAB的RFID多目标室内动态定位系统

资 源 简 介

本项目开发了一套完整的RFID室内定位系统，通过部署RFID读写器和标签网络，结合信号采集模块、定位解算算法及可视化界面，实现对室内多目标的实时精确定位，并动态显示目标的二维坐标位置。

详 情 说 明

基于RFID的多目标室内动态定位系统

项目介绍

本项目是一套完整的RFID室内动态定位解决方案，通过部署RFID读写器和标签网络，实现对室内多目标的实时精确定位。系统集成了信号采集、位置解算和可视化功能，能够有效应对室内环境中的多径效应等干扰因素，提供稳定可靠的定位服务。

功能特性

• 实时定位追踪：基于RFID信号强度检测(RSSI)，实时计算目标物体的二维坐标位置
• 多目标同时定位：支持对多个RFID标签的同时跟踪定位
• 数据优化处理：采用卡尔曼滤波算法对定位数据进行平滑优化
• 环境自适应校准：内置环境校准机制，可调整信号衰减系数和多径干扰补偿值
• 轨迹回放分析：支持历史运动轨迹的回放和分析功能
• 精度评估系统：提供平均误差、标准差等定位精度评估指标
• 可视化展示：生成目标运动轨迹图和定位误差分布热力图
• 性能分析报告：自动生成系统性能分析报告，包括定位成功率和响应时间等关键指标

使用方法

1. 系统部署：在定位区域内按预设布局部署RFID读写器
2. 参数配置：设置读写器坐标位置和环境校准参数
3. 数据采集：启动系统采集RFID标签的RSSI信号强度数据
4. 定位计算：系统自动进行位置解算并优化处理
5. 结果查看：通过可视化界面查看实时定位结果和历史轨迹

系统要求

• 硬件环境：RFID读写器网络、RFID标签、数据处理服务器
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：至少8GB RAM
• 存储空间：至少1GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括初始化读写器网络配置、接收实时信号数据流、调用三边定位算法进行坐标解算、应用卡尔曼滤波器优化位置数据、生成定位精度评估报告以及驱动可视化界面展示实时定位结果和历史轨迹信息。该文件作为系统运行的调度中心，协调各功能模块协同工作，确保定位流程的完整执行。