基于物联网的仓储信息管理系统的研究
这是一篇关于仓储信息管理,物联网,室内定位,自适应密度峰模糊C均值,位置指纹定位的论文, 主要内容为物流信息化在我国正在持续高速发展,但是中小型企业在物流信息资源整合力度以及物流信息方面的技术应用仍然不足。仓储管理在物流的整个流通过程中至关重要,然而现有的仓库在管理过程中大多处于人工或半自动化管理状态,存在出入库和在库物资变动校核难,人员、叉车和货物的定位调配难等问题。论文为了提高物流仓库的工作效率,降低物流费用,提高仓库管理能力,研究分析了最新的物联网技术,设计开发了基于物联网的仓库信息管理系统。首先,论文对仓储信息管理系统进行了详细的需求分析,并基于系统需求运用了物联网三层架构模式,设计了系统的整体架构。针对出入库物资变动校核难度大的问题,设计了RFID数据采集系统部署方案,方案中将RFID标签张贴于出入库托盘,通过RFID阅读器批量采集托盘标签入库信息,从而改进了校核方式,降低了校核难度。同时将系统功能划分为:系统管理、物资管理、仓库管理、出入库管理和室内定位五个部分,并设计了主要功能模块的功能时序图。随后进行了数据库的概念和逻辑设计。然后,在分析对比了传统位置指纹室内定位算法的定位流程和定位精度不够的基础上,提出了DFCM(自适应密度峰的模糊C均值)聚类划分算法优化传统位置指纹定位算法的方案。方案中采用了DFCM区域划分算法划分位置指纹库,减少了定位匹配复杂度。同时将优化前后的算法进行了实验数据对比分析,验证了优化后算法精度更高,并适用于于本系统室内定位模块来解决库内物资定位问题。最后,在传统仓库信息管理系统的基础上,使用RFID技术作为产品标识和信息采集的关键点,采用JavaEE的SSM(spring+springmvc+mybatis)框架实现了基于物联网的仓储信息管理系统,并在某军工科技公司仓库检测运行,验证了系统能够准确和高效的获取物品信息和位置信息,减少了物资变动产生的校核错误和定位调配难的问题。同时,有效减少了仓库管理中的重复工作,提升工作效率,节约成本,最终实现仓储信息管理系统对货物的自动识别存取和定位调配等全部作业过程的信息化管理。
基于单AP接入环境的室内定位方法研究
这是一篇关于地下综合管廊,接收信号强度,位置指纹定位,模拟退火算法,粒子群优化算法,克里金插值,地磁指纹定位,WiFi定位方法的论文, 主要内容为人员定位系统是城市地下综合管理运营的运维管理中的一个重要组成部分。从安全方面来看,地下管廊的巡查人员在工作时不仅克服由于复杂环境引起的复杂工作条件,自身还面临着一定程度的危险。一旦出现紧急情况,综合管廊运维中心的系统需要及时校准该工作人员的具体位置,以便展开救援。由于无线AP在狭长的地下管廊内呈单一式分布,且较为稀疏,工作人员在行进过程中只能接收到单一Wi Fi的信号强度值,故定位方法只能基于单AP接入环境来提出。且由于地下综合管廊狭长的地理环境,若要使用传统位置指纹定位方法,则需要建立复杂且庞大的离线数据库,这意味着需要收集大量的离线指纹数据,同时需要大量的人工成本。又由于Wi Fi室内定位系统会受多径效应、人体阴影、同频干扰和设备因素等多种原因影响,使得Wi Fi接收信号强度具有不确定性,最终导致了定位精度不高。综上所述,本研究提出了基于单AP接入环境的室内定位方法。本文给出了一种采用自适应模拟退火(SA)算法粒子群(PSO)优化算法和克里金插值(Kriging)算法的离线位置指纹数据库构建方法。首先,收集部分点的接收信号强度值(RSSI),然后利用自适应SA-PSO算法对理论球状模型的变异函数参数进行优化,建立自适应SA-PSO-Kriging插值模型。通过该模型来预测其余点的RSSI,并结合收集点的值建立一个完整的离线位置指纹数据库。仿真和实验证明,本文提出的自适应SA-PSO算法比传统的PSO算法具有更强的优化能力,并可减少50%的人工采集工作量,平均定位精度可提高5.8%,2m和4m的误差累计概率可提高5%。本文提出了一种Wi Fi/地磁组合定位方法。在该组合方法中,首先采用离群值检测方法对采集到的Wi Fi信号强度数据进行滤波。然后利用过滤后的Wi Fi信号强度数据值来构建对应的数据指纹库。在接下来的定位中,首先使用经典的K-最近邻算法进行初步定位;然后,根据算法得到的坐标点和实际坐标点构造一个标准圆。标准圆的直径为误差,地磁数据用于在该圆中进行更精确的定位。该方法降低了由多径效应引起的Wi Fi误匹配率,提高了定位精度。最后,在模拟地下管廊环境的单个AP接入环境进行了定位精度实验。结果表明,本文提出的Wi Fi/地磁组合定位方法相较于传统的单一Wi Fi和地磁匹配定位有更好的定位精度。同时本文还设计了一个室内定位系统,该系统是以Android平台为基础的。该定位系统为C/S架构,客户端为Android应用程序,主要为地下管廊的工作人员提供位置服务,而客户端则主要利用收集周围环境中的位置指纹信息,来建立离线的位置指纹数据库,同时实现在线定位和显示的功能。服务器端主要在总控中心的PC端,它的主要功能是接收定位信息并显示,该定位信息由客户端发送。
基于单AP接入环境的室内定位方法研究
这是一篇关于地下综合管廊,接收信号强度,位置指纹定位,模拟退火算法,粒子群优化算法,克里金插值,地磁指纹定位,WiFi定位方法的论文, 主要内容为人员定位系统是城市地下综合管理运营的运维管理中的一个重要组成部分。从安全方面来看,地下管廊的巡查人员在工作时不仅克服由于复杂环境引起的复杂工作条件,自身还面临着一定程度的危险。一旦出现紧急情况,综合管廊运维中心的系统需要及时校准该工作人员的具体位置,以便展开救援。由于无线AP在狭长的地下管廊内呈单一式分布,且较为稀疏,工作人员在行进过程中只能接收到单一Wi Fi的信号强度值,故定位方法只能基于单AP接入环境来提出。且由于地下综合管廊狭长的地理环境,若要使用传统位置指纹定位方法,则需要建立复杂且庞大的离线数据库,这意味着需要收集大量的离线指纹数据,同时需要大量的人工成本。又由于Wi Fi室内定位系统会受多径效应、人体阴影、同频干扰和设备因素等多种原因影响,使得Wi Fi接收信号强度具有不确定性,最终导致了定位精度不高。综上所述,本研究提出了基于单AP接入环境的室内定位方法。本文给出了一种采用自适应模拟退火(SA)算法粒子群(PSO)优化算法和克里金插值(Kriging)算法的离线位置指纹数据库构建方法。首先,收集部分点的接收信号强度值(RSSI),然后利用自适应SA-PSO算法对理论球状模型的变异函数参数进行优化,建立自适应SA-PSO-Kriging插值模型。通过该模型来预测其余点的RSSI,并结合收集点的值建立一个完整的离线位置指纹数据库。仿真和实验证明,本文提出的自适应SA-PSO算法比传统的PSO算法具有更强的优化能力,并可减少50%的人工采集工作量,平均定位精度可提高5.8%,2m和4m的误差累计概率可提高5%。本文提出了一种Wi Fi/地磁组合定位方法。在该组合方法中,首先采用离群值检测方法对采集到的Wi Fi信号强度数据进行滤波。然后利用过滤后的Wi Fi信号强度数据值来构建对应的数据指纹库。在接下来的定位中,首先使用经典的K-最近邻算法进行初步定位;然后,根据算法得到的坐标点和实际坐标点构造一个标准圆。标准圆的直径为误差,地磁数据用于在该圆中进行更精确的定位。该方法降低了由多径效应引起的Wi Fi误匹配率,提高了定位精度。最后,在模拟地下管廊环境的单个AP接入环境进行了定位精度实验。结果表明,本文提出的Wi Fi/地磁组合定位方法相较于传统的单一Wi Fi和地磁匹配定位有更好的定位精度。同时本文还设计了一个室内定位系统,该系统是以Android平台为基础的。该定位系统为C/S架构,客户端为Android应用程序,主要为地下管廊的工作人员提供位置服务,而客户端则主要利用收集周围环境中的位置指纹信息,来建立离线的位置指纹数据库,同时实现在线定位和显示的功能。服务器端主要在总控中心的PC端,它的主要功能是接收定位信息并显示,该定位信息由客户端发送。
基于物联网的仓储信息管理系统的研究
这是一篇关于仓储信息管理,物联网,室内定位,自适应密度峰模糊C均值,位置指纹定位的论文, 主要内容为物流信息化在我国正在持续高速发展,但是中小型企业在物流信息资源整合力度以及物流信息方面的技术应用仍然不足。仓储管理在物流的整个流通过程中至关重要,然而现有的仓库在管理过程中大多处于人工或半自动化管理状态,存在出入库和在库物资变动校核难,人员、叉车和货物的定位调配难等问题。论文为了提高物流仓库的工作效率,降低物流费用,提高仓库管理能力,研究分析了最新的物联网技术,设计开发了基于物联网的仓库信息管理系统。首先,论文对仓储信息管理系统进行了详细的需求分析,并基于系统需求运用了物联网三层架构模式,设计了系统的整体架构。针对出入库物资变动校核难度大的问题,设计了RFID数据采集系统部署方案,方案中将RFID标签张贴于出入库托盘,通过RFID阅读器批量采集托盘标签入库信息,从而改进了校核方式,降低了校核难度。同时将系统功能划分为:系统管理、物资管理、仓库管理、出入库管理和室内定位五个部分,并设计了主要功能模块的功能时序图。随后进行了数据库的概念和逻辑设计。然后,在分析对比了传统位置指纹室内定位算法的定位流程和定位精度不够的基础上,提出了DFCM(自适应密度峰的模糊C均值)聚类划分算法优化传统位置指纹定位算法的方案。方案中采用了DFCM区域划分算法划分位置指纹库,减少了定位匹配复杂度。同时将优化前后的算法进行了实验数据对比分析,验证了优化后算法精度更高,并适用于于本系统室内定位模块来解决库内物资定位问题。最后,在传统仓库信息管理系统的基础上,使用RFID技术作为产品标识和信息采集的关键点,采用JavaEE的SSM(spring+springmvc+mybatis)框架实现了基于物联网的仓储信息管理系统,并在某军工科技公司仓库检测运行,验证了系统能够准确和高效的获取物品信息和位置信息,减少了物资变动产生的校核错误和定位调配难的问题。同时,有效减少了仓库管理中的重复工作,提升工作效率,节约成本,最终实现仓储信息管理系统对货物的自动识别存取和定位调配等全部作业过程的信息化管理。
基于物联网的仓储信息管理系统的研究
这是一篇关于仓储信息管理,物联网,室内定位,自适应密度峰模糊C均值,位置指纹定位的论文, 主要内容为物流信息化在我国正在持续高速发展,但是中小型企业在物流信息资源整合力度以及物流信息方面的技术应用仍然不足。仓储管理在物流的整个流通过程中至关重要,然而现有的仓库在管理过程中大多处于人工或半自动化管理状态,存在出入库和在库物资变动校核难,人员、叉车和货物的定位调配难等问题。论文为了提高物流仓库的工作效率,降低物流费用,提高仓库管理能力,研究分析了最新的物联网技术,设计开发了基于物联网的仓库信息管理系统。首先,论文对仓储信息管理系统进行了详细的需求分析,并基于系统需求运用了物联网三层架构模式,设计了系统的整体架构。针对出入库物资变动校核难度大的问题,设计了RFID数据采集系统部署方案,方案中将RFID标签张贴于出入库托盘,通过RFID阅读器批量采集托盘标签入库信息,从而改进了校核方式,降低了校核难度。同时将系统功能划分为:系统管理、物资管理、仓库管理、出入库管理和室内定位五个部分,并设计了主要功能模块的功能时序图。随后进行了数据库的概念和逻辑设计。然后,在分析对比了传统位置指纹室内定位算法的定位流程和定位精度不够的基础上,提出了DFCM(自适应密度峰的模糊C均值)聚类划分算法优化传统位置指纹定位算法的方案。方案中采用了DFCM区域划分算法划分位置指纹库,减少了定位匹配复杂度。同时将优化前后的算法进行了实验数据对比分析,验证了优化后算法精度更高,并适用于于本系统室内定位模块来解决库内物资定位问题。最后,在传统仓库信息管理系统的基础上,使用RFID技术作为产品标识和信息采集的关键点,采用JavaEE的SSM(spring+springmvc+mybatis)框架实现了基于物联网的仓储信息管理系统,并在某军工科技公司仓库检测运行,验证了系统能够准确和高效的获取物品信息和位置信息,减少了物资变动产生的校核错误和定位调配难的问题。同时,有效减少了仓库管理中的重复工作,提升工作效率,节约成本,最终实现仓储信息管理系统对货物的自动识别存取和定位调配等全部作业过程的信息化管理。
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