王經(jīng)緯,何涇沙
(北京工業(yè)大學(xué) 軟件學(xué)院,北京100124)
射頻識別 (radio frequency identification,RFID)無源定位即使用無源標(biāo)簽定位。其具有成本低、適用廣等特點(diǎn)。當(dāng)前對RFID跟蹤定位算法的研究主要以有源定位為主,大多引入了較為復(fù)雜的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)公式或者技術(shù),實(shí)用價(jià)值不高。而現(xiàn)在許多應(yīng)用RFID技術(shù)的場合在移動跟蹤定位方面有很大需求,這就使得對無源定位算法的研究顯得較為重要。針對這一問題,受LANDMARC算法中參考標(biāo)簽思想的啟發(fā),部署一定密度的無源標(biāo)簽作為參考,使用最基本的TOA算法進(jìn)行計(jì)算,通過仿真實(shí)驗(yàn),對算法精確度、計(jì)算時(shí)間等指標(biāo)優(yōu)劣進(jìn)行討論,并探討算法擴(kuò)展性。
在RFID定位技術(shù)中,使用天線--標(biāo)簽定位,RFID天線 (見圖1)。形狀近似平板,工作時(shí)以一定頻率呈扇面掃描,其掃描范圍如圖2所示,這說明,對物體的跟蹤定位是在一個近似扇形的立體區(qū)域內(nèi)進(jìn)行的,而且,即便天線讀到標(biāo)簽,也無法判斷具體位置,因?yàn)橹灰谝蕴炀€為中心,一定距離為半徑的圓弧,都有可能是標(biāo)簽的位置。再有,標(biāo)簽可以根據(jù)控制信號改變所呈現(xiàn)的阻抗變化,從而改變與閱讀器的匹配程度,而無源標(biāo)簽是不能隨之變化,即無源標(biāo)簽芯片必須與閱讀器芯片直接匹配才可以相互傳遞信息,這樣一來,標(biāo)簽與閱讀器間的通信很容易被其它因素干擾。最后,RFID天線的識別距離極為有限,尤其對無源標(biāo)簽,一般在幾米到十幾米之間,比其它技術(shù)的作用范圍有所差距。以上,是從RFID工作原理來描述無源定位技術(shù)特點(diǎn)。
影響RFID定位精度的還有以下因素:
(1)天線頻率
RFID天線的工作頻率對讀寫效率有著直接影響。在實(shí)際應(yīng)用中,經(jīng)過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),天線頻率越小,標(biāo)簽識別的有效距離越近,反之,識別有效距離越遠(yuǎn)。根據(jù)應(yīng)用目的不同,選擇合適頻率,是精確定位的先決條件。
(2)障礙物
室內(nèi)有許多形狀不一、位置不同的物體,這些都會對電磁波的傳播有一定阻礙作用。當(dāng)電磁波遇到障礙物時(shí),會發(fā)生反射、衍射等現(xiàn)象,遇到像人體這樣的導(dǎo)體時(shí),還會產(chǎn)生電磁波能量的吸收,產(chǎn)生的阻抗影響了天線和標(biāo)簽的阻抗匹配,影響定位效率,放在通信路徑上的障礙物可以阻擋標(biāo)簽的讀寫,造成天線標(biāo)簽通信中斷。
(3)多徑現(xiàn)象
RFID天線通過電磁波進(jìn)行信息傳遞。電磁波在傳輸過程中,由于反射、衍射等現(xiàn)象產(chǎn)生了干涉延時(shí)效應(yīng),而電磁波在傳輸過程中,信號強(qiáng)度隨距離、時(shí)間而有所減弱,這些有著不同時(shí)延路徑的電磁波經(jīng)過疊加后,形成了總的接收場的衰弱,嚴(yán)重影響了信號的收發(fā)和信息的準(zhǔn)確性,是許多定位系統(tǒng)影響精度的重要因素。
RFID無源定位算法主要是基于TOA算法進(jìn)行改進(jìn)的,TOA算法是通過信號傳輸時(shí)間來計(jì)算距離,這是最簡便的方法,但是由于同步、標(biāo)記等問題,實(shí)現(xiàn)起來比較困難。但是如果根據(jù)實(shí)際條件,引進(jìn)合理的輔助技術(shù),TOA算法還是解決高速移動物體定位問題的一個行之有效的方法。近年來,也吸引了許多國內(nèi)外研究者對其進(jìn)行研究。
在國外,Emidio DiGiampaolo[1]等人在研究室內(nèi)智能小車定位問題上,將標(biāo)簽固定于屋頂,小車上嵌入天線,通過計(jì)算標(biāo)簽反饋范圍和天線掃描范圍得到小車的位置。Ali Asghar Nazari Shirehjini[2]等人將無源標(biāo)簽平鋪到錫紙上,構(gòu)成地毯似的二維標(biāo)簽參考系,當(dāng)嵌入天線的移動物體經(jīng)過時(shí),通過掃描無源標(biāo)簽范圍來確定位置。
在國內(nèi),楊天池[3]等人在 TOA 基礎(chǔ)上,改進(jìn)了CHAN算法。通過坐標(biāo)平移變換,消除定位方程中的公共未知參數(shù),從而實(shí)現(xiàn)對移動目標(biāo)位置的一次快速位置估計(jì),再通過對一次估計(jì)結(jié)果誤差的深入分析,依據(jù)權(quán)系數(shù)與“貢獻(xiàn)”度方向加權(quán)的原則,提出了采用虛擬基站的方法來減小最終的定位總體誤差,提高定位的精度。
本算法應(yīng)用背景是某智能倉儲系統(tǒng)。它需要實(shí)時(shí)跟蹤設(shè)備移動軌跡,在設(shè)備移動的各條路徑上都部署了RFID天線。在原系統(tǒng)中,用戶只能知道物體經(jīng)過了某個天線進(jìn)入該區(qū)域。這不算嚴(yán)格意義上的移動跟蹤。本算法就是針對這一問題的改進(jìn)。
RFID無源定位與靜態(tài)定位相比,其精確度要求相對較低,但也要在一定可接受的誤差范圍內(nèi)才算合理。同時(shí),使用TOA算法,由于距離較近,并且速度較快,這里將多徑問題最簡化,即只考慮最早天線收到由標(biāo)簽返回的信號的時(shí)刻。
出于成本等因素的考慮,算法使用的是構(gòu)造最簡單、價(jià)格低廉的無源偶極子標(biāo)簽,其對環(huán)境要求比較敏感,尤其對障礙物。本算法正是利用障礙物可以阻斷天線標(biāo)簽通信這一特點(diǎn)部署參考標(biāo)簽系,從而達(dá)到縮小移動物體范圍的目的。
本算法使用場景是走廊,以一個無源標(biāo)簽定位為例,在走廊一側(cè)墻壁上安裝一個天線。具體步驟如下:
(1)在走廊正對天線的地面上、天線掃描范圍內(nèi),平鋪m*n個 (m、n均為大于1的正整數(shù),m為行數(shù),n為列數(shù))無源標(biāo)簽,并建立以天線為原點(diǎn),如圖3所示二維參考系A(chǔ)mn,為計(jì)算簡便,標(biāo)簽與標(biāo)簽間的距離都設(shè)為L(單位:cm)為保證標(biāo)簽的穩(wěn)定,可以使用膠帶等固定。
圖3 無源標(biāo)簽參考系的部署
(2)當(dāng)天線正常工作、沒有移動物體經(jīng)過時(shí),每個標(biāo)簽都會反饋給天線信號,待天線穩(wěn)定接收到每個標(biāo)簽信號后開始工作。由于走廊中障礙物較少,根據(jù)上一節(jié)提出的假設(shè),規(guī)定:針對二維地面參考系的無源標(biāo)簽坐標(biāo)取其對角線交點(diǎn)的坐標(biāo),記為Ai,j(i,j)(1≤i≤m,1≤j≤n),同時(shí),在天線某一周期Tk內(nèi),天線發(fā)射信號時(shí)的時(shí)刻記錄為tk,0,記錄第一次接收到地面參考標(biāo)簽Aij反饋信號的時(shí)刻,待信號反饋穩(wěn)定后,經(jīng)過若干個周期后,通過求反饋時(shí)間的平均值,記錄每個標(biāo)簽反饋的平均時(shí)間為ti,j。
(3)當(dāng)有移動物體經(jīng)過時(shí),其覆蓋的標(biāo)簽不會反饋信號給天線,這時(shí),如果沒有新的標(biāo)簽信號反饋,則不識別物體;如果有新的標(biāo)簽信號反饋但沒有覆蓋地面部署的無源標(biāo)簽,則被判斷為 “盲點(diǎn)”,無法判定物體具體位置,是無效的;如果有新的標(biāo)簽信號反饋并且覆蓋了若干地面標(biāo)簽,則是有效行為。
(4)計(jì)算物體到天線距離。在天線第k個周期Tk內(nèi),天線發(fā)射信號時(shí)刻tk0,物體覆蓋若干地面標(biāo)簽記為Ai,j,Ai,j+1,Ai,j+2…Ai,j+p,Ai+1,j,Ai+1,j+1…Ai+1,j+r…Ai+s,j…Ai+s,j+q,其中,i、j、p、q、r、s均為正整數(shù),1≤i≤m,1≤j≤n,1≤p≤n,1≤r≤n,1≤s≤m,1≤q≤s,與之對應(yīng),通過前面準(zhǔn)備過程中,天線分別記錄這些標(biāo)簽的反饋時(shí)間為ti,j,ti,j+1,ti,j+2…ti,j+p,ti+1,j,ti+1,j+1…ti+1,j+r…ti+s,j…ti+s,j+q, 記 tkmax= max{ti,j,ti,j+1,ti,j+2…ti,j+p,ti+1,j,ti+1,j+1…ti+1,j+r…ti+s,j…ti+s,j+q,},tkmin=min {ti,j,ti,j+1,ti,j+2…ti,j+p,ti+1,j,ti+1,j+1…ti+1,j+r…ti+s,j…ti+s,j+q,},即天線接收到被覆蓋的所有標(biāo)簽中反饋時(shí)間的最大值和最小值。同時(shí),由上一步中可知,根據(jù)有效行為的規(guī)定,天線還會接收到u個新標(biāo)簽的反饋信號 (u≥1,且u為正整數(shù)),它們的反饋時(shí)間分別記為tk,1…tk,u,如果tk,v>tkmax,或者tk,v<tkmin(1≤v≤u),說明新加入標(biāo)簽的反饋信號時(shí)間超出了所覆蓋參考標(biāo)簽的時(shí)間范圍,則無法判斷該標(biāo)簽位置,反之,如果tkmin≤tk,v≤tkmax(1≤v≤u),可以確定該標(biāo)簽處于所覆蓋參考標(biāo)簽范圍內(nèi),與天線距離sv=(tt,v-tk0)*c/2(1≤v≤u),由于使用電磁波傳播,速度接近光速c。同時(shí),記錄新加入標(biāo)簽信息,以備后用。
(5)以此類推,當(dāng)有新的參考標(biāo)簽被覆蓋,按照前述方法再進(jìn)行計(jì)算,知道物體移動出參考標(biāo)簽系。
算法流程如圖4所示。
圖4 算法流程
移動物體在參考標(biāo)簽系中的運(yùn)動如圖5所示,圖中標(biāo)出了物體運(yùn)動的大致方向,要確定物體運(yùn)動的具體方向,需要具體分析被物體覆蓋的參考標(biāo)簽。
圖5 移動物體在參考標(biāo)簽系中的運(yùn)動
下面介紹物體運(yùn)動方向確定的方法,見圖6,不失一般地,在物體覆蓋的參考標(biāo)簽中,選取被覆蓋標(biāo)簽所構(gòu)成圖形中四個角上的標(biāo)簽,并取每個標(biāo)簽的中點(diǎn) (對角線的交點(diǎn))為標(biāo)簽坐標(biāo),得到四個點(diǎn)的坐標(biāo),R1(x1,y1),R2(x2,y2),R3(x3,y3)和R4(x4,y4),根據(jù)物體運(yùn)動的大致方向,得到兩個方向向量=R2-R1= (x2-x1,y2-y1),=R4-R3= (x4-x3,y4-y3),根據(jù)向量的乘法,計(jì)算出兩個向量的夾角θ從而物體運(yùn)動的方向角φ取的θ一半,即
以上,是一般情況,可以看出,需要覆蓋3個或3個以上標(biāo)簽才可以確定方向,而實(shí)際應(yīng)用中,總會出現(xiàn)一些特殊現(xiàn)象。當(dāng)只覆蓋了兩個標(biāo)簽時(shí),得到兩個坐標(biāo)R1(x1,y1)和R2(x2,y2),并得到一個方向向量=R2-R1=(x2-x1,y2-y1),這時(shí),應(yīng)計(jì)算與水平向量(1,0)的夾角θ來確定物體運(yùn)動方向。當(dāng)只有一個標(biāo)簽被覆蓋時(shí),比如,當(dāng)人經(jīng)過時(shí),只覆蓋了一個標(biāo)簽,這時(shí),可以認(rèn)為其運(yùn)動方向就是水平方向。這樣一來,就可以確定物體運(yùn)動的具體方向了。
本算法使用matlab仿真。經(jīng)測量,對于一個無源標(biāo)簽,其長度為10cm,寬度為5cm。并且,實(shí)際情況中,如果僅僅在二維坐標(biāo)系中計(jì)算距離,將會產(chǎn)生較大誤差。因此,不能忽略天線的高度,在仿真時(shí),采用三維坐標(biāo)系進(jìn)行計(jì)算,三維立體部署示意見圖7。這樣得到的結(jié)果就可以最大程度接近真正的測量值。
由此,需要對算法進(jìn)行一些改動,將平面坐標(biāo)改為立體坐標(biāo),使用空間距離計(jì)算公式即可。在以天線為原點(diǎn),由m*n(m為行數(shù),n為列數(shù))個無源標(biāo)簽構(gòu)成的參考系A(chǔ)mn中,每個標(biāo)簽的空間坐標(biāo)為 Ai,j(i,j,0)(1≤i≤m,1≤j≤n),空間兩點(diǎn)P1(x1,y1,z1),P2(x2,y2,z2)間的距離公式為
而天線的坐標(biāo)為 (0,0,h),從而,天線與任意標(biāo)簽Ai,j間的距 離為
這樣,根據(jù)式 (2)就可以得到信號在參考標(biāo)簽和天線間的傳播時(shí)間ti,j,使得待定位標(biāo)簽的距離計(jì)算有范圍可依。仿真實(shí)驗(yàn)時(shí),為最大程度與真實(shí)環(huán)境相近,使用50*50的無源標(biāo)簽參考系 (即50行50列標(biāo)簽),如圖8所示,圖8中的紅點(diǎn)代表每個標(biāo)簽的位置,可以看出標(biāo)簽密度較高,這樣有助于進(jìn)行多次反復(fù)實(shí)驗(yàn)。
2.4.1 標(biāo)簽間距L的研究
圖8 無源標(biāo)簽參考系仿真效果
從成本角度出發(fā),參考系部署密度不宜特別高,只要能保證有標(biāo)簽被覆蓋,而不出現(xiàn) “盲點(diǎn)”即可,當(dāng)然,如果同時(shí)覆蓋的標(biāo)簽數(shù)量在3個以上,對定位精度是有很大幫助的。同時(shí),標(biāo)簽間距L也關(guān)系到定位誤差的大小。三維坐標(biāo)系中,在天線第k個周期Tk中,待測物體實(shí)際坐標(biāo)點(diǎn)Rv(xv,yv,0), 其 測 量 點(diǎn) 坐 標(biāo) Rv'(xv',yv',0), 該 點(diǎn) 在Tk中的測量誤差為ek=,則在這個測量過程中,該待測物體測量誤差的期望值
式中:n——測量次數(shù)。
首先,確定L的范圍。通常,在實(shí)際中移動物體的載體可以是人,或者是小推車。一般來講,人的鞋的大小至少在20cm以上,而小推車的覆蓋面積要大于人的覆蓋面積,所以,只要適用于人體覆蓋的標(biāo)簽間距L,一定會滿足小推車的范圍。下面,通過L的不同取值來研討其與“盲點(diǎn)”個數(shù) (如圖9所示),進(jìn)而滿足每次測量都有參考標(biāo)簽被覆蓋。
可以看到,隨著L減小,“盲點(diǎn)”個數(shù)隨之減少,當(dāng)L取15cm時(shí) “盲點(diǎn)”個數(shù)最少,而再減小L的值時(shí),“盲點(diǎn)”數(shù)反而有所增加,但效果比較大值時(shí)要好,不排除測量誤差等因素,從成本角度考慮,L的取值應(yīng)在10~20cm之間。
接下來,研究L與測量誤差間的關(guān)系,根據(jù)式3可以計(jì)算不同L值下的測量誤差,如圖10所示。
可以看到,隨著L的不斷減小,測量誤差也在減小,同樣符合上面研究的L的范圍,說明適當(dāng)減小間距,不但可以減少 “盲點(diǎn)”數(shù),增加被覆蓋的概率,還可以減小誤差。
2.4.2 比 較
仿真中,通過與文獻(xiàn) [3]提出的TOA改進(jìn)算法進(jìn)行比較,來評價(jià)本算法性能的優(yōu)良。
圖9 L與 “盲點(diǎn)”個數(shù)的關(guān)系仿真結(jié)果
圖10 L與測量誤差的關(guān)系仿真結(jié)果
首先,對兩種算法誤差的比較見圖11。圖中 “*”代表本算法,“+”代表文獻(xiàn) [3]提出算法。
圖11 兩種算法誤差對比
可以看出,本算法在精度上比文獻(xiàn) [3]提出算法略有提高,不是特別明顯,造成原因如下:本算法從實(shí)際出發(fā),在移動背景下,不會犧牲時(shí)間進(jìn)行復(fù)雜數(shù)學(xué)運(yùn)算,只是采用了最簡單的距離計(jì)算公式,從數(shù)學(xué)復(fù)雜度不及文獻(xiàn) [3]算法,但時(shí)間性能上會有很大優(yōu)勢;文獻(xiàn) [3]算法是在多個基站 (也就是天線)背景下提出的,仿真中只有1個天線,會給計(jì)算精度帶來較大影響。但從總體角度看,本算法在精度上有所提高。
下面,通過不同部署密度 (參考標(biāo)簽個數(shù))比較兩種算法的計(jì)算總時(shí)間。如圖12所示。
圖12 兩種算法在不同部署密度下的計(jì)算時(shí)間對比
可以清楚的看出,部署密度越大,本算法在時(shí)間上的優(yōu)勢越明顯,說明在移動背景下,本算法無論在時(shí)間還是精度上都有所提高。
本文提出算法是在TOA算法基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),沒有在數(shù)學(xué)計(jì)算的復(fù)雜程度和精度上突破,而是巧妙引入?yún)⒖紭?biāo)簽系。通過與同類算法比較,在時(shí)間和精度上都有提高。本算法適用于RFID移動背景下對物體的跟蹤定位,既利用了RFID在定位上的優(yōu)勢,又減少了計(jì)算的開銷,同時(shí),也是對RFID無源定位算法的一次大膽嘗試,對無源定位的不斷創(chuàng)新有所幫助。
算法本身還是存在不足,比如,可以適當(dāng)進(jìn)行數(shù)學(xué)概論模型以提高精度計(jì)算,對標(biāo)簽上下間距和左右間距可以取不同的值,再通過不同的匹配值進(jìn)行仿真研究,這樣更貼近實(shí)際,更有應(yīng)用價(jià)值??傊舅惴ㄟ€是有待進(jìn)一步提高、完善。
[1]Emidio DiGiampaolo,F(xiàn)rancesco Martinelli.A passive UHFRFID system for the localization of an indoor autonomous vehicle [J].IEEE Transations on Industrial Electronics,2012,10:3961-3970.
[2]Ali Asghar Nazari Shirehjini,Abdulsalam Yassine,Shervin Shirmohammadi.An RFID-based position and orientation measurement system for mobile objects in intelligent environments [J].IEEE Transations on Industrial Electronics,2012 (6):1664-1675.
[3]YANG Tianchi,JIN Liang,CHENG Juan.An improvement CHAN algorithm based on TOA position [J].Acta Electronica Sinica,2009 (4):819-822 (in Chinese).[楊天池,金梁,程娟.一種基于TOA定位的CHAN改進(jìn)算法 [J].電子學(xué)報(bào),2009 (4):819-822.]
[4]DONG Lihua.RFID technology and application [D].Beijing:Publishing House of Electronics Industry,2008 (in Chinese).[董麗華.RFID技術(shù)及應(yīng)用 [D].北京:電子工業(yè)出版社,2008.]
[5]Kleist,Robert.A RFID labeling:Smart labeling concepts &application for the consumer packaged gooks supply chain [D].Beijing:Machinery Industry Press,2007.
[6]Apostolia Papapostolou,Hakima Chaouchi.Integrating RFID and WLAN for indoor positioning and IP movement detection[J].Wireless Netw,2012 (18):861-879.
[7]Yiu Tong Chan.Exact and approximate maximum likelihood localization algorithms [J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,2006,55 (1):10-16.
[8]Nie Yanming,Cocci Richard,Cao Zhao.SPIRE:Efficient data inference and compression over RFID streams [C]//IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,2012:141-155.
[9]Thomton,F(xiàn)rank.RFID security [D].Publishing House of E-lectronics Industry,2007.
[10]LIAO Guoqiong.RFID realtime middleware technology [D].Chengdu:Press of Southwest Jiaotong University,2010 (in Chinese).[廖國瓊.RFID實(shí)時(shí)中間件技術(shù) [D].成都:西南交通大學(xué)出版社,2010.]