基于RFID的可標(biāo)記無源感知

孫遒 宋艷輝

摘 ?要：隨著物聯(lián)網(wǎng)與人工智能在理論、方法和技術(shù)上的進(jìn)一步融合和演進(jìn)，人類對(duì)物理世界的感知已經(jīng)進(jìn)入泛在智能階段。針對(duì)反向散射通信被動(dòng)傳感的感知機(jī)制和方法并不明確，通過混合感知的方式，可以觀察到標(biāo)簽陣列中多標(biāo)簽感知信號(hào)的時(shí)空相關(guān)性，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)感知結(jié)果的進(jìn)一步理解。根據(jù)實(shí)驗(yàn)觀察結(jié)果，得出了未來驗(yàn)證的假設(shè)。

關(guān)鍵詞：無源感知設(shè)備;RFID;傳感算法

中圖分類號(hào)：TN929.5 ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-4706（2021）12-0165-03

Abstract： With the further integration and evolution of the theory， method and technology of the internet of things and artificial intelligence， human perception of the physical world has entered the stage of ubiquitous intelligence. The sensing mechanism and method of passive sensing for backscatter communication are not clear. Through mixed sensing， the temporal and spatial correlation of multi tag sensing signals in tag array can be observed， so as to realize the further understanding of the sensing results. According to the experimental observation results， the hypothesis for future verification is obtained.

Keywords： passive sensing equipment; RFID; sensing algorithm

0 ?引 ?言

無源感知作為一項(xiàng)新興技術(shù)，以其特有的感知機(jī)理和方法，逐漸成為泛在感知計(jì)算領(lǐng)域的核心支撐技術(shù)。然而，當(dāng)前大多數(shù)無源感知技術(shù)是基于未標(biāo)記的反射信號(hào)進(jìn)行感知的，無法區(qū)分多個(gè)反射信號(hào)的具體來源，因此，無法對(duì)同時(shí)存在的多個(gè)感知對(duì)象進(jìn)行有效區(qū)分，導(dǎo)致應(yīng)用范圍受到限制。射頻識(shí)別（Radio Frequency Identification， RFID）技術(shù)的出現(xiàn)為實(shí)現(xiàn)“可標(biāo)記”的無源感知提供了新的機(jī)遇。RFID系統(tǒng)基于反向散射機(jī)制來實(shí)現(xiàn)RFID閱讀器與標(biāo)簽之間的通信。在反向散射過程中，閱讀器天線發(fā)射的連續(xù)波信號(hào)被RFID標(biāo)簽調(diào)制并反射，從而使閱讀器可有效地識(shí)別標(biāo)簽信號(hào)。一方面，RFID標(biāo)簽反向散射的信號(hào)非常微弱，極易受到各種環(huán)境因素的干擾（包括傳輸環(huán)境中的多徑效應(yīng)、干擾對(duì)象的能量吸收等）。因此，表征傳輸環(huán)境因素的信息會(huì)自然而然地包含在RFID標(biāo)簽的反向散射信號(hào)中?；谶@一特性，RFID技術(shù)的功能逐漸實(shí)現(xiàn)了由“識(shí)別”到“感知”的蛻變。另一方面，RFID的可標(biāo)識(shí)特性能夠有效地區(qū)分反向散射信號(hào)的來源，從而保證了無源感知機(jī)制的“可標(biāo)記性”。如圖1所示，利用反向散射通信機(jī)制的環(huán)境敏感特性，RFID系統(tǒng)可以基于標(biāo)簽反射信號(hào)中攜帶的環(huán)境因素的動(dòng)態(tài)特征對(duì)指定對(duì)象進(jìn)行感知，例如肢體行為識(shí)別、呼吸及心跳監(jiān)測(cè)等。

1 ?RFID無源感知的發(fā)展歷程

RFID無源感知的發(fā)展歷程包括以下三個(gè)階段：

（1）從“單標(biāo)簽感知”到“標(biāo)簽陣列感知”——拓展感知維度?；凇皹?biāo)簽陣列”的感知機(jī)制能夠在空間范疇對(duì)感知維度進(jìn)行充分的拓展，通過合理設(shè)計(jì)多個(gè)標(biāo)簽的拓?fù)潢P(guān)系，可以將信號(hào)特征以“差分”的方法來消除外界環(huán)境因素對(duì)標(biāo)簽信號(hào)的整體性干擾，對(duì)抗動(dòng)態(tài)環(huán)境變化帶來的影響，提高感知信號(hào)的穩(wěn)定性和可靠性。

（2）從“絕對(duì)定位”到“相對(duì)定位”——提升感知敏感度?！跋鄬?duì)定位”對(duì)于單標(biāo)簽個(gè)體而言，能夠更精確地判定在空間上標(biāo)簽之間的相對(duì)位置關(guān)系;而對(duì)于標(biāo)簽陣列而言，通過對(duì)比和分析標(biāo)簽之間的相對(duì)位置以及既有的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，能夠更加敏感地捕捉到標(biāo)簽陣列的變化，從而提高對(duì)感知對(duì)象的感知靈敏度。

（3）從“單一的RFID感知”到“基于RFID的多模態(tài)感知”——擴(kuò)大感知范疇。RFID感知系統(tǒng)主要依賴反向散射信號(hào)的變化特征來對(duì)物理環(huán)境中的對(duì)象進(jìn)行感知，這種相對(duì)單一的感知方式難以綜合、全面地刻畫不同感知域的狀態(tài)變化。因此，將RFID和其他模態(tài)的感知進(jìn)行融合以實(shí)現(xiàn)多模態(tài)感知，能夠從不同的感知范疇更全面地感知目標(biāo)對(duì)象。

根據(jù)RFID標(biāo)簽的一些固有特性，在RFID無源感知過程中，可以以綁定式的方式將標(biāo)簽直接部署在感知對(duì)象上進(jìn)行感知，或者以非綁定式的方式將標(biāo)簽部署在感知對(duì)象的周圍進(jìn)行感知。因此，基于RFID的無源感知技術(shù)按感知方式的不同可以分為綁定式感知、非綁定式感知和混合式感知。

2 ?基于RFID的綁定式和非綁定式感知

根據(jù)感知原理的不同，綁定式感知又可以進(jìn)一步細(xì)分為基于標(biāo)簽信號(hào)物理模型、基于標(biāo)簽?zāi)芰狂詈献兓突谛盘?hào)變化模式匹配的三種感知方法。

對(duì)于基于標(biāo)簽信號(hào)物理模型的綁定式感知方法，我們可以根據(jù)信號(hào)的傳播特點(diǎn)構(gòu)建基于信號(hào)特征的物理模型來實(shí)現(xiàn)感知，如基于相位的三維幾何模型、基于信號(hào)強(qiáng)度的信號(hào)傳播模型等。特定物理模型能夠?yàn)闃?biāo)簽的反射信號(hào)特征和感知對(duì)象的相關(guān)狀態(tài)這兩者之間提供一種映射關(guān)系。雖然基于RFID的綁定式感知通常能夠?qū)崿F(xiàn)精確的感知，但是在部分應(yīng)用場(chǎng)景下，感知對(duì)象無法時(shí)時(shí)刻刻攜帶或者綁定RFID標(biāo)簽，這種情況下可以考慮采用非綁定式的方法來完成感知任務(wù)?；赗FID的非綁定式感知是指以非接觸的方式將RFID標(biāo)簽部署在感知對(duì)象周圍，當(dāng)反向散射通信環(huán)境中的感知對(duì)象狀態(tài)發(fā)生變化時(shí)，通過探索和提取RFID標(biāo)簽反射信號(hào)的特征，來推導(dǎo)環(huán)境中未綁定標(biāo)簽的感知對(duì)象的狀態(tài)。根據(jù)感知原理的不同，非綁定式感知又可以細(xì)分為以下三種感知方法：

（1）基于標(biāo)簽電感耦合的非綁定式感知方法。研究人員發(fā)現(xiàn)，當(dāng)兩個(gè)標(biāo)簽距離較近（如1～2 cm）時(shí)會(huì)存在電感耦合現(xiàn)象，外界環(huán)境中感知對(duì)象的狀態(tài)（如位置、速度等）變化會(huì)進(jìn)一步擾動(dòng)標(biāo)簽之間的電感耦合，標(biāo)簽的信號(hào)強(qiáng)度、讀取率等信號(hào)特征會(huì)隨之發(fā)生變化，若合理運(yùn)用這一特性，便能實(shí)現(xiàn)精確目標(biāo)感知。

（2）基于反射信號(hào)模型的非綁定式感知方法。研究人員發(fā)現(xiàn)，在反向散射過程中，環(huán)境中的人體、墻壁等物體會(huì)反射射頻信號(hào)形成多徑效應(yīng)，導(dǎo)致標(biāo)簽信號(hào)混雜環(huán)境變化特征，因此可以通過建立反射模型來關(guān)聯(lián)信號(hào)變化與感知對(duì)象的狀態(tài)變化。

（3）基于信號(hào)模式匹配的非綁定式感知方法。當(dāng)感知對(duì)象的狀態(tài)變化和RFID信號(hào)特征之間的關(guān)系過于復(fù)雜，難以建立精準(zhǔn)的物理模型來進(jìn)行描述時(shí)，可以基于深度學(xué)習(xí)方法構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型，根據(jù)不同動(dòng)作的信號(hào)變化規(guī)律，采用模式匹配的方式，關(guān)聯(lián)感知狀態(tài)（如用戶動(dòng)作）與標(biāo)簽陣列的信號(hào)特征（如相位變化趨勢(shì)、移動(dòng)速度、動(dòng)作時(shí)間等），從而基于標(biāo)簽陣列的時(shí)空關(guān)聯(lián)性來識(shí)別用戶的動(dòng)作和行為。

3 ?基于RFID的混合式感知

綁定式感知與非綁定式感知并非相互對(duì)立，二者各有優(yōu)劣，如果能夠根據(jù)特定的應(yīng)用需求將二者結(jié)合起來使用，勢(shì)必能夠起到優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、相輔相成的效果?；赗FID的混合式感知融合了綁定與非綁定式感知的雙重特點(diǎn)，既能對(duì)感知對(duì)象關(guān)聯(lián)的標(biāo)簽信號(hào)（如與綁定對(duì)象位置相關(guān)聯(lián)的信號(hào)特征）進(jìn)行直接感知，又能利用感知對(duì)象對(duì)標(biāo)簽反射信號(hào)的影響（如與非綁定反射對(duì)象相關(guān)聯(lián)的信號(hào)特征）感知狀態(tài)變化。通過混合式感知的方式，進(jìn)一步深入挖掘標(biāo)簽陣列中多標(biāo)簽感知信號(hào)的時(shí)空關(guān)聯(lián)性，可實(shí)現(xiàn)感知結(jié)果的“去粗存精”和“去偽存真”。

對(duì)于基于RFID的人體生命體征監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，當(dāng)前的心率感知或者采用專業(yè)的醫(yī)用心電圖設(shè)備，部署麻煩且價(jià)格昂貴;或者采用可穿戴設(shè)備或無線設(shè)備進(jìn)行感知，缺點(diǎn)是只能測(cè)量粗粒度心率信息，難以檢測(cè)期前收縮、心律不齊等隱患?？紤]到人體的呼吸和心跳均會(huì)對(duì)RFID信號(hào)產(chǎn)生影響，為此研究團(tuán)隊(duì)研發(fā)了一款基于RFID的人體生命體征監(jiān)測(cè)系統(tǒng)RF-ECG。RF-ECG系統(tǒng)利用部署在胸口的一組RFID標(biāo)簽陣列進(jìn)行呼吸和心率的感知。其中，呼吸的胸廓變化會(huì)改變標(biāo)簽的位置，稱為“運(yùn)動(dòng)效應(yīng)”;心跳的舒張收縮會(huì)影響信號(hào)的反射，稱為“反射效應(yīng)”。為消除運(yùn)動(dòng)效應(yīng)帶來的顯著干擾，RF-ECG系統(tǒng)在“信號(hào)分離”思路的引導(dǎo)下對(duì)心率進(jìn)行細(xì)粒度感知。如圖2所示，RF-ECG系統(tǒng)在胸口處部署一組標(biāo)簽陣列，并利用正前方的天線持續(xù)掃描標(biāo)簽進(jìn)行心電圖感知。RF-ECG首先利用多個(gè)標(biāo)簽之間的空間關(guān)聯(lián)性，進(jìn)行胸廓位置變化的綁定式感知，并從原始信號(hào)中分離去除“運(yùn)動(dòng)效應(yīng)”;然后，利用非綁定式反射信號(hào)模型，抽取心跳帶來的“反射效應(yīng)”，并利用多標(biāo)簽的時(shí)間關(guān)聯(lián)性融合多標(biāo)簽的反射信號(hào)，進(jìn)行心率信號(hào)的提取;最后，采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃的方式，對(duì)心率的融合信號(hào)進(jìn)行分割，實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度的心率感知。

4 ?典型案例

基于RFID的手勢(shì)微動(dòng)作感知系統(tǒng)：當(dāng)前的人機(jī)交互方式已從鍵盤、觸摸板輸入等方式轉(zhuǎn)變?yōu)楦艨帐謩?shì)交互的新型模式。用戶可以使用肢體甚至手指進(jìn)行體感交互，操縱顯示屏或者空中的虛擬對(duì)象，更加自然地支持虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)相關(guān)應(yīng)用。同樣，區(qū)別于現(xiàn)有的基于計(jì)算機(jī)視覺的解決方案，研究團(tuán)隊(duì)提出了一款基于RFID的多指微動(dòng)作感知系統(tǒng)RF-Glove，實(shí)現(xiàn)對(duì)1～2 cm精度“微動(dòng)作手勢(shì)”的精確感知。如圖3所示，RF-Glove將無源標(biāo)簽分別附著在手套的五個(gè)手指上，使用RFID天線對(duì)多個(gè)標(biāo)簽進(jìn)行持續(xù)掃描采集反向散射信號(hào)特征?？紤]到多個(gè)手指在執(zhí)行“微動(dòng)作”的過程中，信號(hào)特征變化與手勢(shì)的關(guān)系相對(duì)比較復(fù)雜，RF-Glove基于信號(hào)變化模式匹配的方式進(jìn)行感知，當(dāng)用戶戴著手套執(zhí)行“微動(dòng)作”手勢(shì)時(shí)，RFID閱讀器能獲得一系列相位/信號(hào)強(qiáng)度值曲線。對(duì)于每種類型的多指“微動(dòng)作”，RF-Glove通過主成分分析學(xué)習(xí)動(dòng)作的信號(hào)變化，獲取一組n×5大小的特征曲線輪廓。給定一個(gè)多指“微動(dòng)作”的輸入，RF-Glove將該動(dòng)作所對(duì)應(yīng)的相位輪廓集與每種類型的多指“微動(dòng)作”模板進(jìn)行比較，匹配出最相似的“微動(dòng)作”指令。

基于RFID的肢體行為追蹤系統(tǒng)：當(dāng)前基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的動(dòng)作捕捉系統(tǒng)（如微軟Kinect）已經(jīng)能夠有效地支持基于人體肢體行為的人機(jī)交互與動(dòng)作行為識(shí)別，但仍存在受光線遮擋影響、視覺處理計(jì)算復(fù)雜度高等缺陷?？紤]到基于RFID的綁定式感知能夠以可穿戴的方式穿戴到人體上，研發(fā)了一款基于RFID的肢體行為追蹤系統(tǒng)RF-Kinect，該系統(tǒng)利用肢體上部署的RFID標(biāo)簽陣列的信號(hào)相位對(duì)肢體動(dòng)作進(jìn)行感知。為消除人體對(duì)信號(hào)的多徑反射帶來的干擾，RF-Kinect系統(tǒng)根據(jù)“相對(duì)定位”的思路對(duì)標(biāo)簽的相位信號(hào)進(jìn)行特征抽取，實(shí)現(xiàn)對(duì)三維肢體角度的估算及校準(zhǔn)。如圖4所示，RF-Kinect以人體的肢體關(guān)節(jié)作為節(jié)點(diǎn)對(duì)肢體進(jìn)行劃分，在每一段肢體上分別綁定兩個(gè)RFID標(biāo)簽，使用兩個(gè)正對(duì)人體的天線對(duì)這些標(biāo)簽進(jìn)行掃描。首先，RF-Kinect利用同一肢體上多個(gè)標(biāo)簽之間的相位差對(duì)肢體發(fā)生的旋轉(zhuǎn)角度進(jìn)行初步估算，之后再進(jìn)一步利用同一標(biāo)簽在不同天線上的相位差，使用到達(dá)角（Angle of Arrival， AOA）模型估算其到達(dá)角，對(duì)之前估算的三維肢體角進(jìn)行細(xì)化，符合約束條件的肢體姿勢(shì)將被保留。RF-Kinect進(jìn)一步使用基于相對(duì)距離關(guān)系的肢體角度過濾方法計(jì)算骨骼之間的相對(duì)距離，去除異常角度，并且將搜索空間大大減少。最后，將獨(dú)立的姿勢(shì)聯(lián)合起來，以此身體姿勢(shì)序列來識(shí)別肢體的運(yùn)動(dòng)行為。總體來說，RF-Kinect基于柔性可穿戴標(biāo)簽構(gòu)建了一套基于非剛體拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的物理模型，并基于“相對(duì)定位”的思路來推理拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的位置變化，由此實(shí)現(xiàn)對(duì)肢體動(dòng)作行為的追蹤。

5 ?結(jié) ?論

隨著物聯(lián)網(wǎng)與人工智能在理論、方法和技術(shù)上的進(jìn)一步融合和演進(jìn)，人類對(duì)物理世界的感知已進(jìn)入“泛在智能”階段，“AI+IOT”無所不在的智能框架將進(jìn)一步滲透到各種新的環(huán)境感知技術(shù)中。文章應(yīng)用基于RFID的混合傳感方法（以RFID為例的被動(dòng)傳感技術(shù)），實(shí)現(xiàn)了更精確、更廣義的傳感，完成了“特征成像”和“智能推理”兩項(xiàng)任務(wù)，實(shí)踐證明效果不錯(cuò)。后續(xù)研究會(huì)將“深度學(xué)習(xí)”與“模型驅(qū)動(dòng)”相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)一種準(zhǔn)確、通用、健壯的泛在智能感知機(jī)制。

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作者簡(jiǎn)介：孫遒（1971—），女，漢族，黑龍江雞西人，副研究員，本科，研究方向：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，智能感知計(jì)算;宋艷輝（1981—），女，漢族，黑龍江哈爾濱人，助理研究員，本科，研究方向：智能感知計(jì)算。