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    基于無源RFID的定位研究

    2021-02-26 21:20:47柯成杰沈子成朱澤玉周彪
    中國新通信 2021年22期
    關(guān)鍵詞:定位

    柯成杰 沈子成 朱澤玉 周彪

    【摘要】? ? 針對傳統(tǒng)室內(nèi)定位中RSSI不穩(wěn)定、室內(nèi)定位精度低問題,本文采用鏈路穩(wěn)定性高的收包率(PRR),抗干擾能力強。本文提出了一種新型的定位模型,用收包率確定的幾何圓環(huán)重疊來限制劃分定位區(qū)域,建立位置指紋識別庫,每個位置指紋都能唯一映射到一塊定位區(qū)域;并且通過布置參考標(biāo)簽用KNN算法進一步精確定位,找到物體。聚類劃分收包率區(qū)域允許室內(nèi)多徑效應(yīng)導(dǎo)致的收包率波動,增加了模型的魯棒性,KNN算法采用鄰近參考標(biāo)簽確定目標(biāo)標(biāo)簽具體位置,進一步提高模型的準確性。

    【關(guān)鍵詞】? ? 射頻識別技術(shù)? ? RFID? ? 定位

    引言:

    隨著室外衛(wèi)星定位技術(shù)的成熟,人們開始把目光投向室內(nèi)定位。室內(nèi)定位環(huán)境較小,對定位精度要求高,并且室內(nèi)建筑結(jié)構(gòu)復(fù)雜,會對無線電信號造成很大的干擾,目前,室內(nèi)定位技術(shù)的研究主要有WiFi、藍牙、UWB、RFID等技術(shù)。

    無源, 射頻識別技術(shù)(radio frequency identification, RFID)使用的無源標(biāo)簽價格低廉,系統(tǒng)布置成本低,適合用于物品密集、需要大量標(biāo)簽的地方。其中常用的定位算法有:TOA、TDOA、AOA、RSSI,但是這些定位算法不僅精度有限,并且易受外界環(huán)境影響,因此我們需要設(shè)計一種精度較高、能夠適應(yīng)各種復(fù)雜環(huán)境的定位模型。因為收包率(PRR)是一段時間內(nèi)對發(fā)送消息數(shù)量的統(tǒng)計,是一個相對穩(wěn)定的參數(shù),所以本文基于不同區(qū)域的收包率概率研究并引進K近鄰算法,設(shè)計了室內(nèi)區(qū)域定位模型,找到一個目標(biāo)最優(yōu)位置,一定程度上改善了定位精度,并且能克服室內(nèi)約束條件,對往后的室內(nèi)定位模型研究有一定的借鑒意義。

    一、研究設(shè)計

    1.1收包率研究

    1.1.1基本概念

    收包率(PRR)指某一段時間內(nèi),接收端成功接收到發(fā)送端發(fā)送的數(shù)據(jù)包的個數(shù)占已發(fā)送包個數(shù)的比例。由于無源標(biāo)簽不能主動發(fā)送信息包裹,定義一個放于讀寫器表面的參考標(biāo)簽,參考標(biāo)簽被實時識別,用參考標(biāo)簽被識別到的次數(shù)表征讀寫器掃描次數(shù),收包率定義為讀寫器掃描100次,收到定位標(biāo)簽的包裹數(shù),用公式描述為:

    其中,RP為讀寫器接收到的包裹數(shù),T為讀寫器掃描次數(shù),這里T=100。相比于RSSI反映的是標(biāo)簽的一個瞬時狀態(tài),PRR是對標(biāo)簽一段時間內(nèi)的發(fā)送消息數(shù)量的統(tǒng)計值,所以PRR相對穩(wěn)定,受到環(huán)境的干擾較小。對于定位模型來說,大量實驗表明,PRR與標(biāo)簽距讀寫器遠近相關(guān),當(dāng)距離變化時,能夠慢速反應(yīng)這種變化,因此可以作為定位模型中的指標(biāo),提高評估準確性。

    1.1.2變化規(guī)律

    實驗表明,在無線鏈路上,信號的接收區(qū)域根據(jù)收包率變化規(guī)律可以分為中心區(qū)、過渡區(qū)和非識別區(qū)三部分。其中,中心區(qū)收包率為100%,無丟包產(chǎn)生;在非識別區(qū),由于信號衰減嚴重,收包率為0,標(biāo)簽的信號不能夠被讀到;而過渡區(qū),主要受到噪聲干擾,收包率波動幅度很大。

    1.2定位模型

    1.2.1幾何限制定位模型

    1.2.1.1區(qū)域劃分

    單個讀寫器的識別區(qū)域根據(jù)收包率做幾何分割:中心區(qū)region_center、過渡區(qū)region_transition、非識別區(qū)region_no,收包率分別為100%、0-100%、0。本系統(tǒng)采用3個讀寫器進行粗定位。3個讀寫器的識別區(qū)域互相重疊,每個區(qū)域的邊界都由幾個讀寫器的收包率幾何界定,如圖1中的區(qū)域5,其三段區(qū)域邊界確定其位于讀寫器Ⅰ的中心區(qū)、讀寫器Ⅱ的過渡區(qū)、讀寫器Ⅲ的非識別區(qū)。三圓交叉重疊的中心區(qū)域面積較小,為了簡化區(qū)域劃分,規(guī)定三個中心區(qū)不相交,三個讀寫器共劃分定位區(qū)域為18塊,如下圖1。

    圖1? ? 多讀寫器識別區(qū)域

    1.2.1.2位置指紋算法

    粗定位算法采用了位置指紋法的思想,在訓(xùn)練階段,建立位置指紋識別庫,就像人類的指紋一樣,每塊分割區(qū)域都有唯一的符號表示。以0、1、2表示標(biāo)簽位于非識別區(qū)、過渡區(qū)、中心區(qū),每個位置指紋(x,y,z)唯一映射一塊區(qū)域,例如位置指紋(0,1,2)表示標(biāo)簽位于讀寫器Ⅰ的非識別區(qū)、讀寫器Ⅱ的過渡區(qū)、讀寫器Ⅲ的中心區(qū),也就是圖3中的區(qū)域12。在線階段時,當(dāng)目標(biāo)進入識別范圍時,三個RFID讀寫器設(shè)備對該物品進行掃描監(jiān)控,根據(jù)三個讀寫器對一個標(biāo)簽的收包率確定位置指紋(x,y,z),將實測位置指紋與位置指紋識別庫比對,確定讀取到的位置。以物品A為例,物品A測得位置指紋為(1,1,0),則物品A位于區(qū)域4中;若物品A測得位置指紋為( 1,1,2),則物品A位于區(qū)域3。若目標(biāo)沒有被感知到,則目標(biāo)位于非識別區(qū)域。

    1.2.2基于KNN算法的修正模型

    當(dāng)目標(biāo)物體位于區(qū)域13、14、15、16、17、18時,用位置指紋雖然能識別到物體位于此區(qū)域,但是這些區(qū)域面積較大,物品具體位置不確定,定位精度不高。為了修正上面的粗定位模型,對較大區(qū)域我們引進基于RSSI值的KNN算法,這里不用PRR是因為PRR變化規(guī)律呈圓環(huán)衰減,同一圓上參考標(biāo)簽的特征指紋相同,不能用KNN算法,因此選用RSSI。

    首先,我們定義了位置空間LAS上的一組點。L表示為:

    其中(xi , yi)表示區(qū)域內(nèi)參考標(biāo)簽的二維位置,1≤i≤n。在離線階段,收集每個讀寫器對一個參考標(biāo)簽的q個RSSI值。由于是三個讀寫器,對于一個參考標(biāo)簽我們將有γ=3×q個RSSI,用向量表示為,

    在線階段,當(dāng)目標(biāo)物體粗定位在上面提到的較大區(qū)域,假設(shè)位于區(qū)域14,該區(qū)域設(shè)有參考標(biāo)簽m個,1≤m≤n。收集每個讀寫器對目標(biāo)物體的RSSI,得到RSSI向量Pγ,接著用歐幾里得距離來表征目標(biāo)物體和參考標(biāo)簽的差異度:

    接著我們選出K個Err值最小的鄰近標(biāo)簽,1≤K≤m,則目標(biāo)物體的位置為:

    其中,wi是權(quán)重因子,表示第i個參考標(biāo)簽對目標(biāo)位置的影響,可以由下面式子得到:

    Erri越小,表示目標(biāo)與參考標(biāo)簽越靠近,參考標(biāo)簽對目標(biāo)位置的重要性就越大。

    1.3系統(tǒng)設(shè)計

    尋物系統(tǒng)包括客戶端查詢模塊、服務(wù)器端、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊、多個RFID讀寫器模塊和帶電子標(biāo)簽的物品,如下圖1所示。其中電子標(biāo)簽為獨立的HT-H47無源電子芯片,其內(nèi)部集成電路通過接收來自讀寫器的電磁波進行驅(qū)動,發(fā)出預(yù)先存在標(biāo)簽內(nèi)的數(shù)據(jù)信息;RFID讀寫器設(shè)備為基于R2000芯片的多標(biāo)簽遠距離的HR4512R讀寫器,讀寫距離可達十幾米。

    設(shè)計尋物系統(tǒng),該系統(tǒng)分為數(shù)據(jù)處理層和傳感與數(shù)據(jù)采集層,其中數(shù)據(jù)處理層包括網(wǎng)關(guān)模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊、服務(wù)器端、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊,傳感與數(shù)據(jù)采集層包括多個獨立的RFID讀寫模塊和若干個帶電子標(biāo)簽的物品,多個RFID讀寫模塊通過WIFI通信向上位機發(fā)送數(shù)據(jù);三個RFID讀寫模塊的輸出端均經(jīng)過網(wǎng)關(guān)模塊與數(shù)據(jù)處理層相連,網(wǎng)關(guān)模塊采用python編寫的腳本為每一個讀寫器開辟線程,分別對所有讀卡器的對應(yīng)網(wǎng)口進行實時的數(shù)據(jù)讀取,并通過一系列算法來計算三個讀卡器對于各個標(biāo)簽所能夠讀取到的概率,將概率實時標(biāo)記到數(shù)據(jù)庫中。服務(wù)器端用數(shù)據(jù)庫存儲數(shù)據(jù),通過java web搭建的后端實現(xiàn)連接mysql數(shù)據(jù)庫、接收和返回來自客戶端用戶請求的功能。數(shù)據(jù)傳輸模塊和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊與服務(wù)器端的一個輸入端連接;數(shù)據(jù)傳輸模塊也可以直接將數(shù)據(jù)傳給數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊,最后可在客戶端查詢所需數(shù)據(jù)。

    正常運作下讀寫器會將讀取的標(biāo)簽信息傳輸?shù)骄W(wǎng)關(guān),網(wǎng)關(guān)過濾掉無用數(shù)據(jù)后經(jīng)過粗定位處理后傳輸并保存到服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫中,該部分會形成一個閉環(huán),會根據(jù)標(biāo)簽的位置變化而實時更新數(shù)據(jù)??蛻舳擞胘sp和vue框架搭建的網(wǎng)頁,提供標(biāo)簽查找功能,將查詢請求發(fā)送到服務(wù)器,后端就能合并處理數(shù)據(jù)并返回信息,將標(biāo)簽的位置顯示在電子地圖上。

    二、結(jié)論

    在幾何限制定位模型下,當(dāng)目標(biāo)物體出現(xiàn)在定位區(qū)域內(nèi),預(yù)測可以看到目標(biāo)物體出現(xiàn)電子地圖區(qū)域的某一塊分割區(qū)域,但是在該塊區(qū)域的具體位置不知道,重復(fù)實驗?zāi)繕?biāo)位置會在該塊區(qū)域跳動,這是由于聚類分割帶來的該塊區(qū)域的特征指紋單一造成的;在進一步引進參考標(biāo)簽后,由KNN算法可以讓目標(biāo)位置在大區(qū)域內(nèi)更加精確,且跳動范圍變小,可以基本確定目標(biāo)的位置。

    三、討論

    目前該項目雖然仍有很多空缺,但隨著研究的進一步深入,相信還會有更好的應(yīng)用意義。如果未來出現(xiàn)更為強大的RFID設(shè)備,或許該項目的研究成果可以為大型倉庫的室內(nèi)定位提供一些參考,未來計算機與通信技術(shù)的革命與發(fā)展也能提供,如5G就能為這類室內(nèi)定位提供更快的通信速度,通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)對定位模型進行一些訓(xùn)練也可以進一步優(yōu)化定位技術(shù),提高定位的準確性。該項目可以作為一種物聯(lián)網(wǎng)項目,將物流業(yè)的包裹與讀寫器作為終端,在倉庫室內(nèi)形成了一個局域互聯(lián)網(wǎng),這對未來的物聯(lián)網(wǎng)在各行各業(yè)的發(fā)展提供了一個范例。

    作者簡介:

    柯成杰(2000-),男,漢族,福建莆田人,本科,研究方向:通信工程。

    沈子成(1999-),男,漢族,浙江臺州人,本科,研究方向:應(yīng)用化學(xué)。

    朱澤玉(2001-),男,漢族,山西臨汾人,本科,研究方向:物聯(lián)網(wǎng)。

    周彪(1989-),山東菏澤人,江南大學(xué)副教授,研究方向:無線定位技術(shù)。

    參? 考? 文? 獻

    [1]肖龍. 基于無線射頻識別技術(shù)的貝葉斯概率模型的室內(nèi)定位技術(shù)研究[D].上海師范大學(xué),2014.

    [2]王一樂. 基于RFID的室內(nèi)定位方法研究與應(yīng)用[D].西安理工大學(xué),2010.

    [3]李軍懷,賈金朋,王懷軍,王志曉,張翔.基于信號強度差的RFID室內(nèi)定位研究[J].計算機科學(xué),2015,42(11):154-157+169.

    [4]劉進軍. 室內(nèi)被動定位的節(jié)點優(yōu)化研究[D].合肥工業(yè)大學(xué),2018.

    [5]劉曉旭. 基于模型迭代的室內(nèi)定位方法研究[D].西安電子科技大學(xué),2018.

    [6]Wenzhan Zhu. Weiling Zheng.Dian Zhang. Beyond RSS: A PRR aided RSS System to LocalizeTransceiver-free Target in Sparse Wireless Network. ” IEEE Transactions on Vehiculat Technology. 6

    [7]何芳.基于RFID的室內(nèi)定位追蹤技術(shù)研究[J].工程技術(shù)研究,2021,6(06):58-59.

    [8]謝恩德,洪毅.室內(nèi)定位方法綜述[J].電腦知識與技術(shù),2021,17(11):231-234+244.

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