基于RFID通信的智能門禁系統(tǒng)

張海燕，袁國棟，高浩浩

甘肅建筑職業(yè)技術(shù)學(xué)院，甘肅 蘭州，730050

0 引言

隨著智能門禁系統(tǒng)的不斷發(fā)展，其正被大量應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)生活。目前，基于RFID的智能門禁系統(tǒng)主要有標(biāo)記ID和ID的人臉圖像識別。Torres[1]提出了將射頻識別集成到無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）中，以便對標(biāo)記的人員或物體進(jìn)行識別和通過授權(quán)。Maramis等[2]提出了RFID數(shù)據(jù)庫集成考勤系統(tǒng)，其具有存儲每個(gè)員工的數(shù)據(jù)或信息。Kassim等[3]開發(fā)了基于射頻的學(xué)生考勤系統(tǒng)識別（RFID）技術(shù)。Shu[4]為訪問控制系統(tǒng)引入了一種傳感數(shù)據(jù)增強(qiáng)認(rèn)證。孫瑞等[5]闡述了無線射頻識別（RFID）技術(shù)的工作原理及其特點(diǎn)，提出了無線射頻識別技術(shù)在門禁系統(tǒng)中的使用。Pss[6]提出了利用射頻識別和人臉識別相融合的一種新型的識別考勤系統(tǒng)。Wu[7]提出了一種基于RFID和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，并應(yīng)用于設(shè)備的智能門禁系統(tǒng)。Jing等[8]提出了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和第二類基于網(wǎng)絡(luò)的人臉識別訪問控制系統(tǒng)，以確保被授予訪問權(quán)限的人員的權(quán)限與RFID卡上的ID相匹配。Pan等[9]提出的基于FNN門禁系統(tǒng)，其中包括基于人臉檢測的系統(tǒng)皮膚模型、RFID卡處理和人臉識別。然而，為了解決這一問題越來越多的人致力于基于射頻信號的智能系統(tǒng)研究。電流智能射頻信號傳感技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用，如運(yùn)動(dòng)識別[11]、人員計(jì)數(shù)[12]、活動(dòng)識別[13]、3D跟蹤[14]、AR集成[15]、身體成像[16]、 呼吸識別[17]和墜落檢測[18]。

目前，關(guān)于使用RFID研究智能門禁系統(tǒng)的后向散射信號可以實(shí)現(xiàn)方向追蹤、人員識別和身高識別的研究較少。通過對以上文獻(xiàn)分析總結(jié)，本文提出了一種針對人員步態(tài)和形體特征參數(shù)的智能門禁識別系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對環(huán)境的免疫，無需攜帶門禁卡即可轉(zhuǎn)換視覺的訪問控制。

1 問題描述及建模

1.1 問題描述

主要問題是消除各類障礙物對智能門禁系統(tǒng)的信號干擾因素，充分研究訪問控制事件與接收到的射頻信號之間的相關(guān)性。假設(shè)標(biāo)簽極化天線為a,N個(gè)無源標(biāo)簽連接到該平面以感知訪問控制事件，表示為{T1,T2,...TN}。

1.2 建模

（1）先決條件：由于使用大陣列對感知事件進(jìn)行控制與處理。同時(shí)，智能門禁系統(tǒng)要實(shí)時(shí)接受來自標(biāo)記物的穩(wěn)定的反向散射信號。其接收信號的強(qiáng)弱與發(fā)射信號頻率有關(guān)，一般RFID鏈路的組成是前向鏈路和反向鏈路構(gòu)成，一般把無線電作為讀取器的天線使用。為了使系統(tǒng)的前鏈路保持暢通和連續(xù)，標(biāo)簽Ptags的靈敏度要大于路徑損耗Ploss和讀取器Pt的發(fā)射功率之和。到達(dá)標(biāo)簽的功率表示為Ptager：

在感知過程中，系統(tǒng)鏈路還存在一種損耗，為調(diào)節(jié)損耗Pmod。對于研究反向鏈路保持通順問題，系統(tǒng)讀取器的前置功率Pr可表示為：

同時(shí)，標(biāo)簽的部署和天線的方向?qū)ο到y(tǒng)感知和暢通性有一定的影響。標(biāo)簽部署方向和天線極化方向之間的匹配度將決定極化損耗因子（P LF），其影響讀取器接收信號的功率Pr：

其中，C被稱為多樣性項(xiàng)，在讀取器標(biāo)記通信的標(biāo)簽中捕獲大多數(shù)參數(shù)。在同等條件下，假設(shè)Pt最大，C恒定，這樣可使標(biāo)簽的感知識別范圍更大，同時(shí)使基于RFID智能系統(tǒng)識別更準(zhǔn)確，接收的信息更完整。本文建立以下三種模型用以智能識別和感知。

（2）理想、靜和動(dòng)態(tài)三種環(huán)境建模。首對理想環(huán)境進(jìn)行分析，如圖1（a）所示，這個(gè)模型的特征主要是把系統(tǒng)讀取器和要識別標(biāo)簽的視覺路線作為一種信息傳播路徑研究。其中前向鏈路接收信號，反向鏈路接收信號：

在具有信號反射和散射體的實(shí)際環(huán)境中，由于實(shí)際環(huán)境復(fù)雜性，發(fā)射信號會(huì)在環(huán)境中經(jīng)過多重反射，系統(tǒng)接受器接受的信號強(qiáng)度大大降低，對于系統(tǒng)而言信號只反射一次就被接受是最最理想的。

圖1（b）為靜態(tài)環(huán)境建模，將環(huán)境中多個(gè)路徑反射體記為m，標(biāo)簽接收到多徑信號，但一次反射多條路徑信號SAMA到達(dá)讀取器天線，應(yīng)該被忽略，主要是讀取器中含有前導(dǎo)濾波功能，對靜態(tài)環(huán)境識別與感知有益。文章重點(diǎn)研究讀取器反向鏈路到標(biāo)簽路徑的過程。標(biāo)簽接收信號，讀取器收到信號為：

如圖1（c）為動(dòng)態(tài)環(huán)境，對于動(dòng)態(tài)環(huán)境而言，測試者通過感知模擬器，智能門禁系統(tǒng)全程通過ac進(jìn)行控制和調(diào)試，為測試者身體反射信號，為標(biāo)簽接收信號，為讀取器接收信號為：

同時(shí)，為了研究標(biāo)簽天線，視標(biāo)簽為讀取器信道評估的鏈路，其采集到的RSSI值γ和相位值ε也可作為鏈路參數(shù)使用。SAR為標(biāo)簽接受信號：

為了更加深入分析動(dòng)態(tài)環(huán)境中測試者身體反射效果，假定動(dòng)態(tài)環(huán)境是一個(gè)時(shí)變線性系統(tǒng)，靜態(tài)環(huán)境為一恒定值。測試者身體反射效果表達(dá)式：

為了簡化計(jì)算，通過（6）、（7）可化簡為：

其中HP和表示不同測試者對感知控制的效應(yīng)：

其中，F(xiàn)h、Fw、Fbp分別代表測試者身高、體重和體態(tài)影響因子。為消除反射鏈路多徑表達(dá)式：

其中，HP主要取決于測試者身體狀態(tài)在不同時(shí)間段的身高和步態(tài)姿態(tài)。假設(shè)在志愿者中有H種身高影響因子、W種體重影響因子和BP種身體姿勢影響因子，為了HP參數(shù)準(zhǔn)確性，文章利用H*W*BP類型的組合進(jìn)行調(diào)試。同時(shí)，使智能門禁系統(tǒng)能更準(zhǔn)確地進(jìn)行當(dāng)測試人員處于不同狀態(tài)的形態(tài)識別，需要布設(shè)更大的矩陣范圍，這樣可加大測試者與系統(tǒng)的識別距離，更有利于智能門禁系統(tǒng)感知識別的實(shí)現(xiàn)。

（3）射頻信號預(yù)處理。文章提出的RFID系統(tǒng)使用標(biāo)簽陣列，因?yàn)樵谥悄荛T禁系統(tǒng)開始運(yùn)行時(shí)，由于系統(tǒng)接收器收到反射信息受到各方面因素影響，所以在智能系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)前要對接收到的信息先預(yù)處理。極化天線接受的信號功率通過計(jì)算，最后轉(zhuǎn)化為智能系統(tǒng)的RSSI特征。

首先，關(guān)鍵是RSSI和phase預(yù)處理過程。在信號預(yù)處理過程中，應(yīng)先對相位處理，為了防止信號出現(xiàn)周期性的跳躍和部分失真。然后，對信號濾波處理，有利于信號的平順過渡提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。如圖2所示為原始信號與去噪后信號的對比。最后，系統(tǒng)根據(jù)測試者身體反射模擬器對測試者位置感知識別。靜態(tài)標(biāo)樣環(huán)境中對50名測試者進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，將校準(zhǔn)樣本數(shù)據(jù)集記C。對每個(gè)標(biāo)簽的均值μC和標(biāo)準(zhǔn)差σC進(jìn)行計(jì)算。利用均值μC對智能系統(tǒng)RSSI的特征進(jìn)行處理，標(biāo)簽的穩(wěn)定性因子[19]可表示為：

圖2 數(shù)據(jù)比較

根據(jù)身體反射虛擬模型提取所需的顯著特征，以跟蹤志愿者的位置，表示為：

其中，特征向量x表示去噪、平滑、標(biāo)定后的每個(gè)標(biāo)簽的原始RSSI特征數(shù)據(jù)。

2 仿真

2.1 實(shí)驗(yàn)步驟

Tsarray智能系統(tǒng)的主要組成為線極化天線矩陣和射頻反射讀取器和接收器。首先，為了使矩陣標(biāo)簽?zāi)茏畲笙薅鹊氐靡宰R別，文章對標(biāo)簽的感知范圍進(jìn)行了設(shè)計(jì)。然后，消除因標(biāo)簽之間感知識別引起的誤差和相互之間的感應(yīng)耦合，實(shí)驗(yàn)標(biāo)簽矩陣的部署利用文獻(xiàn)[18]部署方法，水平方向和垂直方向的間距保持在10cm。最后，通過Python和TensorFlow在筆記本電腦上實(shí)現(xiàn)并運(yùn)行了Tsarray。

此智能門禁系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)三個(gè)方面性能（方向追蹤、身高識別和人的感知識別）。為了充分探索智能門禁系統(tǒng)性能，對部署在兩個(gè)環(huán)境中的三個(gè)模塊進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，如圖3所示，其中一個(gè)是在天線和標(biāo)簽陣列之間部署安全控制臺桌椅，另一個(gè)是在標(biāo)簽陣列和志愿者之間部署控制臺桌椅。測試者以常用的步態(tài)通過標(biāo)簽區(qū)域。同時(shí)，實(shí)際環(huán)境復(fù)雜多變，存在物體反射信號和噪聲的情況，這種情況會(huì)降低目標(biāo)人物的識別精度，將進(jìn)一步會(huì)影響系統(tǒng)不同功能模塊的性能。

圖3 場景部署

2.2 跨領(lǐng)域評價(jià)

本文評估了距離、方向、測試者多樣性及多樣環(huán)境領(lǐng)域影響因素的表現(xiàn)。本文章使用分層隨機(jī)交叉驗(yàn)證來評估不同因素對準(zhǔn)確度分布的影響，分層隨機(jī)交叉驗(yàn)證對不同類型的離散和相等比例樣本進(jìn)行抽樣。如圖4所示為標(biāo)簽樣本集在不同測試環(huán)境中對標(biāo)簽樣本集的精度均值和方差評估。

圖4 跨越式評估

（1）方向差異：智能系統(tǒng)已經(jīng)預(yù)處理了訪問控制事件的訪問方向的同向變換，同時(shí)，因?yàn)橹黧w不是完全對稱的，不同實(shí)體對射頻信號的后向散射也會(huì)有不同的特性。圖4(a)表示在不同高度標(biāo)定區(qū)域不同測試者身高的評估精度，當(dāng)測試者在TST區(qū)域時(shí)精確度為0.994。圖4(b)為人員識別估計(jì)模塊對不同方向的10名志愿者的中位識別準(zhǔn)確率分別達(dá)到99.7%和99.5%，二者的低四分位值也超過99%。實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步說明了智能系統(tǒng)性能的優(yōu)越性。

（2）環(huán)境多樣性：不同環(huán)境的部署是系統(tǒng)穩(wěn)健性能的另一個(gè)重要評估標(biāo)準(zhǔn)。基于RFID智能門禁系統(tǒng)，在天線和標(biāo)簽陣列之間以及標(biāo)簽陣列和測試者之間建立了兩個(gè)控制臺桌椅環(huán)境。從圖4所示的跟蹤功能，始終可以保證整個(gè)集群的基本邏輯方向是最佳的。此外，圖4(c)為智能系統(tǒng)方向追蹤精度，不管在那種環(huán)境中其追蹤精確度基本保持不變。圖4(d)為不同區(qū)域測試者身高精度評估圖，很明顯，T-P環(huán)境中身高評估精度高于A-T環(huán)境的，因?yàn)門-P環(huán)境大矩陣部署更合理，便于智能系統(tǒng)的感知識別。簡而言之，該系統(tǒng)對環(huán)境多樣性具有魯棒性。

3 結(jié)論

本文提出了一種基于RFID大標(biāo)簽陣列后向散射通信機(jī)制的智能射頻信號傳感接入控制系統(tǒng)。它可以應(yīng)用三個(gè)不同的功能模塊：方向跟蹤、人員識別和身高識別。本文采用同向轉(zhuǎn)換模塊不但使系統(tǒng)識別精度得以提高。而且，消除方向差異對讓測試者感知識別的精確度。此外，為了評估了RFID在真實(shí)環(huán)境中的性能，文章建立了能提取時(shí)空特征值的深度學(xué)習(xí)模型。最后，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了在方向追蹤、測試者識別、高度識別等方面體現(xiàn)智能門禁系統(tǒng)的整體性能的優(yōu)越性。