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          一種改進的室內(nèi)物品RFID定位技術(shù)

          作者: 時間:2018-09-04 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

          摘要:本文介紹了可應(yīng)用于室任鍥范ㄎ壞母慕。該算法在原始算法基礎(chǔ)上對RFID標(biāo)簽進行分類,同時引入了的概念來提高系統(tǒng)定位精度。改進后的算法結(jié)合RF code公司硬件設(shè)備組建定位系統(tǒng)。實驗結(jié)果表明,改進后的算法減少了定位時間,提高了室任鍥返畝ㄎ瘓度。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201809/388389.htm

          引言

          目前,用于室內(nèi)定位的技術(shù)主要有紅外線定位技術(shù)、WiFi定位技術(shù)、ZigBee定位技術(shù)、超寬帶定位技術(shù)、RFID定位技術(shù)等。其中RFID定位技術(shù)具有非視距傳播、傳輸范圍大、讀寫速度快、安全性高等優(yōu)點,相比其他定位技術(shù),更適合用于室內(nèi)物品的定位、追蹤。

          1 RFID技術(shù)簡介

          RFID是一種利用射頻信號通過空間耦合(電感或電磁耦合)實現(xiàn)無接觸的信息傳輸手段,它通過射頻信號自動識別目標(biāo)對象并獲取相關(guān)數(shù)據(jù),可工作于各種惡劣環(huán)境,并可同時識別多個標(biāo)簽,操作快捷方便。

          2 LANDMARC系統(tǒng)

          為了增加室內(nèi)系統(tǒng)定位精確性而不增加閱讀器數(shù)量,LANDMARC系統(tǒng)引入了位置固定的參考標(biāo)簽來輔助定位。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示,其中包括4個RF閱讀器、49個參考標(biāo)簽和9個待定位標(biāo)簽。

          LANDMARC定位技術(shù)采用了在統(tǒng)計學(xué)上稱為“最近鄰居”的思想,選擇了k個信號強度值與待定位標(biāo)簽相近的參考標(biāo)簽,利用加權(quán)算法,計算待定位標(biāo)簽的坐標(biāo)。算法過程如下。

          假設(shè)有n個RF閱讀器,m個參考標(biāo)簽,u個待跟蹤標(biāo)簽。定義跟蹤標(biāo)簽p的信號強度矢量為:Tp=(T1,T2,…,Ti,…,Tn)T。其中Ti表示閱讀器i感知到的跟蹤標(biāo)簽的信號強度,i∈(1,n)。定義參考標(biāo)簽q的信號強度矢量為:Rq=(R1,R2,…,Ri,…,Rn)。其中,R1表示參考標(biāo)簽i的信號強度。跟蹤標(biāo)簽p和參考標(biāo)簽q的歐幾里得距離(D):為:

          通過比較D中各分量的值,找出跟蹤標(biāo)簽p的k個最近鄰居,稱這種方法為k-最近鄰算法。其他u-1跟蹤標(biāo)簽用同樣的方法找出k個最近鄰居。跟蹤標(biāo)簽坐標(biāo)(x,y)可以按下式計算:

          3 改進的LANDMARC系統(tǒng)

          3.1 改進的LANDMARC系統(tǒng)算法

          圖2表示算法改進后的標(biāo)簽布局。改進算法引入標(biāo)簽分層的概念,將定位區(qū)域分為若干個小的定位子區(qū)域(Sub Location Area)。每個子區(qū)域由1個主參考標(biāo)簽(Primary Reference Tag)圖2中灰色圓點和8個相鄰的次參考標(biāo)簽(Secondary Reference Tag,圖2中白色圓點)組成。改進算法中,分層結(jié)構(gòu)可以根據(jù)實際跟蹤標(biāo)簽數(shù)量作具體調(diào)整。

          算法具體定位過程可以分為如下4個步驟:

          ①確定跟蹤標(biāo)簽所在的定位子區(qū)域。假設(shè)有p個主參考標(biāo)簽,由式(1)、(2)計算跟蹤標(biāo)簽和主參考標(biāo)簽之間的距離矢量D=(D1,D2,…,Dp),對D中各分量排序,最小歐式距離對應(yīng)的主參考標(biāo)簽所在區(qū)域就是所求的定位子區(qū)域。

          ②每一個定位子區(qū)域可以進一步分成4個定位區(qū)域,如圖3所示。

          假設(shè)在式(1)中確定的主參考標(biāo)簽為PTk,選取PTk周圍相鄰的8個次參考標(biāo)簽,計算8個次參考標(biāo)簽和跟蹤標(biāo)簽之間的歐氏距離,選出距離跟蹤標(biāo)簽最近的次參考標(biāo)簽ST1。在剩余的7個次參考標(biāo)簽中選出與跟蹤標(biāo)簽次近的次參考標(biāo)簽,同時這個標(biāo)簽必須是ST1的兩個相鄰的標(biāo)簽之一。這樣確定了1個主參考標(biāo)簽和2個相鄰的次參考標(biāo)簽,也就確定跟蹤標(biāo)簽所在的矩形區(qū)域。由上述定位步驟可知,這個矩形區(qū)域由1個主參考標(biāo)簽PTk和3個相鄰的次參考標(biāo)簽(ST1、ST2、ST3)組成。

          ③使用k-最近鄰算法和加權(quán)算法計算跟蹤標(biāo)簽的位置。這里式(3)中k=4時:

          改進算法把參考標(biāo)簽分為主參考標(biāo)簽和次參考標(biāo)簽這兩層,逐層搜索跟蹤標(biāo)簽的最近鄰居,實現(xiàn)快速定位。

          ④為了進一步減小改進算法的定位誤差,提高定位精度,引入修正誤差向量的概念。通常情況下,跟蹤標(biāo)簽和最近鄰居距離不超過1 m,因此可以近似認(rèn)為兩者定位誤差向量相同。可以用它修正式(5)計算得到的跟蹤標(biāo)簽坐標(biāo)。

          為了計算修正誤差,首先需要確定距離跟蹤標(biāo)簽最近的參考標(biāo)簽,稱為關(guān)鍵參考標(biāo)簽(Key Reference Tag,KT)。比較主參考標(biāo)簽PTk和3個相鄰的次參考標(biāo)簽(ST1、ST2、ST3)到跟蹤標(biāo)簽的歐式距離,選出關(guān)鍵參考標(biāo)簽。利用式(2)~(4)計算得到KT的計算坐標(biāo)(p’,q’),已知KT的真實坐標(biāo)為(p,q),因此可以得到KT的定位誤差向量:

          3.2 改進的LANDMARC系統(tǒng)硬件

          改進算法選擇RF Code公司的M100標(biāo)簽和M250閱讀器。M100標(biāo)簽實物如圖4所示。

          M100屬于有源標(biāo)簽,其典型傳輸范圍為90m,工作頻率為433.92 MHz。M100標(biāo)簽中安裝了防拆開關(guān),因此較適合用于物品的跟蹤。在低速狀態(tài)下,標(biāo)簽電池壽命可達(dá)5~7年之久。

          M250閱讀器實物如圖5所示。M250閱讀器直接提供射頻信號強度值,可以同時監(jiān)視1400個信標(biāo)速率為10 s的標(biāo)簽。

          M250閱讀器有多種接口形式傳輸數(shù)據(jù),可通過USB口、有線以太網(wǎng)接口,也可使用閱讀器內(nèi)部集成的802.11b/g無線網(wǎng)卡。閱讀器支持加密連接(HTTPS和SSH),并支持以太網(wǎng)供電(PoE)RF Code M250閱讀器產(chǎn)品接口如圖6所示。

          實驗中,將M250閱讀器以太網(wǎng)接口連接到路由器的LAN口,采用TCP/IP協(xié)議傳輸數(shù)據(jù)。路由器把所有標(biāo)簽的信號強度數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)發(fā)到后臺處理計算機上。計算機端編程實現(xiàn)RFID定位管理平臺,可通過Internet獲取標(biāo)簽數(shù)據(jù),實現(xiàn)節(jié)點的遠(yuǎn)程控制和管理,并進行定位參數(shù)設(shè)置、數(shù)據(jù)處理、定位結(jié)果顯示。定位平臺基于.NET Framework 4.0,采用C#編程語言實現(xiàn)?;?NET Framework 4.0的定位管理平臺如圖7所示。

          4 實驗和討論

          圖8展示了10次實驗,系統(tǒng)分別應(yīng)用兩種算法得到的誤差比較圖。在第5次實驗中,原始算法誤差為0.97 m,改進算法誤差為0.65 m,改進算法定位誤差減少32.7%。另外,在其余各次實驗中,改進算法也均有10%以上的精度提高,改進算法的定位精度整體高于原始算法。兩種算法誤差比較如圖8所示。

          改進算法利用修正跟蹤標(biāo)簽的計算坐標(biāo),抵消了部分環(huán)境因素對定位精度產(chǎn)生的干擾,使得改進算法的定位精度優(yōu)于原始算法。

          結(jié)語

          本文在討論RFID技術(shù)和LANDMARC算法的基礎(chǔ)上,提出了參考標(biāo)簽的分層結(jié)構(gòu),并引入的概念用于改進原始算法,通過實驗證明改進算法具有更快的定位速度和更高的定位準(zhǔn)度,可廣泛應(yīng)用于室內(nèi)物品的定位和管理,具有一定的研究和實際應(yīng)用價值。



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