一種改進LANDMARC射頻識別室內定位算法*

曹 潔，牛麗波，王進花

(1.蘭州理工大學電氣工程與信息工程學院，甘肅 蘭州 730050；2.甘肅省制造業信息化工程技術研究中心，甘肅 蘭州 730050)

一種改進LANDMARC射頻識別室內定位算法*

曹 潔1,2，牛麗波1，王進花1

(1.蘭州理工大學電氣工程與信息工程學院，甘肅 蘭州 730050；2.甘肅省制造業信息化工程技術研究中心，甘肅 蘭州 730050)

在射頻識別RFID室內定位環境中，LANDMARC定位算法的精度與選取的近鄰參考標簽數量有關。傳統的算法僅僅局限于在小范圍定位環境中選取3～5個參考標簽，而在較大的定位環境中，距閱讀器較遠的相鄰參考標簽存在干擾近鄰參考標簽選取的情況，因此，需要選取較多的參考標簽來輔助定位，然而隨著選取參考標簽數量的增加，定位誤差越來越大。針對這一問題，在選取的參考標簽中引入加權思想來優化計算過程中權重的分配，進而降低系統誤差，提高定位精度。仿真實驗結果表明，改進后的LANDMARC定位算法在選取較多參考標簽的情況下具有較高的定位精度。

RFID室內定位；LANDMARC；參考標簽；權重

1 引言

隨著科技的進步和社會經濟的發展，人們對無線定位技術的要求越來越高，而室內定位技術越來越受到人們的關注。傳統的定位系統已經不能滿足室內定位的需求，如熟知的全球定位系統GPS(Global Positioning System)[1]在室外的定位精度已經做到讓很多人都滿意的程度，但是一旦進入到室內，由于室內物體的阻擋以及多徑效應，GPS在室內的定位效果大打折扣。紅外線、超聲波等傳統的室內定位技術，要么系統復雜、造價昂貴，要么定位精度差強人意。而射頻識別RFID(Radio Frequency IDentification)技術以其成本低廉、非接觸、非視距且定位精度高等優于其他技術的特點，成為了室內定位領域的優選技術[2,3]；另外，由于室內環境復雜多變，高精度的定位算法在室內RFID系統的設計中就顯得尤為重要。

目前室內RFID定位方法主要有基于測距的定位算法和基于非測距的定位算法[4]。其中，基于測距的定位算法主要有信號到達時間TOA(Time Of Arrival)測距定位、信號到達時間差TDOA(Time Difference Of Arrival)測距定位、信號到達相位POA(Phase Of Arrival)測距定位、信號到達角度DOA(Direction Of Arrival)測距定位、收信場強指示RSSI(Received Signal Strength Indication)測距定位；基于非測距的定位算法主要有質心定位和LANDMARC定位。

TOA定位方法使用三個或三個以上的閱讀器接收統一有源標簽發射的無線電信號，己知信號傳播速度，根據信號的傳播時間來計算出閱讀器與標簽之間的距離，然后利用三邊或極大似然估計法等計算出標簽的位置。TDOA定位方法利用兩個閱讀器的TOA相減取得系統時間差，進而獲得距離差來求得標簽位置。POA定位方法是通過閱讀器接收有源標簽發出的信號時存在相位差，根據相位差信息獲得有源標簽到閱讀器的距離，進而代入到TOA/TDOA模型中獲得定位目標。DOA定位方法是通過陣列天線測量目標發射的射頻信號，并感知信號的到達方向，計算讀寫器與標簽之間的相對方位，再根據三角定位來估算目標的位置。RSSI定位方法是利用信道傳播模型去描述路徑損耗對于距離的衰減情形，閱讀器將接收到的信號強度值依據先驗路徑損耗模型或經典路徑損耗模型轉化成距離信息，代入到TOA或TDOA求解模型中求出標簽位置。

TOA與TDOA測距定位適用于多種距離的定位，但由于信號的傳播速度非常快，其對于時間的敏感度較高，須精準測出信號實際的傳播時間，在實際應用中，要求信號的發出端和接收端有較好的同步機制，因而對硬件的要求很高；POA與DOA測距定位算法精度高、時間短，且不需要測量精確的時間，但其用到的陣列天線造價昂貴，同時在非視距傳播條件下，存在測量的電波到達方向偏離真實值的情況，容易產生較大的定位誤差[5,6]。

質心定位方法[7]的原理是系統通過比較各閱讀器收集到待定點和參考點的RSSI信息，選取與待定點RSSI信息最相近的k個參考點，將k個參考點所確定的多邊形質心，作為待定點的估計位置。LANDMARC定位方法[8]的核心思想是引入額外的固定參考標簽來幫助位置校準，對于定位標簽受到的環境因素影響，與其近鄰的參考標簽也會受到相似的影響。因此，參考標簽作為系統中的參考點比較容易適應環境的動態特性，系統通過比較參考標簽的信號強度值與待定位標簽的信號強度值之間的差異，優選出近鄰參考標簽，并采用“最近鄰距離”權重思想進而估計出待定位標簽的坐標。

LANDMARC定位算法是基于收信場強指示的RFID定位系統的典型代表，相比于TOA、TDOA算法，收信場強指示法更易實現，同時降低了閱讀器接收端同步機制的要求，具有良好的實用性。然而，LANDMARC定位算法的精度與選取的參考標簽個數有關，在小范圍的定位環境中，通常選取3～5個參考標簽才能取得較好的定位效果；在較大范圍的定位環境中，部署的參考標簽較多也較為密集，距閱讀器較遠的相鄰參考標簽在閱讀器上所表現的特性基本一致，致使在計算過程中存在干擾近鄰參考標簽選取的情況，因此，需要選取較多的近鄰參考標簽來輔助定位。然而增加近鄰參考標簽個數會增加系統誤差，針對定位精度低這一問題，本文在選取的近鄰參考標簽中引入加權思想[9]來優化計算過程中權重的分配，進而降低系統誤差，提高定位精度。

2 改進LANDMARC定位算法

2.1 基本LANDMARC算法

(1)

(2)

(3)

其中，k為近鄰參考標簽個數，wj為第j個近鄰參考標簽的權重，(xj,yj)為第j個近鄰參考標簽已知的物理坐標。

系統估計誤差為：

(4)

其中，(xt,yt)為待定位標簽t的實際坐標。

2.2 改進權重

由上述的場強歐氏距離公式(1)可知，歐氏距離越小，代表待定位標簽與參考標簽距離越近。由此，在權重分配中引入加權思想，優化賦予各個近鄰參考標簽的權重，那么改進后的權重系數為：

(5)

改進后的待定位標簽t的估計坐標值為：

(6)

其中，k為近鄰參考標簽個數。系統估計誤差為：

(7)

3 仿真與分析

3.1 仿真分析1

標簽發射信號的RSSI在室內信道傳播過程中的強度變化可用對數路徑損耗模型來反映，即：

(8)

其中，P(d)表示閱讀器在距離為d時接收信號的RSSI值，P(d0)表示閱讀器在參考點d0處接收信號的RSSI值，n為路徑損耗指數，Xσ為高斯噪聲。P(d0)與Xσ在此均為設定好的已知量。

現假設在室內辦公室環境，n=3.0，Xσ～N(0,1)。由于現階段可用于直接檢測標簽RSSI值的閱讀器很少，現將標簽在閱讀器上的RSSI值近似用閱讀器檢測到的能級數RSSIG(Received Signal Strength Indicator Grade)表示，設閱讀器最大可測能級數RSSIGmax為8，相鄰能級間隔BG為6 dB。那么，閱讀器檢測到標簽的RSSI值近似為：

(9)

采用Matlab仿真，隨機產生10個待定位標簽，設定近鄰參考標簽個數k=8，改進前與改進后的定位結果如表1所示，定位效果如圖1所示，改進后的算法在k=8的情況下具有較高的定位精度。由于定位精度與選取的近鄰參考標簽個數有關，系統誤差與k的關系如圖2所示，仿真結果表明，在k值較大的情況下，改進后的算法具有較高的定位精度，即系統誤差較低。

Table 1 Positioning result table when k=8 in simulation 1表1 仿真 1中k=8的定位結果表

Figure 1 Positioning of the rendering when k=8 in simulation 1

Figure 2 System error under different k values in simulation 1

3.2 仿真分析2

由于能級取整，在計算過程中有可能出現歐氏距離為0，相應計算權重時會出現分母為0的情況，因此，假設閱讀器為理想條件，即可檢測到準確的RSSI值，由公式(8)可知，閱讀器檢測到標簽的RSSI值E與距離的關系為：

(10)

其他室內條件不變，分析算法改進后的效果。設定近鄰參考標簽個數k=8，改進前與改進后的定位結果如表2所示，定位效果如圖3所示，改進后的算法在k=8的情況下具有較高的定位精度。系統誤差與k的關系如圖4所示，仿真結果表明，在k值較大的情況下，改進后的算法與仿真分析一結果相同，均具有較高的定位精度。

Table 2 Positioning result table when k=8 in simulation 2表2 仿真2中k=8的定位結果表

Figure 3 Positioning of the rendering when k=8 in simulation 2

Figure 4 System error under different k values in simulation 2

3.3 仿真分析3

由于質心定位也是一種較為常用的非測距定位算法，現將其與改進的LANDMARC算法作比較。室內條件不變，設定閱讀器為理想條件，可檢測到準確的RSSI值，近鄰參考標簽個數k=8，質心定位算法與改進LANDMARC算法的定位效果如圖5所示，從圖5中可以看出，改進LANDMARC算法具有較高的定位精度。在不同k值的情況下，質心定位算法與改進LANDMARC算法的系統誤差如圖6所示，質心定位算法的系統誤差隨著k值的增加明顯提高，而改進LANDMARC算法的系統誤差則隨著k值的增加穩定在0.2 m左右，因此改進的LANDMARC算法明顯優于質心定位算法。

Figure 5 Positioning of the rendering when k=8 in simulation 3

Figure 6 System error under different k values in simulation 3

3.4 仿真分析4

為了測試算法的可行性，現隨機進行10次實驗，在上述定位環境中，隨機產生20個待定位標簽，系統誤差分布如圖7所示。經大量實驗驗證，改進的LANDMARC算法在較大k值的情況下具有較高的定位精度。

Figure 7 Algorithm feasibility analysis diagram

4 結束語

本文針對LANDMARC算法的定位精度受限于近鄰參考標簽個數的問題，提出了一種基于加權因子的優化定位算法。在較大規模的定位環境中，由于受到各種外界環境因素的影響，選取少量的近鄰參考標簽顯然不能滿足定位要求，因此需要適當增加近鄰參考標簽數量。在這種情況下，不論閱讀器是否為理想條件，改進后的算法都具有較好的適應性，隨著近鄰參考標簽個數的增加，改進后的算法均具有較高的定位精度。

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曹潔(1966-),女,安徽宿州人，碩士，教授，研究方向為信息融合和智能交通。E-mail:1020581028@qq.com

CAO Jie,born in 1966,MS,professor,her research interests include information fusion， and intelligent transportation.

牛麗波(1989-),男,山西山陰人，碩士生，研究方向為射頻室內定位和嵌入式系統應用。E-mail:46469478@qq.com

NIU Li-bo,born in 1989,MS candidate,his research interests include RFID indoor location， and embedded system application.

An improved LANDMARC RFID indoor location algorithm

CAO Jie1,2，NIU Li-bo1,WANG Jin-hua1

(1.College of Electrical and Information Engineering,Lanzhou University of Technology,Lanzhou 730050；2.Technology & Research Center of Gansu Manufacturing Information Engineering,Lanzhou 730050,China)

In the environment of RFID indoor location, the location accuracy of LANDMARC is affected by the number of neighboring reference tags. Traditional algorithms confine to selection of 3-5 reference tags in a small location environment. However, in a wide location environment, how to select neighboring reference tags is interfered by the neighboring reference tags which are far away from the readers .Therefore, more neighboring reference tags are required to assist locating. But as the number of neighboring reference tags increase the location error will increase accordingly. In order to solve this problem, we introduce the weighted idea in the neighboring reference tags to optimize the calculation of weight distribution, to reduce the error of the system and to thus improve the location accuracy. Simulation results show that the improved LANDMARC localization algorithm possesses higher accuracy in cases of selecting more reference tags.

RFID indoor location;LANDMARC;reference tag;weighted

1007-130X(2015)09-1671-05

2014-12-10;

2015-03-11基金項目：國家自然科學基金資助項目(61263031)；國家科技支撐計劃課題資助項目(2012BAF12B19)

TP391.4

A

10.3969/j.issn.1007-130X.2015.09.012

通信地址：730050 甘肅省蘭州市蘭州理工大學電氣工程與信息工程學院

Address:College of Electrical and Information Engineering,Lanzhou University of Technology,Lanzhou 730050,Gansu,P.R.China