改進的LANDMARC算法在隧道人員定位中的應用

王瑞峰， 席旭寧

(蘭州交通大學 自動化與電氣工程學院， 甘肅 蘭州 730070)

目前隧道人員安全管理保障手段仍比較落后，加之隧道中的條件復雜、工作環境惡劣，導致爆炸、倒塌等事件屢屢發生；特別是在發生事故時，由于隧道人員不能及時溝通，營救時很難掌握隧道下人員的分布狀況，造成搶險效率低，搜救困難大等問題。隨著計算機技術和通信技術的發展，基于射頻識別RFID技術(Radio Frequency Identification)的隧道安全定位系統以安裝容易、實時無線通信、定位精度高、成本低等優勢，將成為隧道定位管理的發展趨勢。該系統不僅可以對隧道中的溫度、濕度、煙塵等進行檢測和報警，更主要的是實現了對人員的實時定位，掌握其位置及活動軌跡，對合理的調配資源，尤其是發生隧道事故時及時搶救有重要作用。

1 定位系統的設計

1.1 RFID的基本原理

通常RFID系統由存儲被識別物體信息的電子標簽、讀寫器和上位機管理系統組成[1]，按照電子標簽本身是否帶有電源，可將其分為有源和無源兩大類[2]。本系統采用無源電子標簽存儲人員的基本信息，當讀寫器檢測到其天線范圍內有電子標簽后，發送特定頻率的電磁波，產生共振，建立無線通信鏈路后，進行數據傳輸，具體的工作原理見圖1。

1.2 系統的基本構架

隧道中人員定位系統主要由地面管理中心、定位讀寫器、電子標簽、必要的通信設備以及各類傳感器組成，總體結構見圖2。地面管理中心由數據管理系統和通信服務器組成，負責整個定位系統的管理與控制，記錄工作人員在隧道內的地點、時間和活動軌跡，并顯示隧道的實時溫度、濕度、有害氣體濃度等指標；定位讀寫器安裝在隧道中，讀取電子標簽和其他傳感器的信息；電子標簽由隧道工作人員隨身佩戴。

當人員進入監控區域后，攜帶的電子標簽被激活，向周圍的讀寫器發送信號。根據讀寫器的位置，可以判斷該標簽的大致位置，然后根據其接收到的信號回波強度，經過相應的算法進一步精確定位。本文采用的LANDMARCk-鄰居定位算法中，通過設置額外的參考標簽，選取與待定位標簽信號回波強度相近的輔助標簽作為最近鄰居，經過權重分配，計算待定位標簽的位置。

2 LANDMARC系統及定位算法

LANDMARC是一種基于RSS的定位系統，通過信號傳播衰耗模型計算標簽的位置。

2.1 RSS衰耗模型的建立

一般情況下，讀寫器與標簽之間的距離越大，信號衰耗越大，讀寫器收到的回波強度越低，這種衰減稱為信號的路徑損耗[3]。對于實際環境的路徑損耗，符合常用對數-常態分布模型，根據該模型，在距離為d的讀寫器與標簽之間，路徑損耗的計算式為

( 1 )

式中：PL(d)為信號在距離為d的空間傳播時產生的路徑損耗，dBm；d0為d取1時的近地參考距離;PL(d0)是讀寫器與標簽的距離為d0時接收到的信號回波強度;Xσ為平均值為0時的Gaussian分布隨機變數[4];n為路徑長度和路徑損耗之間的比例因子，范圍為2～5，由障礙物的結構和使用的材料決定。

經過距離d的衰減后，讀寫器接收到的信號回波強度Pr(d)與系統發射功率Pr的關系為

Pr(d)=Pr-PL(d)

( 2 )

為了得到RSS與距離間的關系，將式(1)代入式(2)，整理可得Pr(d)與d的關系為

( 3 )

式中:Pr(d0)表示參考點d0處的信號回波強度。在LANDMARC定位算法中，讀寫器根據接收到的Pr(d)計算待定位標簽的位置。

2.2 LANDMARC定位算法

LANDMARC定位系統的最近k-鄰居算法采用固定參考標簽作為參考點進行定位，用讀寫器接收到的回波強度計算幾何距離[5]，其讀寫器和標簽分布見圖3。讀寫器接收到的相鄰標簽的RSS相近[6]，據此，LANDMARCk-鄰居定位算法利用關聯度公式求得最近的幾個已知坐標的參考標簽，再結合經驗權重公式，便求得待定位標簽的坐標。

設有M個閱讀器、L個參考標簽和N個待定位標簽。定義參考標簽信號的RSS矩陣為

其中，Sij(i=1,2,…,L;j=1,2,…,M)表示第j個讀寫器接收到的第i個參考標簽的信號強度等級。

定義待定位標簽的RSS矩陣為

其中，Tij(i=1,2,…,N;j=1,2,…,M)表示第j個讀寫器接收到的第i個待定位標簽的信號強度等級；另外，為了確定參考標簽的權重，定義待定位標簽的關聯矩陣為

設參考標簽的坐標為(xi,yi)，則待定位標簽的理論坐標計算式為

( 4 )

式中：Wi為第i(i=1，2，3…，k,k≤N)個最近鄰居標簽的權重，通常用經驗式

( 5 )

由圖4中見，參考標簽的個數對定位的精度有很大的影響，并不是k越大，誤差越小，當k取4時結果最理想，平均誤差為0.85 m。

3 算法的改進

LANDMARCk-鄰居定位算法利用額外的參考標簽估算待定位標簽的位置，有效地減少了讀寫器的數量，降低了成本，是一種經典的RFID定位算法，具有更好的實時性、精確性和可靠性，但隧道中場強的實際分布狀況與理想狀態有一定的差距，存在多徑效應、折射、反射，場強衰耗等多種干擾因素[8]，因此，本文對原有的算法進行改進。

3.1 權重的修訂

在實際測量中發現，由于環境因素的影響，某些參考標簽的信號強度等級會發生偏離甚至失效，如果這些標簽恰好是距離待定位標簽比較近或者產生的信號強度與待定位標簽接近，勢必造成較大的誤差。為了減小這種誤差，引入了標簽可信度的概念，對標簽的權重進行重新修訂。對于某個特定的參考標簽，某個讀寫器接收到的信號回波強度應該介于其上下左右4個標簽之間。設某個參考標簽在第j個讀寫器上的信號強度為x(j)，并用min(j)和max(j)表示該參考標簽上下左右4個標簽信號強度的最小值和最大值。假設x(j)∈[min(j),max(j)]的j值有m個，則參考標簽的可信度Y可以表示為[9-10]

( 6 )

顯然，Y的值在0到1之間，j滿足min(j)

( 7 )

通過引入可信度的概念，對參考標簽的權重重新修訂后，可有效地解決隧道中復雜環境中個別參考標簽失效或信號強度讀取錯誤的弊端。

3.2 最近鄰居k的動態設置

在原LANDMARCk-鄰居算法中，參考標簽的數目k一般取理想狀態下的最優值4，但是，LANDMARC是基于場強的定位算法，而信號在空間傳輸時還存在一定的衰耗；另外，參考標簽的擺放位置，讀寫器的數量、擺放位置等都會影響定位精度，在不同的環境下，這些因素都時刻變化，并不能保證k取4時定位誤差最小，所以不能采用固定的k值[11]。本文將k設為變量，通過設置主參考標簽，并比較與其它參考標簽的定位誤差來確定k值，具體步驟為：

Step1計算待定位標簽(TT)的關聯矩陣E，找出其參考標簽(RT)，并把關聯度最大的一個參考標簽標記為主參考標簽(KEY-RT)；

Step2計算主參考標簽和其它參考標簽的關聯度矩陣E′，找出k(1

Step4確定k′以后，修訂參考標簽的權重，并使用坐標公式計算待定位標簽的坐標。

3.3 改進算法的流程

經過權重的修正和動態k值的選取后，改進算法的流程見圖5。

4 實驗結果分析

本系統的硬件為Intel公司的R1000射頻識別開發平臺，結合本文的改進算法，建立定位系統進行測試，圖6為改進算法與原有算法誤差比較。橫坐標表示定位的誤差，縱坐標表示待定位標簽的累積誤差百分比。

從圖6可見，和理想狀態下相比，在實際應用中，原來的LANDMARCk-鄰居定位算法(k=4)時的定位精度有所降低，最大誤差變大。運用了改進的算法之后，25%的待定位標簽定位誤差在0.5 m以內，70%的在1 m以內，95%的在1.5 m以內，定位精度較原有算法有所提高，并且最大定位誤差由原來的2.5 m減小到2.0 m。

圖7為原有改進LANDMARC算法和本文改進LANDMARC算法定位誤差比較，從圖7可見，在參考標簽個數相同時，現有改進LANDMARC算法定位誤差明顯低于原有改進算法。隨著參考標簽個數的增加，兩種定位算法誤差都明顯降低，但原有改進算法可能會由于個別標簽失效等原因，定位誤差可能會有上升的趨勢，本文采用的改進LANDMARC算法通過引入參考標簽可信度的概念，對其權重重新修訂，可以有效地解個別參考標簽失效情況，減小定位誤差。

5 結束語

本文介紹了RFID的基本原理，在分析信號回波強度的空間損耗模型及LARNDMAC定位算法基本步驟的基礎上，綜合考慮隧道中信號強度的復雜性，引入參考標簽可信度的概念，對其權重進行修訂，有效地解決了標簽的失效和信號強度讀取錯誤的弊端，并通過動態的設置參考標簽的數目，以取得最優值。實驗證明改進的算法具有更高的定位精度，為隧道人員精確定位提供了理論依據，具有較高的理論和實際應用價值。

參考文獻：

[1] 李興鶴,胡詠梅,宋吉波，等.基于LANDMARC 系統的室內定位仿真研究[J].計算機工程與應用,2008,44(27):209-212.

LI Xingpeng, HU Yongmei, SONG Jibo,et al.Simulation and Research of Indoor Positioning System Based on LANDMARC[J].Computer Engineering and Application,2008,44(27):209-212.

[2] 周曉光,王曉華.射頻識別(RFID)技術原理及其在室內定位中的研究[M].北京:人民郵電出版社,2006:52-54.

[3] HAE D C.Using RFID for Accurate Positioning[J].Jouranl of Global Positioning System,2004,13(3):32-39.

[4] 段 璞,劉春江,武岳山.RSSI在RFID 讀寫器中的應用[J].計算機工程,2010,36(22):289-291.

DUAN Pu, LIU Chunjiang, WU Yueshan. The Application of the RSSI in RFID Read-write Device[J].Computer Engineering,2010,36(22):289-291.

[5] BHUPTANI M.RFID Field Guide:Deploying Radio Frequency Identification Denudes[J].Interrogation Navigation and Detection System Microwave,2012,12(5):45-63.

[6] 鄧輝航,馬啟平,周尚偉.使用無線射頻識別(RFID)技術進行室內定位[J].計算機應用,2008,28(7):1858-1860.

DENG Huihang, MA Qiping, ZHOU Shangwei. Use of Radio Frequency Identification (RFID) Technology for Indoor Positioning[J]. Computer Application,2008,28(7):1858-1860.

[7] EUGENIO C.A 13.56 MHz RFID System Based on Organic Transponders[J].IEEE Journal of Solid State Circuits,2007,42(1):84-92.

[8] LIU H, DARABI H. Survey of Wireless Indoor Positioning Techniques and Systems[J].IEEE Transaction on Systems,2007,37(6):1067-1080.

[9] 鄒學玉,韓付偉.基于LANDMARC的最近鄰居改進算法[J].武漢大學學報(理學版),2013,59(3):255-259.

ZOU Xueyu, HAN Fuwei. The Nearest Neighbors Improved Algorithm Based on LANDMARC[J].Journal of Wuhan University:Science Edition,2013,59(3):255-259.

[10] 魚璐璐,楊智應.改進的LANDMARC定位算法[J].硅谷,2012,3(5):185-187.

YU Lulu,YANG Zhiying. Improvement of LANDMARC Localization Algorithm[J].Silicon Valley,2012,3(5):185-187.

[11] 王瑞峰,馬學霞,王彥快.RFID技術的定位改進算法在鐵路隧道人員定位中的應用[J].鐵道學報,2012,34(10):68-71.

WANG Ruifeng, MA Xuexia,WANG Yankuai. The Application of RFID Localization Algorithm in the Railway Tunnel Personnel Positioning[J]. Journal of China Railway Society,2012,34(10):68-71.