無線射頻技術和鄰域定位算法的搜索定位系統研究?

翟 維

（西安航空學院電子工程學院 西安710077）

1 引言

隨著物聯網的不斷發展，無線射頻識別技術（RFID）也在物流貨物追蹤、倉庫物品管理、交通、超市等多個領域得到了廣泛的應用［1］。RFID是一種無接觸檢測識別技術，通過射頻信號的掃描來獲取一定范圍內的目標信息，整個掃描過程均可通過電腦控制，具有高效、便捷、適應各種惡劣環境的優點［2］。

目前，多種應用場景下需要對目標進行實時定位，由于被定位的物體如車輛、物流郵件等活動范圍寬廣，連續大面積在各地鋪設標簽閱讀器并不現實［1］。若將閱讀器安置在被測目標上，該閱讀器可識別所在位置一定范圍內的標簽條形碼并將信息反饋給上位機，從而可實現無線射頻識別的精確定位［3］。閱讀器的質量、體積和標簽的成本是限制該方法大面積推廣的技術障礙，要針對上述問題設計成本更低、精度更高的定位算法［4］。

已有研究多基于無線射頻信號的強度、各類統計算法和訓練樣本等對被測物體進行定位［5］。但這些方法均存在一定的缺陷，如閱讀器的調節功率不足［6］；墻壁等障礙物對信號傳輸存在干擾，導致定位精度低［7］；目前的標簽種類大部分為有源標簽，成本較高［8］。

針對上述缺陷，本文擬采用無源標簽對物體進行定位，基于多跳鄰域定位的思想對傳統無線射頻識別定位算法進行優化，提出的優化算法僅需考慮無線射頻識別系統的最基礎功能，無需考慮閱讀器和標簽之間的信號傳輸強度，極大地簡化了定位識別系統的成本，并增加其魯棒性和抗干擾特性［9］。研究結論可為基于無線射頻識別技術的物體定位算法提供一種新的研究思路。

2 基于無線射頻識別的鄰域定位系統及算法分析

2.1 系統結構

基于無線射頻識別的鄰域定位系統主要由閱讀器、標簽數據庫和標簽排列方式算法庫組成。在本算法中將閱讀器放置在被測單元上，閱讀器配備傳輸天線，主要用于將收集到的信號傳送回上位機。標簽采用無源標簽，在上位機中建立基于無線射頻識別的標簽庫，用于存儲和實時更新所有標簽的坐標和周邊環境［10］。

本文設計了方形網格（Squ）、三角形網格（Tri）和隨機網格（Rand）三種標簽排列方式。三種排列方式下的標簽位置算法如下。

1）方形網格（Squ）

2）三角形網格（Tri）

3）隨機網格（Rand）

規定單個閱讀器范圍內只要要有一個標簽，因此各個標簽之間的間距要在一定范圍內。三種網絡形式下標簽的最大和最小標簽之間的距離可表述如下。

1）方形網格（Squ）

2）三角形網格（Tri）

3）隨機網格（Rand）

三種情況下的標簽排列方式示意圖見圖1。

圖1 方形網格、三角形網格、隨機網格的標簽排列方式示意圖

2.2 基于無線射頻識別的鄰域定位算法

本文在傳統定位算法的基礎上引入了VIRE算法［11］并加以改進，在某一閱讀器識別范圍外的標簽利用虛擬標簽代替。首先估算閱讀器范圍外的虛擬標簽集合，并將虛擬標簽和設計標簽的集合相比較，計算虛擬標簽之間的間隔作為修正因子并對閱讀器的最佳覆蓋半徑不斷調整。相關概念定義如下。

1）設某標簽tagi的坐標為（xi，yi），以該標簽坐標為圓心，半徑為Rnei畫圓，將圓內所有標簽設置為一個集合，即初始相鄰標簽S1；

2）在圓外范圍內且該標簽的鄰居標簽內存在一跳鄰域標簽，這種標簽的集合為二跳鄰域標簽S2；

基于無線射頻識別的鄰域定位算法具體計算步驟如下：

（1）中央處理器發送激活指令，將識別碼信息傳送至閱讀器，閱讀器再將所有標簽的識別碼信息反饋回上位機。

（2）上位機構建一跳和二跳標簽集合S1和S2。

（3）求取S1內所有標簽坐標，計算S1的中心點坐標。

以min（s，Rmax）為半徑做圓C_vir。

（4）以式（10）求取的中心點坐標為基準，向x和y方向以l為間距插入虛擬標簽vir_tag，則該虛擬標簽的集合為

p、q為非負實數。

（5）構建一跳和二跳集合S1和S2，比較Sref與S1、S2內所有標簽的距離，設Sref中虛擬標簽的數量為Num_T個，則這些虛擬坐標的平均坐標值為通過式（12）即可求得閱讀器坐標位置計算值。圖2所示為利用虛擬標簽來尋找閱讀器坐標位置的過程示意圖。

圖2 利用虛擬標簽來尋找閱讀器坐標位置的過程示意圖

3 仿真試驗與分析

仿真軟件為Matlab，最大圓心直徑為10m，仿真區域為100m×100m。表1列舉了方形網格、三角形網格、隨機網格下S2內標簽數目和閱讀器估計坐標之間的計算結果。從表中看到，Rnei分別為0.2s和0.5s時，鄰居標簽集合為空，此時本文提出的算法變為僅求取標簽的平均值；當Rnei>s時，鄰居標簽與閱讀器的間距越來越大，以距離較遠的鄰居標簽集合的平均坐標為圓心形成的圓和S1之間的交集會包含在其它圓內，這樣較遠距離的鄰居標簽對閱讀器位置的估算不會造成影響。因此，綜合考慮方形網格和三角形網格的Rnei=s，隨機網格的Rnei=2s。這樣能最大程度地抑制標簽隨機分布對計算精度的影響。

表1 方形網格、三角形網格、隨機網格下S2內標簽數目和閱讀器估計坐標

圖3 列舉了標簽距離為s=1m和s=5m時三種形狀分布下的的估計誤差均值分布情況。其中橫坐標為l=0.05s、0.1s、…、0.5s。從圖中看到，當l逐漸增大時，對閱讀器的估計誤差也逐漸增大。但當l值過小時，一定范圍內的虛擬標簽數量就越多，計算量就越大。從圖中看到，當l>0.3s時三條曲線的上漲幅度開始減緩，因此可將l值設置為l=0.3s。

圖3 利用虛擬標簽來尋找閱讀器坐標位置的過程示意圖

表2 為方形網格、三角形網格、隨機網格在不同標簽距離下的估計誤差和方差σ2。從表中看到，s與估計誤差和σ2呈正比，且標簽間距設置過大會導致某一閱讀器識別范圍內沒有標簽。從表中看到，采用三角形網格排列標簽時其最大定位誤差僅為3m，其定位優勢明顯優于其他兩種標簽排列方式。

表2 方形網格、三角形網格、隨機網格在不同標簽距離下的估計誤差

圖4 為不同標簽間距下目標移動估計路徑，其中圖5（a）為目標實際運動軌跡。從圖中看到，當標簽距離為3m時，利用三角形網絡的目標位置估計與真實位置之間基本無差別；當標簽距離逐漸增大時，估計誤差也隨之增大，但基本能反應目標的真實移動路線。說明本文提出的算法對移動物體的位置估計也是可行的。

圖4 不同標簽間距下目標移動估計路徑

圖5 所示為在實際情況下的測試結果。測試區域為30m×30m，標簽間距為2m，閱讀器的位置坐標為（9.0m，10.5m），共測試20次，測試誤差如圖6所示。從圖中看到，實際測試結果的估計誤差要大于仿真結果，測試結果呈波動狀態。這是由于實際環境復雜，且閱讀器天線接受信號具有方向性，標簽與閱讀器之間的距離過大時，閱讀器識別角度則越來越小，導致估計誤差較大。同時，閱讀器在識別過程中存在漏讀和誤讀現象。這些均導致無線射頻識別定位存在一定誤差。

圖5 實際測量結果誤差

4 結語

本文擬采用無源標簽對物體進行定位，基于多跳鄰域定位的思想對傳統無線射頻識別定位算法進行優化，提出的優化算法僅需考慮無線射頻識別系統的最基礎功能，無需考慮閱讀器和標簽之間的信號傳輸強度，極大地簡化了定位識別系統的成本，并增加其魯棒性和抗干擾特性。研究結論如下：

1）通過計算得到方形網格和三角形網格的Rnei=s，隨機網格的Rnei=2s。當l逐漸增大時，對閱讀器的估計誤差也逐漸增大。但當l值過小時，一定范圍內的虛擬標簽數量就越多，計算量就越大，可將l值設置為l=0.3s。

2）s與估計誤差和σ2呈正比，且標簽間距設置過大會導致某一閱讀器識別范圍內沒有標簽。采用三角形網格排列標簽時其最大定位誤差僅為3m，定位優勢明顯優于其他兩種標簽排列方式。仿真結果同樣表明本文提出的算法對移動物體的位置估計也是可行的。