李建宇，張金藝，，3*，蔡春艷，王 偉，張洪暉

（1.上海大學微電子研究與開發(fā)中心，上海200072；2.上海大學特種光纖與光接入網(wǎng)省部共建教育部重點實驗室，上海200072；3.上海大學教育部新型顯示與系統(tǒng)應用重點實驗室，上海200072）

在飛速發(fā)展的情景感知技術中，服務對象的精確位置信息是最重要的環(huán)境參數(shù)之一［1］。目前以全球定位系統(tǒng)（GPS）為代表的衛(wèi)星導航系統(tǒng)是獲取目標室外位置信息的主要技術手段［2］。但在室內(nèi)環(huán)境中，由于建筑物對衛(wèi)星信號的嚴重干擾，衛(wèi)星導航系統(tǒng)無法實現(xiàn)精確定位。射頻識別RFID（Radio Frequency Identification）定位，以其成本低、標準化統(tǒng)一、定位精度高等特點，逐漸成為優(yōu)選的室內(nèi)定位技術，被廣泛應用在物聯(lián)網(wǎng)等領域［3］。

在RFID室內(nèi)大空間定位過程中，為了保障定位區(qū)域的信號覆蓋指標滿足要求，RFID讀寫器天線需要大量密集布局，導致天線間存在著相互干擾問題。這種干擾使標簽不能正確地被讀寫器識別，降低了RFID定位的準確性［4］。為實際解決讀寫器天線間信號干擾，EPC Gen2v2協(xié)議定義了讀寫器天線發(fā)送信號和標簽響應信號工作在不同頻段，但標簽可能同時被兩種頻率的讀寫器天線激活，天線和標簽間沖突仍然存在［5］。文獻［6～8］中從通信協(xié)議角度研究讀寫器天線抗干擾算法，實際實現(xiàn)較為復雜。同時，室內(nèi)環(huán)境中無線信號存在反射、散射、遮蔽現(xiàn)象和多徑干擾，難以用精確的數(shù)學模型刻畫環(huán)境對接收端信號的影響程度［9］，這嚴重影響了RFID室內(nèi)定位的精確度并導致定位復雜性的提升。RFID室內(nèi)定位多采用基于場景的定位方式解決此問題。典型基于場景定位算法是以RSSI值為定位參數(shù)的LANDMARC算法［10］。LANDMARC算法實際應用中，標簽之間存在差異性，室內(nèi)復雜電磁環(huán)境下多徑干擾嚴重，k最近鄰加權方法中鄰近標簽選取不準，都將導致定位精度的下降。文獻［11～12］對LANDMARC算法采用線性插值等方法進行改進，但實際環(huán)境中，RSSI與標簽位置存在非線性關系，導致改進算法精度降低。

本文提出一種大空間雙模多頻段射頻識別復合定位。首先分析密集布局讀寫器天線之間干擾影響，提出讀寫器天線區(qū)域選通方法，減輕讀寫器天線之間的干擾?？紤]到室內(nèi)環(huán)境因素對無線信號的影響，以固定時間內(nèi)超高頻頻段讀寫器天線收包次數(shù)為定位參數(shù)，采用超高頻改進型貝葉斯概率定位算法對被定位對象進行精確定位。實驗驗證表明，本文提出的大空間雙模多頻段射頻識別復合定位，有效減輕了密集布局多讀寫器天線之間的干擾，同時，定位誤差相對于LANDMARC算法降低了59.86%。

1 讀寫器天線選通技術

在室內(nèi)RFID大范圍空間定位中，多標簽和多讀寫器等組成了大規(guī)模的RFID系統(tǒng)。在大規(guī)模的RFID系統(tǒng)中，讀寫器信號覆蓋、讀寫器天線之間信號干擾、定位精度、負載均衡等是主要的研究問題。讀寫器信號覆蓋常采用布局優(yōu)化等覆蓋策略。而目前針對讀寫器天線之間干擾的研究主要從通信協(xié)議算法角度出發(fā)，實現(xiàn)較為復雜，很難解決讀寫器天線之間干擾對定位精度和系統(tǒng)性能的影響。本文以被定位對象同時攜帶的有源和無源兩種標簽為基礎，提出讀寫器天線區(qū)域選通技術，從系統(tǒng)層面減輕讀寫器天線之間干擾。

1.1 RFID讀寫器天線間干擾影響

在室內(nèi)大空間RFID定位系統(tǒng)中，多個覆蓋區(qū)域重疊的讀寫器天線同時工作，相互之間會產(chǎn)生信號干擾。具體包含兩種情況：一種是讀寫器天線-讀寫器天線沖突，讀寫器天線接收標簽響應信號時，受到其他讀寫器天線信號的干擾；另一種是讀寫器天線-標簽沖突，由多讀寫器天線同時與一個標簽通信引起。多讀寫器天線之間干擾受到讀寫器天線的放置方式和讀寫器天線接收最小功率等影響。考慮到大空間定位中定位精度、區(qū)域覆蓋率和實現(xiàn)成本等方面，本文采用讀寫器天線網(wǎng)格化布局，針對本文讀寫器天線布局的天線間干擾影響如圖1所示。

圖1 網(wǎng)格化布局讀寫器天線間干擾

圖1中A1～A8表示八個超高頻頻段讀寫器天線。R1表示標簽有效檢測區(qū)域半徑，由讀寫器接收閾值信號強度決定。R2表示天線沖突區(qū)域半徑，受天線信號實際的覆蓋區(qū)域影響。D表示網(wǎng)格化布局天線之間的距離，本文中采用D與R1相等的分布方式。當無源標簽位于圖1所示位置時，無源標簽僅處于天線A1的有效檢測區(qū)域。由于讀寫器天線的沖突信號覆蓋范圍遠遠大于標簽能被天線讀到的有效范圍，天線A2仍可以與標簽通信，影響天線A1對標簽信號的正確讀取。并且，A1～A8同時工作時，A1處于A2、A3、A4、A5的信號覆蓋范圍內(nèi)，A1將受其他同頻率天線干擾。同樣，圖1中A2～A8工作時同樣受到相應的天線干擾，嚴重影響RFID系統(tǒng)精度與效率。

1.2 讀寫器天線區(qū)域選通

本文提出的大空間雙模多頻段射頻識別復合定位引入一種讀寫器天線區(qū)域選通方法，從系統(tǒng)層面解決多讀寫器天線干擾問題。本文定位系統(tǒng)的整體布局如圖2所示。圖2中，A1～A8表示八個超高頻頻段讀寫器天線。T1和T2表示被定位對象同時攜帶的無源標簽和有源標簽。無源標簽T1與超高頻頻段讀寫器天線通信，對被定位對象進行精確定位。有源標簽T2由三角形低頻觸發(fā)器S1激活，與微波頻段閱讀器通信。三角形低頻觸發(fā)器S1布置于四個超高頻頻段讀寫器天線的幾何中心，調(diào)整三角形低頻觸發(fā)器信號的覆蓋范圍R，使其邊沿經(jīng)過天線A1～A4有效檢測區(qū)域邊沿的交點，這樣S1的覆蓋區(qū)域即為四個超高頻頻段讀寫器天線定位的有效區(qū)域。為保證A1～A4覆蓋區(qū)域內(nèi)不產(chǎn)生讀寫器天線-標簽沖突，A1～A4以輪詢方式與同一個讀寫器通信。S2與A5～A8按相同的方式布局。

圖2 定位系統(tǒng)整體布局

當被定位對象進入三角形低頻觸發(fā)器S1的信號覆蓋范圍內(nèi)時，S1以低頻頻段信號激活T2，微波頻段閱讀器獲取有源標簽T2發(fā)送的S1編號等信息。根據(jù)微波頻段閱讀器獲取的區(qū)域位置信息，開啟S1信號覆蓋區(qū)域內(nèi)的超高頻頻段讀寫器天線。當被定位對象不在S1的信號覆蓋范圍時，A1～A4天線關閉。根據(jù)本文提出的讀寫器天線區(qū)域選通方法，被定位對象所處區(qū)域的四個超高頻天線開啟并輪詢工作，其他讀寫器天線均處于關閉狀態(tài)，減輕了密集布局讀寫器天線同時工作引起的天線間干擾問題，從而提高了大空間RFID定位的魯棒性和精確度。

2 超高頻改進型貝葉斯概率定位

考慮到大空間定位中環(huán)境因素對定位精度的影響，本文在讀寫器天線區(qū)域選通的基礎上，以固定時間內(nèi)超高頻頻段讀寫器天線收包次數(shù)為定位參數(shù)，采用超高頻改進型貝葉斯概率定位算法確定被定位對象的精確位置。

2.1 定位參數(shù)分析

在射頻識別定位中，標簽信號強度的測量不需要額外硬件支持，易于獲得，因而信號強度指示（RSSI）常作為定位參數(shù)［13］?？紤]到真實環(huán)境中，信號的反射、散射或者遮蔽現(xiàn)象對信號強度的干擾，信號強度隨距離的變化關系常用對數(shù)正態(tài)陰影模型（Log-normal Shadowing）來描述［9］：

式（1）中Pr（d）表示接收者在距離信號源d處接收到的信號強度；P0（d0）表示接收者在距離信號源d0處接收到的信號強度；η表示路徑損耗參數(shù)，與實際環(huán)境相關；Xσ～N（0，σ2）為正態(tài)分布隨機變量，表征信號反射、噪聲等對接收者接收到的信號強度造成的影響。式（1）中，Pr（d）～N（μr，σ2），其中μr=P0（d0）-η10lg（d/d0）。因而距離信號源d處的RSSI值是服從正態(tài)分布的隨機變量，測量值具有很強的隨機性。若定位系統(tǒng)直接以RSSI值為定位參數(shù)，將會產(chǎn)生較大定位誤差。

標簽在距離讀寫器天線d處被讀到概率為：

式（2）中，Pth為讀寫器接收閾值信號強度。

本文定義無源標簽在距離讀寫器天線d處，發(fā)送M次數(shù)據(jù)包時，讀寫器接收到數(shù)據(jù)包次數(shù)為N。N是服從二項分布的隨機變量，根據(jù)式（2），N～B［M，P（d）］。N變量包含距離約束，可作為定位參數(shù)。對比N和RSSI兩種定位參數(shù)：RSSI值是讀寫器單次接收數(shù)據(jù)包的信號強度值，復雜電磁環(huán)境干擾時，穩(wěn)定性差［14］。N變量是對讀寫器接收數(shù)據(jù)包次數(shù)的統(tǒng)計，相對于RSSI值穩(wěn)定性好。同時，在概率定位算法中，由于Pr（d）～N（μr，σ2），若以RSSI值作為定位參數(shù)，離線階段需要大量測量同一位置的RSSI值來統(tǒng)計推斷正太分布函數(shù)，計算量過大，并且RSSI值正態(tài)分布概率密度函數(shù)復雜難求，影響定位算法效率。N變量服從離散型概率分布，分布函數(shù)簡單，有利于降低定位算法復雜性。因而本文采用N變量作為定位參數(shù)。本文中超高頻頻段讀寫器的發(fā)包頻率f為可設置的固定值。因而讀寫器天線發(fā)包次數(shù)M可以表示為：

式（3）中，t為固定的計時時間。

2.2 超高頻改進型貝葉斯概率定位算法

2.2.1 離線數(shù)據(jù)訓練

區(qū)域選通超高頻頻段讀寫器天線后，四個讀寫器天線處于工作狀態(tài)。在讀寫器天線覆蓋范圍內(nèi)規(guī)則地選取若干訓練位置（l1，…，lm，lk）。定義在每個訓練位置四個讀寫器天線固定時間內(nèi)收包次數(shù)為N（N1，N2，N3，N4）。本文中超高頻頻段讀寫器發(fā)包頻率設定為25 Hz，采集2 s內(nèi)讀寫器天線讀取次數(shù)，同時為保證定位的實時性，采用文獻［15］中流水線數(shù)據(jù)獲取方法。根據(jù)式（3）可得到M=50，因此N～B［50，P（d）］。為降低離線數(shù)據(jù)訓練復雜性，令Nb～B［1，P（d）］，則

對Nb分布函數(shù)中未知參數(shù)P（d）采用參數(shù)矩估計得：

根據(jù)式（4）、式（5）得：

圖3所示的4個讀寫器天線采用輪詢方式工作。因而4個讀寫器天線采集定位參數(shù)之間相互獨立，位置lm處變量N的聯(lián)合概率分布函數(shù)為

逐一采集圖3中訓練位置（l1，…，lm，lk）的定位參數(shù)N并根據(jù)式（7）計算相應的聯(lián)合概率分布函數(shù)，得到讀寫器天線覆蓋區(qū)域的離線數(shù)據(jù)庫。

圖3 離線數(shù)據(jù)訓練

2.2.2 被定位對象位置計算

定義讀寫器天線在被定位對象處2 s內(nèi)收包次數(shù)為NO（no1，no2，no3，no4）。離線階段的k個訓練位置可認為是預先已知的k個類。決策出被定位對象所屬的類，即可計算出被定位對象的位置，本質(zhì)上屬于模式匹配問題。

根據(jù)貝葉斯規(guī)則

式（8）中，P（lm/N0）表示當2 s內(nèi)收包次數(shù)為N0時，被定位對象位于位置lm的后驗概率；P（N0/lm）表示被定位對象位于位置lm時，2 s內(nèi)收包次數(shù)為N0的條件概率，具體可由離線訓練數(shù)據(jù)及式（7）中的分布函數(shù)求得；P（lm）表示先驗概率，由于被定位對象隨機出現(xiàn)在定位區(qū)域，先驗概率可以設為均勻分布；P（N0）為固定常數(shù)，不影響離線訓練數(shù)據(jù)之間的比較。根據(jù)貝葉斯最小錯誤判決準則，在k個類的情況下，

則判決N0屬于lm類。因此根據(jù)式（8），在離線數(shù)據(jù)庫中P（N0/lm）最大的位置lm即為被定位對象的最終位置（x1，y1）。

為了降低概率算法在離線數(shù)據(jù)庫中的查找復雜度，并且進一步提升定位算法精度，本文對傳統(tǒng)貝葉斯概率定位算法進行改進。如圖3所示，將讀寫器天線覆蓋區(qū)域分成A，B，C，D四個區(qū)域，具體規(guī)則如式（10）中所示。

在離線數(shù)據(jù)庫中查找最大P（N0/lm）值時，首先根據(jù)NO（no1，no2，no3，no4）的數(shù)值初步判斷出被定位對象所在區(qū)域，然后在區(qū)域中查找最值，可以降低篩選復雜程度，提升準確度。

定義歐幾里得公式：

式（11）表示被定位對象與離線訓練類在變量N空間的歐幾里得距離。根據(jù)最鄰近算法，當Da取最小值時，N對應坐標最可能為被定位對象的位置。本文在確定被定位對象（A，B，C，D）的分區(qū)后，利用式（11）計算被定位對象的最可能坐標（x2，y2）。坐標（x2，y2）可以作為式（9）中結果的修正值，因而對貝葉斯概率定位算法修正后的最終位置坐標為

式12中，利用（x1，y1）和（x2，y2）的平均值對貝葉斯概率定位結果進行修正，進一步提高了定位結果的穩(wěn)定性和精確度。

3 驗證系統(tǒng)構建與結果分析

3.1 驗證系統(tǒng)構建

本文驗證定位系統(tǒng)的硬件由中央處理器、路由器、營信YXU2881型超高頻RFID電子標簽讀寫器、超高頻讀寫器天線、無源電子標簽、秀派SP-RFS-500-001型2.4 GHz閱讀器、秀派三角形低頻觸發(fā)器、2.4 GHz有源電子標簽組成，如圖4所示。超高頻RFID電子標簽讀寫器工作頻率范圍為902 MHz～928 MHz，輸出功率設定為25 dBm，接收閾值功率Pth=-80 dBm。秀派三角形低頻觸發(fā)器的工作頻率為115 kHz。

本文驗證定位系統(tǒng)在一個6.8 m×9.4 m的室內(nèi)房間內(nèi)搭建。8個超高頻讀寫器天線水平放置于天花板上，2個三角形低頻觸發(fā)器水平布局在地板上。定位人員同時攜帶2.4 GHz有源電子標簽和超高頻無源電子標簽，以完成被定位對象的精確定位。

圖4 驗證定位系統(tǒng)架構

3.2 實驗結果與分析

以下對大空間雙模多頻段射頻識別復合定位的多天線抗干擾性和定位誤差進行分析。為了驗證區(qū)域選通超高頻頻段讀寫器天線方法對大空間RFID定位系統(tǒng)中密集布局讀寫器天線干擾的改善效果，本文在離線數(shù)據(jù)庫中隨機選取15個位置作為分析節(jié)點。根據(jù)圖4，當單一讀寫器工作時，讀寫器天線在被定位對象處2 s內(nèi)收包次數(shù)N（n1，n2，n3，n4）不受多讀寫器天線干擾。定義

N1sum表示分析節(jié)點區(qū)域所對應的讀寫器單獨工作時各天線的收包次數(shù)之和，N2sum表示RFID定位系統(tǒng)實際工作時相同天線的收包次數(shù)之和。N1sum與N2sum差的絕對值越小，多讀寫器天線間干擾越小。實驗結果如圖5所示，圖5中曲線表示不同位置|N1sum-N2sum|的連線，N1sum與N2sum的最大絕對值差為3，較好地減輕了多讀寫器天線間的干擾。本文提出的區(qū)域選通超高頻頻段讀寫器天線方法，對RFID讀寫器性能要求不高，不需要復雜的算法，從系統(tǒng)層面實際有效地減輕了多讀寫器天線間干擾與沖突，適用于讀寫器天線密集布局的大空間定位。

圖5 多讀寫器天線沖突分析

定位誤差是精確定位最重要的評價參數(shù)之一。定位誤差越小，定位算法性能越好。本文在定位區(qū)域中，隨機選取15個位置，每個位置根據(jù)大空間雙模多頻段射頻識別復合定位重復測量計算30次，將定位誤差取平均值，得到圖6中所示結果。本文與經(jīng)典的LANDMARC定位算法進行比較分析，LANDMARC算法的平均誤差為1.04 m，本文的改進型貝葉斯概率定位算法的平均定位誤差為0.42 m，最大定位誤差為0.72 m，平均定位誤差比LAND?MARC算法降低了59.86%。由實驗結果不難發(fā)現(xiàn)，本文大空間雙模多頻段射頻識別復合定位所采用的超高頻改進型貝葉斯概率定位算法較LAND?MARC算法優(yōu)勢明顯。

圖6 定位誤差比較

在概率定位算法中，受定位空間中電磁環(huán)境的影響，信號傳播模型不完善，RSSI值的正態(tài)分布概率分布函數(shù)難以準確獲得，因而本文以固定時間天線收包次數(shù)為定位參數(shù)。N變量相對于RSSI值具有更好的穩(wěn)定性，并且其概率分布函數(shù)服從二項分布，便于離線階段快速準確地訓練數(shù)據(jù)。同時，本文的改進型貝葉斯概率定位算法在位置計算階段采用區(qū)域查找與歐式距離修正，對傳統(tǒng)貝葉斯定位算法改進，提高定位效率與精度。

4 結語

針對大空間RFID定位中密集布局讀寫器天線間干擾與定位精度不高問題，本文提出了大空間雙模多頻段射頻識別復合定位。對于覆蓋區(qū)域重疊的讀寫器天線，采用讀寫器天線區(qū)域選通技術，根據(jù)三角形低頻觸發(fā)器覆蓋范圍內(nèi)的有源標簽信號，區(qū)域性開啟讀寫器天線，減輕了多讀寫器天線間的干擾。同時，本文以固定時間讀寫器天線收包次數(shù)N變量為定位參數(shù)。由于天線收包次數(shù)N變量是一段時間的累計統(tǒng)計，較瞬時的RSSI值穩(wěn)定性強。同時N變量服從離散型概率分布，提高了離線階段數(shù)據(jù)訓練的準確性與效率。本文在概率定位算法上，對傳統(tǒng)貝葉斯概率定位進行了改進。在被定位對象位置計算階段，提出區(qū)域查找最大后驗概率，極大減少了查找的復雜度；利用被定位對象與離線訓練類在變量N空間的歐幾里得距離選取最大可能位置，修正概率定位坐標，提高定位精度。經(jīng)試驗驗證，大空間雙模多頻段射頻識別復合定位，較好地減輕了密集布局多讀寫器天線間干擾，并且與經(jīng)典LANDMARC定位算法相比，定位誤差降低了59.86%。本文提出的設計具有良好的擴展性，為今后大空間領域定位與跟蹤奠定了良好的基礎。

［1］Fadzillah N A A，Omar N，Abidin S Z Z.Application-based Con?text-Awareness in Collaborative Workspaces：A Review［C］//Pow?er Engineering and Optimization Conference，Melaka：IEEE，2012：411-415.

［2］YANG Fan，Dong Aoshuang.A Solution of Ubiquitous location based on GPS and Wi-Fi ULGW［C］//Hybrid Intelligent Systems，Shenyang：IEEE，2009：260-230.

［3］Eslim Lobna M，Hassanein Hossam S，Ibrahim Walid M，et al.A Cooperative Localization Scheme Using RFID Crowdsourcing and Time-Shifted Multilateration［C］//Local Computer Networks，Ed?monton，AB：IEEE，2014：185-192.

［4］劉嵩巖，綦志強，茍鵬飛.超高頻RFID系統(tǒng)信號損失與覆蓋模型研究［J］.哈爾濱工程大學學報，2008，29（2）：162-166.

［5］EPCglobal.EPCTMRadio-Frequency Identity Protocols Generation-2 UHF RFID Specification for RFID Air Interface Protocol for Communications at 860MHz-960MHz Version 2.0.1 Ratified［EB/OL］.http：//www.gs1.org，2015.

［6］張凱，薛小平，王小平.基于IRCM的抗閱讀器沖突協(xié)議［J］.計算機應用與軟件，2008，25（12）：182-184.

［7］Song InChan，Hong SungHyun，Chang KyungHi.An Improved Reader Anti-collision Algorithm based on Pulse Protocol with Slot Occupied Probability in Dense Reader Mode［C］//Vehicular Technology Conference，Barcelona：IEEE，2009：1-5.

［8］Kang Youngchang，Kim Minjae，Lee Hyuckjae.A Hierarchical Structure based Reader Anti Collision Protocol for Dense RFID Reader Networks［C］//Advanced Communication Technology，Seoul：IEEE，2011：164-167.

［9］楊錚，吳陳沭，劉云浩.位置計算：無線網(wǎng)絡定位與可定位性［M］.北京：清華大學出版社，2014：7-31.

［10］Ni Lionel M，Liu Yunhao，Lau Yiu Cho，et al.LANDMARC：In?door Location Sensing Using Active RFID［C］//Pervasive Comput?ing and Communications，F(xiàn)ort Worth，TX：IEEE，2003：407-415.

［11］Zhao Yiyang，Liu Yunhao，Ni Lionel M.VIRE：Active RFID-based Localization Using Virtual Reference Elimination［C］//Par?allel Processing，Xi'an：IEEE，2007：56.

［12］Saber Seyyedi，Behzad Akbari，et al.Using Virtual Reference Tags to Improve Accuracy of Active RFID-Based Positioning Sys?tems［C］//Communication Systems and Network Technologies，Bhopal：IEEE，2014：1078-1081.

［13］程秀芝，朱達榮，張申，等.基于RSSI差分校正的最小二乘-擬牛頓定位算法［J］.傳感技術學報，2014，27（1）：123-127.

［14］陳淑敏，喬曉田，毛佳，等.基于接收信號強度（RSSI）的室內(nèi)二次定位方法［J］.傳感技術學報，2015，28（4）：572-577.

［15］張金藝，張晶晶，李若涵，等.流水線型局部加權回歸RFID室內(nèi)定位［J］.應用科學學報，2014，32（2）：125-132.