馬翠紅，丁建南，楊友良，孟凡偉

（河北聯(lián)合大學(xué)，河北 唐山063009）

射頻識(shí)別（RFID）技術(shù)以其非接觸、非視距且定位精度高的特點(diǎn)［1］，成為現(xiàn)今定位系統(tǒng)的首選技術(shù)。其中，超高頻射頻識(shí)別（UHF RFID）設(shè)備讀寫(xiě)距離較遠(yuǎn)［2］，在定位設(shè)計(jì)中應(yīng)用更為廣泛。迄今為止，利用RFID技術(shù)進(jìn)行定位主要分為兩大機(jī)制：基于測(cè)距的定位機(jī)制和無(wú)需測(cè)距的定位機(jī)制［3］。基于測(cè)距的定位方法主要有依據(jù)信號(hào)到達(dá)時(shí)間TOA（Time of Arrival）的定位技術(shù)［4］、依據(jù)信號(hào)到達(dá)時(shí)間差TDOA（Time Difference of Arrival）的定位技術(shù)［5］、依據(jù)信號(hào)到達(dá)角度 AOA（Angle of arrival）的定位技術(shù)［6］和依據(jù)信號(hào)強(qiáng)度RSSI的定位技術(shù)。LANDMARC系統(tǒng)是一種基于無(wú)需測(cè)距機(jī)制的定位方法，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，精度較高［7］，可擴(kuò)展性好［8］，因此得到廣泛應(yīng)用。

但傳統(tǒng)LANDMARC系統(tǒng)是依托平面進(jìn)行設(shè)計(jì)的。然而在實(shí)際應(yīng)用中，待定位標(biāo)簽存在于空間中，由歐式距離因維數(shù)不同而計(jì)算不同引起的誤差，將直接影響定位精度。根據(jù)上述問(wèn)題，本設(shè)計(jì)將基于RSSI的測(cè)距算法與LANDMARC算法相結(jié)合，用距離替換LANDMARC算法中的信號(hào)強(qiáng)度，使改進(jìn)的LANDMARC系統(tǒng)適用于空間定位。改進(jìn)后的定位系統(tǒng)減少了定位標(biāo)簽，降低成本的同時(shí)，提高了空間的定位精度。

1 RSSI測(cè)距原理

無(wú)線信號(hào)在實(shí)際應(yīng)用中，會(huì)受到多種環(huán)境因素的影響［9］，測(cè)量RSSI時(shí)，模型的選取直接影響測(cè)距的精度。在無(wú)線信號(hào)傳輸過(guò)程中，讀寫(xiě)器接收到的待定位標(biāo)簽的信號(hào)強(qiáng)度與兩者之間的距離轉(zhuǎn)換，一般采用的理論模型為漸變模型［10］。

式中，p（d）表示讀寫(xiě)器與待定位標(biāo)簽相距d時(shí)，接收到的信號(hào)強(qiáng)度；p（d0）表示讀寫(xiě)器與待定位標(biāo)簽相距d0時(shí)，接收到的信號(hào)強(qiáng)度；d0為參考距離；n為路徑損耗指數(shù)；X是以dBm為單位，平均值為0的高斯隨機(jī)變量。

為了簡(jiǎn)便起見(jiàn)，在實(shí)際應(yīng)用中一般采用的模型為：

為了便于計(jì)算，參考距離一般選擇為1m。進(jìn)一步簡(jiǎn)化后可得：

將［p（d）］dBm改寫(xiě)成 RSSI，（3）式可寫(xiě)為：

式（4）即為實(shí)際應(yīng)用中的漸變模型，當(dāng)式中A和n確定時(shí)，在已知信號(hào)強(qiáng)度的情況下，可知讀寫(xiě)器與待定位標(biāo)簽之間的距離。

參數(shù)A和n并非是固定值，在不同的環(huán)境，其值不同［11］。因此需在應(yīng)用現(xiàn)場(chǎng)通過(guò)實(shí)驗(yàn)獲得現(xiàn)場(chǎng)相對(duì)應(yīng)的參數(shù)值。

2 RSSI測(cè)距實(shí)驗(yàn)

從（4）式可知，為獲得測(cè)距模型，必須先確定參數(shù)和的值。測(cè)距模型的精確性直接影響到定位的準(zhǔn)確性，因此需要在特定的室內(nèi)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)獲取大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，后期對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到精確的參數(shù)和的值，確定合適的測(cè)距模型。

選擇實(shí)驗(yàn)室為測(cè)距的具體場(chǎng)所，測(cè)距的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)由HIK－RFM104型UHF嵌入式讀寫(xiě)模塊、中電?？祱A極化天線、標(biāo)簽和相關(guān)的套件組成。構(gòu)建如圖1所示實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ汀?/p>

圖1 測(cè)距實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

選取實(shí)驗(yàn)室中較為空曠的位置，固定讀寫(xiě)器于鋁合金架上，距離地面高度為1m。將讀寫(xiě)器通過(guò)USB接口和SMA天線接口分別與計(jì)算機(jī)和天線相連接。設(shè)置天線功率為30，駐留時(shí)間2000，盤(pán)訊周期為8192，駐波比100.000 00。

將標(biāo)簽固定在以瓦楞板為材料的支架上，調(diào)整標(biāo)簽的高度，使其與天線處于同一高度上，同時(shí)使支架與天線的中心在同一條直線上。以25cm為步長(zhǎng)，在距離讀寫(xiě)器500cm的長(zhǎng)度內(nèi)，設(shè)置20個(gè)測(cè)量點(diǎn)。

通過(guò)計(jì)算機(jī)與讀寫(xiě)器的通訊，使讀寫(xiě)器持續(xù)向標(biāo)簽發(fā)送數(shù)據(jù)，與此同時(shí)，在每個(gè)測(cè)量點(diǎn)上，每隔5秒記下一個(gè)RSSI的數(shù)值，每個(gè)測(cè)量點(diǎn)記錄10個(gè)RSSI值。其中RSSI值通過(guò)程序讀出。

整理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，求得每個(gè)測(cè)量點(diǎn)處10個(gè)RSSI值的平均值。繪制表格，記錄測(cè)量點(diǎn)與讀寫(xiě)器之間的距離和相應(yīng)點(diǎn)處RSSI的平均值。整理后的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表1所示。

根據(jù)（4）式，利用MATLAB提供的內(nèi)建函數(shù)laqcurvefit進(jìn)行既定樣式曲線擬合，得到和的值，確定準(zhǔn)確的RSSI與距離的關(guān)系模型。

擬合效果圖如圖2所示：

圖2 RSSI與距離關(guān)系擬合曲線

表1 RSSI值與測(cè)量距離

根據(jù)擬合程序可得A為－60.75，n為2.61。因此測(cè)距模型為：

3 LANDMARC定位原理

LANDMARC采用“最近鄰居”算法［12］，與其他定位技術(shù)相比較，更加精確、可靠［13］。以圖3為例，對(duì)LANDMARC算法原理說(shuō)明如下：

圖3 LANDMARC示例模型

如圖所示有4個(gè)閱讀器，20個(gè)參考標(biāo)簽和1個(gè)待定位標(biāo)簽。參考標(biāo)簽CTj在4個(gè)閱讀器上接收到的信號(hào)強(qiáng)度向量為：

待定位標(biāo)簽DT在4個(gè)閱讀器上接收到的信號(hào)強(qiáng)度向量為：

參考標(biāo)簽CTj和待定位標(biāo)簽DTj之間的信號(hào)強(qiáng)度歐式距離為：越小，說(shuō)明參考標(biāo)簽與待定位標(biāo)簽在4個(gè)閱讀器上的信號(hào)強(qiáng)度差距越小，即參考標(biāo)簽與待定位標(biāo)簽越接近［14］。

根據(jù)式（6）可知，最終將得到20個(gè)ELR，將20個(gè)ELR從大到小排列，從中選取k個(gè)小的ELR（k＜20），組成集合，同時(shí)確定與選出的k個(gè)ELR相對(duì)應(yīng)的參考標(biāo)簽。

按照ELR的大小賦予相應(yīng)參考標(biāo)簽在定位過(guò)程中不同的權(quán)值。參考標(biāo)簽權(quán)值計(jì)算為：

則待定位標(biāo)簽的坐標(biāo)為：

定位誤差為［15］：

其中，（x，y）為測(cè)量得到的坐標(biāo)，（x0，y0）為所測(cè)點(diǎn)的實(shí)際坐標(biāo)。

5 改進(jìn)LANDMARC算法

從LANDMARC模型可知，此算法建立在平面上。實(shí)際定位算法往往需應(yīng)用在三維空間中。將二維LANDMARC算法直接用于三維空間定位，勢(shì)必會(huì)因?yàn)闅W式距離的計(jì)算問(wèn)題出現(xiàn)不同程度的誤差，因此，需要將LANDMARC算法進(jìn)行改進(jìn)，使其適用于三維空間。

由（6）式可知，LANDMARC算法原理是將待定位標(biāo)簽接收到讀寫(xiě)器的信號(hào)強(qiáng)度與參考標(biāo)簽接收到讀寫(xiě)器的信號(hào)強(qiáng)度做相應(yīng)的計(jì)算，得到信號(hào)強(qiáng)度歐式距離和各參考標(biāo)簽的權(quán)值。

本設(shè)計(jì)將利用信號(hào)強(qiáng)度RSSI值與信號(hào)傳輸距離之間的關(guān)系，將測(cè)得的信號(hào)強(qiáng)度轉(zhuǎn)化成相應(yīng)的距離。用距離代替?zhèn)鹘y(tǒng)LANDMARC算法中的信號(hào)強(qiáng)度值，將LANDMARC算法建立在標(biāo)簽與讀寫(xiě)器距離的基礎(chǔ)上。其中，參考標(biāo)簽到讀寫(xiě)器的距離可以根據(jù)坐標(biāo)，計(jì)算得到：

其中

式中DjR1表示參考標(biāo)簽j到讀寫(xiě)器1的距離，xj、yj、zj分別為參考標(biāo)簽j的橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)和豎坐標(biāo)。xR1、yR1、zR1分別為讀寫(xiě)器1的橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)和豎坐標(biāo)。

待定位標(biāo)簽到讀寫(xiě)器的距離由RSSI與距離轉(zhuǎn)換模型得到。通過(guò)式（4），可得待定位標(biāo)簽到讀寫(xiě)器的距離為：

參考標(biāo)簽CTj和待定位標(biāo)簽DTi之間的歐式距離為：選取k個(gè)最小的ELR，根據(jù)式（7）和式（8）計(jì)算得待定位標(biāo)簽的坐標(biāo)為：

5 改進(jìn)LANDMARC算法定位方案

構(gòu)建如圖4所示的實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，即在圖3所示模型的基礎(chǔ)上增加兩層參考標(biāo)簽，三層參考標(biāo)簽的豎坐標(biāo)分別為0m，0.5m，1.5m。讀寫(xiě)器放置在距離地面1m的4個(gè)角落。

圖4 LANDMARC實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

在實(shí)驗(yàn)前，根據(jù)已知讀寫(xiě)器與參考標(biāo)簽的坐標(biāo)，利用MATLAB計(jì)算得到參考標(biāo)簽與讀寫(xiě)器之間的距離。因此，在實(shí)驗(yàn)中，可以忽略模型中的參考標(biāo)簽，不做安放。模型中參考標(biāo)簽可視為虛擬的參考點(diǎn)。

在實(shí)驗(yàn)區(qū)域的邊緣和內(nèi)部分別選取20個(gè)待定位標(biāo)簽點(diǎn)，根據(jù)RSSI與距離轉(zhuǎn)化模型：

將計(jì)算機(jī)采集到的待定位標(biāo)簽與讀寫(xiě)器之間的RSSI值轉(zhuǎn)化成相應(yīng)的距離：

根據(jù)改進(jìn)的LANDMARC算法，可得20個(gè)待定位標(biāo)簽的坐標(biāo)點(diǎn)。

6 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

對(duì)20個(gè)待定位標(biāo)簽的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行處理，確定LANDMARC算法與改進(jìn)LANDMARC算法的定位誤差比較如圖5所示：

圖5 待定位標(biāo)簽估計(jì)誤差比較

由圖5可知，在空間定位應(yīng)用中，改進(jìn)的LANDMARC算法定位誤差小于傳統(tǒng)的LANDMARC算法。對(duì)于處于區(qū)域邊緣的待定位標(biāo)簽，改進(jìn)的LANDMARC算法精確度遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)LANDMARC算法。

對(duì)于兩種算法的穩(wěn)定性分析如圖6所示：

傳統(tǒng)的LANDMARC算法應(yīng)用于空間定位時(shí)，會(huì)出現(xiàn)較大幅度的波動(dòng)。改進(jìn)后的LANDMARC算法的估計(jì)誤差EE在1.5米后趨于穩(wěn)定，定位精度收斂速度相對(duì)較慢，但穩(wěn)定性較好。

7 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)LANDMARC算法在實(shí)際空間定位中存在一定誤差的問(wèn)題，對(duì)LANDMARC算法進(jìn)行改進(jìn)，使其與RSSI與距離轉(zhuǎn)換模型相結(jié)合，將LANDMARC算法建立在距離的基礎(chǔ)上，用測(cè)試距離代替信號(hào)強(qiáng)度，減少參考標(biāo)簽，降低成本的同時(shí)，提高空間定位精度。

圖6 CDF曲線比較

［1］李魏峰.基于RFID的室內(nèi)定位技術(shù)研究［D］.上海：上海交通大學(xué)，2010.

［2］王峰.基于UHF RFID的室內(nèi)定位系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)［D］.重慶：重慶大學(xué)，2012.

［3］葉萍，張彥.基于RSSI測(cè)距的交點(diǎn)質(zhì)心定位算法研究與室內(nèi)應(yīng)用修正［J］.技術(shù)縱橫，2013：104.

［4］徐春妹.基于 TOA的無(wú)線定位技術(shù)及應(yīng)用［J］.礦山機(jī)械，2007，35（7）：109.

［5］孟令軍，王建亮，潘峰.基于TDOA定位機(jī)制的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)［J］.傳感器與微系統(tǒng)，2009，28（6）.101.

［6］汪洪雁，陳黎霞.NLOS環(huán)境下 TDOA／AOA混合定位算法研究［J］.計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2007，27（5）：1100.

［7］張玉茹，譚麗萍.改進(jìn)LANDMARC最近鄰居算法在嵌入式系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)［J］.哈爾濱商業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2013，29（3）：333.

［8］閆保中，姜琛，尹偉偉.基于 RFID技術(shù)的室內(nèi)定位算法研究［J］.計(jì)算機(jī)仿真，2010，27（2）：320.

［9］方震，趙湛，郭鵬.基于 RSSI測(cè)距分析［J］.傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2007，20（11）：2528.

［10］王琦.基于 RSSI測(cè)距的室內(nèi)定位技術(shù)［J］.電子科技，2012，25（6）：64.

［11］趙櫸云.基于RSSI的射頻識(shí)別室內(nèi)定位算法研究［D］.山西：中北大學(xué)，2012.

［12］劉宗元.基于射頻識(shí)別（RFID）的室內(nèi)定位系統(tǒng)研究［D］.廣東：中山大學(xué)，2009.

［13］蔣華勤，李靜.基于LANDMARC的 RFID室內(nèi)定位算法優(yōu)化［J］.科技通報(bào)，2013，29（6）：207.

［14］史偉光.基于射頻識(shí)別技術(shù)的室內(nèi)定位算法研究［D］.天津：天津大學(xué)，2011.

［15］鄒學(xué)玉，韓付偉.基于LANDMARC的最近鄰居改進(jìn)算法［J］.武漢大學(xué)學(xué)報(bào)，2012，59（3）：256.