一种面向智能电表仓储管理的射频识别定位方法与流程

文档序号:11619275阅读:241来源:国知局
一种面向智能电表仓储管理的射频识别定位方法与流程

本发明涉及射频识别应用技术领域,具体涉及一种面向智能电表仓储管理的射频识别定位方法。



背景技术:

随着国家电力行业的改革和智能电网的规划建设,为了保障国家战略能源安全和国民经济命脉安全,电力资产管理水平在逐步提高,电力计量仓储管理模式也随之发生了重大变革,智能仓储管理系统在电能表计仓储管理中的应用,提高了电能表计仓储管理的质量,为建设一流的电力智能仓储物流中心做了铺垫。智能电表仓储管理系统是一个实时地按照运作业务规则和运算法则,对信息、资源、行为、存货和分销运作进行更有效管理的系统。为了提高仓储物流中心的运行效率,获取设备位置信息是系统运作不可或缺的环节。红外线技术由于其视距传播特性使得被监测需要与阅读器处于一条直线上,而且红外线定位精度难以满足室内定位要求,超声波定位技术需要大量底层硬件支撑,受多径效应和非视距影响明显,无线局域网的定位精度通常在3m-30m左右,同样难以满足室内定位需要。作为物联网核心技术之一的射频识别rfid(radiofrequencyidentification,rfid)技术较同类技术更符合要求。在室内,其本身具有的非视距,免接触以及高速识别等特性使其很快取代由于室内遮蔽干扰而势微的全球定位系统(globalpositioningsystem,gps)。

在通常的射频识别室内定位算法中,如典型定位算法landmarc,采用定点放置阅读器和铺设实际参考标签为主,以阅读器接受参考标签信号强度值反映标签物理位置关系,其室内无线传播模型为以阅读器为中心的圆或椭圆。在实际应用中,由于环境中的温度、湿度、障碍物反射、折射和散射等条件,使得无线传播模型并不为规则图形,实测接受信号强度在反映距离关系上,与理想情况相比有误差,从而降低了此类算法在实际应用中的定位精度。为此提出了一种多阅读器扇形重叠的模型,但是对于阅读器本身配置和数量的要求较高,成本增加显著。又因为阅读器在接收标签信号强度的同时能同时显示到达相位数值,而到达相位的叠加噪声呈加性易于滤除,因此提出了利用poa的室内定位算法,但当发射信号频率过高,测距范围将受到限制。



技术实现要素:

本发明提供一种面向智能电表仓储管理的射频识别定位方法,其目的是提供一种具有较 高的定位精度,低复杂度,低成本和低能耗的特点的智能电表仓储管理的射频识别定位方法。

本发明的目的是采用下述技术方案实现的:

一种面向智能电表仓储管理的射频识别定位方法,其改进之处在于,包括:

(1)利用仓库边界的阅读器收集仓库监测区域中待定位智能电表的能量强度及布置于所述仓库监测区域的等分网格顶点上的虚拟参考标签的能量强度;

(2)确定所述待定位智能电表邻近的虚拟参考标签样本;

(3)根据所述待定位智能电表对所述虚拟参考标签样本的能量强度的隶属度,确定所述待定位智能电表最近的虚拟参考标签样本;

(4)确定所述待定位智能电表最近的虚拟参考标签样本的能量密度;

(5)确定所述待定位智能电表的位置。

优选的,所述步骤(2)包括:

以所述阅读器为圆心,所述阅读器接收待定位智能电表的能量强度与α的和为外径,所述阅读器接收待定位智能电表的能量强度与α的差为内径,构建所述阅读器对应的待定位智能电表的能量圆环;

获取包含所述待定位智能电表及所述阅读器对应的待定位智能电表的能量圆环的交集区域;

所述交集区域中包含的虚拟参考标签为所述待定位智能电表邻近的虚拟参考标签样本。

优选的,所述步骤(3)中,按下式确定所述待定位智能电表对所述虚拟参考标签样本的能量强度的隶属度:

μ(i,j)=2×min(ei,ej)/(ei+ej)(1)

式(1)中,μ(i,j)为阅读器接收第j个待定位智能电表邻近的第i个虚拟参考标签样本的能量强度对阅读器接收第j个待定位智能电表的能量强度的隶属度,ei为第j个待定位智能电表邻近的第i个虚拟参考标签样本的融合能量强度,ej为第j个待定位智能电表的融合能量强度,i∈[1,k],k为第j个待定位智能电表邻近的虚拟参考标签样本总数,j∈[1,l],l为仓库监测区中待定位智能电表总数;

其中,所述第j个待定位智能电表邻近的第i个虚拟参考标签样本的融合能量强度ei的计算公式为:

式(2)中,n为仓库监测区中阅读器总数,ein为第n个阅读器接收第j个待定位智能 电表邻近的第i个虚拟参考标签样本的能量强度;

所述仓库监测区中第j个待定位智能电表的融合能量强度ej的计算公式为:

式(3)中,ejn为第n个阅读器接收第j个待定位智能电表的能量强度。

进一步的,在阅读器接收第j个待定位智能电表邻近的虚拟参考标签样本的能量强度对阅读器接收第j个待定位智能电表的能量强度的隶属度降序排列中,选择前m个隶属度对应的虚拟参考标签样本作为所述第j个待定位智能电表最近的虚拟参考标签样本,m≤k,k为第j个待定位智能电表邻近的虚拟参考标签样本总数,m为第j个待定位智能电表最近的虚拟参考标签样本总数。

优选的,所述步骤(4)中,按下式确定所述待定位智能电表最近的虚拟参考标签样本的能量密度:

ρ(c)=(max[d(c,j)]-d(c,j)/(max[d(c,j)]-min[d(c,j)])(4)

式(4)中,c∈[1,m]且m≤k,k为第j个待定位智能电表邻近的虚拟参考标签样本总数,m为第j个待定位智能电表最近的虚拟参考标签样本总数,ρ(c)为第j个待定位智能电表最近的第c个虚拟参考标签样本与第j个待定位智能电表的能量密度,d(c,j)为第j个待定位智能电表最近的第c个虚拟参考标签样本与第j个待定位智能电表的能量差;

其中,所述第j个待定位智能电表最近的第c个虚拟参考标签样本与第j个待定位智能电表的能量差d(c,j)的计算公式为:

式(5)中,ejn为第n个阅读器接收第j个待定位智能电表的能量强度,ecn为第n个阅读器接收第j个待定位智能电表最近的第c个虚拟参考标签样本的能量强度,n为仓库监测区中阅读器总数。

优选的,所述步骤(5)中,按下式确定所述待定位智能电表的位置:

式(6)中,c∈[1,m]且m≤k,k为第j个待定位智能电表邻近的虚拟参考标签样本总数,m为第j个待定位智能电表最近的虚拟参考标签样本总数,xj为第j个待定位智能电表在仓库监测区中的横坐标,yj为第j个待定位智能电表在仓库监测区中的纵坐标,xc为第j 个待定位智能电表最近的第c个虚拟参考标签样本在仓库监测区中的横坐标,yc为第j个待定位智能电表最近的第c个虚拟参考标签样本在仓库监测区中的纵坐标,wc为第j个待定位智能电表最近的第c个虚拟参考标签样本的坐标系数;

其中,所述第j个待定位智能电表最近的第c个虚拟参考标签样本的坐标系数的计算公式为:

式(7)中,ρ(c)为第j个待定位智能电表最近的第c个虚拟参考标签样本与第j个待定位智能电表的能量密度,μ(c,j)为第j个待定位智能电表最近的第c个虚拟参考标签样本与第j个待定位智能电表的能量强度的隶属度。

本发明的有益效果:

本发明提供的一种面向智能电表仓储管理的射频识别定位方法,通过引入模糊理论、信息融合理论等方法,求取样本标签对待定位电表的隶属度,计算样本标签的能量密度,采用三角模融合获得待定位智能电表的位置坐标,具有定位精度,低复杂度,低成本和低能耗的特点。

附图说明

图1是本发明提供的一种面向智能电表仓储管理的射频识别定位方法的流程图;

图2是本发明实施例提供的一种面向智能电表仓储管理的射频识别定位方法的应用场景示意图;

图3是本发明实施例提供的一种面向智能电表仓储管理的射频识别定位方法的样本标签选择示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作详细说明。

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。

本发明提供的一种面向智能电表仓储管理的射频识别定位方法,如图1所示,包括:

(1)利用仓库边界的阅读器收集仓库监测区域中待定位智能电表的能量强度及布置于所 述仓库监测区域的等分网格顶点上的虚拟参考标签的能量强度;

例如,如图2所示,网格区域为智能电表仓储管理监测区域,网格顶点处的方形标示,即预先设定的虚拟参考标签,阅读器安装在仓储物流中心四周边界的中点位置。

(2)确定所述待定位智能电表邻近的虚拟参考标签样本,包括:

以所述阅读器为圆心,所述阅读器接收待定位智能电表的能量强度与α的和为外径,所述阅读器接收待定位智能电表的能量强度与α的差为内径,构建所述阅读器对应的待定位智能电表的能量圆环;

其中,α为待定位智能电表的能量强度门限值;

获取包含所述待定位智能电表及所述阅读器对应的待定位智能电表的能量圆环的交集区域;

所述交集区域中包含的虚拟参考标签为所述待定位智能电表邻近的虚拟参考标签样本。

例如,如图3所示,包含待定位智能电表i及阅读器1、2和3分别对应的待定位智能电表i的能量圆环的交集区域内包含的虚拟参考标签为所述待定位智能电表邻近的虚拟参考标签样本,即阴影区域内包含的虚拟参考标签为所述待定位智能电表邻近的虚拟参考标签样本;

(3)根据所述待定位智能电表对所述虚拟参考标签样本的能量强度的隶属度,确定所述待定位智能电表最近的虚拟参考标签样本包括:

按下式确定所述待定位智能电表对所述虚拟参考标签样本的能量强度的隶属度:

μ(i,j)=2×min(ei,ej)/(ei+ej)(1)

式(1)中,μ(i,j)为阅读器接收第j个待定位智能电表邻近的第i个虚拟参考标签样本的能量强度对阅读器接收第j个待定位智能电表的能量强度的隶属度,ei为第j个待定位智能电表邻近的第i个虚拟参考标签样本的融合能量强度,ej为第j个待定位智能电表的融合能量强度,i∈[1,k],k为第j个待定位智能电表邻近的虚拟参考标签样本总数,j∈[1,l],l为仓库监测区中待定位智能电表总数;

其中,所述第j个待定位智能电表邻近的第i个虚拟参考标签样本的融合能量强度ei的计算公式为:

式(2)中,n为仓库监测区中阅读器总数,ein为第n个阅读器接收第j个待定位智能电表邻近的第i个虚拟参考标签样本的能量强度;

所述仓库监测区中第j个待定位智能电表的融合能量强度ej的计算公式为:

式(3)中,ejn为第n个阅读器接收第j个待定位智能电表的能量强度。

其中,将阅读器接收第j个待定位智能电表邻近的虚拟参考标签样本的能量强度对阅读器接收第j个待定位智能电表的能量强度的隶属度降序排列,选择前m个隶属度对应的虚拟参考标签样本作为所述第j个待定位智能电表最近的虚拟参考标签样本,m≤k,k为第j个待定位智能电表邻近的虚拟参考标签样本总数,m为第j个待定位智能电表最近的虚拟参考标签样本总数。

(4)确定所述待定位智能电表最近的虚拟参考标签样本的能量密度包括:

按下式确定所述待定位智能电表最近的虚拟参考标签样本的能量密度:

ρ(c)=(max[d(c,j)]-d(c,j)/(max[d(c,j)]-min[d(c,j)])(4)

式(4)中,c∈[1,m]且m≤k,k为第j个待定位智能电表邻近的虚拟参考标签样本总数,m为第j个待定位智能电表最近的虚拟参考标签样本总数,ρ(c)为第j个待定位智能电表最近的第c个虚拟参考标签样本与第j个待定位智能电表的能量密度,d(c,j)为第j个待定位智能电表最近的第c个虚拟参考标签样本与第j个待定位智能电表的能量差;

其中,所述第j个待定位智能电表最近的第c个虚拟参考标签样本与第j个待定位智能电表的能量差d(c,j)的计算公式为:

式(5)中,ejn为第n个阅读器接收第j个待定位智能电表的能量强度,ecn为第n个阅读器接收第j个待定位智能电表最近的第c个虚拟参考标签样本的能量强度,n为仓库监测区中阅读器总数。

考虑样本标签能量密度越大,即其最邻近虚拟参考标签能量强度与待定位智能电表能量强度接近程度越大,表示通过样本标签周围多个参考点与待定位智能电表间距离推测,样本标签以更大的可能性接近于待定位智能电表。选择样本标签最近邻虚拟参考标签与待定位智能电表能量差,能更有效地减少室内环境因素对能量强度反应距离能力的影响,提高定位结果的精确度。

(5)确定所述待定位智能电表的位置包括:

按下式确定所述待定位智能电表的位置:

式(6)中,c∈[1,m]且m≤k,k为第j个待定位智能电表邻近的虚拟参考标签样本总数,m为第j个待定位智能电表最近的虚拟参考标签样本总数,xj为第j个待定位智能电表在仓库监测区中的横坐标,yj为第j个待定位智能电表在仓库监测区中的纵坐标,xc为第j个待定位智能电表最近的第c个虚拟参考标签样本在仓库监测区中的横坐标,yc为第j个待定位智能电表最近的第c个虚拟参考标签样本在仓库监测区中的纵坐标,wc为第j个待定位智能电表最近的第c个虚拟参考标签样本的坐标系数;

其中,所述第j个待定位智能电表最近的第c个虚拟参考标签样本的坐标系数的计算公式为:

式(7)中,ρ(c)为第j个待定位智能电表最近的第c个虚拟参考标签样本与第j个待定位智能电表的能量密度,μ(c,j)为第j个待定位智能电表最近的第c个虚拟参考标签样本与第j个待定位智能电表的能量强度的隶属度。

最后应当说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制,尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明,所属领域的普通技术人员应当理解:依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换,而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换,其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

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