三维空间中的大规模rfid阅读器的部署算法
【专利摘要】本发明提出了一种三维空间中大规模RFID阅读器的部署算法，其特征在于，该算法采取量化的方法，将三维空间中的读写器模型和待覆盖区域模型分别转化为三维矩阵，然后利用矩阵理论，将读写器部署问题转换成三维矩阵的部署问题。同时针对阅读器天线有传播方向的差异问题，提出了使用旋转矩阵来构建读写器三维覆盖模型矩阵组的方法，以此来映射读写器天线的摆放。并且给出了该部署策略中计算部署性能指标：覆盖率和重叠率的方法。最后针对RFID阅读器的部署，该算法提出了一种基于淘汰规则的粒子群算法的改进型策略，该策略加入了阅读器越界检测和淘汰机制，对标准粒子群算法做出了改进。
【专利说明】三维空间中的大规模RFID阅读器的部署算法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种三维空间中大规模RFID阅读器的部署算法。首先该算法对RFID阅读器进行三维建模，将RFID阅读器在三维空间中的部署这个NP-hard问题转化为三维矩阵的部署问题，依据常见的超高频RFID阅读器的电磁传播模型，建立了三维矩阵化的阅读器模型，该模型在部署仿真中实现简单、计算复杂度低，同时提出了一种基于淘汰规则的改进型粒子群优化算法，该算法加入了阅读器覆盖的越界检测和对种群中不良粒子的舍弃，相比标准粒子群优化算法，该算法不仅可以检测出部署在覆盖区域外的无效阅读器，将其重新纳入目标区域内，而且还能避免种群陷入局部最优解，保持粒子的活性。
【背景技术】
[0002]RFID是英文Radio Frequency Identif ication的缩写，即无线射频识别。是一种非接触式的自动识别技术，它利用交变电磁场进行数据、信息的传递，具有其他自动识别技术所不具备的优势，如快速、可靠、安全性强、可同时读取多个目标等。目前被广泛应用于仓储、物流、门禁、图书管理、交通运输等领域。
[0003]阅读器是RFID系统中最重要和关键的部分，同时也是最复杂的一个组件。它的作用是通过发射无线射频信号来查询和修改标签信息的设备，是RFID系统数据采集的终端。阅读器一方面通过网口 RJ45、RS232串口或USB接口同计算机相连，另一方面通过天线与RFID标签进行通信。RFID阅读器可以和天线封装在一起，也可以外接天线，它分为手持式和固定式两种。
[0004]RFID阅读器根据射频模块发出的载波的频率的不同，可以划分为低频阅读器、高频阅读器、超高频阅读器和微波频段阅读器等。一般常见的RFID系统工作频率有:125kHz、134.2kHz (低频)；13.56MHz (高频)；960MHz (超高频)。
[0005]超高频RFID阅读器是目前应用较多的阅读器，该类天线大多使用微带天线(Microstrip Antenna) [26],是由底层的导体接地板、中间的介质基片和上面贴加的导体薄片组成。所以也称为贴片天线(Patch Antenna)。典型超高频RFID阅读器的空间电磁福射模型由主瓣、副瓣组成，其中主瓣是其主要传播方向。该传播模型的主瓣是一个近似椭球体，我们称之为锥球体，它代表了阅读器在三维空间的电磁传播模型。与规则球体在空间中的覆盖不同，锥球体在空间中的部署是有方向性的，随着天线摆放角度的不同，锥球体的辐射方向也不同。
[0006]目前RFID网络中对阅读器的部署主要集中在二维平面的研究，有少量针对三维RFID网络的规划也是将三维覆盖转换为到二维平面再进行解决；而目前研究较多的三维无线传感器网络覆盖问题，大部分方法是在确定性部署的前提下，将节点按一定的规则进行排列，如简单堆积、体心立方堆积、面心立方堆积等。该方法仅适用于解决节点覆盖模型为简单球型的情况。
[0007]粒子群优化算法(ParticleSwarm Optimization, PS0)是美国科学家 JamesKennedy和Russell Eberhart受鸟类觅食行为启发提出的一种群集智能算法。PSO类似于著名的遗传算法(GA)，也是一种基于群体智能的优化算法，与遗传算法相比，它没有遗传算法中基因和染色体的交叉(crossover)、变异(mutation)等操作，因此相比GA, PSO具有简单、易实现的优点，在科学研究、工程计算领域得以广泛应用。
[0008]由于RFID阅读器天线电磁传播模型是不规则的，而且在有些部署场景中存在覆盖区域不规则或不连续的情况。因此我们无法将RFID阅读器的部署位置严格限定在覆盖区域的内部；或者即使将阅读器限制在覆盖区域内部也无法获得好的覆盖效果。这种阅读器叫做越界阅读器。
[0009]标准PSO是一种随机搜索型算法，其优点是算法在迭代的初期能够快速收敛，但是到了算法迭代的后期，所有的粒子都向群体中的最优粒子靠拢，粒子与粒子之间位置的差异逐渐减小，且粒子的速度由初始时的速度逐渐趋于零，此时的粒子由于缺乏活性，失去了探索新空间的能力，算法很容易就陷入到局部极值中。而且这种现象不能随算法迭代次数的增加获得明显改善。因此很多标准粒子群算法的改进研究出现了，目前对粒子群算法的改进主要有四类:参数选择、粒子群初始化、领域拓扑和混合策略。淘汰机制就是针对标准粒子群算法在迭代后期容易陷入局部最优解的现象而建立的。
【发明内容】
[0010]本发明提出了一种三维空间中大规模RFID阅读器的部署算法，通过对不同三维部署场景进行的仿真实验结果表明，该算法具有良好的部署效果。
[0011]首先将阅读器覆盖模型放入一个立方体区域，然后通过对这个区域进行量化，将该区域变换成一个每维长度都为η的(0、1)矩阵，矩阵中I的部分代表阅读器覆盖区域，O的部分代表没有被覆盖到的区域。同理再将需要覆盖的区域也装入一个更大的长方体中，并将其量化成一个每维长度分别为长方体长、宽、高的三维矩阵，矩阵中元素值为I的点表示需要覆盖的区域、矩阵中元素值为O的点表示不需要覆盖的区域，通过上述步骤，即完成了 RFID阅读器及覆盖区域的矩阵化工作。
[0012]由于阅读器辐射场在空间中的传播是有方向的，因此，为了真实反映出这一特质，在对阅读器矩阵进行部署时，就必须考虑到这一参数对阅读器覆盖模型矩阵的影响。鉴于上述特点，采取了对三维阅读器覆盖矩阵M沿一条平行于ζ轴的直线旋转的方法，该直线定义为:通过阅读器矩阵M的中心点，且平行于ζ轴。阅读器的方向对应于阅读器覆盖矩阵M沿直线的旋转方向，根据阅读器方向的不同，可以生成新的矩阵，这些矩阵组合起来就是按不同角度摆放的三维阅读器覆盖矩阵组Μ( Θ )。
[0013]在RFID读写器和覆盖区域分别进行量化并得到自己的三维矩阵后，通过矩阵叠加的方式，将阅读器矩阵循环叠加到部署矩阵中，将读写器部署问题转化为三维矩阵部署问题。利用该策略，可以大大简化阅读器部署环节中目标区域的覆盖率、重叠率等指标的计算难度，有利于快速评估RFID系统的覆盖性能。
[0014]覆盖率和重叠率是衡量无线传感器网络、RFID网络及其它无线网络覆盖性能的重要指标。在多个阅读器的三维覆盖中，用传统方法计算覆盖率和重叠率是相当困难和不现实的。因此提出了一种将三维空间量化，并计算离散覆盖率和重叠率的策略，该策略计算简单，实现容易。覆盖率σ为:覆盖了一次和一次以上的点占所有覆盖到的点的比值。重叠率为3:覆盖了两次和两次以上的点占所有覆盖到的点的比值。[0015]由于粒子群算法的初始化是随机生成每个粒子的初始位置的，如果待覆盖区域又是不规则模型，在阅读器个数比较多的情况下，出现这种越界阅读器的可能性就会很高。而PSO在迭代过程中没有将这些阅读器更新到覆盖区域。因此我们在迭代过程中需要对阅读器的覆盖进行越界检测。针对上述问题，我们对部署策略在部署过程中出现的某些阅读器覆盖到的区域体积太小或者是完全没有覆盖到任何区域的情况进行判断，具体方法是设定一个阈值，如果算法在迭代过程中检测到阅读器没有覆盖到任何有效区域或者覆盖的区域面积小于该阈值，则对阅读器的参数进行相应的处理。具体处理思路是:将阅读器矩阵与覆盖矩阵上大小等同于阅读器矩阵的矩阵进行点乘，目的是通过点乘，保留下覆盖矩阵中元素值I的元素，如果结果矩阵中有1，说明该区域被阅读器覆盖到了，如果结果矩阵全部为0，则说明该区域完全没有被覆盖到，通过这种方法，我们就可以判断阅读器矩阵部署的有效性了。
[0016]我们提出了一种基于淘汰规则的粒子群优化算法，针对标准粒子群算法在迭代后期容易陷入局部最优解的现象，建立了一种淘汰机制:假如粒子群的全局极值在累积一定的迭代次数后没有提升，则通过对所有粒子适应值的计算，选择其中适应值最小的若干个粒子将其舍弃，再随机初始化新的粒子加入到粒子群中，与适应值较大的优秀粒子协作、更新，这样经过不断的优胜劣汰，整个粒子群既保持了粒子的多样性，又保存了群体中的优秀粒子。
【专利附图】
【附图说明】
[0017]图1典型RFID阅读器三维电磁辐射模型；
[0018]图2RFID阅读器三维覆盖矩阵；
[0019]图3长方体覆盖区域的三维矩阵；
[0020]图4球型覆盖区域的三维矩阵
[0021]图5单个阅读器在覆盖区域中部署的三维矩阵；
[0022]图6实验参数表
[0023]图7粒子群优化算法流程图
【具体实施方式】
[0024]下面结合附图对本发明的技术方案作详细说明。
[0025]该部署算法采用了目前应用较多的超高频RFID阅读器作为研究对象，该类天线大多使用微带天线(Microstrip Antenna),是在带有导体接地板的介质基片上贴加导体薄片而形成的天线，也称为贴片天线(Patch Antenna)。贴片天线与普通天线相比，具有体积小、重量轻、结构简单等优点，被广泛运用于无线通信领域，尤其适合在RFID系统中的应用。根据天线相关理论，该模型研究的典型超高频RFID阅读器的空间电磁辐射模型如图1所示。该模型由主瓣、副瓣组成，其中主瓣是其主要传播方向。从图中可以看出该传播模型的主瓣是一个近似椭球体，我们称之为锥球体，它代表了阅读器在三维空间的电磁传播模型。
[0026]假设我们将图1中辐射模型R放置在一个边长为L的立方体A内(L>阅读器的最远覆盖距离)。同时我们将立方体A的每条边划分成η等分，每段的长度即为1，则L = nl。那么上述立方体A即可看成是由nXnXn个体积为I3的小立方体组成。这样，阅读器辐射模型R就可以近似看成由若干个体积为I3的立方体重叠堆积而成。可以看出，当I取值越小时，阅读器模型R就被划分得越细，误差就越小。
[0027]当I = I时，即I的取值为单位长度时，立方体A中可以用矩阵M (L，W，H)表示，其中L代表矩阵的行、W代表矩阵的列、H代表矩阵的页。令立方体A中阅读器模型R覆盖到的位置取值为1，则R可以表示为矩阵M中取值为I的点的组成的集合{R|M(L，W，H) = I}。读写器辐射模型的三维矩阵模型如图2所示，其中蓝色点阵部分即为阅读器三维模型。
[0028]可以看出当立方体体积nXnXn I3固定时,I3越小,则nXnXn越大，即模型的准确率越高，越能逼真反映现实阅读器的覆盖模型。因此在建模过程中可以根据需要选择合适的η值。
[0029]待覆盖区域的形状根据实际应用的不同，可以分为规则和不规则两种，需要对不同的待覆盖区域进行三维量化，下面给出覆盖区域为长方体和球体的矩阵化过程。
[0030]先假定待覆盖区域是一个长、宽、高分别为a、b、c的长方体区域，上述区域可以表示成aXbX c个单位体积的立方体。将该立方体装入行、列、页分别为a, b, c的部署矩阵Md(a,b,c)中，其中覆盖区域部分置为1，即图中淡蓝色部分，表示需要全部覆盖，矩阵模型如图3所示。
[0031]若待定覆盖区域为直径为r的球体区域，采用阅读器越界检测方法，即设定一个阀值；假设阅读器矩阵在覆盖矩阵上相应的位置进行部署，那么就将阅读器矩阵与覆盖矩阵上大小等同于阅读器矩阵的矩阵进行点乘，点乘的目的是判读阅读器位置的有效性。如果结果矩阵中有1，说明该区域被阅读器覆盖到了，如果结果矩阵全部为0，则说明覆盖矩阵完全没有被覆盖到，球型覆盖区域的三维矩阵如图4所示。在对阅读器进行越界判断时，只需与阈值作比较，大于阈值，该阅读器就是有效的，小于阈值，就必须对该阅读器进行重新部署。
[0032]得到RFID读写器和覆盖区域三维矩阵后，就可以利用矩阵理论，将读写器部署问题转化为三维矩阵部署问题，部署策略如下:
[0033]( I)首先初始化部署矩阵Md，即将Md矩阵中的有色区域内元素值置为I，用以表示待覆盖的区域。
[0034](2)将图2所示的若干个阅读器三维矩阵M根据天线摆放位置的不同和天线传播方向的不同，逐一叠加到部署矩阵Md (al，bl，cl)上。假设阅读器矩阵M(L，W，H)初始化时被随机放置在部署矩阵Md (&1汕1，(:1))里的点(1'，(3，？&)上，则单个阅读器在Md中部署的公式如下:
[0035]Md (r:r+L-l, c: c+ff-1, pa:pa+H_l) =Md (r:r+L-l, c: c+ff-1, pa:pa+H_l) +M (1:L, 1:ff,1:H)
[0036]其中r，c, pa三个参数根据矩阵不同加以边界限制，单个阅读器在覆盖区域中的部署矩阵图4所示。
[0037](3)计算出上述部署过程中的各项数据，并根据适应值大小评估部署效果
[0038](4)利用本文提出的改进型粒子群优化算法对叠加后的矩阵进行优化，最后得出部署效果最好的解。
[0039]在实际部署中，考虑到阅读器方向对部署效果的影响，则每个阅读器有4个参数，分别为:阅读器在部署区域中的X轴坐标、Y轴坐标、Z轴坐标和阅读器辐射方向Θ。用一个四元组来表示即为:R(x，y，z，θ)。本实验仅考虑阅读器在水平面进行旋转，理论上阅读器的Θ值可以在[O，2π]的范围内任意取值，但是为了计算方便，便于放置，我们对阅读器的旋转方向进行量化，可以令阅读器的方向参数取值Θ =k(Ji/8)，k的取值范围为[0，15]，即Θ在水平方向上有16个旋转方向供其选择，这样可以比较真实的反映出现实部署中的阅读器方向变换。变换过程如下:
[0040]首先将图5所示矩阵M根据k的取值不同，沿通过阅读器矩阵M的中心点，且平行于ζ轴的直线分别旋转Θ，并将矩阵中元素值为I的点的坐标做如下处理:
【权利要求】
1.一种三维空间中的大规模RFID阅读器的部署算法，其特征在于: (1)该算法提出了一种矩阵化的量化方法，将阅读器电磁覆盖模型和覆盖区域模型映射为阅读器三维矩阵和覆盖区域三维矩阵； (2)该模型使用旋转矩阵来构建读写器三维覆盖模型矩阵组，以此来映射读写器天线的摆放，真实反映出读写器辐射场在空间中的传播具有方向性； (3)该算法提出了一种三维矩阵的部署策略，通过采样、量化的方法，将三维空间中的读写器部署问题转化为三维矩阵部署问题； (4)该算法提出了一种新的计算覆盖率和重叠率的策略，该策略计算简单，实现容易。 (5)该算法提出了一种基于淘汰规则的粒子群算法的改进型策略，该策略加入了阅读器越界检测和淘汰机制，对标准粒子群算法做出了改进。
2.如权利要求1所述的三维空间中的大规模RFID阅读器的部署算法，首先将阅读器覆盖模型放入一个立方体区域，然后通过对这个区域进行量化，将该区域变换成一个每维长度都为η的(0、1)矩阵，矩阵中I的部分代表阅读器覆盖区域，O的部分代表没有被覆盖到的区域。同理，再将需要覆盖的区域也装入一个更大的长方体中，并将其量化成一个每维长度分别为长方体长、宽、高的三维矩阵，矩阵中元素值为I的点表示需要覆盖的区域、矩阵中元素值为O的点表示不需要覆盖的区域，通过上述步骤，即完成了 RFID阅读器及覆盖区域的矩阵化工作。
3.如权利要求1所述的三维空间中的大规模RFID阅读器的部署算法，由于阅读器辐射场在空间中的传播是 有方向的，因此，为了真实反映出这一特质，在对阅读器矩阵进行部署时，就必须考虑到这一参数对阅读器覆盖模型矩阵的影响。鉴于上述特点，采取了对三维阅读器覆盖矩阵M沿一条平行于ζ轴的直线旋转的方法，该直线定义为:通过阅读器矩阵M的中心点，且平行于ζ轴。阅读器的方向对应于阅读器覆盖矩阵M沿直线的旋转方向，根据阅读器方向的不同，可以生成新的矩阵，这些矩阵组合起来就是按不同角度摆放的三维阅读器覆盖矩阵组Μ(θ)。
4.如权利要求2、3所述的三维空间中的大规模RFID阅读器的部署算法，该策略通过矩阵叠加的方式，将阅读器矩阵循环叠加到部署矩阵中，利用矩阵理论，将三维空间中的读写器部署问题转化为三维矩阵部署问题。利用该策略，可以大大简化阅读器部署环节中目标区域的覆盖率、重叠率等指标的计算难度，有利于快速评估RFID系统的覆盖性能。
5.如权利要求1、2所述的三维空间中的大规模RFID阅读器的部署算法，覆盖率和重叠率是衡量无线传感器网络、RFID网络及其它无线网络覆盖性能的重要指标。在多个阅读器的三维覆盖中，用传统方法计算覆盖率和重叠率是相当困难和不现实的。因此提出了一种将三维空间量化，并计算离散覆盖率和重叠率的策略，该策略计算简单，实现容易。覆盖率σ为:覆盖了一次和一次以上的点占所有覆盖到的点的比值。重叠率为3:覆盖了两次和两次以上的点占所有覆盖到的点的比值。
6.如权利要求1、2所述的三维空间中的大规模RFID阅读器的部署算法，由于粒子群算法的初始化是随机生成每个粒子的初始位置的，如果待覆盖区域的又是不规则模型，在阅读器个数比较多的情况下，出现越界阅读器的可能性就很高，因此我们在迭代过程中加入了对阅读器覆盖的越界检测。解决阅读器越界的方法是:如果判断出阅读器是越界阅读器，则将该阅读器位置、速度随机重置，直至越界检测判断出该阅读器为有效阅读器为止。针对标准粒子群算法在迭代后期容易陷入局部最优解的现象，我们建立了一种淘汰机制:假如粒子群的全局极值在累积一定的迭代次数后没有提升，则通过对所有粒子适应值的计算，选择其中适应值最小的若干个粒子将其舍弃，再随机初始化新的粒子加入到粒子群中，与适应值较大的优秀粒子协作、更新，这样经过不断的优胜劣汰，整个粒子群既保持了粒子的多样性，又保存了群体中`的优秀粒子。
【文档编号】G06N3/00GK103793551SQ201310639975
【公开日】2014年5月14日 申请日期:2013年12月2日 优先权日:2013年12月2日
【发明者】周世杰, 罗嘉庆, 刘赟, 周扬葓, 邓伟伟, 张萌洁, 张悦涵, 刘赟卓 申请人:电子科技大学