本发明属于无线射频识别领域，具体涉及一种基于标签耦合作用的超高频RFID标签精确定位方法。
背景技术：
目前目标定位在很多领域被广泛应用，尤其是精确定位尤为重要。它在很多应用中作用突出，比如工业系统中的机器人手臂在工作期间需要执行精确的运动，包括抓取、提升等动作，只有精确确定操作目标的位置才能成功执行任务。现有的定位方法主要有三类：基于计算机视觉，基于GPS，基于无线射频信号等。
基于计算机视觉的技术，主要通过相机或红外传感器来获取目标对象的高分辨率位置信息，利用规划和控制算法来确定目标。此技术最明显的缺点是，对环境要求苛刻，仅能视距传播，且需要良好的照明条件，更严重的问题是无法检测和识别具有相似颜色或形状的对象，且侵犯用户的隐私，发展受限。基于GPS的技术，是目前应用最为广泛的定位技术。GPS接收机利用接收到的GPS信号计算目标的位置，充分利用了卫星覆盖范围大、导航信号免费等优点。此技术的主要缺点是：GPS信号在室内会因建筑物的影响而衰减，导致定位精度低，而且定位器的设备成本很昂贵。基于无线射频信号的技术，成本低廉，可以克服环境和视距约束。它主要利用无线信号(如WIFI信号，RF信号)来进行导航和定位，现有的解决方案主要通过使用特殊的硬件设备和复杂的部署场景，利用合成孔径雷达或软件无线电来实现定位。此方案的主要缺点是，对信号的处理过于复杂，设备成本较高，部署难度增加等。
综上，目前通常使用的定位技术要么对环境有严苛要求，要么需要依赖特殊设备或复杂算法。因此，一种无需特别专业设备、成本低、精度高的定位技术，被迫切需求。
技术实现要素：
本发明的目的在于克服上述不足，提供一种基于标签耦合作用的超高频RFID标签精确定位方法，通过分析评估干扰标签移动导致的目标标签RSS的变化情况，达到对目标标签精确定位的目的，只需要单个天线和一组RFID标签即可完成高精度的精确定位。
为了达到上述目的，本发明包括以下步骤：
步骤一，对标签耦合作用建模：分析RFID标签天线的设计和辐射方式，对标签的耦合作用进行建模，通过标签之间的耦合效应带来的射频干扰，能够对目标标签进行定位；
步骤二，设计干扰标签对，采集RSS信号：在理论的支持下，设计一组RFID干扰标签对，基于阅读器与标签的后向散射通信过程，通过移动这组干扰标签对，监测目标标签的RSS变化情况，分析得到目标标签RSS变化情况与其自身所在位置间的关系；
步骤三，信号处理：对采集到的目标标签RSS信号进行信号处理，消除由于设备和多径效应带来的RSS测量误差，并进一步提取RSS信号特征，设计迭代定位算法用于定位；
步骤四，目标精确定位：移动步骤二中得到的干扰标签对，通过所述步骤三中的信号处理和迭代定位算法，即可对目标标签精确定位。
步骤一中，通过对市场中多种不同的RFID标签的天线设计方式进行调研，并建立标签的等效电路，证明理论具有普适性。
步骤一中，对标签的耦合作用进行建模时，以标签的互阻抗变化为分析依据。
步骤二中，阅读器为超高频RFID阅读器，具有16个信道，采用定频模式，工作频率为922.38MHz。
步骤二中，通过改变干扰标签对的标签类型、间距和排列方向，比较目标标签的RSS变化情况，设计得到参数合理的干扰标签对。
步骤三中，用三角移动平均滤波器能够处理由于阅读器设备和多径效应带来的随机信号干扰，减小RSS测量误差。
步骤三中，提取RSS信号特征时利用基于自动多尺度的峰值检测算法，能够避免RSS信号局部最小值的出现。
步骤三中，迭代定位算法的具体步骤如下：
第一步，规定干扰标签对的每一组动作为一次迭代，每一组动作包括水平和垂直运动；
第二步，在一次迭代中，先沿某一维度进行水平或垂直运动，得到该维度的标签候选位置，然后保持该维度的坐标不变，沿另一维度移动干扰标签，得到一个候选的二维区域；
第三步，重复第二步，得到多个新的候选二维区域；
第四步，统计所有的候选二维区域，算法规定将区域重叠部分的中心视作目标标签的位置。
步骤四中，对一组目标标签的精确定位，通过将该组标签放置在二维平面上，移动干扰标签对并监测组内各标签的EPC和RSS变化情况，提取其信号特征后，确定标签在该平面内的排列顺序来实现。
与现有技术相比，本发明基于现有的商业协议，无需提前训练建立数据库，利用商业RFID设备和单天线即可进行目标标签的精确定位。本发明研究RFID标签的天线设计模式后，建立其等效电路并对标签的耦合效应建模，在理论支撑下设计得到合理的干扰标签对。RFID阅读器工作在定频模式下，移动干扰标签对，追踪其对目标标签RSS带来的影响，并通过信号处理和迭代定位，实现对目标标签的精确定位。本发明仅需要一个RFID天线和一组RFID标签，即可完成精确定位，包括绝对定位和相对定位，是一种成本低、精度高的定位方法，本发明对标签的耦合作用进行了完整的理论分析和建模，并通过实施例对比相关参数，设计出合理的干扰标签对用于目标定位。
进一步，本发明采用三角移动平均滤波器对RSS信号进行预处理，平滑性和去噪性比其他传统滤波器好，可以解决由设备和多径等环境因素带来的随机误差。
进一步，本发明中采用的自动多尺度的峰值检测算法，解决了RSS测量结果中出现的局部最小值问题，结合迭代算法和时间信息进行精确定位，提高了定位精度和效率。
附图说明
图1是本发明的方法流程图；
图2是天线曲折结构的分段电流辐射图；
图3中(a)是标签的等效电路示意图，(b)是共轭匹配示意图；
图4是两个标签耦合作用建模的示意图；
图5是耦合作用下目标标签的等效电路修正图；
图6是干扰标签定位方案的坐标系说明图；
图7中(a)、(b)、(c)、(d)和(e)分别是干扰标签距目标标签0.01波长、0.25波长、0.5波长、0.75波长和1个波长远时的功率谱图；
图8是不同场景下目标标签的RSS曲线图；
图9是标签阵列的相对定位示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步说明。
本发明通过以下四步完成：
步骤1)对标签耦合作用建模；
本发明为了解释RFID标签间因耦合作用造成的干扰现象，研究了标签天线的设计和天线的等效电路，并针对该现象进行建模，分析标签对的散射功率。
超高频无源标签的天线设计与标签工作的频率、标签与阅读器间通信的方式有关。标签利用后向散射技术将能量返回给阅读器天线，并将ID等信息调制在信号中。通常，标签都采用半波偶极子天线的设计方式，由于超高频标签工作的波长约为32厘米，所以半波偶极子天线的长度为16厘米，而该长度在实际应用中很不方便。因此，天线的导线被设计成弯曲的，即曲折偶极子。此时在弯曲的导线中，电流以相反方向在相邻的导线臂流动，导致该段导线臂中的电流彼此抵消而且没有辐射能力，只剩沿偶极子原始方向的片段产生辐射功率，如图2所示。基于该现象，本发明将弯曲的导线段等效看作中心驱动的线性偶极子的近似值。
在标签天线中，存储有电容、电感变化以及电阻，可以将标签天线看作简化的电路，如图3(a)所示。在该等效电路中，电压源VO连接一个由辐射电阻Rrad、由电感和电容产生的电抗Xant组成的复阻抗，可以将集成电路近似视为线性和复数阻抗之和，ZIC＝Rload+jXIC。另外，VO是开路电压，即由阅读器输入的RF信号产生的直流分量，该值根据Frris函数可以导出，且当标签处于静止状态下保持不变。在等效电路中，根据欧姆定律对电流表示为：
则传递给等效电路的功率为：
对于固定负载和天线电阻，当分母最小化时，即当电抗Xant和XIC互相抵消时，标签将获得最大功率。此时，标签电路进一步简化为图3(b)所示的电路。为了研究清楚Rload和Rrad的关系，本发明将上式中的分子和分母同时除以Rrad2得到下式：
所以，当Rrad一定，即负载和辐射电阻相同时，标签将获得最大激活功率。在标签的设计过程中，正是以标签获得最大激活功率为宗旨，则单个标签的散射功率为：
基于上述理论分析，本发明对天线的耦合作用进行建模。一个具体的标签中Prad是定值，但是当两个或多个标签放置的足够近时，由于标签天线的结构而产生的互耦合效应，会打破这一规律，即天线的阻抗和后向散射功率发生改变，所以，本发明将利用标签间的耦合效应来进行感知。在耦合效应中，本发明以互阻抗为衡量标准，分析其变化，对天线的耦合作用建模。首先，考虑两个标签的情况，将两个标签等效看作两个平行放置的线性偶极子，如图4所示，两标签沿x轴的距离为d，标签中心沿z轴偏移距离为b。在标签2中流过的电流将在标签1中感应产生电压，进一步产生的互阻抗为：
其中，
同理，只有一个标签时，公式(2)得到的是标签天线的自阻抗，由公式(5)也可以正确表示。当目标标签周围有多个标签时，将其视为一个虚拟的集成电路，如图5所示。此时，目标标签处的互阻抗表示为：
其中，表示标签i的互阻抗，令结合公式(4)，目标标签处的散射功率为：
然后，本发明对目标标签周围是否有干扰标签对的情况分别建模，得到目标标签处的散射功率。如图6所示，以目标标签所在位置为坐标原点，建立空间直角坐标系，I是干扰标签对的中点。改变与x-z平面平行的干扰标签对的位置，测量目标标签的散射功率。两干扰标签间的距离记为d23＝0.25λ，在移动的过程中，各标签间的位置关系为：
b＝|z2-z1|＝|z3-z1|
其中，
如图7所示，记录了当干扰标签在不同位置时目标标签的功率变化。其中，灰色平面表示位于原点处的单个目标标签的功率值，x和b是双干扰标签情况下中点I的坐标。分析可知，RSS曲线中的波谷值可以作为确定目标标签位置的基本特征，利用干扰标签来定位目标标签是可行的。
步骤2)设计干扰标签对，采集RSS信号；
基于上述对标签间耦合作用的分析和建模，可以确定：干扰标签对的移动会影响目标标签的RSS值，而且RSS的波谷和目标标签的位置息息相关。本发明利用上述结论，设计一个合理的干扰标签对，在RFID阅读器和标签正常通信的情况下，改变干扰标签对的位置，并记录阅读器接收到的目标标签的RSS值，确定RSS值的变化与目标标签位置间的关系。
本发明在设计干扰标签对时，分析了干扰标签的类型、间距和方向等因素。实施例中采用商用Impinj R220阅读器，将一个定向天线固定在天花板上，工作频率设置为922.38MHz，移动干扰标签对后，轮询放置在桌面上的标签，记录目标标签的EPC和RSS变化情况。
本发明对市场中常见的RFID标签类型进行测试，类型包括‘Square’,‘Short’,‘Squiggle’,‘Doc’,‘Spider-360’,‘BAT’,和‘Impinj E41B’。这些标签的天线设计和大小各不相同，代表具有不同的辐射和相互干扰特性。通过分析实施例结果，发现不同的标签类型都符合步骤1)中所述的规律，说明该观察具有普适性。
另外，干扰标签对中的标签间距是要考虑的因素之一。如果间距较小，互耦合作用会导致干扰标签对自身的散射功率降低，进一步干扰标签对目标标签的影响也会降低。相反，干扰标签对目标标签的影响会更明显。但考虑到标签密集布置的场景和定位精度的要求，小间距显然是更好的选择，为了确定该值，本发明将干扰标签对的间距从1厘米依次变为10厘米，估算目标标签的最大RSS减少量。最终发现，当间距为5.5厘米时，目标标签的RSS减少量最大。所以，本发明在实施例中将干扰标签间距默认设置为5.5厘米。在该间距下，干扰标签对中的两个标签位于彼此电磁场的近场和远场范围间的边界区域，没有明显的耦合作用，而对目标标签仍会产生影响。
最后，干扰标签对的放置方向也会产生不同的影响。RFID标签在制作时，标签天线沿其短边不对称，所以两个标签平行放置时有两种选择：相同方向或相反方向。本发明对实施例结果分析发现，对于市场中常见的标签类型，当两标签的天线方向相反时，对目标标签的干扰更显著。
综上所述，本发明在步骤1)的基础上，进一步明确了干扰标签对的设计，设计得到合理的干扰标签对，通过移动其位置，追踪记录目标标签的RSS变化情况。
步骤3)信号处理；
本发明收集得到RSS信号后，发现其存在抖动和不连续等问题，为了提高系统可靠性和精确性，对RSS信号进行信号处理操作，主要由信号预处理、基于自动多尺度的峰值检测和迭代定位三个模块组成。
RSS信号预处理：实际情况中，每个RFID阅读器的分辨率不同，即报告RSS的精度不同，通过查询资料，本发明所采用的Impinj阅读器的分辨率为0.5dB。该现象会导致采集到的RSS信号出现抖动或局部不连续。另外，多径等环境因素也会对RSS的测量带来误差。为了将这些误差最小化，本发明采用三角移动平均滤波器来平滑RSS信号和降低信号噪声。目标标签RSS在平滑处理前后的测量结果如图8所示，分析可知，滤波后RSS的稳定性和连续性明显加强，整体变化趋势更加清晰。
基于自动多尺度的峰值检测：如步骤1)和步骤2)所述，RSS曲线中的波谷可以作为确定目标标签位置的基本特征。本发明考虑到阅读器报告的RSS值通常包含有噪声，采用自动多尺度的峰值检测算法来提取RSS的特征，该算法适用于有噪声的准周期信号的峰值检测。将阅读器接收到的RSS值按照时间排列，可得到一个集合：
R＝{RSS1,RSS2,…,RSSN} (9)
通过检测σi＝0，可找到所有可能的峰，其中，
γ是局部最大值的尺度，mk,i是RSS信号的局部比例尺，本发明将RSS信号的绝对值作为峰值检测算法的输入。通过实施例发现，移动干扰标签对后，目标标签的RSS明显降低，如图8所示，同时发现检测到RSS的多个波谷。为了消除假的波谷，即RSS的局部最小值，本发明将RSS信号流以0.2s的时间窗口进行分割，并规定一个阈值，将检测到的RSS波谷值与阈值进行对比，再结合RSS的时间信息来确定目标标签的位置。
迭代定位：本发明不断的改变干扰标签对的位置，迭代式的对目标标签进行定位。在实施例中，规定干扰标签对的每一组动作(如水平和直线运动)为一次迭代，通过迭代对定位进行更新，即可实现精确定位。RFID工作协议规定，RFID阅读器基于时隙ALOHA协议与标签进行通信，即标签随机选择一个时隙对阅读器做出响应。因此，当干扰标签位于目标标签正上方时，来自目标标签的响应可能并不存在。为了防止该现象发生，本发明对上述内容中提到的波谷位置进行了拓展，以[σmax-ε,σmax+ε]作为目标标签的候选位置，ε是预定义的经验值。在一次迭代中，先沿某一维度进行水平或垂直运动，得到该维度的标签候选位置后，x坐标设置为σmax不变，沿另一维度移动干扰标签对，由此得到一个候选的二维区域。同理，进行后续的第二次、第三次等迭代操作，可以得到多个新的候选二维区域，最后统计所有候选区，规定区域重叠部分的中心为目标标签的位置。
步骤4)目标精确定位；
本发明对RSS信号进行上述处理后，可以获取单个目标标签的绝对位置。另外，本发明还支持对一组标签的相对定位，即确定标签在二维平面内的顺序。此时，目标标签是一组，部署好RFID天线和标签后，阅读器不断轮询这些标签，记录接收到的标签EPC和RSS值。通过分析组内每个标签的RSS变化趋势，确定其RSS波谷位置后，结合时间信息，可以获得这组标签的组内排序。该情形中，信号处理方法和定位技术与单个标签的绝对定位相同。实施例中对4×3的标签阵列相对定位时，第四行标签的定位结果如图9所示，可以确定该行中三个标签的水平顺序。
本发明针对现有的定位技术精度较差的情况，提出一种在多标签环境下，利用标签移动会影响目标标签RSS的现象，实现精确定位的系统。本发明无需提前训练建立数据库，只需在室内环境下，部署一个RFID天线和一组RFID标签，移动设计好的干扰标签对，追踪测量目标标签的RSS值，然后利用三角平均滤波器等进行信号处理，经过迭代定位算法，即可实现对目标标签的精确定位。