一种基于多参考RSSI轮廓的UHFRFID相对定位方法与流程

本发明属于射频识别领域，涉及一种适于基于多参考rssi轮廓的uhfrfid相对定位方法。

背景技术：

作为一种非接触式的自动识别技术，超高频射频识别(ultrahighfrequencyradiofrequencyidentification，uhfrfid)利用射频信号实现标签和阅读器之间的信息交互，具有短时延、低成本、非视距等优势，近年来已被成功应用于工业自动化、商业自动化、交通运输控制管理等诸多领域。尤其在室内定位应用场景，理想情况下的uhfrfid定位系统可以获得分米级的定位精度，展现出巨大的发展潜力和实用价值。

在基于uhfrfid的定位系统中，目标的位置信息可以通过两种形式予以表示：绝对位置和相对位置。长期以来，研究者们主要专注于绝对定位研究，并获得了瞩目的成果。尽管如此，大多数绝对定位系统难以直接应用于相对定位场景，其原因在于：对于相对定位而言，目标的位置通常是指目标在某一维度或序列上的顺序。例如图书馆场景下的借阅者或管理人员需要获取精确的图书相对位置(如第几架第几层第几本)完成图书位置查询或图书归架、盘点等操作，机场行李分拣场景中旅客需要获知传送带上的行李顺序进而快速完成行李提取。如果在上述场景中采用绝对定位技术，一旦定位误差上边界超出相邻标签的平均间距，则会产生“错序”现象，由于大部分绝对定位技术难以获得厘米级的定位精度，上述“错序”现象在标签密集部署的应用场景中较为严重。另外少数绝对定位算法可以获得更低的定位误差边界，但系统构建和定位算法依赖于专用硬件设施(如软件无线电外设)或密集部署的阅读器天线等，上述条件加剧了系统成本、复杂度和计算量，限制了其在相对定位场景的推广。

基于以上背景，本发明以实现更低计算复杂度、更低系统成本、更高定位精度的相对定位为目标，采用标签反向散射的收信场强指示(receivedsignalstrengthindicator，rssi)为定位参考依据，提出一种基于多参考rssi轮廓的uhfrfid相对定位方法。

技术实现要素：

本发明的目的是，提供一种基于多参考rssi轮廓的uhfrfid相对定位方法。本发明首先构建分立状态下的基于偶极子天线的标签天线增益估计模型和基于微带天线的阅读器天线增益估计模型，进而获得联立状态下反向散射信号的rssi高精度估计模型，然后以标签部署情况及阅读器天线运动状态的特征为依据，获得参考rssi轮廓集合，最后采用动态时间规整算法，构建最优路径消耗值集合，对最优路径消耗值集合中各元素按照升序排列，完成无源标签的相对位置估计。

其具体步骤如下：

步骤1：以无源uhfrfid标签、高性能uhfrfid阅读器为基础构建无源uhfrfid定位系统，以提升定位系统的识读性能为目标，并基于市场化普及程度，选用偶极子天线作为标签天线，选用微带天线作为阅读器天线，依据经典电磁场理论，获取分立状态下的标签天线增益估计模型和阅读器天线增益估计模型。

步骤2：以相对定位应用场景为基础，构建i×n阵列结构的无源标签群的密集部署模型，i为无源标签的行数，n为同一行中无源标签的个数，将分立状态下的标签天线增益辐射模型和阅读器天线增益辐射模型纳入到同一笛卡尔坐标系，结合三维空间的坐标轴旋转公式，获取联立状态下反向散射信号的rssi高精度估计模型。

步骤3：以位于同行的无源标签作为相对定位对象，通过连接上述无源标签的质心获得标签排列基线，令阅读器天线处于直线移动状态，且移动方向平行于标签排列基线，以uhfrfid系统的前向链路激活和后向链路激活为限制条件，完成阅读器天线运动基线与标签排列基线的空间位置关系优化设定，完成阅读器天线运动基线的长度优化设定。

步骤4：以步骤2中的rssi高精度估计模型和步骤3中的阅读器天线运动基线的优化设定结果为基础，以理想无噪声作为rssi采集估计条件，获得阅读器天线沿其运动基线移动下的同一行各无源标签的参考rssi轮廓集合r＝{r1，r2，...，rn}，以阅读器天线沿运动基线自左至右移动为例，rj表示自左至右第j个无源标签的参考rssi轮廓，j∈[1，n]。

步骤5：定义单参考rssi轮廓r^*，选取r中的边界元素r1或rn作为r^*，完成单参考rssi轮廓条件下的无源标签相对位置估计，以r^*＝r1为例，获得实际有噪声情况下的阅读器天线沿运动基线移动下的同一行各无源标签的实测rssi轮廓集合nj表示无源标签的编号，表示编号为nj的无源标签的rssi轮廓信息，j∈[1，n]，采用动态时间规整算法，计算获得r^*与r′中各元素的消耗矩阵、最优路径和最优路径消耗值，构建最优路径消耗值集合并对集合中各元素进行升序排列，即可获得当前r^*＝r1情况下的相对定位结果表示第i个位置上的标签编号属性，以阅读器天线沿基线方向从左至右移动，编号属性为的标签处于该行标签序列中的从左至右第i个位置，与nj存在唯一映射关系，i∈[1，n]。

步骤6：建立定位训练环境，验证采用步骤5中方法的相对定位结果，若定位精度满足既定要求，则可在当前场景下采用步骤1至步骤5中方法完成实际定位应用，若定位精度不满足既定要求，则进入步骤7。

步骤7：依次选取r中的各元素作为r^*，完成多参考rssi轮廓条件下的标签相对定位，以r^*＝ri为例，引入参考rssi轮廓集合对应的参考采集时间集合t＝{t1，t2，...，tn}，引入实测rssi轮廓集合对应的实测采集时间集合以t和t′为依据，判断步骤5中所得最优路径上参考rssi轮廓上各采集点与对应的实测rssi轮廓上各采集点的时延特征逻辑关系，根据上述时延特征逻辑关系对步骤5中的最优路径消耗值进行修正，获得修正后的最优路径消耗值集合，对该集合的元素进行升序排列，即可获得当前r^*＝ri情况下的相对定位结果idⁱ。

步骤8：采用步骤7中方法，构建基于多参考rssi轮廓的相对定位结果集合id＝{id¹，id²，...，idⁿ}，定义单点位置统计集合表示编号为nj的无源标签被定位到第i个位置上的次数，基于均衡策略，选取n个无源标签中具有最大值的无源标签，并定义该标签处于第i个位置上，采用上述方法，完成多参考rssi轮廓条件下的无源标签相对位置估计，其定位结果为if＝{if1，if2，...，ifn}，ifi表示第i个位置上的标签编号属性，ifi与nj存在唯一映射关系，i∈[1，n]。

在步骤7中，对于r^*＝ri，若以编号为nj的无源标签作为定位目标，则r^*上各采集点与上各采集点的时延特征逻辑关系可以用系数g(lk)表示，若则g(lk)＝-1，若则g(lk)＝1，其中l为规整路径，lk为规整路径上的第k个元素，表示上与lk对应的采集时间，ti(lk)表示ti上与lk对应的采集时间，通过该逻辑关系对步骤5中的最优路径消耗值进行修正，将最优路径消耗值的计算公式更新为其中为r^*与的欧式距离矩阵中在规整路径lk处的欧式距离，argmin表示优化选取lk进而获得最小路径消耗值cl，k为规整路径上的元素数量。

附图说明：

图1是本发明的流程框图；

图2是传统微带阅读器天线增益模型示意图；

图3是偶极子标签天线增益模型示意图；

图4是适于uhfrfid系统的定向辐射增益模型示意图；

图5是五个标签位置对应的参考rssi轮廓示意图。

具体实施方式：

首先，以无源uhfrfid标签、高性能uhfrfid阅读器为基础构建无源uhfrfid定位系统，以提升定位系统的识读性能为目标，并基于市场化普及程度，选用偶极子天线作为标签天线，选用微带天线作为阅读器天线，依据经典电磁场理论获取分立状态下的标签天线增益估计模型和阅读器天线增益估计模型。

如图2所示为偶极子标签天线的坐标系示意图，假设天线尺寸满足“半波长”条件，则其增益估计模型可以描述为

其中，ot与空间中一点a构成射线矢量θt为z轴到射线矢量的到角，φt为射线矢量在xoy面上投影后，x轴到该投影的到角。

如图3所示为阅读器天线的坐标示意图，假设天线尺寸满足“半波长”条件，则其增益估计模型可以描述为

其中，or与空间中一点a构成射线矢量θr为z轴到射线矢量的到角，φr为射线矢量在xoy面上投影后，x轴到该投影的到角。

然后，构建相对定位应用场景的无源标签群的部署模型，以单行标签的相对定位问题为例，构建如图3所示的1×n结构的标签部署模型，并将分立状态的标签天线和阅读器天线辐射模型置于同一笛卡尔坐标系，考虑标签旋转对信号结果的影响，构建联立状态下的rssi反向散射信号估计模型，其中标签天线的增益估计模型可以更新为

阅读器天线的增益估计模型可以更新为

上式中，xr，t＝xr-xt，yr，t＝yr-yt，zr，t＝zr-zt，(xr，yr，zr)为阅读器天线的坐标，(xt，yt，zt)为标签天线的坐标，d为标签天线到阅读器天线的距离，θ为标签天线长边与zt轴的夹角，用于表示标签的姿态。

基于弗里斯功率损耗模型，阅读器获得的标签收信功率可以表示为

pr＝τμtρlptx|gtgrpl(d)|²|h|⁴|γ|²+ω(5)

其中，gt和gr分别采用公式(3)和公式(4)中的表达式，是信道路径损耗，λ为电磁波波长，τ为调制效率，ρl为极化损耗，ptx为传输功率，γ为微分反射系数，h为多径因子，环境噪声ω服从期望为0，方差为σ²的高斯分布。

为获取无源标签的相对位置关系，连接无源标签的质心获得标签排列基线，令阅读器天线处于直线移动状态，且移动方向平行于标签排列基线。在图4中，标签排列基线处于yt轴上。以uhfrfid系统的前向链路激活和后向链路激活为限制条件，完成阅读器天线运动基线与标签排列基线的空间位置关系优化设定，完成阅读器天线运动基线的长度优化设定。

以阅读器天线和标签天线的位置配置情况为基础，利用公式(5)所示的rssi估计模型，令环境噪声为零，则可获得理想条件下，各无源标签的参考rssi轮廓集合r＝{r1，r2，...，rn}，其中rj表示自左至右第j个无源标签的参考rssi轮廓，j∈[1，n]。如图5所示为五个标签位置对应的参考rssi轮廓示意图。

此时，先进行单参考rssi轮廓条件下的无源标签相对位置估计。定义r^*为参考rssi轮廓，选取边界元素r1或rn作为r^*，当采用r1作为参考轮廓时，获得实测有噪情况下的rssi轮廓用r′＝{r′1，r′2，r′3，...，r′n}表示，采用动态时间规整算法，计算获得r^*与r′中各个元素的消耗矩阵、最优路径和最优路径消耗值，消耗矩阵通过获得，其中lk为规整路径中第k个元素，为r^*与的欧式距离矩阵中在规整路径lk处的欧式距离，argmin表示优化选取lk进而获得最小路径消耗值cl，对最优路径消耗值集合中的元素进行升序排列操作，依据消耗值大小关系进行位置排列。

然后通过建立定位训练环境，验证上述单参考rssi轮廓条件下定位方法的性能，若定位精度满足既定要求，则表示上述方法可行，若定位精度不满足要求，则采用以下所述的多参考rssi轮廓条件下的相对定位方法。

依次选取r中作为r^*，完成多参考rssi轮廓条件下的标签相对定位，当选取ri作为r^*时，获得参考rssi轮廓的时间集合t＝{t1，t2，t3，...，tn}，以及实测rssi轮廓的时间集合t′＝{t′1，t′2，t′3，...，t′n}，根据t和t′，可以获得参考轮廓各个采集点与待测轮廓各个采集点之间的时延特征逻辑关系，该逻辑关系可用系数g(lk)表示，且有

其中表示上与lk对应的采集时间，ti(lk)表示ti上与lk对应的采集时间。引入系数g(lk)对最优路径消耗值进行修正，将最优路径消耗值的公式更新为

然后，构建基于多参考rssi轮廓的相对定位结果集合id＝{id¹，id²，id³，...，idⁿ}，定义单点位置统计集合表示编号为nj的无源标签被定位到第i个位置上的次数，基于均衡策略，选取n个无源标签中具有最大值的无源标签，并定义该标签处于第i个位置上，采用上述方法，完成多参考rssi轮廓条件下的无源标签相对位置估计，其定位结果为if＝{if1，if2，...，ifn}，ifi表示第i个位置上的标签编号属性，ifi与nj存在唯一映射关系，i∈[1，n]。

假设相对定位系统中存在20个待定位标签，即n＝20，标签姿态角θ＝0°，噪声均方差σ＝4.15，调制效率τ为0.5，极化损耗ρl为0.5。阅读器天线与标签天线处于同一水平面，待定位标签位于yoz面，并且相邻待定位标签之间的间距为5cm。阅读器天线垂于指向yoz面，距离yoz面100cm，阅读器向y轴正方向匀速移动，发射功率设定为30dbm，工作频率为920mhz。若采用上述单参考rssi轮廓条件下的无源标签相对位置估计，且令r^*＝r1，经仿真验证，该方法的标签排序正确率为91.17％。若采用上述多参考rssi轮廓条件下的无源标签相对位置估计，经仿真验证，标签排序正确率为98.42％。