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    一種適于無源LANDMARC算法的定位性能評價方法

    2016-05-17 07:25:16史偉光韓曉迪李建雄杜凱旋宋戰(zhàn)偉
    關(guān)鍵詞:室內(nèi)定位

    史偉光, 韓曉迪, 李建雄, 于 洋, 杜凱旋, 宋戰(zhàn)偉

    (天津工業(yè)大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院, 300387 天津)

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    一種適于無源LANDMARC算法的定位性能評價方法

    史偉光, 韓曉迪, 李建雄, 于洋, 杜凱旋, 宋戰(zhàn)偉

    (天津工業(yè)大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院, 300387 天津)

    摘要:針對現(xiàn)有基于無源LANDMARC算法的改進研究主要以提高定位精度為目標,并沒有考慮無源半雙工通信機制引起的標簽讀取耗時較長的問題,引入路徑損耗公式推導(dǎo)出基于輻射半徑的功率能級映射模型. 通過分析閱讀器最大功率能級、參考標簽布設(shè)密度對定位精度及系統(tǒng)耗時的影響,結(jié)合多目標優(yōu)化的聯(lián)合控制機制,提出一種適用于無源LANDMARC算法的定位性能評價方法. 多種環(huán)境下的仿真結(jié)果表明,所提評價方法具有良好的穩(wěn)定性和實用性,對于無源RFID定位系統(tǒng)的參數(shù)選擇及性能評定具有一定的實際意義.

    關(guān)鍵詞:射頻識別技術(shù); 室內(nèi)定位; LANDMARC算法; 最大功率發(fā)射能級; 定位性能評價方法

    射頻識別RFID(radio frequency identification)技術(shù)是20世紀90年代開始興起的一種自動識別技術(shù),通過近場耦合或遠場耦合方式可以實現(xiàn)閱讀器與標簽之間的非接觸雙向數(shù)據(jù)通信. 相比于傳統(tǒng)的條碼識別技術(shù),RFID技術(shù)無需人工干預(yù)即可完成信息的輸入和處理,且具有更大的存儲容量,因此廣泛應(yīng)用于運輸、醫(yī)療、防偽、跟蹤、設(shè)備和資產(chǎn)管理等領(lǐng)域[1-2].

    目前,無線室內(nèi)定位是RFID技術(shù)的一個重要應(yīng)用領(lǐng)域,現(xiàn)有基于RFID的室內(nèi)定位研究主要圍繞LANDMARC系統(tǒng)開展[3-6]. LANDMARC系統(tǒng)的核心思想是通過引入位置固定的有源參考標簽動態(tài)捕捉環(huán)境信息,計算定位標簽和參考標簽在多個閱讀器上的場強歐式距離,依據(jù)經(jīng)驗殘差算法對近鄰參考標簽的位置加權(quán),進而完成定位標簽的位置估計. 典型的LANDMARC定位系統(tǒng)采用RF Code公司的Spider射頻模塊搭建,由閱讀器和有源標簽兩部分組成,工作頻率為308 MHz. 其中,閱讀器具備8個可測功率能級,功率能級1對應(yīng)最小的識別范圍,功率能級8對應(yīng)最大的識別范圍,閱讀器通過檢測接收到的有源標簽的信號強度,完成對定位標簽的信息讀取等操作.

    近年來,得益于無源超高頻RFID技術(shù)的迅速發(fā)展,為進一步降低系統(tǒng)成本、降低標簽的體積以增強系統(tǒng)的適用性,越來越多的研究人員搭建了基于915 MHz的無源LANDMARC定位系統(tǒng),并提出了相應(yīng)的改進措施. 文獻[7]提出一種收信場強矯正機制以剔除無用的參考標簽. 文獻[8]采用Intel公司的R1000開發(fā)平臺分析算法性能,因此定位精度較高. 文獻[9]充分發(fā)揮R1000平臺的多路射頻端口和二次開發(fā)優(yōu)勢,采用多天線復(fù)用串行工作方式替代多閱讀器并行工作方式進一步降低了系統(tǒng)成本,并提出了動態(tài)k值設(shè)定機制和誤差校正機制.

    現(xiàn)有基于UHF RFID的無源LANDMARC定位相關(guān)研究主要以提高定位精度為目標,而對定位系統(tǒng)的工作效率分析較少,因此系統(tǒng)性能的評價方式也較為簡單,實際指導(dǎo)意義略差. 針對上述問題,本文結(jié)合路徑損耗模型,依據(jù)閱讀器最大功率能級、參考標簽布設(shè)密度對無源LANDMARC算法的定位精度及定位效率進行量化分析,提出一種適用于無源LANDMARC定位系統(tǒng)的定位性能評價方法.

    1無源LANDMARC算法的定位原理

    現(xiàn)有射頻閱讀器并不能提供標簽的連續(xù)、準確的收信場強值,只能依據(jù)離散的功率能級提供環(huán)境場強信息. 在無源定位初始階段,閱讀器將發(fā)射功率調(diào)至最大,即以最大功率能級工作,當標簽收到閱讀器的連續(xù)波請求信號后,激活自身電路,并回發(fā)應(yīng)答信號. 閱讀器收到應(yīng)答信號后,逐級降低功率能級,當不能再繼續(xù)收到標簽應(yīng)答信號時,則認定當前功率能級為標簽的收信場強指示. 假設(shè)定位環(huán)境中共有U個閱讀器,依據(jù)LANDMARC算法原理,對于第l次定位過程,第i個定位標簽的位置可以估計為

    (1)

    (2)

    (3)

    式中參數(shù)意義如表1所示.

    表1 無源LANDAMRAC算法參數(shù)設(shè)置

    2無源LANDMARC算法的定位性能評價2.1基于輻射半徑的功率能級映射模型

    為研究無源UHF RFID定位系統(tǒng)中功率能級對系統(tǒng)定位性能的影響,依據(jù)文獻[10]中的式(11),首先建立基于輻射半徑的閱讀器功率能級映射模型,可以得到

    (4)

    式中:Pr表示無源標簽接收到的信號功率;Pt表示閱讀器的發(fā)射功率;R表示Pt對應(yīng)的讀寫區(qū)域輻射半徑;R0表示參考距離;Gr、Gt分別表示閱讀器和標簽的天線增益;ε表示路徑損耗指數(shù),表2列出了典型室內(nèi)環(huán)境下ε的參考值.

    表2 室內(nèi)常見情況下路徑損耗指數(shù)ε參考值

    對式(4)兩邊取對數(shù)運算,可得

    (5)

    對式(5)展開有

    10(ε-2)lg(R0)+Gr+Gt.

    (6)

    (7)

    (8)

    針對室內(nèi)環(huán)境中由人為擾動和障礙物阻擋引起的幅度衰落,使得無源標簽收信功率降低進而造成的漏讀現(xiàn)象,本文引入服從正態(tài)分布、期望為0、標準差為σ的高斯白噪聲Xσ對式(5)中的無源標簽收信功率進行修正,從而有

    (9)

    為便于分析說明,本文以自由空間為例,由表2令ε=2,則有

    2.2無源LANDMARC算法的定位精度評價

    以系統(tǒng)完成L次定位服務(wù)的估計誤差均值A(chǔ)Etol為指標,來評價定位算法的性能. AEtol越小,即定位精度越高. 顯然有

    2.3無源LANDMARC算法的定位效率評價

    以系統(tǒng)對C個定位標簽完成L次定位服務(wù)的系統(tǒng)耗時均值Ttol為指標,來評價無源LANDAMRC系統(tǒng)的定位效率. Ttol越小,定位速度越快,則單位時間內(nèi)完成定位功能的標簽數(shù)量越多,即定位效率越高.

    顯然有

    表3 定位環(huán)境參數(shù)設(shè)置

    典型的時隙ALOHA算法在純ALOHA算法基礎(chǔ)上將時間分成多個離散時隙,標簽在響應(yīng)過程中選擇不同的時隙向閱讀器發(fā)送數(shù)據(jù),當單個時隙中僅有一個標簽發(fā)送數(shù)據(jù)時,則該標簽被閱讀器成功識別. 各時隙存在碰撞、空閑、成功3種可能狀態(tài),分別代表該時隙內(nèi)有多個標簽響應(yīng)、無標簽響應(yīng)、唯一標簽響應(yīng).

    不同于有源RFID系統(tǒng)可以采用標簽先發(fā)言的單工通信機制,無源UHF RFID通信必須采用基于閱讀器先發(fā)言的半雙工通信機制,閱讀器讀取全部標簽的耗時主要受閱讀器請求時間tE和時隙響應(yīng)時間tD影響[12]. 則對于耗時函數(shù)有

    在上述調(diào)整功率過程中,第u個閱讀器的讀取標簽耗時可以記為Tru,且有

    相應(yīng)地,第u個閱讀器的功率能級切換耗時可以記為Tzu,且有

    步驟4上位機系統(tǒng)依據(jù)各閱讀器關(guān)于參考標簽和定位標簽的功率能級信息,依據(jù)式(1)~(3)得定位標簽的估計位置.

    綜上,無源RFID定位系統(tǒng)完成一次定位服務(wù)的耗時可以描述為

    式中:Tc為系統(tǒng)對C個定位標簽執(zhí)行LANDMARC算法運算的耗時,Tz為系統(tǒng)中全部閱讀器功率能級調(diào)整的綜合耗時,Tr為系統(tǒng)中全部閱讀器讀取標簽的綜合耗時.

    對于Tc,顯然有

    Tc=C*tc.

    若系統(tǒng)采用并行方式工作,則有

    (10)

    (11)

    若系統(tǒng)采用串行方式工作,則有

    (12)

    (13)

    由式(11)、式(13)可知,在定位標簽數(shù)目一定的前提下,閱讀器的最大功率能級和參考標簽布設(shè)密度將直接影響系統(tǒng)耗時,采用復(fù)用串行方式盡管能夠降低系統(tǒng)成本,但卻以更大的系統(tǒng)耗時為代價.

    2.4基于聯(lián)合控制機制的品質(zhì)函數(shù)構(gòu)建

    結(jié)合文獻[14]中的全局優(yōu)化目標函數(shù)的構(gòu)建方法,本文采用聯(lián)合控制機制,以估計誤差均值最小化、系統(tǒng)耗時均值最小化為目標,構(gòu)建適于評價無源LANDMARC算法的定位性能品質(zhì)函數(shù)為

    (14)

    需指出,權(quán)重系數(shù)的選取至關(guān)重要,并決定估計誤差和系統(tǒng)耗時在定位性能品質(zhì)函數(shù)中的比重. 本文分別引入CWA(conventional weight aggregation典型權(quán)重聚焦)算法和DWA(dynamic weight aggregation動態(tài)權(quán)重聚焦)算法實現(xiàn)權(quán)重系數(shù)的優(yōu)化選取.

    2.5基于CWA/DWA算法的權(quán)重系數(shù)選取

    (15)

    然后選取DWA算法對式(15)中的權(quán)重系數(shù)的關(guān)系進行性能評價. DWA算法的核心思想是通過優(yōu)化過程中目標函數(shù)的權(quán)重系數(shù)的周期性變化以得出帕雷托邊界曲線. 需指出,帕雷托邊界曲線是DWA算法中判斷權(quán)重系數(shù)是否為最優(yōu)值的重要標準. 帕雷托邊界是指在某種既定的資源配置狀態(tài)下,任何改變都不可能使當前的狀況變好或變壞. 滿足帕雷托最優(yōu)狀態(tài)標準的資源配置可以被認為是最優(yōu)配置方法.

    依據(jù)DWA算法尋優(yōu)機理,令權(quán)重系數(shù)按式(16)、(17)周期變化,以獲得基于帕雷托邊界的多種權(quán)重系數(shù)配置方式[16]:

    (16)

    (17)

    其中F表示權(quán)重系數(shù)變化的頻率,f表示權(quán)重系數(shù)的尋優(yōu)尺度. 令F=200,f=0,1,2,…,200,則可得到如圖1所示的f/F和k1(f)/k2(f)的關(guān)系. 結(jié)合圖1中呈現(xiàn)的周期性和對稱性,為提高仿真運行效率,在本文仿真分析中限定f的最大值為F/4.

    圖1 DWA算法中f/F和k1(f)/k2(f)的關(guān)系

    3仿真分析

    表4 仿真參數(shù)設(shè)置

    3.1權(quán)重系數(shù)選取分析

    3.2基于品質(zhì)函數(shù)的性能評價

    依據(jù)圖2結(jié)論,選取0.3≤σ≤2的室內(nèi)環(huán)境進行分析,得到兩種工作方式的品質(zhì)函數(shù)表達式為

    (18)

    (19)

    圖2 權(quán)重系數(shù)配置及帕雷托邊界

    表5反映了基于式(18)、式(19)得到的多噪聲環(huán)境下的最優(yōu)資源配置方式及系統(tǒng)性能. 分析可知,對于并行工作方式,隨著環(huán)境噪聲的逐漸增大,最優(yōu)參考標簽排列方式由8×8提高為9×9以緩解收信功率失真對定位精度的影響,并在σ∈[0.3,2]區(qū)間內(nèi)穩(wěn)定在10×10均勻排列. 盡管在上述漸變過程中,參考標簽數(shù)量由64增大至100會增加系統(tǒng)耗時,但最優(yōu)Gmax始終穩(wěn)定在16,將Ttol始終控制在[18.15,20.61]范圍內(nèi),并滿足40 s的上限要求. 對于串行工作方式,隨著環(huán)境噪聲逐漸增大,最優(yōu)Gmax仍穩(wěn)定在16,而最優(yōu)參考標簽排列方式由8×8降低為7×7,上述變化趨勢與并行工作方式顯然相同. 對比式(10)和式(12)可知,串行工作方式中的閱讀器采用時分復(fù)用方式調(diào)用系統(tǒng)射頻通信資源,疊加效應(yīng)使得系統(tǒng)耗時隨參考標簽布設(shè)密度的提升而急劇加大. 以σ=1.5為例,當ρ=10、Gmax=16時,并行工作方式下達到最優(yōu)性能且Ttol=19.25 s,若串行工作方式也采用上述資源配置方式,其系統(tǒng)耗時將逼近80s的上限要求,而若采用參考標簽7×7方式排列,其系統(tǒng)耗時將控制在55 s,遠低于80 s的上限要求.圖3反映了多種噪聲環(huán)境下兩種工作模式下的估計誤差和系統(tǒng)耗時均值的累計分布函數(shù)CDF(cumulative distribution function)曲線性能. 在多種噪聲環(huán)境下,兩種工作模式的CDF曲線平滑,反映出本文建立的定位精度評價模型和定位效率評價模型具有良好的穩(wěn)定性和適應(yīng)性. 以σ=1.1為例,對于并行工作方式,估計誤差的最小值為0.382 6 m,以92.33%的概率低于0.7 m,系統(tǒng)耗時的最小值為15.9340 s,以100%的概率低于40 s;對于串行工作方式,估計誤差的最小值為0.4316 m,以94%的概率低于0.8 m,系統(tǒng)耗時的最小值為45.12 s,以100%的概率低于80 s.

    圖3 兩種工作模式下的估計誤差和系統(tǒng)耗時的累計分布函數(shù)

    并行工作方式σρGmaxAEtolTtolM串行工作方式σρGmaxAEtolTtolM0.38160.5818.150.880.38160.5863.231.201.19160.6019.250.921.17160.6658.191.211.510160.6320.610.981.57160.7255.001.261.810160.6720.351.011.87160.7654.011.29210160.7020.181.042.07160.7853.511.31

    綜上,并行工作模式以提高系統(tǒng)成本的方式降低系統(tǒng)耗時,而串行工作模式以時分復(fù)用方式提高資源的利用率,降低系統(tǒng)成本要求,但系統(tǒng)耗時急劇增加,且在環(huán)境噪聲較大的環(huán)境中,系統(tǒng)不得不降低參考標簽布設(shè)密度以犧牲定位精度來換取系統(tǒng)耗時,從而保證全局定位性能的最優(yōu),顯然這一結(jié)論與實際應(yīng)用情況吻合.

    4結(jié)語

    針對現(xiàn)有基于無源LANDMARC算法的改進研究主要采用定位誤差評價系統(tǒng)性能,而沒有考慮無源半雙工機制引起的系統(tǒng)效率較低的問題,本文結(jié)合路徑損耗模型,通過分析閱讀器最大功率能級、參考標簽布設(shè)密度對定位精度及定位實時性的影響,構(gòu)建系統(tǒng)耗時模型,并以估計誤差均值的最小化、系統(tǒng)耗時均值的最小化為目標,引入基于聯(lián)合控制機制構(gòu)建的品質(zhì)函數(shù),同時采用CWA算法和DWA算法選取權(quán)重系數(shù),提出了一種適用于無源LANDMARC算法的定位性能評價方法. 多種噪聲環(huán)境中的仿真結(jié)果表明,所提評價方法對于無源RFID定位系統(tǒng)的參數(shù)選擇及性能評定,具有一定的指導(dǎo)意義.

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    (編輯王小唯苗秀芝)

    A performance evaluation mechanism suitable for passive LANDMARC algorithm

    SHI Weiguang, HAN Xiaodi, LI Jianxiong, YU Yang, DU Kaixuan, SONG Zhanwei

    (School of Electronic and Information Engineering, Tianjin Polytechnic University, 300387 Tianjin, China)

    Abstract:Considering most advanced LANDMARC algorithms based on passive RFID mainly aimed at enhancing the accuracy of the localization but neglecting the long time consumed in reading tags because of the by half-duplex mechanism, we leverage the distance loss formula and put forward power level model based on the radiation radius. After analyzing the influences of the maximum power grades of the RF reader and the arrangement density of the reference tags, an evaluation method of localization is proposed for the passive LANDMARC algorithm. Simulation results in a wide range of environments showed that the proposed method has the good stability and practicability. The method also makes sense of system evaluation and parameter selection for the passive RFID Localization Algorithms.

    Keywords:radio frequency identification; indoor location; LANDMARC algorithm; maximum emission level; evaluation method of location performance

    中圖分類號:TN925.93

    文獻標志碼:A

    文章編號:0367-6234(2016)05-0127-07

    通信作者:史偉光,shiweiguang12345@126.com.

    作者簡介:史偉光(1985—),男,博士,講師.

    基金項目:國家自然科學(xué)基金(61372011).

    收稿日期:2015-05-30.

    doi:10.11918/j.issn.0367-6234.2016.05.021

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