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    基于不同鄰近標簽數(shù)選擇的LANDMARC定位算法研究

    2019-05-30 23:31:00謝亞琴王超
    南京信息工程大學學報 2019年5期
    關鍵詞:室內(nèi)定位射頻識別算法

    謝亞琴 王超

    摘要 對于基于射頻識別的LANDMARC室內(nèi)定位算法而言,該系統(tǒng)采用“k近鄰”算法,通過選取k個與待測標簽相鄰且符合特定條件的參考標簽,最后根據(jù)這些標簽的位置結合權值估算出待測標簽的坐標信息.但是在實際的操作過程中,最近鄰參考標簽數(shù)的選取無指導原則,具有一定的盲目性.針對這一問題,通過選取與待定位參考點最近鄰的參考節(jié)點作為未知點,通過搜索法獲得最優(yōu)的鄰近標簽數(shù)k,在隨后的未知節(jié)點的定位過程中,選取k個鄰近標簽進行定位.經(jīng)過多次實驗,最終得出結論,使用改進后的LANDMARC 算法的性能要優(yōu)于原來經(jīng)典的LANDMARC 算法,精確度提升了10%左右,同時避免了k值選取的盲目性.

    關鍵詞 鄰近標簽;LANDMARC 算法;室內(nèi)定位;射頻識別

    中圖分類號 TN91

    文獻標志碼 A

    0 引言

    對于室外環(huán)境而言,全球定位系統(tǒng)(GPS)和蜂窩移動通信系統(tǒng)可以提供相對精確的位置服務,但是隨著科技發(fā)展和社會的進步,人們絕大多數(shù)的時間都集中在室內(nèi)進行活動,此時目標在室內(nèi)的位置信息就變得十分重要.由此催生了室內(nèi)定位的需求,因此,基于位置的服務(Location-Based Services,LBS)得到了工業(yè)界和學術界廣泛的關注和研究.

    目前較為典型的室內(nèi)定位方法主要包括超聲波定位、無線局域網(wǎng)(WLAN)定位[1]、超寬帶(UWB)定位、紅外線定位以及基于RSSI(Received Signal Strength Indicator)[2]的無線射頻(RF)定位等方法.而基于無線視頻識別的定位技術(RFID)具有成本低、適應能力強、非接觸式雙向通信等優(yōu)點,可以用于室內(nèi)環(huán)境進行定位.

    基于RFID的定位方法可以分為基于測距的算法和基于非測距的算法兩大類.基于測距的定位方法通過測量信號到達時間TOA(Time of Arrival)[3]、信號到達時間差TDOA(Time Difference of Arrival)、信號到達角度AOA(Angle of Arrival)等進行定位;基于非測距算法通過場景分析求得待定位標簽的位置,常用的算法有BVIRE[4]、VIRE[5]和LANDMARC(LocAtioN iDentification based on dynaMic Active Rfid Calibration)算法[6-15].基于非測距的定位方法對終端要求較低而得到廣泛關注與研究,其中,LANDMARC算法因為算法簡單的優(yōu)點而得到廣泛應用,但LANDMARC 算法的定位過程中,鄰近標簽數(shù)的選擇具有較大的隨意性,因而導致定位精度不高.針對LANDMARC算法的這一不足之處,本文提出一種基于搜索法獲得最優(yōu)鄰近標簽數(shù)的改進型的LANDMARC室內(nèi)定位算法.

    1 LANDMARC算法簡介

    LANDMARC算法的基本原理如下:在閱讀器的覆蓋范圍之內(nèi)引入額外的固定參考標簽,閱讀器分別收集待定位點和參考標簽之間的RSSI(接收信號強度),如果待定位點距離其中的某個參考標簽很近,那么它們的信號強度值會非常接近,因此,擺放于不同位置的各個閱讀器對它們的解析也會很相似.因此,當待定位點鄰近有多個參考標簽的RSSI值與它相似時,就可以根據(jù)它們之間的相似程度,采用“最近鄰距離”思想,比較并選取與待定位點的RSSI信息最相近的k個參考標簽估計出待定位點的坐標.

    2 改進的LANDMARC算法

    通過以上對LANDMARC算法的分析和介紹,可以看到:

    1)在該算法中,最近鄰居標簽的個數(shù)k的選取無指導原則,對定位精度也有一定影響;

    2)定位精度與系統(tǒng)中布置的參考標簽數(shù)有關,同時,部署較多的參考標簽也會同時造成標簽之間的信號干擾.

    針對以上所述經(jīng)典LANDMARC 算法的不足,現(xiàn)對其做出如下改進:

    由于物理位置相鄰近的標簽之間信號強度的類似性,本文提出選擇離待測標簽最近的參考標簽作為未知點,由于該參考標簽的位置是已知的,由此可以采用經(jīng)典的LANDMARC算法搜索取得最小估計值的最鄰近標簽數(shù)k,在隨后的待測標簽定位過程中,采用該k值來進行加權計算,從而獲得待測標簽的位置坐標.具體的算法流程如圖1所示.

    3 仿真實驗結果及分析

    如圖2所示,在一個8 m×8 m的房間里的4個角落分別布置4個讀寫器,橫向、縱向每隔1 m布置一個參考標簽,一共布置77個參考標簽.待定位標簽共計1 000個,在[0,8]之內(nèi)服從均勻分布.仿真實驗中分別用均方根誤差(MSE)和累積分布函數(shù)(CDF)來表示定位算法的性能.

    圖3給出了改進后的LANDMARC算法與經(jīng)典的LANDMARC定位算法的累積分布函數(shù)變化曲線,仿真中設置路徑損耗指數(shù)為2.2.如圖3所示,改進后的LANDMARC定位算法在誤差為0.5~1.5 m之間時,CDF曲線相對于經(jīng)典的LANDMARC算法提高了約10%.

    圖4給出了路徑損耗因子在2到4之間變化時,不同定位方法的均方根誤差比較情況.由圖4可知,隨著路徑損耗因子的增加,總體的均方根誤差呈現(xiàn)降低趨勢,同時,在所有的不同路徑損耗因子情況下,改進后的LANDMARC算法均比經(jīng)典的LANDMARC 算法的均方根誤差要低,因而定位精度也高.

    4 結論

    本文提出了一種改進的LANDMARC 算法,這種改進主要是在對鄰近參考標簽數(shù)量的選擇上.本文算法通過選擇與待測節(jié)點信號強度相似的參考標簽位置,以此作為未知節(jié)點來搜索最優(yōu)的鄰近參考標簽數(shù),相比于傳統(tǒng)的盲目選擇方法,該方法可以有針對性地選擇鄰近參考標簽數(shù),同時提高了待測點的位置定位精度.

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