基于RFID和機(jī)器學(xué)習(xí)的室內(nèi)固定資產(chǎn)定位方法

方潛生 黃晶 王萍 張振亞 李善壽

摘? 要：針對(duì)傳統(tǒng)室內(nèi)固定資產(chǎn)定位方法存在定位時(shí)間長(zhǎng)、定位誤差較大以及定位成本高等問(wèn)題，提出一種基于射頻識(shí)別技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的室內(nèi)固定資產(chǎn)定位方法。首先，構(gòu)建基于長(zhǎng)短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的固定資產(chǎn)感知識(shí)別模型，完成對(duì)固定資產(chǎn)設(shè)備的區(qū)域級(jí)識(shí)別粗定位，實(shí)現(xiàn)對(duì)某個(gè)區(qū)域內(nèi)固定資產(chǎn)設(shè)備數(shù)量的自動(dòng)清點(diǎn);其次，面向粗定位結(jié)果在區(qū)域內(nèi)的固定資產(chǎn)設(shè)備，設(shè)計(jì)基于粒子群優(yōu)化反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定位模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)固定資產(chǎn)設(shè)備的精準(zhǔn)定位;最后，在高校實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下開(kāi)展了實(shí)測(cè)實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對(duì)室內(nèi)固定資產(chǎn)的識(shí)別F1值可達(dá)0.98，平均定位誤差約0.5 m，滿足建筑智能中對(duì)室內(nèi)固定資產(chǎn)的管理要求，具有資產(chǎn)管理成本低、定位精度高、抗干擾能力強(qiáng)等特點(diǎn)。

關(guān)鍵詞：射頻識(shí)別;機(jī)器學(xué)習(xí);長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);粒子群優(yōu)化;前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);定位識(shí)別

中圖分類號(hào)：TP391.44;TP181? ? ? ? ? DOI：10.16375/j.cnki.cn45-1395/t.2022.03.007

0? ? 引言

加強(qiáng)企事業(yè)單位固定資產(chǎn)管理（含自動(dòng)清點(diǎn)及實(shí)時(shí)跟蹤與定位），對(duì)于保證固定資產(chǎn)安全、提高經(jīng)濟(jì)效益具有重要意義。目前，對(duì)企事業(yè)單位固定資產(chǎn)的管理大多采用傳統(tǒng)手段，如手工記錄、條碼、二維碼等，存在效率低下、準(zhǔn)確性差、無(wú)法實(shí)時(shí)查詢資產(chǎn)狀態(tài)等問(wèn)題，如何對(duì)室內(nèi)固定資產(chǎn)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)的定位成為目前資產(chǎn)管理領(lǐng)域亟待解決的問(wèn)題。國(guó)內(nèi)外針對(duì)室內(nèi)定位的研究包括GPS、WiFi（wireless fidelity）、藍(lán)牙（bluetooth，BLE）和射頻識(shí)別（radio frequency identification，RFID）[1-3]等，其中，RFID技術(shù)具有成本低、非接觸式、延遲時(shí)間短等優(yōu)勢(shì)，使得RFID技術(shù)成為定位領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

在國(guó)內(nèi)，徐楊杰等[4]提出一種基于牛頓插值和差分進(jìn)化改進(jìn)灰狼優(yōu)化支持向量回歸機(jī)的定位算法，該算法能減少布置參考標(biāo)簽的工作量;周字輝等[5]提出一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的室內(nèi)定位系統(tǒng)，通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)算法檢測(cè)出特定物體并獲取其圖像坐標(biāo);楊敏等[6]利用人員行走過(guò)程中幾何位置連續(xù)的先驗(yàn)信息實(shí)現(xiàn)室內(nèi)WiFi定位的方法，相較于傳統(tǒng)的無(wú)先驗(yàn)信息與KNN算法的方法，其精度得到提高;楊艷芳等[7]通過(guò)實(shí)驗(yàn)實(shí)測(cè)分析通信距離與接收信號(hào)強(qiáng)度指示（received signal strength indicator，RSSI）之間的映射關(guān)系，提出一種動(dòng)態(tài)的路徑損耗參數(shù)測(cè)距方法，可用于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)定位。賴朝安等[8]提出一種基于高斯過(guò)程回歸和WiFi指紋的室內(nèi)定位方法，離線階段使用GPR擴(kuò)展指紋庫(kù)，在線階段分別使用加權(quán)最近鄰法（WKNN）、最大似然估計(jì)算法（MLE）、多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MLP）對(duì)待測(cè)點(diǎn)進(jìn)行定位，結(jié)果表明，GPR-WKNN算法的定位精度最高。Alvin等[9]提出使用BLE指紋識(shí)別和PDR的方法來(lái)提高室內(nèi)定位系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。Keong等[10]提出基于RFID和ZigBee集成的室內(nèi)定位系統(tǒng)。印度科學(xué)研究所在智能工廠中使用無(wú)源RFID系統(tǒng)定位金屬部件，在3.6 m×3.6 m的區(qū)域內(nèi)，位置估計(jì)準(zhǔn)確率為89%[11]。Afuosi等[12]設(shè)計(jì)了一種在智能手機(jī)上嵌入WiFi的指紋定位系統(tǒng)，仿真結(jié)果表明，該方法將小于2 m的誤差提高了40%，且所提算法在計(jì)算復(fù)雜度方面與其他算法相當(dāng)。Guo等[13]利用CC2530芯片構(gòu)建ZigBee無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，配合加權(quán)KNN算法構(gòu)建二維定位模型，其二維定位的標(biāo)準(zhǔn)偏差為1.15 m。

上述研究通常依賴于大量硬件設(shè)施，成本高昂，且存在定位精度低和定位速度慢等缺陷。針對(duì)這些缺陷，本文提出一種基于RFID和機(jī)器學(xué)習(xí)的室內(nèi)固定資產(chǎn)定位方法。

1? ? 基于RFID和機(jī)器學(xué)習(xí)的室內(nèi)固定資產(chǎn)定位模型

1.1? ?系統(tǒng)概述

為實(shí)現(xiàn)對(duì)室內(nèi)固定資產(chǎn)的實(shí)時(shí)精準(zhǔn)定位，方便管理人員對(duì)固定資產(chǎn)進(jìn)行快速盤(pán)點(diǎn)及智慧管理，將RFID標(biāo)簽貼附在固定資產(chǎn)上，作為該固定資產(chǎn)的唯一身份證件。使用多個(gè)RFID信標(biāo)接收RFID主動(dòng)標(biāo)簽發(fā)射出來(lái)的信號(hào)強(qiáng)度，RFID信標(biāo)通過(guò)射頻通信將信號(hào)強(qiáng)度值傳輸?shù)交?，基站?jīng)無(wú)線局域網(wǎng)把所有采集到的信號(hào)傳輸給本地計(jì)算機(jī)，經(jīng)感知識(shí)別模塊和定位模塊完成對(duì)固定資產(chǎn)的定位估計(jì)。系統(tǒng)框架圖如圖1所示。

感知識(shí)別模塊是基于RSSI值，使用長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）對(duì)RFID信標(biāo)感知到的固定資產(chǎn)進(jìn)行房間級(jí)別（也稱區(qū)域級(jí)別，zone-level）的定位及計(jì)數(shù);定位識(shí)別模塊主要面向辨識(shí)為區(qū)域內(nèi)的固定資產(chǎn)，使用粒子群優(yōu)化的反向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PSO-BP）對(duì)其進(jìn)行具體位置估計(jì)，實(shí)現(xiàn)定位功能。

1.2? ? RFID信號(hào)采集及預(yù)處理

通過(guò)部署在建筑空間內(nèi)的RFID感知識(shí)別裝置采集RFID信號(hào)，裝置硬件包括RFID有源標(biāo)簽、RFID信標(biāo)、定位基站和本地計(jì)算機(jī)。RFID信標(biāo)集成RFID標(biāo)簽讀寫(xiě)器和數(shù)據(jù)中繼功能，用于接收2.4 G有源RFID標(biāo)簽的相關(guān)數(shù)據(jù)，并通過(guò)433 M無(wú)線將數(shù)據(jù)發(fā)送給定位基站，定位基站通過(guò)TCP協(xié)議與本地計(jì)算機(jī)通信，將所有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至本地計(jì)算機(jī)。本地計(jì)算機(jī)接收到的數(shù)據(jù)為16進(jìn)制的數(shù)據(jù)幀，根據(jù)數(shù)據(jù)幀格式進(jìn)行解析，解析后得到信標(biāo)MAC地址、有源RFID標(biāo)簽ID、RSSI值等信息。

采集到的原始數(shù)據(jù)，需要經(jīng)過(guò)兩步預(yù)處理。

Step 1? 降噪處理。由于RSSI值服從式（1）所示的高斯分布，使用高斯濾波進(jìn)行預(yù)處理可在一定程度上消除干擾影響較大的RSSI值。

[F（r）=1σ2πe（r-μ）22σ2] .? ? ? ? ? ? ? ? ? （1）

式中：[σ2]為方差，[μ]為期望值，[r]為RSSI值。根據(jù)高斯濾波去噪規(guī)則，先求出所有RSSI值的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，然后將RSSI值與平均值的絕對(duì)值之差大于2倍標(biāo)準(zhǔn)差的RSSI值去除。

Step 2? 為得到便于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的數(shù)據(jù)，需要對(duì)RFID信號(hào)進(jìn)行歸一化處理。由于RFID信號(hào)值的變化范圍為-100～0 dBm，使用轉(zhuǎn)換公式（2）將原始的RSSI值歸一化至（0， 1）。

[r=r+1].? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（2）

式中：[r]表示某個(gè)時(shí)間T的RSSI均值。

1.3? ?基于LSTM的感知識(shí)別模型構(gòu)建

基于1.2所述的RSSI信號(hào)預(yù)處理，為方便構(gòu)建基于LSTM的感知識(shí)別模型，首先給出如下相關(guān)信號(hào)說(shuō)明。

在建筑空間內(nèi)部署[n]個(gè)RFID信標(biāo)，設(shè)置一個(gè)時(shí)間窗口[T]，在[T]時(shí)間內(nèi)，第[i]個(gè)RFID信標(biāo)感知到同一個(gè)RFID標(biāo)簽的RSSI值按照到達(dá)時(shí)間的先后構(gòu)成序列[Ri]，如式（3）所示：

[Ri=（r1， r2， …， rt， …， rk）]? .? ? ? ? ? ? ? （3）

式中：[Ri]表示一個(gè)由RSSI值組成的向量;[rt]表示在第[t]個(gè)時(shí)刻的RSSI值;在一段時(shí)間內(nèi)，不同RFID信標(biāo)對(duì)同一RFID標(biāo)簽?zāi)軌蚋兄降腞SSI值的數(shù)量不同，即不同[Ri]中[k]的大小不同。

在[T]時(shí)間內(nèi)，RFID標(biāo)簽的位置狀態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果如式（4）所示：

[L=f1（Ri）] .? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（4）

式中：[L]表示RFID標(biāo)簽所在位置的標(biāo)識(shí)。當(dāng)[Ri]對(duì)應(yīng)的RFID標(biāo)簽在室內(nèi)時(shí)，[L]取值為1，當(dāng)[Ri]對(duì)應(yīng)的RFID標(biāo)簽在室外時(shí)，[L]取值為0;[f1]表示RFID信號(hào)序列與位置狀態(tài)擬合的關(guān)系函數(shù)，使用能夠處理不同輸入維度的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)學(xué)習(xí)RFID信號(hào)序列，以降低RFID信號(hào)受環(huán)境影響出現(xiàn)的抖動(dòng)性與不連續(xù)性。

若第一步辨識(shí)結(jié)果[L=1]時(shí)，則進(jìn)行下一步的位置坐標(biāo)估計(jì)。在T時(shí)間內(nèi)，若同一RFID信標(biāo)多次感知到同一RFID標(biāo)簽，即[Ri=（r1， r2， …， rt， …， rk）]中[k>1]，則將多個(gè)RSSI值求平均值來(lái)代表該RFID標(biāo)簽的RSSI值，如式（5）所示：

[R'i=（r1+r2+…+rk）/k] .? ? ? ? ? ? ?（5）

對(duì)于同一個(gè)RFID標(biāo)簽，將同一時(shí)間內(nèi)不同RFID信標(biāo)探測(cè)到的RSSI值構(gòu)成一個(gè)向量[R]，如? 式（6）：

[R=（R'1， R'2， …， R'i， …， R'k）]? .? ? ?   ? ? ? ? ?（6）

其中：[R'i]是第[i]個(gè)RFID信標(biāo)感知到該RFID標(biāo)簽的RSSI值的均值。由于單個(gè)RFID信標(biāo)的感知范圍有限，無(wú)法感知到距離偏遠(yuǎn)的RFID標(biāo)簽的信號(hào)，因此，[k≤n]。

RFID標(biāo)簽的位置坐標(biāo)的預(yù)測(cè)結(jié)果如式（7）所示：

[（coordinateX， coordinateY）=F（R）] .? ? ? ? ? ?（7）

式中：[coordinateX]表示RFID標(biāo)簽所在位置的[x]軸坐標(biāo)，[coordinateY]表示RFID標(biāo)簽所在位置的[y]軸坐標(biāo)，[F（R）]表示多信標(biāo)RFID信號(hào)與位置坐標(biāo)擬合的關(guān)系函數(shù)。

選擇單個(gè)RFID信標(biāo)感知到的信號(hào)序列[Ri]作為位置感知模型的輸入，其對(duì)應(yīng)的位置標(biāo)識(shí)[L]作為模型的輸出，使用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)RFID位置感知模型進(jìn)行訓(xùn)練。LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的特殊形式，引入“細(xì)胞記憶”的概念，利用門(mén)控制實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期記憶與短期記憶的結(jié)合。每個(gè)LSTM單元包括遺忘門(mén)、輸入門(mén)和輸出門(mén)3種門(mén)結(jié)構(gòu)。圖2為[t]時(shí)刻的LSTM單元結(jié)構(gòu)圖，輸入為當(dāng)前時(shí)刻的輸入[rt]以及上一時(shí)刻的輸出[ht-1]，[Ct-1]為上一時(shí)刻的單元狀態(tài)[14]。

通過(guò)遺忘門(mén)來(lái)決定前一時(shí)刻的單元狀態(tài)[Ct-1]有多少保留到當(dāng)前時(shí)刻的單元狀態(tài)，如式（8）所示：

[Ft=sigmoid（wf?ht-1， xt+bf）]? .? ? ? ?（8）

輸入門(mén)決定當(dāng)前時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)輸入[rt]有多少能加入到當(dāng)前時(shí)刻的單元狀態(tài)[Ct]，如式（9）所示：

[Nt=sigmoid（wi?ht-1， xt+bi）×]

[tanh（wc?ht-1， xt+bc）].? ? ? ? ? ?（9）

更新單元狀態(tài)由[Ct-1]轉(zhuǎn)向[Ct]，如式（10）所示：

[Ct=Ft×Ct-1+Nt] .? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （10）

輸出門(mén)輸出結(jié)果，如式（11）所示：

[ht=tanh（Ct）×sigmoid（wo?ht-1， xt+bo）] . （11）

其學(xué)習(xí)過(guò)程如圖3所示。首先初始化網(wǎng)絡(luò)中各門(mén)結(jié)構(gòu)的權(quán)重和偏置，再初始化迭代次數(shù)以及隱層神經(jīng)元數(shù)目;然后按照式（8）—式（11）進(jìn)行前向傳播，計(jì)算各層的輸出;反向傳播，計(jì)算各層的誤差;根據(jù)誤差更新權(quán)重和偏置，直至達(dá)到最大迭代次數(shù)。

1.4? ? 基于PSO-BP的定位模型構(gòu)建

向量[R]作為RFID位置辨識(shí)模型的輸入，其對(duì)應(yīng)的位置坐標(biāo)[（coordinateX， coordinateY）]作為模型的輸出，選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)RFID位置辨識(shí)模型進(jìn)行訓(xùn)練[15]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖4所示。

<G：＼202203＼圖片＼7方潛生＼方潛生圖4.tif>

d1、d2、…、dn為第1個(gè)、第2個(gè)、…、第n個(gè)RFID信標(biāo)接收的RSSI值。

由圖4可知，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層是RFID信標(biāo)感知的RSSI值，輸出層是位置辨識(shí)結(jié)果。對(duì)于該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其中隱含層神經(jīng)元的激活函數(shù)如式（12）所示，輸出層神經(jīng)元的激活函數(shù)如式（13） 所示。

[f（x）=tansig（x）=21+e-2x-1]，? ? ? ? （12）

[f（x）=purline（x）=x]? .? ? ? ? ? ? ? （13）

模型訓(xùn)練過(guò)程中，傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢，容易陷入局部最優(yōu)的情況。PSO算法具有自組織、進(jìn)化、全局搜索能力強(qiáng)的特點(diǎn)，可以通過(guò)PSO算法來(lái)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的權(quán)重與閾值[16]。對(duì)于PSO算法中每個(gè)粒子，由式（14）更新粒子的速度，由式（15）更新粒子的位置[17]。

[v（t+1）=ω×v（t）+c1×rand（）×（pbest-x（t））+]

[c2×rand（）×（gbest-x（t））]，? ? ? ? ? ? （14）

[x（t+1）=x（t）+v（t+1）].? ? ? ? ? ? ?（15）

設(shè)[t]時(shí)刻位置在[x（t）] 、速度為[v（t）]的粒子，在[t+1]時(shí)刻，其位置[x（t+1）]與速度[v（t+1）]按照式（14）、式（15）規(guī)定的策略更新。式（14）中，[ω]是慣性因子，[c1]、[c2]是學(xué)習(xí)因子，[rand（）]是（0，1）的隨機(jī)數(shù)，pbest是粒子的歷史最優(yōu)位置，而gbest為全部粒子的歷史最優(yōu)位置。

基于PSO-BP的RFID定位模型學(xué)習(xí)流程如圖5所示。

由圖5可知，PSO優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建RFID定位模型的流程是：首先，依據(jù)圖4所示的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，初始化輸入層、隱含層和輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)以及各層之間的權(quán)重和閾值。再初始化粒子的位置、速度以及歷史最優(yōu)位置，計(jì)算每個(gè)粒子最優(yōu)位置，根據(jù)式（14）、式（15）更新粒子速度和位置，依據(jù)適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算位置更新后粒子的適應(yīng)度值，若更新后的適應(yīng)度值比歷史最優(yōu)適應(yīng)度更小，將粒子歷史最優(yōu)位置設(shè)置為粒子當(dāng)前的位置，直到達(dá)到最大迭代次數(shù)，得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)的權(quán)重與閾值。

由于單個(gè)RFID信標(biāo)感知范圍有限，在某一時(shí)刻，可能無(wú)法感知到某一個(gè)RFID標(biāo)簽的RSSI值，所以[n]個(gè)RFID信標(biāo)在某一段時(shí)間感知到的向量[R'i]的長(zhǎng)度不一，導(dǎo)致BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入不同。根據(jù)n個(gè)RFID信標(biāo)對(duì)應(yīng)的2n-1種組合方式，數(shù)據(jù)集可分為2n-1種情況，根據(jù)不同的輸入數(shù)據(jù)，需要訓(xùn)練2n-1個(gè)模型，將不同RFID信標(biāo)感知到的向量[R]輸入對(duì)應(yīng)的定位模型。

2? ? 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與性能分析

2.1? ?實(shí)驗(yàn)環(huán)境與實(shí)驗(yàn)配置

在某高校實(shí)驗(yàn)室開(kāi)展實(shí)測(cè)實(shí)驗(yàn)，室內(nèi)區(qū)域有辦公設(shè)備等物品，且人員流動(dòng)性大。實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景如圖6所示，其中虛線區(qū)域?yàn)槎ㄎ粎^(qū)域，面積約為6 m × 6 m。將實(shí)驗(yàn)空間俯視圖左下角標(biāo)記為坐標(biāo)原點(diǎn)，如圖7所示。RFID感知識(shí)別裝置所需設(shè)備包括4個(gè)RFID信標(biāo)、1個(gè)定位基站和1臺(tái)計(jì)算機(jī)，RFID信標(biāo)的布設(shè)位置如圖7中綠色三角形標(biāo)記所示，對(duì)不同位置的RFID信標(biāo)進(jìn)行標(biāo)號(hào)，分別為1號(hào)、2號(hào)、3號(hào)和4號(hào)。4個(gè)RFID信標(biāo)均放置在同一水平面的貨架上，距離地面1.8 m。在房間內(nèi)布設(shè)44個(gè)標(biāo)記點(diǎn)，每個(gè)參考點(diǎn)布設(shè)方式如圖7中的藍(lán)色圓圈標(biāo)記所示。然后在每個(gè)參考點(diǎn)處分別采集4個(gè)RFID信標(biāo)接收到的參考標(biāo)簽的RSSI值，記錄參考點(diǎn)的坐標(biāo)及其對(duì)應(yīng)的RSSI值。

本實(shí)驗(yàn)使用的實(shí)驗(yàn)器材（除計(jì)算機(jī)外）全部為上海網(wǎng)頻電子科技有限公司的貨架產(chǎn)品，其中，RFID信標(biāo)型號(hào)為NR-XBRD-03AB，RFID有源標(biāo)簽型號(hào)為NR-TGXK-10，定位基站型號(hào)為NR-RDM60B-11。圖8（a）為RFID信標(biāo)的實(shí)物圖，圖8（b）為定位基站實(shí)物圖，圖8（c）為RFID有源標(biāo)簽。計(jì)算服務(wù)器選用聯(lián)想T420，CPU為：Inter（R） Core（TM） i5-2450M CPU @ 2.50 GHz，內(nèi)存為12 GB，搭載Windows10的系統(tǒng)。圖8（d）為定位服務(wù)器。

RFID信標(biāo)無(wú)需任何配置，通電即可工作，其工作電壓范圍為5～12 V。定位基站需要根據(jù)服務(wù)器的網(wǎng)段修改本地IP地址和遠(yuǎn)程IP地址，將定位基站的IP地址和服務(wù)器配置于同一個(gè)網(wǎng)段下，遠(yuǎn)程IP地址設(shè)置為服務(wù)器IP地址，遠(yuǎn)程端口號(hào)在出廠時(shí)已經(jīng)配置為8234，無(wú)需修改。

在本實(shí)驗(yàn)中，使用4個(gè)RFID信標(biāo)，對(duì)應(yīng)24-1種組合方式，數(shù)據(jù)集可分為15種情況，標(biāo)記為data 1、data 2、data 3、…、data 15，具體數(shù)據(jù)集名稱和樣本數(shù)量如表1所示。

如表1所示，一共采集了45 007條樣本。將采集的樣本按照不同RFID信標(biāo)的組合方法分別劃分成15個(gè)樣本集。對(duì)于每個(gè)樣本集，其中20%作為測(cè)試集用于模型性能的測(cè)試，80%作為訓(xùn)練集進(jìn)行模型的訓(xùn)練。

LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)配置如表2所示。

由于序列[Ri]的維度為1，故LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入維度為1。輸出層輸出位置標(biāo)識(shí)L，故輸出維度也為1。隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)置為100，訓(xùn)練批次量設(shè)為27，優(yōu)化器使用adam，分類器選用softmax。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)配置如表3所示。

對(duì)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為RFID信標(biāo)的個(gè)數(shù)，例如樣本集data 15，輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為4。輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為2，即二維坐標(biāo)，隱含層設(shè)置為1層，其節(jié)點(diǎn)數(shù)為6，損失函數(shù)為mean squared error。

PSO算法參數(shù)配置如表4所示。

為評(píng)估RFID感知模型性能，選用[F1]值作為評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。式（16）為[F1]值的計(jì)算公式，其中P為精確率，R為召回率。

[F1=2PRP+R] .? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （16）

為評(píng)估RFID定位模型性能，選用定位誤差和平均定位誤差作為評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。本文構(gòu)建的RFID定位模型預(yù)測(cè)得到的待定位坐標(biāo)為[（x'i， y'i）]，其對(duì)應(yīng)的真實(shí)坐標(biāo)為[（xi， yi）]。距離誤差（distance error，DE）和平均距離誤差（mean distance error，MDE）的計(jì)算公式如式（17）、式（18）所示。

[D=（xi-x'i）2+（yi-y'i）2]，? ? ? ? ? ? （17）

[M=i=1n（xi-x'i）2+（yi-y'i）2/n]? .? ? ? （18）

式中：[D]為DE值，[M]為MDE值。

2.2? ? 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

2.2.1? ? 基于LSTM的RFID感知模型性能

為驗(yàn)證基于LSTM的RFID感知模型的性能，選用1號(hào)RFID信標(biāo)感知的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練和測(cè)試模型的數(shù)據(jù)集。為保證數(shù)據(jù)可靠，利用訓(xùn)練集進(jìn)行100次學(xué)習(xí)，在這100次學(xué)習(xí)的模型下，測(cè)試集辨識(shí)結(jié)果的[F1]值的分布如圖9所示。

圖9展示了測(cè)試集在RFID感知模型下辨識(shí)結(jié)果的[F1]值分布直方圖，橫坐標(biāo)為[F1]值，縱坐標(biāo)為對(duì)應(yīng)范圍[F1]值出現(xiàn)的次數(shù)。從圖中可以看出，分布在（0.99，1]內(nèi)的[F1]值出現(xiàn)的次數(shù)最多。由統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知，在100次實(shí)驗(yàn)中，[F1]值最大可達(dá)0.998 9，最小為0.898 0，平均值為0.985 3，標(biāo)準(zhǔn)差為0.015 0，驗(yàn)證了基于LSTM的RFID感知模型的有效性。

2.2.2? ? 基于PSO-BP的RFID定位模型性能

為驗(yàn)證基于PSO-BP的RFID定位模型的性能，從表2中的數(shù)據(jù)集中抽取80%作為訓(xùn)練集來(lái)訓(xùn)練RFID定位模型，抽取20%作為測(cè)試集用于模型性能的測(cè)試。統(tǒng)計(jì)每個(gè)測(cè)試集的平均距離誤差、距離誤差最小值、距離誤差最大值以及模型訓(xùn)練的耗時(shí)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表5所示。

由表5可知，平均距離誤差最小的是data 13訓(xùn)練得到的模型，其輸入數(shù)據(jù)是1號(hào)、3號(hào)和4號(hào)RFID信標(biāo)感知到的RSSI值。所有距離誤差中，最小值為9.698 3×10-4 m，對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)集是data 8，其輸入數(shù)據(jù)由2號(hào)和3號(hào)RFID信標(biāo)感知到的RSSI值組成。在本文實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景中，綜合15個(gè)RFID定位模型的平均定位距離誤差為0.512 8 m。

2.2.3? ? ?PSO-BP算法與BP算法性能對(duì)比

將本文所提PSO-BP算法與BP算法在相同配置環(huán)境下對(duì)15個(gè)訓(xùn)練集進(jìn)行學(xué)習(xí)，每個(gè)訓(xùn)練集下的平均距離誤差對(duì)比如圖10所示。其中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層神經(jīng)元數(shù)據(jù)設(shè)置為6，學(xué)習(xí)率[η]設(shè)置為0.001，迭代次數(shù)為1 000次。

由圖10可以觀察到，在15個(gè)RFID定位模型中，使用本文定位算法訓(xùn)練得到的定位模型比未優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的表現(xiàn)更加優(yōu)異。

將綜合模型的測(cè)試結(jié)果進(jìn)行誤差累計(jì)分布對(duì)比，對(duì)比圖如圖11所示。

由圖11中的數(shù)據(jù)曲線可知，當(dāng)距離誤差為0.62 m時(shí)，PSO-BP算法的距離誤差比率約為70%，比BP算法的距離誤差比率高32%左右，且PSO-BP算法的收斂速度更快，距離誤差在1.39 m左右的比率達(dá)到了90%。與BP算法相比，本文所提的PSO-BP算法對(duì)RFID定位模型訓(xùn)練的影響更大。

2.2.4? ? 與經(jīng)典定位算法對(duì)比

利用RFID標(biāo)簽進(jìn)行室內(nèi)定位，主要通過(guò)接受信號(hào)強(qiáng)度、測(cè)量信號(hào)的收發(fā)時(shí)間和相位等信息，然后利用特定的算法估計(jì)出待定位標(biāo)簽的位置。其中，根據(jù)RSSI值進(jìn)行RFID定位的方式應(yīng)用最為廣泛。常用的基于RSSI的RFID室內(nèi)定位算法包括臨近探測(cè)法、三邊測(cè)量法、指紋定位法。在上述實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景中隨機(jī)選取4個(gè)不同位置的待定位RFID標(biāo)簽，如圖12所示。

分別選用本文定位算法、臨近探測(cè)法、三邊測(cè)量法以及指紋定位法計(jì)算出A、B、C、D 4個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表6所示。

分別計(jì)算這4種定位算法在4個(gè)待定位點(diǎn)的定位誤差，如圖13所示。

由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，本文定位算法的平均定位誤差最小，精度高于其他經(jīng)典定位算法。

衡量一個(gè)定位算法的優(yōu)劣不僅要觀察其定位精度，還需要考慮其定位成本，例如定位的時(shí)間、復(fù)雜度等因素。表7列出了4種定位方法的對(duì)比。

由表7可知，臨近探測(cè)法對(duì)RFID標(biāo)簽的定位粗略，適用于對(duì)定位精度要求不高的定位場(chǎng)景。三邊測(cè)量法在本文實(shí)驗(yàn)環(huán)境中定位精度較低，主要原因是受實(shí)際室內(nèi)環(huán)境的多徑傳輸干擾。本文定位算法和指紋定位法的定位精度相對(duì)高一些，但前期采集數(shù)據(jù)以及離線訓(xùn)練階段比較繁瑣，且定位精度受參考標(biāo)簽密度的影響較大。由于指紋定位法在在線定位階段對(duì)比指紋數(shù)據(jù)庫(kù)的工作量巨大，所以相對(duì)其他定位方法，其定位速度較慢。為平衡定位精度與定位速度2個(gè)指標(biāo)，選用本文定位算法作為定位方法具有一定的優(yōu)越性。

2.2.5? ? 與商用RFID定位產(chǎn)品對(duì)比

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的興起， RFID定位系統(tǒng)如雨后春筍般在市場(chǎng)上涌現(xiàn)，并廣泛應(yīng)用于企業(yè)、工業(yè)、機(jī)器人等領(lǐng)域，可對(duì)人員、物資、車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)精準(zhǔn)定位，幫助企業(yè)解決遠(yuǎn)程監(jiān)控、風(fēng)險(xiǎn)管理、存貨物資管理等行業(yè)痛點(diǎn)。經(jīng)過(guò)調(diào)研，選擇市場(chǎng)上4個(gè)商用RFID定位產(chǎn)品與本文定位系統(tǒng)進(jìn)行性能對(duì)比，如表8所示。

如表8所示，深圳市銓順宏科技有限公司生產(chǎn)的倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)的貨物定位精度可達(dá)0.5 m，其僅使用RFID作為物品身份標(biāo)識(shí)技術(shù)，使用超寬帶技術(shù)采集貨物位置信息。使用超寬帶信號(hào)的抗多徑效應(yīng)能力更強(qiáng)，但定位技術(shù)復(fù)雜性較高。蘇州新導(dǎo)智能科技有限公司、上海優(yōu)翊信息技術(shù)有限公司、內(nèi)布拉斯加大學(xué)和上海網(wǎng)頻電子科技有限公司生產(chǎn)的實(shí)時(shí)定位系統(tǒng)的定位精度較低，前三家公司的定位精度能達(dá)到1.0 m內(nèi)，后一家公司的定位精度只能達(dá)到5.0 m內(nèi)，但涉及的定位算法簡(jiǎn)單，可對(duì)定位系統(tǒng)進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，提供定位精度。綜上對(duì)比，本文所提的RFID實(shí)時(shí)定位方法算法復(fù)雜度低，且能提供較好的定位精度。

3? ? 結(jié)論與展望

本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于RFID和機(jī)器學(xué)習(xí)的室內(nèi)固定資產(chǎn)定位方法。該方法采用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)處理RFID信號(hào)序列，有效解決室內(nèi)復(fù)雜多徑環(huán)境下RFID信號(hào)在時(shí)間尺度上存在的抖動(dòng)性和不連續(xù)性，克服傳統(tǒng)RFID感知模型對(duì)環(huán)境的依賴性;利用PSO算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，不僅收斂速度快，且不易陷入局部最優(yōu)，較好地降低RFID信號(hào)間歇性對(duì)RFID定位模型的影響;在建筑空間部署多個(gè)RFID信標(biāo)，使用不同RFID信標(biāo)組合方法構(gòu)建多個(gè)定位模型，提高了定位模型的魯棒性。實(shí)測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，固定資產(chǎn)位置狀態(tài)的區(qū)域級(jí)感知識(shí)別結(jié)果F1值可達(dá)0.985 3，定位精度約0.5 m，且相比傳統(tǒng)指紋定位法，能有效提高定位速度，滿足在室內(nèi)空間中快速尋找所需固定資產(chǎn)的需求。與市面上商用RFID定位產(chǎn)品對(duì)比，本文方法在定位精度和算法復(fù)雜度方面均體現(xiàn)一定的優(yōu)越性。本文研究中，RFID信標(biāo)的數(shù)量和部署位置尚未優(yōu)化，模型的遷移性也未討論，未來(lái)將對(duì)這些工作開(kāi)展進(jìn)一步研究。

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Indoor fixed assets localization method based on RFID and

machine learning

FANG Qiansheng1，2， HUANG Jing1，2， WANG Ping*1，2， ZHANG Zhenya1，2， LI Shanshou1，2

（1. Anhui Province Key Laboratory of Intelligent Building and Building Energy Saving， Hefei 230022， China;

2. Department of Electronic and Information Engineering， Anhui Jianzhu University， Hefei 230601， China）

Abstract： An indoor fixed asset location method based on radio frequency identification technology and machine learning is proposed to deal with the shortcomings of long computing time， large localization error and high cost in traditional indoor fixed asset location methods. Firstly， a perception and recognition model based on long and short term memory neural network is constructed to achieve the rough zone-level localization of fixed asset equipment， which can realize automatic inventory of the number of fixed asset and equipment in a certain area of interest. Secondly， for the fixed asset equipment which have been determined inside the given area through the perception and recognition model， the back propagation neural network based on particle swarm optimization is used to estimate the precise location. Finally， the extensive experiments have been carried out in an university laboratory environment. The results show that the F1 value of the proposed LSTM-based recognition model for indoor fixed asset can reach 0.98， and the average localization error is about 0.5 meter， which can meet the requirements of indoor fixed asset management for intelligent building， and has the characteristics of low asset management cost， high positioning accuracy， and strong anti-interference ability.

Key words： radio frequency identification; machine learning; long and short term memory neural network; particle swarm optimization; back propagation; location recognition

（責(zé)任編輯：黎? ?婭）