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结合对数距离路径损耗模型的室内定位算法改进

时间:2016-10-27来源: 作者: 点击: 53次


王磊

(河南科技大学 国际教育学院,河南 洛阳 471023)

摘要:射频识别技术(RFID)被广泛应用于室内定位,其中LANDMARC定位算法的定位精度受到参考标签设置的影响,定位效果不够理想。本文引入对数距离路径损耗模型作为LANDMARC的补充进行二次定位,通过对TOP K参考标签进行二次筛选,来实现定位精确度的提升。

关键词:射频识别技术;LANDMARC;对数距离路径损耗模型;RSSI

中图分类号:TN13        文献标识码:A

 

Improvement of Location algorithm in buildings based on Logarithmic Distance Path Loss Model

WANG Lei

(School of International Education,Henan University of Science and Technology,Luoyang,471023,China)

Abstract: Radio Frequency Identification is used to locate in house widely. LANDMARC is a kind of algorithm whose precision of location is disturbed by the position and number of reference labels, and the result of location is not good. We used Logarithmic Distance Path Loss Model to locate after LANDMARC and filter reference labels of TOP K second time. Finally we promoted the precision of location.

Keywords: RFID; LANDMARC; Logarithmic Distance Path Loss Model; RSSI

 


0   引言

全球卫星定位系统(Global Positioning SystemGPS)[1]广泛应用于室外环境中的定位和导航。而在室内由于建筑物墙壁以及其他物体的遮挡,使得GPS无法完成精确定位。因而涌现出各种用于室内定位的关键技术,如:红外传播技术[2]、无线传感器网络[3]、超声波定位[4]802.11 WLAN技术[5]以及射频识别技术(Radio Frequency IdentificationRFID)[6],其中RFID是利用标签对物体的唯一标识特性,依据读卡器接收到的电子标签发送信号来获得电子标签信息的定位系统。该系统常用时间到达法[7]、时间到达差法[8]、信号强度法[9]和到达角度法[10]等方法进行定位,但定位效果均不够理想。相比之下,接收信号强度指示(Received Signal Strength IndicatorRSSI)[11]的设备和机制简单,可通过多次测量计算平均值获得较准确的信号强度值,能降低多径

 

作者简介:王磊(1985-),男,河南省洛阳市,助理实验师,硕士研究生,软件工程

和遮蔽效应的影响。

基于RSSI的定位系统很多,其中比较经典的就是LANDMARCLocation identification based on dynamic active RFID calibration)系统[12],该系统首次引入了参考标签的概念,通过计算由n个阅读器获得的追踪标签的信号强度与m个参考标签的信号强度之间的欧几里得距离来实现定位。LANDMARC系统可扩展性好,能处理比较复杂的环境,但是参考标签的布局形状与分布密度对定位精度的影响非常大,还可能造成比较大的系统负担。因而本文在LANDMARC算法基础上引入了对数距离路径损耗模型[13],通过修正测距误差来实现精确定位。

1   LANDMARC算法

设在定位空间中有n个阅读器,即R = {R1R2Rn-1Rn};有m个实体参考标签,即T = {T1T2Tm};第i个阅读器收到的所有实体参考标签的RSSI值分别为(Ii1Ii2Iim),求它们与待定位标签之间的欧几里德距离,求解公式为

      1

式(1)中,Ii0是第i个阅读器读到实体参考标签T0RSSI值,Iij是第i个阅读器读到第j个实体参考标签的RSSI值。其中,E值越小,表示该参考标签距离待定位标签越近。最终通过比较E值的大小,选取K个离目标位置最近的参考标签作为近邻标签集合,因而目标位置(x,y)估算如下:

     2

式(2)中,(xsys)为参考标签Ts的坐标,ws为该标签对应的权值,其计算公式为:

             3

 对数距离路径损耗模型

2.1  原对数距离路径损耗模型

研究表明,室内路径损耗遵从对数距离路径损耗模型,如式(4)所示

 4

其中,表示收发设备间距离为d时的路径损耗,单位是dB表示近距离d0(一般取为1)时的参考路径损耗,由实际测试得出;n为路径损耗指数,表明路径损耗随距离增长的速率,它依赖于周围环境和建筑物类型。表示标准偏差为的正态随机变量。将对数距离路径损耗模型转换成对应的RSSI结果形式,如式(5)所示

  5

2.2  基于RSSI测距误差修正

无线信号的传播受环境因素的影响很大,致使信号的衰减过程与实际距离的增减没有很稳定的关系,即基于RSSI距离估计的误差较大。因而需要利用一定方法进行修正,才能减少传统测距模型带来的测距误差。由公式(5)可知,只有提高路径损耗指数和衰减参数的准确性才能改变其测距精度。

接收设备接收来自障碍物另一侧的未知发送设备的信号强度必然会弱于没有障碍物的开阔区域,可在接收设备处沿障碍物平行方向检测RSSI值,当RSSI值最小时,理解为距离未知发送设备的距离最近,然后沿垂直方向相隔一定距离时检测一次RSSI值。以对数距离路径损耗模型为例得式(6

 6

将式(5)和(6)相结合便能求出较为精确的路径损耗指数n,也就能得出更为精确的对数距离路径损耗模型,从而提高测距的精确性。

仿真实验及结果分析

建立一个小型室内定位系统,利用阅读器来读取参考标签以及待定位标签的标识符、RSSI值等信息,通过LANDMARC算法来获取TOP K个最近目标位置,引入对数距离路径损耗模型对TOP K个最近目标进行二次筛选,形成最终的TOP K’个最近目标位置,从而求出最终的待定位目标位置。

1   实验设备布局平面图

实验在一个10m×10m的地下车库中进行,在四个角落和中心位置分别放置了一个电子标签阅读器,在该区域内均匀放置了16个参考标签,另外将10个待定位标签放置于这个区域内的任意角落,如图1所示。使用Matlab软件对算法进行仿真,对仿真结果使用累计分布函数(cumulative distribution functionCDF)f(e)进行对比分析,结果如图4所示,其中平均估计误差定义为(7

  7

式中,(x0,y0)(x,y)分别表示定位标签的真实坐标和定位估计坐标,n代表定位次数。

由图2可知,本文提出的算法定位精度明显优于LANDMARC算法,如对于平均误差e<3 m的概率分布,LANDMARC的概率仅为53%,而本文算法可达84%。从平均精度来看,LANDMARC算法的平均误差为1.2m,而本文算法的平均误差仅为0.88m,比原算法提高了0.32米。       2  实验仿真结果对比

结语

目前主流的室内定位算法各有利弊,LANDMARC的定位精度受到参考标签的影响很大,对数距离路径损耗模型在不同环境中的效果也不稳定,因而进行了测距修正,本文将修正后的对数距离路径损耗模型与LANDMARC相结合,可以相互弥补部分缺陷,仿真实验结果表明,本文提出的算法比原LANDMARC定位算法的定位精度有了显著的提高。

参考文献

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[3] 任丰原,黄海宁,林闯. 无线传感器网络[J]. 软件学报,2003,14(7):1282-1291.

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[11] 刘鹏,卢潭城,高翔.基于射频识别的室内定位技术综述[J]. 太赫兹科学与电子信息学报, 2014,2(4):195-201.

[12] 李军怀,张果谋,于蕾,张璟.具有环境自适应性的虚拟参考标签定位方法[J].应用科学学报,2013,4(7):402-410.

[13] 申静涛.基于RSSI的对数距离路径损耗模型研究[J].电子质量,2013,12(12):15-17.

 

 

 

 

作者简介:王磊(1985-),男,河南省洛阳市,硕士研究生,助理实验师,软件工程。

工作单位:河南科技大学

 

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