CN103530583B - 定位终端、定位方法、定位系统以及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供了基于RFID标签的定位终端、定位方法、定位系统和电子设备，以至少克服现有的RFID定位技术定位精度低的问题。定位终端包括：第一获得单元，用于获得其中每个RFID训练标签在天线阵列的多个输出功率下被上述天线阵列读取到的次数，天线阵列包含至少一个RFID阅读器；地图构建单元，用于构建关于上述待定位区域的读取概率地图；第二获得单元，用于获得上述RFID待测标签在上述天线阵列的多个输出功率下被上述天线阵列读取到的次数；以及计算单元，用于计算上述RFID待测标签的位置。本发明的上述技术能够提高RFID定位精度，可以用于无线定位领域。

Description

定位终端、定位方法、定位系统以及电子设备

技术领域

本发明涉及无线定位领域，尤其涉及一种基于RFID标签的定位终端、定位方法、定位系统以及电子设备。

背景技术

如今，通过对RFID标签定位来实现对目标物体的位置的定位的方法已经在物流及生产线领域显得越来越重要。通过超高频的RFID可以远距离识读标签,通过该频段可以识读距离长达10m左右的无源标签，该性能大大的提高了RFID标签在物流及生产线上应用的可能性。随着超高频RFID技术的广泛应用，一个RFID阅读器可以同时识读其读写区域内的多个标签，但却使得寻找其中一个指定的标签变得非常困难。

目前，RFID定位服务被广泛地应用于田径比赛时间检测、运输仓储、图书馆导游交互、室内位置感知、人员跟踪系统等等。其定位技术主要为位置感知技术，即：通过在跟踪对象上安装RFID标签，然后将RFID标签读取器放置在已知位置的地方，当跟踪对象进入到感知范围内时，就可以检测到被跟踪对象的位置了。该方式只能测定标签是否在阅读器的阅读范围之内，所以定位精度是相当粗糙的。然而，当多个贴有标签的物体如衣服，珠宝等在同一个阅读器范围内时，利用如上所述的RFID定位技术很难查找到指定ID的物体，而且这些物体往往是被整齐的排列在阅读器天线前的。

发明内容

在下文中给出了关于本发明的简要概述，以便提供关于本发明的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不是意图确定本发明的关键或重要部分，也不是意图限定本发明的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念，以此作为稍后论述的更详细描述的前序。

鉴于现有技术的上述缺陷，本发明要解决的技术问题在于提供一种基于RFID标签的定位终端、定位方法、定位系统以及电子设备，以至少解决现有的RFID定位技术定位精度低的问题。

为解决上述技术问题，根据本发明的一个方面，提供了一种基于RFID标签的定位终端，该基于RFID标签的定位终端包括：第一获得单元，其被配置用于针对布置在包含RFID待测标签的待定位区域内的多个位置已知的RFID训练标签，获得其中每个RFID训练标签在天线阵列的多个输出功率下被上述天线阵列读取到的次数；其中，上述天线阵列包含至少一个RFID阅读器，且上述天线阵列的所有RFID阅读器的最大读取范围的交集包含上述待定位区域的至少部分；地图构建单元，其被配置用于基于每个上述RFID训练标签的位置以及上述第一获得单元所获得的结果，构建关于上述待定位区域的读取概率地图；第二获得单元，其被配置用于获得上述RFID待测标签在上述天线阵列的多个输出功率下被上述天线阵列读取到的次数；以及计算单元，其被配置用于基于上述读取概率地图和上述第二获得单元所获得的结果，计算上述RFID待测标签的位置。

根据本发明的另一个方面，还提供了一种基于RFID标签的定位方法，该定位方法包括：确定包含RFID待测标签的待定位区域；在上述RFID待测标签周围布置包含至少一个RFID阅读器的天线阵列，使得上述天线阵列的所有RFID阅读器的最大读取范围的交集包含上述待定位区域的至少部分；在上述待定位区域内布置多个位置已知的RFID训练标签，获得每个RFID训练标签在上述天线阵列的多个输出功率下被上述天线阵列读取到的次数；基于每个上述RFID训练标签的位置及其在上述天线阵列的多个输出功率下被上述天线阵列读取到的次数，构建关于上述待定位区域的读取概率地图；获得上述RFID待测标签在上述天线阵列的多个输出功率下被上述天线阵列读取到的次数；以及基于上述读取概率地图和上述RFID待测标签在上述天线阵列的多个输出功率下被上述天线阵列读取到的次数，计算上述RFID待测标签的位置。

根据本发明的另一个方面，还提供了一种电子设备，该电子设备包括如上所述的基于RFID标签的定位终端。

根据本发明的又一个方面，还提供了一种基于RFID标签的定位系统，该基于RFID标签的定位系统包括如上所述的基于RFID标签的定位终端之外，还包括上述天线阵列。

上述根据本发明实施例的基于RFID标签的定位终端、定位方法、定位系统以及电子设备，能够实现至少以下益处之一：能够提高RFID定位精度；能够在多个标签中确定指定的标签位置。

通过以下结合附图对本发明的最佳实施例的详细说明，本发明的这些以及其他优点将更加明显。

附图说明

本发明可以通过参考下文中结合附图所给出的描述而得到更好的理解，其中在所有附图中使用了相同或相似的附图标记来表示相同或者相似的部件。所述附图连同下面的详细说明一起包含在本说明书中并且形成本说明书的一部分，而且用来进一步举例说明本发明的优选实施例和解释本发明的原理和优点。在附图中：

图1是示意性地示出根据本发明的实施例的基于RFID标签的定位终端的一种示例结构的框图。

图2是示出天线阵列的一种可能布置的示意图。

图3是示意性地示出图1中的第一获得单元的一种可能的示例结构的框图。

图4是示意性地示出图1中的地图构建单元的一种可能的示例结构的框图。

图5是示意性地示出图1中的第二获得单元的一种可能的示例结构的框图。

图6是示意性地示出根据本发明的实施例的基于RFID标签的定位终端的另一种示例结构的框图。

图7是示意性地示出图6中的地图修正单元的一种可能的示例结构的框图。

图8是示意性地示出图7中的第一获得子单元的一种可能的示例结构的框图。

图9是示意性地示出根据本发明的实施例的基于RFID标签的定位方法的一种示例性处理的流程图。

图10是示出了可用来实现根据本发明的实施例的基于RFID标签的定位终端的一种可能结构的信息处理设备的硬件配置的结构简图。

本领域技术人员应当理解，附图中的元件仅仅是为了简单和清楚起见而示出的，而且不一定是按比例绘制的。例如，附图中某些元件的尺寸可能相对于其他元件放大了，以便有助于提高对本发明实施例的理解。

具体实施方式

在下文中将结合附图对本发明的示范性实施例进行描述。为了清楚和简明起见，在说明书中并未描述实际实施方式的所有特征。然而，应该了解，在开发任何这种实际实施例的过程中必须做出很多特定于实施方式的决定，以便实现开发人员的具体目标，例如，符合与系统及业务相关的那些限制条件，并且这些限制条件可能会随着实施方式的不同而有所改变。此外，还应该了解，虽然开发工作有可能是非常复杂和费时的，但对得益于本公开内容的本领域技术人员来说，这种开发工作仅仅是例行的任务。

在此，还需要说明的一点是，为了避免因不必要的细节而模糊了本发明，在附图中仅仅示出了与根据本发明的方案密切相关的装置结构和/或处理步骤，而省略了与本发明关系不大的其他细节。

本发明的实施例提供了一种基于RFID标签的定位终端，该基于RFID标签的定位终端包括：第一获得单元，其被配置用于针对布置在包含RFID待测标签的待定位区域内的多个位置已知的RFID训练标签，获得其中每个RFID训练标签在天线阵列的多个输出功率下被上述天线阵列读取到的次数；其中，上述天线阵列包含至少一个RFID阅读器，且上述天线阵列的所有RFID阅读器的最大读取范围的交集包含上述待定位区域的至少部分；地图构建单元，其被配置用于基于每个上述RFID训练标签的位置以及上述第一获得单元所获得的结果，构建关于上述待定位区域的读取概率地图；第二获得单元，其被配置用于获得上述RFID待测标签在上述天线阵列的多个输出功率下被上述天线阵列读取到的次数；以及计算单元，其被配置用于基于上述读取概率地图和上述第二获得单元所获得的结果，计算上述RFID待测标签的位置。

下面结合图1-图5图来详细描述根据本发明的实施例的基于RFID标签的定位终端的一个示例。

图1是示意性地示出根据本发明的实施例的基于RFID标签的定位终端的一种示例结构的框图。如图1所示，根据本发明的实施例的基于RFID标签的定位终端100包括第一获得单元120、地图构建单元130、第二获得单元140和计算单元150。

在本实施例中，待定位对象例如可以是诸如人、货物、服饰等的各种对象，为了实现对上述待定位对象的定位，可以在上述待定位对象上设置RFID标签，通过对设置在待定位对象上的RFID标签（也即，上文所述的“RFID待测标签”）的定位来实现对待定位对象的定位。

例如，为了实现对上述“RFID待测标签”的定位，可以将天线阵列110布置在RFID待测标签周围，使得天线阵列110中的所有RFID阅读器的最大读取范围的交集包含上述待定位区域的至少部分。其中，天线阵列110可以包括至少一个RFID阅读器。

需要说明的是，天线阵列110中的“天线”即指RFID阅读器。在一个例子中，若天线阵列110包含两个或两个以上RFID阅读器，则“天线阵列110中的所有RFID阅读器的最大读取范围的交集”即是这两个或两个以上RFID阅读器各自的最大读取范的交集。在另一个例子中，若天线阵列110仅包含一个RFID阅读器，则“天线阵列110中的所有RFID阅读器的最大读取范围的交集”即是这一个RFID阅读器的最大读取范围本身。

其中，上述待定位区域是指包含上述RFID待测标签的预定区域，可以根据实际情况来确定待定位区域的范围。

图2是示出上述天线阵列110的一种可能布置的示意图。

在图2所示的例子中，T为RFID待测标签，立体区域S为包含RFID待测标签T的待定位区域。在该例子中，天线阵列110包括A1、A2、A3和A4四个RFID阅读器，并且RFID阅读器A1～A4分别被设置在一个预定大小的立方体的各不相邻的四个顶点上，如图2所示。在图2所示例子中，RFID阅读器A1～A4各自的最大读取范围的交集恰为立体区域S。需要注意的是，待定位区域并不限于图2所示形状，在其他例子中，待定位区域也可以是包含RFID待测标签T的诸如球形等其他形状的区域。

需要说明的是，天线阵列110中RFID阅读器的数量也不限于图2所示的数量，例如，在其他例子中，天线阵列110中RFID阅读器的数量也可以是除4以外的任意数量。

另外，需要说明的是，待定位区域不一定是立体区域（即三维区域），在其他例子中，待定位区域也可以是平面区域（即二维区域）或者线型区域（也即，包含RFID待测标签的一维区域）。

此外，还需要说明的是，当“天线阵列110中的所有RFID阅读器的最大读取范围的交集”仅包含待定位区域的一部分（而非全部）时，可以通过每次对待定位区域的部分区域进行定位，并通过将天线阵列110作为整体来移动（即，不改变其中各个FRID阅读器的相对位置）的方式来实现对待定位区域的各部分的定位。例如，当RFID阅读器A1～A4各自的最大读取范围的交集小于立体区域S时，则可以将RFID阅读器A1～A4作为整体来移动，每次分别对立体区域S中的一部分区域进行定位，通过多次的定位则可覆盖到对整个立体区域S的定位。

需要注意的是，一般情况下，天线阵列110中所包含的RFID阅读器的数量越多，其定位精度则越高。

此外，还需要说明的是，图1旨在示意性地示出在一个示例中定位终端100所包括的各组成单元，而非限制上述各个组成单元一定集成设置在一起。例如，天线阵列110可以通过上文所述方式设置在RFID待测标签周围，而定位终端100中的除天线阵列110之外的其他单元则可以与天线阵列110分离设置。

如图1所示，第一获得单元120可以用于针对布置在上述待定位区域内的多个位置已知的RFID训练标签，获得其中每个RFID训练标签在天线阵列110的多个输出功率下被天线阵列110读取到的次数。其中，这里所说的“天线阵列110的多个输出功率”可以包括天线阵列110中每个FRID阅读器的每个输出功率，也即，“每个RFID训练标签在天线阵列110的多个输出功率下被天线阵列110读取到的次数”可以包括每个RFID训练标签在天线阵列110中每个FRID阅读器的每个输出功率下被该FRID阅读器读取到的次数。

在根据本发明的实施例的基于RFID标签的定位终端的具体实现方式中，上述RFID训练标签可以被设置成按照预定分布密度遍历整个待定位区域。在一个例子中，若待定位区域为1m*1m*1m的立方体，则可以在该待定位区域中每立方分米布置一个RFID训练标签。需要注意的是，在其他实现方式中，也可以按照其他方式来布置RFID训练标签，例如，可以在待定位区域内的多个任意位置上设置多个RFID训练标签，等等。

下面结合图3来描述第一获得单元120的一个示例结构。其中，图3是示意性地示出如图1所示的第一获得单元120的一种可能的示例结构的框图。如图3所示，在根据本发明的实施例的基于RFID标签的定位终端的一个示例中，第一获得单元120可以包括第一统计子单元310和第一计算子单元320。

以图2为例，假设在该示例中，预先在待定位区域S内按照如上所述的任一种方式布置多个RFID训练标签（图2中未示出）。

然后，针对天线阵列110中的每一个RFID阅读器，第一统计子单元310可以获得在该RFID阅读器的多个输出功率中的每一个输出功率下、该RFID阅读器所能够读取到的那些RFID训练标签。

在一个示例中，以图2中所示出的RFID阅读器A1为例来进行说明，将RFID阅读器A1的输出功率从其最大输出功率依次向下（或向上）调节，在每个输出功率下使用RFID阅读器A1进行读取、并记录其在该功率下所读取到的各个RFID训练标签，直至下调至不能读取到任何RFID训练标签为止。由此，即可获得RFID阅读器A1在其多个输出功率中的每一个输出功率下所能够读取到的那些RFID训练标签。通过类似的操作和处理，第一统计子单元310可以获得天线阵列110中的每个RFID阅读器在其各自的多个输出功率中的每一个输出功率下所读取到的RFID训练标签。需要说明的是，对于RFID阅读器的输出功率不一定非要依次向下（或向上）调节，在其他示例中，也可以按照其他方式来调节RFID阅读器的输出功率，例如，多次任意调节某个RFID阅读器的输出功率，使其遍历该RFID阅读器的各个输出功率。

这样，根据第一统计子单元310所获的上述结果，第一计算子单元320可以计算每个RFID训练标签分别被天线阵列110中的每个RFID阅读器所读取到的次数。换句话说，在该例子中，第一计算子单元320所获得的“每个RFID训练标签分别被天线阵列110中的每个RFID阅读器所读取到的次数”作为第一获得单元120所获得的“每个RFID训练标签在天线阵列110的多个输出功率下被天线阵列110读取到的次数”的一个示例。

可以用于针对布置在上述待定位区域内的多个位置已知的RFID训练标签，获得其中每个RFID训练标签在天线阵列110的多个输出功率下被天线阵列110读取到的次数。

如图2所示，以待定位区域S内的任一RFID训练标签T0（图中未示出）为例，假设RFID阅读器A1共进行了5次读取，在这5次读取中，假设其中共有3次读取到了RFID训练标签T0，则RFID训练标签T0被RFID阅读器A1所读取到的次数为3。再如，在该例子中，RFID阅读器A2共进行了7次读取，在这7次读取中，假设其中共有6次读取到了RFID训练标签T0，则RFID训练标签T0被RFID阅读器A2所读取到的次数为6。需要注意的是，各RFID阅读器所读取的次数可能相同，也可能不同。类似地，可以得到RFID训练标签T0被RFID阅读器A3和A4所分别读取到的次数。由此，获得了RFID训练标签T0被天线阵列110中的各个RFID阅读器所读取到的次数，也即，获得了RFID训练标签T0被天线阵列110读取到的次数。

此外，需要说明的是，在其他示例中，也可以预先设定各RFID阅读器的多个输出功率，分别在这些预定的输出功率下进行读取，以获得上述读取次数，读取和计算等处理的步骤与上文相类似，在此省略其描述。

由此，根据第一获得单元120所获得的上述结果（也即，每个RFID训练标签在天线阵列110的多个输出功率下被天线阵列110读取到的次数），并根据每个RFID训练标签的位置，地图构建单元130可以构建获得关于上述待定位区域的读取概率地图。

下面结合图4来描述地图构建单元130的一个示例结构。

图4是示意性地示出如图1所示的地图构建单元130的一种可能的示例结构的框图。如图4所示，在根据本发明的实施例的基于RFID标签的定位终端的一个示例中，地图构建单元130可以包括第三计算子单元410和地图构建子单元420。

其中，第三计算子单元410可以被配置成：基于每个RFID训练标签的位置及其在天线阵列110的多个输出功率下被天线阵列110读取到的次数，利用高斯核密度估计方法获得每个RFID训练标签的位置所对应的读取概率。其中，这里所说的“每个RFID训练标签的位置所对应的读取概率”即是天线阵列在每个RFID训练标签的位置处能够读取到标签的概率。

在一个例子中，用表示多个RFID训练标签中的第i个RFID训练标签的位置所对应的读取概率（i=1,2,…,N，其中，N为RFID训练标签的个数）（也即，表示天线阵列在第i个RFID训练标签的位置能够读取到RFID待测标签的概率），则可以利用高斯核密度估计方法来得到如公式一：

$P\left(r^{\mathrm{unk}}\right|{L_i}^{\mathrm{land}})=\frac{1}{\sqrt{2^{\dim }{\mathrm{\π}}^{\dim }\left|{\mathrm{\Σ}}_i\right|}}\exp \left\{{[r^{\mathrm{unk}}-r\left({L_i}^{\mathrm{land}}\right)]}^T{\mathrm{\Σ}}^{-1}\right[r^{\mathrm{unk}}-r\left({L_i}^{\mathrm{land}}\right)\left]\right\}.$

其中，在公式一中，为由第i个RFID训练标签被天线阵列110中各个RFID阅读器所读取到的次数所组成的向量，r^unk为由RFID待测标签被天线阵列110中各个RFID阅读器所读取到的次数所组成的向量，下文中将给出关于r^unk的描述。此外，∑_i＝β_i·I，其中β_i为带宽，其可以根据经验值设定，或通过试验的方式来确定；I为单位阵。此外，上式中的上角标“dim”表示的维数（也即r^unk的维数），例如，若的维数为10，则dim取值为10，也即2^dim为210，π^dim为π¹⁰。

在另一个例子中，将第一获得单元120的处理重复执行K次，令t=1,2,…,K时，则可以用来表示第t次执行第一获得单元120的处理所获得的“由第i个RFID训练标签被天线阵列110中各个RFID阅读器所读取到的次数所组成的向量”，于是可以利用公式一一来获得：

公式一一：

$P\left(r^{\mathrm{unk}}\right|{L_i}^{\mathrm{land}})=\frac{1}{K}\underset{t=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{\sqrt{2^{\dim }{\mathrm{\π}}^{\dim }\left|{\mathrm{\Σ}}_i\right|}}\exp \left\{{[r^{\mathrm{unk}}-r{\left({L_i}^{\mathrm{land}}\right)}_t]}^T{\mathrm{\Σ}}^{-1}\right[r^{\mathrm{unk}}-r{\left({L_i}^{\mathrm{land}}\right)}_t\left]\right\}.$

此外，地图构建子单元420可以被配置成：根据每个RFID训练标签的位置及其对应的读取概率，构建关于上述待定位区域的读取概率地图。例如，在上述例子中，读取概率地图即由多个RFID训练标签的位置以及其中每个位置所对应的形如公式一的读取概率构成。

由此，利用地图构建单元130即可获得上述关于上述待定位区域的读取概率地图。然后，通过第二获得单元140和计算单元150，并结合利用上述读取概率地图，即可实现对RFID待测标签的定位。

如图1所示，第二获得单元140可以被配置成：获得RFID待测标签在天线阵列110的多个输出功率下被天线阵列110读取到的次数。

下面结合图5来描述第二获得单元140的一个示例结构。

图5是示意性地示出如图1所示的第二获得单元140的一种可能的示例结构的框图。如图5所示，在根据本发明的实施例的基于RFID标签的定位终端的一个示例中，第二获得单元140可以包括确定子单元510和第二计算子单元520。

其中，确定子单元510用于确定天线阵列110的每个RFID阅读器在其各自的多个输出功率中的每一个输出功率下是否读取到上述RFID待测标签。

此外，第二计算子单元520用于基于确定子单元510的确定结果，计算上述RFID待测标签分别被天线阵列110的每个RFID阅读器所读取到的次数。

在一个优选示例中，如图2所示，在移除了待定位区域S内的所有RFID训练标签的情况下，利用确定子单元510和第二计算子单元520来获得RFID待测标签在天线阵列110的多个输出功率下被天线阵列110中各RFID阅读器读取到的次数。需要说明的是，在利用确定子单元510和第二计算子单元520进行处理时并非一定要移除RFID训练标签，也可以不移除。然而，在移除RFID训练标签的优选情况下，可以减少RFID训练标签对RFID待测标签的干扰，提高检测精度及最终定位精度，等等。

以图2中所示出的RFID阅读器A1为例，将RFID阅读器A1的输出功率从其最大输出功率依次向下调节，在每个输出功率下使用RFID阅读器A1进行读取，确定其在该功率下是否能够读取到RFID待测标签，直至下调至不能读取到RFID待测标签为止。由此，即可确定RFID阅读器A1在其多个输出功率中的每一个输出功率下是否能够读取到RFID待测标签。通过类似的操作和处理，确定子单元510可以确定天线阵列110中的每个RFID阅读器在其各自的多个输出功率中的每一个输出功率下是否能够读取到RFID待测标签。

这样，根据确定子单元510的上述确定结果，第二计算子单元520可以计算上述RFID待测标签分别被天线阵列110中的每个RFID阅读器所读取到的次数。

由此，根据第二获得单元140所获的结果（也即，RFID待测标签在天线阵列110的多个输出功率下被天线阵列110中每个RFID阅读器读取到的次数），并基于上述读取概率地图，计算单元150则可以计算获得上述RFID待测标签的位置。

在一个例子中，可以利用贝叶斯公式来获得上述RFID待测标签的位置。

在该例子中，用C^unk表示RFID待测标签的位置（如坐标），则有公式二：

$C^{\mathrm{unk}}=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}P\left({L_i}^{\mathrm{land}}\right|r^{\mathrm{unk}}){L_i}^{\mathrm{land}}.$

根据贝叶斯公式，上述公式二可以转化为公式三：

$C^{\mathrm{unk}}=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}P\left({L_i}^{\mathrm{land}}\right|r^{\mathrm{unk}}){L_i}^{\mathrm{land}}$

$=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}P\left(r^{\mathrm{unk}}\right|{L_i}^{\mathrm{land}})\·P\left({L_i}^{\mathrm{land}}\right)\·{L_i}^{\mathrm{land}}}{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}P\left(r^{\mathrm{unk}}\right|{L_i}^{\mathrm{land}})\·P\left({L_i}^{\mathrm{land}}\right)}$

其中，公式三中的r^unk是由RFID待测标签在天线阵列110的多个输出功率下被天线阵列110中每个RFID阅读器读取到的次数所组成的向量，公式三中的通过将r^unk代入到读取概率地图中的形如公式一的表达式中即可获得。此外，公式二和三中的其余参量的含义均与公式一中相同，在此不再赘述。此外，公式三中的表示天线阵列对第i个RFID训练标签的读取率，例如，可以利用公式三一来计算

公式三一：

$P\left({L_i}^{\mathrm{land}}\right)=\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\frac{r_j\left({L_i}^{\mathrm{land}}\right)}{r_j}$

其中，j表示RFID阅读器的序数，M为阅读器的总数量。

此外，r_j表示第j个RFID阅读器总共进行读取的次数，表示第j个RFID阅读器在上述rj次读取中共读取到第i个RFID训练标签的次数。例如，在图2所示例子中，针对某RFID训练标签T0（未示出），RFID阅读器A1共读取r1次，且在这r1次读取中共有q1次读取到RFID训练标签T0，RFID阅读器A2共读取r2次，且在这r2次读取中共有q2次读取到RFID训练标签T0，RFID阅读器A3共读取r3次，且在这r3次读取中共有q3次读取到RFID训练标签T0，RFID阅读器A4共读取r4次，且在这r4次读取中共有q4次读取到RFID训练标签T0，则天线阵列对RFID训练标签T0的读取率为：需要说明的是，公式三一仅作为天线阵列对第i个RFID训练标签的读取率的计算公式的一个示例，并不对其构成限制，也可以利用其他计算公式来获得上述读取率，这里不再赘述。

由此，根据读取概率地图和第二获得单元140所获得的结果，根据公式三，计算单元150即可得到RFID待测标签的位置。

下面结合图6来详细描述根据本发明的基于RFID标签的定位终端的另一个示例。

图6是示意性地示出根据本发明的基于RFID标签的定位终端的另一种示例结构的框图。如图6所示，根据本发明的实施例的基于RFID标签的定位终端600包括第一获得单元620、地图构建单元630、第二获得单元640、计算单元650和地图修正单元660。其中，天线阵列610、第一获得单元620、地图构建单元630、第二获得单元640和计算单元650可以具有与如图1所示的定位终端100中的对应单元相同的结构和功能，并能够达到相类似的技术效果，在此不再赘述。

此外，与图1所示的定位终端100不同的是，如图6所示的定位终端600中所包括的地图修正单元660可以用于对所述读取概率地图进行修正。

下面结合图7来描述地图修正单元660的一个示例结构。

图7是示意性地示出如图6所示的定位终端600中的地图修正单元660的一种可能的示例结构的框图。如图7所示，在根据本发明的实施例的基于RFID标签的定位终端的一个示例中，地图修正单元660可以包括第一获得子单元710、估计值获得子单元720、误差获得子单元730和修正子单元740。

其中，第一获得子单元710用于针对布置在待定位区域内的多个位置已知的RFID参考标签，获得其中每个RFID参考标签在天线阵列的多个输出功率下被天线阵列读取到的次数。

图8是示意性地示出图7中的第一获得子单元710的一种可能的示例结构的框图。如图8所示，在一个例子中，第一获得子单元710可以包括第一统计模块810和第一计算模块820。

其中，第一统计模块810可以被配置成：获得天线阵列的每个RFID阅读器在其各自的多个输出功率中的每一个输出功率下所读取到的RFID参考标签。

在一个例子中，可以构建获得读取概率地图之后，将所有RFID训练标签移除后再在待定位区域内布置RFID参考标签。其中，RFID参考标签的数量和/或位置可以任意设置（位置在待定位区域内任意设置）。优选地，可以在RFID待测标签的预定邻域内（或附近）布置若干个RFID参考标签，由于读取概率地图在这些位置的定位误差更能反映其在RFID待测标签处的定位误差，因此利用这些位置的RFID参考标签的相关信息来修正读取概率地图，更有利于RFID待测标签的定位准确性。

在其他例子中，RFID参考标签的位置也可以任意设置在待定位区域内，或者可以选择原有RFID训练标签中的部分标签来作为RFID参考标签，等等。

此外，第一统计模块810的处理过程与上文中结合图3所描述的第一统计子单元310的处理相类似，并能够达到相似的技术效果，在此省略其描述。

此外，如图8所示，第一计算模块820可以被配置成：基于第一统计模块810所获得的结果，计算每个RFID参考标签分别被天线阵列的每个RFID阅读器所读取到的次数。其中，第一计算模块820的处理过程与上文中结合图3所描述的第一计算子单元320的处理相类似，并能够达到相似的技术效果，在此省略其描述。

由此，利用第一统计模块810和第一计算模块820即可获得每个RFID参考标签被天线阵列的每个RFID阅读器所读取到的次数，也即，获得每个RFID参考标签被天线阵列所读取到的次数。

如图7所示，估计值获得子单元720用于基于当前的读取概率地图和第一获得子单元710所获得的结果，获得每个RFID参考标签的位置的估计值。其中，估计值获得子单元720的的处理过程与上文中结合图1所描述的计算单元150的处理相类似，并能够达到相似的技术效果，在此省略其详细描述。在一个例子中，通过上述与计算单元150的处理相类似的处理过程，可以得到如下结果：

公式四：

$\stackrel{*}{{L_j}^{\mathrm{ref}}}=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}P\left({r_j}^{\mathrm{ref}}\right|{L_i}^{\mathrm{land}})\·P\left({L_i}^{\mathrm{land}}\right)\·{L_i}^{\mathrm{land}}}{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}P\left({r_j}^{\mathrm{ref}}\right|{L_i}^{\mathrm{land}})\·P\left({L_i}^{\mathrm{land}}\right)}.$

其中，公式四中的是由第j个RFID参考标签被天线阵列的每个RFID阅读器所读取到的次数所构成的向量，表示第j个RFID参考标签的位置的估计值，j＝1,2，...,M，M为RFID参考标签的个数。

如图7所示，误差获得子单元730用于基于每个RFID参考标签的位置的估计值与其实际值之间的距离，获得定位误差。

在一个例子中，定位误差可以表示为但不限于：

公式五： $E=\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\left({\stackrel{*}{{L_j}^{\mathrm{ref}}}{L}_j}^{\mathrm{ref}}\right)}^2.$

其中，公式五中的E表示定位误差，是第j个RFID参考标签的位置的真实值。

此外，如图7所示，修正子单元740用于基于所述定位误差对所述读取概率地图进行修正。

在一个例子中，修正子单元740可以判定定位误差E是否小于预定阈值：若是，则保留当前的读取概率地图，不再修正读取概率地图；否则，修正读取概率地图中的带宽β_i，例如可以采用如下公式六来修正读取概率地图：

公式六： ${{\mathrm{\β}}_j}^{\mathrm{new}}={\mathrm{\β}}_i-\mathrm{\λ}\frac{\∂E}{{\∂\mathrm{\β}}_i}.$

其中，为修正后的带宽，λ为预设步长。其中，λ可以根据经验值设定，或通过试验的方式来确定。

然后，利用修正后的读取概率地图重新计算每个RFID参考标签的位置的估计值，并获得每个RFID参考标签的位置的估计值与其实际值之间的距离，进而获得当前的定位误差，再次判断当前的定位误差是否小于预定阈值，以及基于判断结果执行上文所述的处理；如此循环执行，直至定位误差E小于预定阈值为止。当定位误差E小于预定阈值时，将当前的“修正后的带宽”代入读取概率地图中的各概率公式中，即可得到修正后的读取概率地图。

需要说明的是，读取概率地图的修正方式不限于上文所描述的一种方式，在其他实现方式中，地图修正单元660也可以通过执行其他处理来实现对读取概率地图的修正。例如，可以定期地利用上文所述的构建上述读取概率地图的方式重新构建该地图，等等。

通过以上描述可知，上述根据本发明的实施例的基于RFID标签的定位终端，其通过在天线阵列的多个不同输出功率下对RFID训练标签进行读取，获得天线阵列针对各RFID训练标签的读取次数，并基于此构建关于待测区域的读取概率地图，利用该读取概率地图、并根据天线阵列针对RFID待测标签的读取次数来获得RFID待测标签的位置，以完成定位。与传统的RFID定位技术相比，根据本发明的实施例的上述定位终端具有较高的定位精度。在具有多个待测标签的应用场景中，由于具有较高的分辨力，能够识别出多个待测标签的指定标签。

此外，本发明的实施例还提供了一种基于RFID标签的定位方法，下面结合图9来描述上述基于RFID标签的定位方法的一种示例性处理。

图9是示意性地示出根据本发明的基于RFID标签的定位方法的一种示例性处理的流程图。

如图9所示，根据本发明的实施例的基于RFID标签的定位方法的处理流程900开始于步骤S910，然后执行步骤S920。

在步骤S920中，确定包含RFID待测标签的待定位区域。然后执行步骤S930。

其中，在本实施例中，“RFID待测标签”可以是设置在待定位对象上的RFID标签，待定位对象可以是诸如人、货物、服饰等的各种对象。此外，待定位区域是指包含上述RFID待测标签的区域，其可以根据实际情况来确定。

在步骤S930中，在RFID待测标签周围布置包含至少一个RFID阅读器的天线阵列，使得至少一个RFID阅读器的最大读取范围的交集包含待定位区域的至少部分。然后执行步骤S940。其中，天线阵列的布置方式例如可以参考上文中结合图2所描述的例子，在此不再赘述。

在步骤S940中，在待定位区域内布置多个位置已知的RFID训练标签，获得每个RFID训练标签在天线阵列的多个输出功率下被天线阵列读取到的次数。然后执行步骤S950。其中，步骤S940中所执行的处理例如可以与上文中结合图1和图3所描述的第一获得单元120的处理相同，并能够达到类似的技术效果，在此不再赘述。

在一个例子中，RFID训练标签按照预定分布密度遍历整个待定位区域。

在步骤S950中，基于每个RFID训练标签的位置及其在天线阵列的多个输出功率下被天线阵列读取到的次数，构建关于待定位区域的读取概率地图。然后执行步骤S960。然后执行步骤S960。其中，步骤S950中所执行的处理例如可以与上文中结合图1和图4所描述的地图构建单元130的处理相同，并能够达到类似的技术效果，在此不再赘述。

在步骤S960中，获得RFID待测标签在天线阵列的多个输出功率下被天线阵列读取到的次数。然后执行步骤S970。其中，步骤S960中所执行的处理例如可以与上文中结合图1和图5所描述的第二获得单元140的处理相同，并能够达到类似的技术效果，在此不再赘述。

在步骤S970中，基于读取概率地图和RFID待测标签在天线阵列的多个输出功率下被天线阵列读取到的次数，计算RFID待测标签的位置。然后执行步骤S980。其中，步骤S970中所执行的处理例如可以与上文中结合图1所描述的计算单元150的处理相同，并能够达到类似的技术效果，在此不再赘述。

处理流程900结束于步骤S980。

此外，在根据本发明的实施例的基于RFID标签的定位方法的其他实现方式中，该定位方法除了包括如上文结合图9所描述的步骤S910~S980之外，还可以包括用于对读取概率地图进行修正的步骤。其中，上述“用于对读取概率地图进行修正的步骤”例如可以在步骤S950和步骤S960之间执行，或者可以在步骤S960和步骤S970之间执行，或者也可以和S960同步进行，等等。此外，上述“用于对读取概率地图进行修正的步骤”中所执行的处理例如可以与上文中结合图6-8所描述的地图修正单元660的处理相同，并能够达到类似的技术效果，在此不再赘述。

通过以上描述可知，上述根据本发明的实施例的基于RFID标签的定位方法，其通过在天线阵列的多个不同输出功率下对RFID训练标签进行读取，获得天线阵列针对各RFID训练标签的读取次数，并基于此构建关于待测区域的读取概率地图，利用该读取概率地图、并根据天线阵列针对RFID待测标签的读取次数来获得RFID待测标签的位置，以完成定位。与传统的RFID定位技术相比，根据本发明的实施例的上述定位方法具有较高的定位精度。在具有多个待测标签的应用场景中，由于具有较高的分辨力，能够识别出多个待测标签的指定标签。

此外，本发明的实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括如上所述的基于RFID标签的定位终端。其中，该电子设备可以是以下任一种设备：手机；计算机（台式机算计或笔记本电脑）；平板电脑；以及个人数字助理等。上述根据本发明的实施例的电子设备能够具有上文所示的基于RFID标签的定位终端的各种功能和有益效果。

此外，本发明的实施例还提供了一种基于RFID标签的定位系统，该基于RFID标签的定位系统除了包括如上所述的基于RFID标签的定位终端之外，还包括上述基于RFID标签的定位终端所依赖的天线阵列。例如，在一个例子中，根据本发明的实施例的上述基于RFID标签的定位系统可以包括如上所述的定位终端100，此外，还可以包括如上所述的天线阵列110，在此省略其详细描述。

上述根据本发明的实施例的基于RFID标签的定位终端中的各个组成单元、子单元等可以通过软件、固件、硬件或其任意组合的方式进行配置。在通过软件或固件实现的情况下，可从存储介质或网络向具有专用硬件结构的机器（例如图10所示的通用机器1000）安装构成该软件或固件的程序，该机器在安装有各种程序时，能够执行上述除天线阵列之外的各组成单元、子单元的各种功能。

图10是示出了可用来实现根据本发明的实施例的基于RFID标签的定位终端的一种可能结构的一种可能的信息处理设备的硬件配置的结构简图。

在图10中，中央处理单元(CPU)1001根据只读存储器(ROM)1002中存储的程序或从存储部分1008加载到随机存取存储器(RAM)1003的程序执行各种处理。在RAM1003中，还根据需要存储当CPU1001执行各种处理等等时所需的数据。CPU1001、ROM1002和RAM1003经由总线1004彼此连接。输入/输出接口1005也连接到总线1004。

下述部件也连接到输入/输出接口1005：输入部分1006（包括键盘、鼠标等等）、输出部分1007（包括显示器，例如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等，和扬声器等）、存储部分1008（包括硬盘等）、通信部分1009（包括网络接口卡例如LAN卡、调制解调器等）。通信部分1009经由网络例如因特网执行通信处理。根据需要，驱动器1010也可连接到输入/输出接口1005。可拆卸介质1011例如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等可以根据需要被安装在驱动器1010上，使得从中读出的计算机程序可根据需要被安装到存储部分1008中。

在通过软件实现上述系列处理的情况下，可以从网络例如因特网或从存储介质例如可拆卸介质1011安装构成软件的程序。

本领域的技术人员应当理解，这种存储介质不局限于图10所示的其中存储有程序、与设备相分离地分发以向用户提供程序的可拆卸介质1011。可拆卸介质1011的例子包含磁盘(包含软盘)、光盘(包含光盘只读存储器(CD-ROM)和数字通用盘(DVD))、磁光盘（包含迷你盘(MD)(注册商标))和半导体存储器。或者，存储介质可以是ROM1002、存储部分1008中包含的硬盘等等，其中存有程序，并且与包含它们的设备一起被分发给用户。

在上面对本发明具体实施例的描述中，针对一种实施方式描述和/或示出的特征可以以相同或类似的方式在一个或更多个其它实施方式中使用，与其它实施方式中的特征相组合，或替代其它实施方式中的特征。

此外，本发明的各实施例的方法不限于按照说明书中描述的或者附图中示出的时间顺序来执行，也可以按照其他的时间顺序、并行地或独立地执行。因此，本说明书中描述的方法的执行顺序不对本发明的技术范围构成限制。

此外，显然，根据本发明的上述方法的部分操作过程也可以以存储在各种机器可读的存储介质中的计算机可执行程序的方式实现。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如左和右、第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

综上，在根据本发明的实施例中，本发明提供了如下方案但不限于此：

附记1.一种基于RFID标签的定位终端，包括：

第一获得单元，其被配置用于针对布置在包含RFID待测标签的待定位区域内的多个位置已知的RFID训练标签，获得其中每个RFID训练标签在天线阵列的多个输出功率下被所述天线阵列读取到的次数；其中，所述天线阵列包含至少一个RFID阅读器，且所述天线阵列的所有RFID阅读器的最大读取范围的交集包含所述待定位区域的至少部分；

地图构建单元，其被配置用于基于每个所述RFID训练标签的位置以及所述第一获得单元所获得的结果，构建关于所述待定位区域的读取概率地图；

第二获得单元，其被配置用于获得所述RFID待测标签在所述天线阵列的多个输出功率下被所述天线阵列读取到的次数；以及

计算单元，其被配置用于基于所述读取概率地图和所述第二获得单元所获得的结果，计算所述RFID待测标签的位置。

附记2.根据附记1所述的基于RFID标签的定位终端，还包括：

地图修正单元，其被配置用于对所述读取概率地图进行修正。

附记3.根据附记2所述的基于RFID标签的定位终端，其中，所述地图修正单元包括：

第一获得子单元，其被配置用于针对布置在所述待定位区域内的多个位置已知的RFID参考标签，获得其中每个RFID参考标签在所述天线阵列的多个输出功率下被所述天线阵列读取到的次数；

估计值获得子单元，其被配置用于基于所述读取概率地图和所述第一获得子单元所获得的结果，获得每个所述RFID参考标签的位置的估计值；

误差获得子单元，其被配置用于基于每个所述RFID参考标签的位置的估计值与其实际值之间的距离，获得定位误差；以及

修正子单元，其被配置用于基于所述定位误差对所述读取概率地图进行修正。

附记4.根据附记3所述的基于RFID标签的定位终端，其中，所述第一获得子单元包括：

第一统计模块，其被配置用于获得所述天线阵列的每个RFID阅读器在其各自的多个输出功率中的每一个输出功率下所读取到的RFID参考标签；以及

第一计算模块，其被配置用于基于所述第一统计模块所获得的结果，计算每个所述RFID参考标签分别被所述天线阵列的每个RFID阅读器所读取到的次数。

附记5.根据附记1-4中任一所述的基于RFID标签的定位终端，其中，所述第一获得单元包括：

第一统计子单元，其被配置用于获得所述天线阵列的每个RFID阅读器在其各自的多个输出功率中的每一个输出功率下所读取到的RFID训练标签；以及

第一计算子单元，其被配置用于基于所述第一统计子单元所获得的结果，计算每个所述RFID训练标签分别被所述天线阵列的每个RFID阅读器所读取到的次数。

附记6.根据附记1-5中任一所述的基于RFID标签的定位终端，其中，所述第二获得单元包括：

确定子单元，其被配置用于确定所述天线阵列的每个RFID阅读器在其各自的多个输出功率中的每一个输出功率下是否读取到所述RFID待测标签；以及

第二计算子单元，其被配置用于基于所述确定子单元的确定结果，计算所述RFID待测标签分别被所述天线阵列的每个RFID阅读器所读取到的次数。

附记7.根据附记1-6中任一所述的基于RFID标签的定位终端，其中，所述地图构建单元包括：

第三计算子单元，其被配置用于基于每个所述RFID训练标签的位置及其在所述天线阵列的多个输出功率下被所述天线阵列读取到的次数，利用高斯核密度估计方法获得每个所述RFID训练标签的位置所对应的读取概率；以及

地图构建子单元，其被配置用于根据每个所述RFID训练标签的位置及其对应的读取概率，构建关于所述待定位区域的读取概率地图。

附记8.根据附记1-7中任一所述的基于RFID标签的定位终端，其中，所述RFID训练标签按照预定分布密度遍历整个待定位区域。

附记9.一种基于RFID标签的定位方法，包括：

确定包含RFID待测标签的待定位区域；

在所述RFID待测标签周围布置包含至少一个RFID阅读器的天线阵列，使得所述天线阵列的所有RFID阅读器的最大读取范围的交集包含所述待定位区域的至少部分；

在所述待定位区域内布置多个位置已知的RFID训练标签，获得每个所述RFID训练标签在所述天线阵列的多个输出功率下被所述天线阵列读取到的次数；

基于每个所述RFID训练标签的位置及其在所述天线阵列的多个输出功率下被所述天线阵列读取到的次数，构建关于所述待定位区域的读取概率地图；

获得所述RFID待测标签在所述天线阵列的多个输出功率下被所述天线阵列读取到的次数；以及

基于所述读取概率地图和所述RFID待测标签在所述天线阵列的多个输出功率下被所述天线阵列读取到的次数，计算所述RFID待测标签的位置。

附记10.根据附记9所述的基于RFID标签的定位方法，还包括：

对所述读取概率地图进行修正。

附记11.根据附记10所述的基于RFID标签的定位方法，其中，所述对所述读取概率地图进行修正的步骤包括：

在所述待定位区域内布置多个位置已知的RFID参考标签，获得每个所述RFID参考标签在所述天线阵列的多个输出功率下被所述天线阵列读取到的次数；

基于所述读取概率地图和每个所述RFID参考标签在所述天线阵列的多个输出功率下被所述天线阵列读取到的次数，获得每个所述RFID参考标签的位置的估计值；

基于每个所述RFID参考标签的位置的估计值与其实际值之间的距离，获得定位误差；以及

基于所述定位误差对所述读取概率地图进行修正。

附记12.根据附记11所述的基于RFID标签的定位方法，其中，所述获得每个所述RFID参考标签在所述天线阵列的多个输出功率下被所述天线阵列读取到的次数的步骤包括：

获得所述天线阵列的每个RFID阅读器在其各自的多个输出功率中的每一个输出功率下所读取到的RFID参考标签；以及

基于所述天线阵列的每个RFID阅读器在其各自的多个输出功率中的每一个输出功率下所读取到的RFID参考标签，计算每个所述RFID参考标签分别被所述天线阵列的每个RFID阅读器所读取到的次数。

附记13.根据附记9-12中任一所述的基于RFID标签的定位方法，其中，所述获得每个所述RFID训练标签在所述天线阵列的多个输出功率下被所述天线阵列读取到的次数的步骤包括：

获得所述天线阵列的每个RFID阅读器在其各自的多个输出功率中的每一个输出功率下所读取到的RFID训练标签；以及

基于所述天线阵列的每个RFID阅读器在其各自的多个输出功率中的每一个输出功率下所读取到的RFID训练标签，计算每个所述RFID训练标签分别被所述天线阵列的每个RFID阅读器所读取到的次数。

附记14.根据附记9-13中任一所述的基于RFID标签的定位方法，其中，所述获得所述RFID待测标签在所述天线阵列的多个输出功率下被所述天线阵列读取到的次数的步骤包括：

判定所述天线阵列的每个RFID阅读器在其各自的多个输出功率中的每一个输出功率下是否读取到所述RFID待测标签；以及

基于判定结果，获得所述RFID待测标签分别被所述天线阵列的每个RFID阅读器所读取到的次数。

附记15.根据附记9-14中任一所述的基于RFID标签的定位方法，其中，所述构建关于所述待定位区域的读取概率地图的步骤包括：

基于每个所述RFID训练标签的位置及其在所述天线阵列的多个输出功率下被所述天线阵列读取到的次数，利用高斯核密度估计方法获得每个所述RFID训练标签的位置所对应的读取概率；以及

根据每个所述RFID训练标签的位置及其对应的读取概率，获得关于所述待定位区域的读取概率地图。

附记16.根据附记9-15中任一所述的基于RFID标签的定位方法，其中，所述RFID训练标签按照预定分布密度遍历整个待定位区域。

附记17.一种电子设备，包括如附记1-8中任一所述的基于RFID标签的定位终端。

附记18.根据附记17所述的电子设备，其中，所述电子设备是以下设备中的任意一种：手机；计算机；平板电脑；以及个人数字助理。

附记19.一种基于RFID标签的定位系统，包括如附记1-8中任一所述的基于RFID标签的定位终端，还包括所述天线阵列。

Claims (8)

1.一种基于RFID标签的定位终端，包括：

第一获得单元，其被配置用于针对布置在包含RFID待测标签的待定位区域内的多个位置已知的RFID训练标签，获得其中每个RFID训练标签在天线阵列的多个输出功率下被所述天线阵列读取到的次数；其中，所述天线阵列包含至少一个RFID阅读器，且所述天线阵列的所有RFID阅读器的最大读取范围的交集包含所述待定位区域的至少部分；

地图构建单元，其被配置用于基于每个所述RFID训练标签的位置以及所述第一获得单元所获得的结果，构建关于所述待定位区域的读取概率地图；

第二获得单元，其被配置用于获得所述RFID待测标签在所述天线阵列的多个输出功率下被所述天线阵列读取到的次数；

计算单元，其被配置用于基于所述读取概率地图和所述第二获得单元所获得的结果，计算所述RFID待测标签的位置；以及

地图修正单元，其被配置用于对所述读取概率地图进行修正，

其中，所述地图修正单元包括：

第一获得子单元，其被配置用于针对布置在所述待定位区域内的多个位置已知的RFID参考标签，获得其中每个RFID参考标签在所述天线阵列的多个输出功率下被所述天线阵列读取到的次数；

估计值获得子单元，其被配置用于基于所述读取概率地图和所述第一获得子单元所获得的结果，获得每个所述RFID参考标签的位置的估计值；

误差获得子单元，其被配置用于基于每个所述RFID参考标签的位置的估计值与其实际值之间的距离，获得定位误差；以及

修正子单元，其被配置用于基于所述定位误差对所述读取概率地图进行修正。

2.根据权利要求1所述的基于RFID标签的定位终端，其中，所述第一获得子单元包括：

第一统计模块，其被配置用于获得所述天线阵列的每个RFID阅读器在其各自的多个输出功率中的每一个输出功率下所读取到的RFID参考标签；以及

第一计算模块，其被配置用于基于所述第一统计模块所获得的结果，计算每个所述RFID参考标签分别被所述天线阵列的每个RFID阅读器所读取到的次数。

3.根据权利要求1或2所述的基于RFID标签的定位终端，其中，所述第一获得单元包括：

第一统计子单元，其被配置用于获得所述天线阵列的每个RFID阅读器在其各自的多个输出功率中的每一个输出功率下所读取到的RFID训练标签；以及

第一计算子单元，其被配置用于基于所述第一统计子单元所获得的结果，计算每个所述RFID训练标签分别被所述天线阵列的每个RFID阅读器所读取到的次数。

4.根据权利要求1或2所述的基于RFID标签的定位终端，其中，所述第二获得单元包括：

确定子单元，其被配置用于确定所述天线阵列的每个RFID阅读器在其各自的多个输出功率中的每一个输出功率下是否读取到所述RFID待测标签；以及

第二计算子单元，其被配置用于基于所述确定子单元的确定结果，计算所述RFID待测标签分别被所述天线阵列的每个RFID阅读器所读取到的次数。

5.根据权利要求1或2所述的基于RFID标签的定位终端，其中，所述地图构建单元包括：

第三计算子单元，其被配置用于基于每个所述RFID训练标签的位置及其在所述天线阵列的多个输出功率下被所述天线阵列读取到的次数，利用高斯核密度估计方法获得每个所述RFID训练标签的位置所对应的读取概率；以及

地图构建子单元，其被配置用于根据每个所述RFID训练标签的位置及其对应的读取概率，构建关于所述待定位区域的读取概率地图。

6.一种基于RFID标签的定位方法，包括：

确定包含RFID待测标签的待定位区域；

在所述RFID待测标签周围布置包含至少一个RFID阅读器的天线阵列，使得所述天线阵列的所有RFID阅读器的最大读取范围的交集包含所述待定位区域的至少部分；

在所述待定位区域内布置多个位置已知的RFID训练标签，获得每个所述RFID训练标签在所述天线阵列的多个输出功率下被所述天线阵列读取到的次数；

基于每个所述RFID训练标签的位置及其在所述天线阵列的多个输出功率下被所述天线阵列读取到的次数，构建关于所述待定位区域的读取概率地图；

获得所述RFID待测标签在所述天线阵列的多个输出功率下被所述天线阵列读取到的次数；以及

基于所述读取概率地图和所述RFID待测标签在所述天线阵列的多个输出功率下被所述天线阵列读取到的次数，计算所述RFID待测标签的位置，

其中，所述方法还包括：对所述读取概率地图进行修正，并且

其中，所述对所述读取概率地图进行修正包括：

在所述待定位区域内布置多个位置已知的RFID参考标签，获得每个所述RFID参考标签在所述天线阵列的多个输出功率下被所述天线阵列读取到的次数；

基于所述读取概率地图和每个所述RFID参考标签在所述天线阵列的多个输出功率下被所述天线阵列读取到的次数，获得每个所述RFID参考标签的位置的估计值；

基于每个所述RFID参考标签的位置的估计值与其实际值之间的距离，获得定位误差；以及

基于所述定位误差对所述读取概率地图进行修正。

7.一种电子设备，包括如权利要求1-5中任一所述的基于RFID标签的定位终端。

8.一种基于RFID标签的定位系统，包括如权利要求1-5中任一所述的基于RFID标签的定位终端，还包括所述天线阵列。