CN103969623A - 基于pso的rfid的室内定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于粒子群算法（PSO）的RFID室内定位方法，用于携带有RFID电子标签的物品的三维定位。该方法预先在室内环境内部署M个读写器，N个参考标签，读写器和参考标签在三维空间呈网格分布。该方法利用标签信号接收强度和无线信号传播模型来测量电子标签到读写器的距离，使用参考标签来减少测距误差。在获得电子标签与多个读写器的距离后，可得到一个误差累积函数，使用粒子群算法求解该函数取得最小值时的参数值，即得到电子标签的空间位置坐标。相对于传统方法，本方法优化了参考标签的选取过程以及无线信号传播模型中参数的测定，并引入优化算法求解电子标签的位置坐标，从而在不增加硬件设备的条件下提高了定位速度和定位精度。

Description

基于PSO的RFID的室内定位方法

技术领域

本发明公开了一种基于RFID的室内定位方法，用于物流、仓储、资产管理等领域。

背景技术

在物联网浪潮的大力推动下，现有的RFID设备和应用系统的技术水平得到极大的提高，RFID技术得到了快速的发展和广泛的应用。在众多的室内定位技术中，RFID由于具备低成本、非接触、识别距离远、一次可识别多个标签等特性成为室内定位技术研究和应用的热点。

现有的较为成熟的室内定位方法主要用来解决二维空间定位问题，，比如最为广泛应用的LANDMARC算法及其后续改进VIRE算法和BVRE算法。在实际应用中，越来越多的定位问题需要在三维空间内解决。由于三维空间具备更高的环境复杂度，以往的二维定位技术很难直接应用于三维空间定位中。RFID三维空间定位技术的研究还处于理论研究阶段，研究定位精度高、成本低廉且易于实现RFID三维定位算法是当前室内定位算法研究领域的热点与难点。

发明内容

本发明为了解决背景技术中所涉及的技术问题，提供了一种基于RFID的室内定位方法。

本发明的技术方案是：1.一种基于PSO的RFID室内定位方法，包括如下步骤，

步骤1：在室内环境的上方和下方等间隔d的放置M个读写器，呈网格形状分布，记d应小于读写器的工作范围，读写器通过路由器接入局域网，局域网内的一台计算器作为服务器。在整个定位空间里以2m-3m左右的间隔部署N个参考标签，记录每个参考标签的位置坐标，服务器保存读写器编号和位置坐标信息以及所有的参考标签的ID和位置坐标信息；

步骤2：将每台读写器能够读取到的参考标签ID保存到本机中，形成一个参考标签集合，并将此集合发送至服务器；

步骤3：将携带有待定位电子标签的物品放置在定位环境内，各个读写器将检测到的带定位标签的信号能量强度发送至服务器，服务器将所有能检测到该待定位标签的读写器的参考标签集合求交集得到公共邻近参考标签集合，求得公共邻近参考标签集合的中心坐标；

步骤4：通过公共邻近参考标签集合与读写器的参考标签集合求交集求得待定位标签对于每一个读写器的最邻近参考标签集合，根据最邻近参考标签集合求得待定位电子标签附近区域的路径损耗指数n，以集合中与待定位电子标签信号能量强度最接近的参考标签作为参考点，利用无线信号传播模型求得待定位电子标签到读写器的距离；

步骤5：获得待定位电子标签与多个读写器的距离，由此得到误差累积函数，使用PSO求解此函数取得最小值时的参数值，即为待定位标签的位置坐标。

作为一种优选，所述步骤1中在使用多通道RFID读写器时，在空间布局时使用读写器天线替代读写器。

作为一种优选，所述步骤3中可以设定一个接收信号强度阈值作为读写器能否读到电子标签的标准，以减少误差较大的数据和计算量。

作为一种优选，所述步骤3中求公共邻近参考标签集合的具体方法如下：服务器是按照所检测到的信号能量强度大小按照由大到小的顺序对能检测到该电子标签的读写器进行排序，并按照此顺序逐次求读写器参考标签集合的交集，得到该待定位标签的公共邻近参考标签集合，通过一些处理，使得该集合一定不为空集且集合元素个数不会过多，具体处理方法为：1）当下次求交集后的集合元素少于3个时，以本次求交集的结果作为公共邻近参考标签集合；2）当对所有读写器参考标签集合逐次求交集后得到的集合元素个数超过5个时，计算待定位标签与集合内参考标签的信号欧式距离，取最小的5个参考标签作为公共参考标签集合。

作为一种优选，所述步骤4中求待定位电子标签对于每个读写器的最邻近参考标签集合的具体方法为：当公共邻近参考标签集合与读写器的参考标签集合的交集只有一个参考标签时，将公共邻近参考标签集合中最接近该标签的电子标签加入到最邻近参考标签集合；当求到的交集为空集时，将公共邻近参考标签集合中最接近公共参考标签集合中心坐标的两个电子标签加入到最邻近参考标签集合。

作为一种优选，所述步骤5中误差累积函数模型的设计，具体可以表示为：

其中表示的待定位标签的位置坐标，其取值范围可以由邻近参考标签以及读到它的读写器确定。表示的是读到待定位标签的第n个读写器的位置坐标。与是两个权重因子，分别体现的是待定位标签到读写器和到邻近参考标签距离对定位结果的影响。表示求得的待定位标签到第n个读写器的距离，表示待定位标签与最邻近参考标签到第n个读写器的距离之差。为了保证与始终有效，设定。

作为一种优选，所述步骤5中粒子群算法求解待定位电子标签坐标所涉及到的粒子群初始化、适应度函数设计及粒子最大速度、惯性权重、终止条件设定如下：

1）假定公共邻近参考标签集合的中心坐标为，以此为搜索范围中心，按照随机生成个粒子，其中为一个常量，取值不小于参考标签之间的间距，根据实际情况设定。粒子群中的粒子以三维坐标作为粒子的位置，以之间的随机值初始化每个粒子的速度。按照适应值函数计算每个粒子的适应值，以粒子最初位置作为该粒子当前的pbest。以所对应的粒子位置作为整个粒子群当前的gbest；

2）适应度函数：同误差累积函数一致；

3）参数设定：粒子最大速度设为，终止条件采用最大代数法，将最大迭代代数设为100，惯性权重采用线性递减策略，。

综上所述，本发明具有以下优点：

本发明的方法优化了参考标签的选取过程以及无线信号传播模型中参数的测定，并引入优化算法求解电子标签的位置坐标，从而在不增加硬件设备的条件下提高了定位速度和定位精度。

附图说明

图1是本实施例读写器与参考标签的布局示意图；

图2是本实施例求解公共邻近参考标签示意图；

图3是本实施例利用参考标签辅助RSSI测距示意图；

图4是本实施例使用的粒子群算法（PSO）计算流程。

具体实施方式

下面结合附图以实施例对本发明作进一步说明。

如图1-4所示，一种基于RFID的室内定位方法步骤包括：

步骤1：在部署完整个定位系统硬件后，ILM算法除了在服务器端保存所有参考标签及其位置坐标，并建立参考标签的距离矩阵，此外还需要分别保存每个读写器上所能读到的参考标签和标签位置坐标，记编号为i的读写器能够读到的参考标签集合为

式中表示参考标签在读写器的读取范围内，能够被读写器检测到。

步骤2：获取所有能够检测到待定位标签T的K个读写器集合记为

并将集合内的读写器按其检测到待定位标签T所返回的RSSI值大小排序，k值越小，即表示该序号读写器检测到标签T返回的RSSI值越大。

步骤3：对于集合所有读写器，做以下运算：

首先求得参考标签集合。当时，如果 则运算终止，式中表示的是两个集合交集元素个数，否则。

假设待定位标签在k个读写器上的RSSI值矢量为，中参考标签的在相同k个读写器上的RSSI值矢量为其中为中参考标签的个数。计算参考标签与待定位标签的RSSI值欧式距离 ，若 ，即中参考标签的个数超过5个时，取RSSI值欧式距离最小的5个参考标签组成最终的公共邻近参考标签集合。

求得中所有邻近参考标签的中心坐标， 权重因子表示为 ，式中是集合内某个参考标签的坐标，为中参考标签的个数。如果，则取为次小值的一半。

步骤4：再对集合所有读写器做以下运算：

求得读写器所能读到的参考标签集合与的交集：

如果集合中的参考标签个数，不作处理；如果，即集合中只有唯一的参考标签,通过查询该读写器的参考标签距离矩阵,将离参考标签距离最近的参考标签加入到中;如果,即集合没有参考标签.此时计算中参考标签到坐标点的距离,将最近的两个参考标签加入到中。

现在中至少有两个参考标签和,可以根据他们到读写器的距离及返回的RSSI值大小求得路径损耗指数n，当中参考标签个数时，可以多次计算取其均值。

在取RSSI值与待定位标签T返回RSSI值最接近的参考标签，根据对数损耗模型可以得到 ，由此求得待定位标签T与读写器之间的距离以及待定位标签T与参考标签到读写器的距离之差，式中表示参考标签到读写器的距离。

步骤5：反复执行步骤4可以计算得到待定位标签T到集合所有读写器的距离，由此可以得到误差累积函数，使用粒子群算法进行求解误差累积函数取最小值时的参数值，即可求得待定位标签的位置坐标。

误差累积函数表示如下：

其中表示的待定位标签的位置坐标，其取值范围可以由邻近参考标签以及读到它的读写器确定。表示的是读到待定位标签的第n个读写器的位置坐标。与是两个权重因子，分别体现的是待定位标签到读写器和到邻近参考标签距离对定位结果的影响。表示求得的待定位标签到第n个读写器的距离，表示待定位标签与最邻近参考标签到第n个读写器的距离之差。为了保证与始终有效，设定。

粒子群算法按照标准粒子群算法流程进行求解，算法涉及到的粒子群初始化、适应度函数设计及粒子最大速度、惯性权重、终止条件设定如下：

假定公共邻近参考标签集合的中心坐标为，以此为搜索范围中心，按照随机生成个粒子，其中为一个常量，取值不小于参考标签之间的间距，根据实际情况设定。粒子群中的粒子以三维坐标作为粒子的位置，以之间的随机值初始化每个粒子的速度。按照适应值函数计算每个粒子的适应值，以粒子最初位置作为该粒子当前的pbest。以所对应的粒子位置作为整个粒子群当前的gbest。

适应度函数：同误差累积函数一致。

参数设定：粒子最大速度设为，终止条件采用最大代数法，将最大迭代代数设为100，惯性权重采用线性递减策略，。

以上说明仅仅是对本发明的解释，使得本领域普通技术人员能完整的实施本方案，但并不是对本发明的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，这些都是不具有创造性的修改。但只要在本发明的权利要求范围内都受到专利法的保护。

Claims (7)

1.一种基于PSO的RFID室内定位方法，其特征在于：包括如下步骤，

步骤1：在室内环境的上方和下方等间隔d的放置M个读写器，呈网格形状分布，记d应小于读写器的工作范围，读写器通过路由器接入局域网，局域网内的一台计算器作为服务器；在整个定位空间里以2m-3m左右的间隔部署N个参考标签，记录每个参考标签的位置坐标，服务器保存读写器编号和位置坐标信息以及所有的参考标签的ID和位置坐标信息；

步骤2：将每台读写器能够读取到的参考标签ID保存到本机中，形成一个参考标签集合，并将此集合发送至服务器；

步骤3：将携带有待定位电子标签的物品放置在定位环境内，各个读写器将检测到的带定位标签的信号能量强度发送至服务器，服务器将所有能检测到该待定位标签的读写器的参考标签集合求交集得到公共邻近参考标签集合，求得公共邻近参考标签集合的中心坐标；

步骤4：通过公共邻近参考标签集合与读写器的参考标签集合求交集求得待定位标签对于每一个读写器的最邻近参考标签集合，根据最邻近参考标签集合求得待定位电子标签附近区域的路径损耗指数n，以集合中与待定位电子标签信号能量强度最接近的参考标签作为参考点，利用无线信号传播模型求得待定位电子标签到读写器的距离；

步骤5：获得待定位电子标签与多个读写器的距离，由此得到误差累积函数，使用PSO求解此函数取得最小值时的参数值，即为待定位标签的位置坐标。

2.如权利要求1所述方法，其特征在于：所述步骤1中在使用多通道RFID读写器时，在空间布局时使用读写器天线替代读写器。

3.如权利要求1所述方法，其特征在于：所述步骤3中可以设定一个接收信号强度阈值作为读写器能否读到电子标签的标准，以减少误差较大的数据和计算量。

4.如权利要求1所述方法，其特征在于：所述步骤3中求公共邻近参考标签集合的具体方法如下：服务器是按照所检测到的信号能量强度大小按照由大到小的顺序对能检测到该电子标签的读写器进行排序，并按照此顺序逐次求读写器参考标签集合的交集，得到该待定位标签的公共邻近参考标签集合，通过一些处理，使得该集合一定不为空集且集合元素个数不会过多，具体处理方法为：1）当下次求交集后的集合元素少于3个时，以本次求交集的结果作为公共邻近参考标签集合；2）当对所有读写器参考标签集合逐次求交集后得到的集合元素个数超过5个时，计算待定位标签与集合内参考标签的信号欧式距离，取最小的5个参考标签作为公共参考标签集合。

5.如权利要求1所述方法，其特征在于：所述步骤4中求待定位电子标签对于每个读写器的最邻近参考标签集合的具体方法为：当公共邻近参考标签集合与读写器的参考标签集合的交集只有一个参考标签时，将公共邻近参考标签集合中最接近该标签的电子标签加入到最邻近参考标签集合；当求到的交集为空集时，将公共邻近参考标签集合中最接近公共参考标签集合中心坐标的两个电子标签加入到最邻近参考标签集合。

6.如权利要求1所述方法，其特征在于：所述步骤5中误差累积函数模型的设计，具体可以表示为：

其中表示的待定位标签的位置坐标，其取值范围可以由邻近参考标签以及读到它的读写器确定；表示的是读到待定位标签的第n个读写器的位置坐标；与是两个权重因子，分别体现的是待定位标签到读写器和到邻近参考标签距离对定位结果的影响；表示求得的待定位标签到第n个读写器的距离，表示待定位标签与最邻近参考标签到第n个读写器的距离之差；为了保证与始终有效，设定。

7.如权利要求1所述方法，其特征在于：所述步骤5中粒子群算法求解待定位电子标签坐标所涉及到的粒子群初始化、适应度函数设计及粒子最大速度、惯性权重、终止条件设定如下：

1）假定公共邻近参考标签集合的中心坐标为，以此为搜索范围中心，按照随机生成个粒子，其中为一个常量，取值不小于参考标签之间的间距，根据实际情况设定；粒子群中的粒子以三维坐标作为粒子的位置，以之间的随机值初始化每个粒子的速度；按照适应值函数计算每个粒子的适应值，以粒子最初位置作为该粒子当前的pbest；以所对应的粒子位置作为整个粒子群当前的gbest；

2）适应度函数：同误差累积函数一致；

3）参数设定：粒子最大速度设为，终止条件采用最大代数法，将最大迭代代数设为100，惯性权重采用线性递减策略，。