CN104751208A - 基于无源标签的rfid智能书架分级缩小范围定位算法 - Google Patents

Abstract

本发明针对RFID智能书架对错架图书的查找，提出一种分级缩小范围的定位算法。将阅读器功率可调范围划分为三级，分别为1级、2级和3级，1级为小功率覆盖范围，2级为较大功率覆盖范围，3级为最大功率覆盖范围，由阅读器N个天线发出，形成3个环形区域。当确定要查找的标签后，阅读器N个天线分别向周围发送查询信息，原则是：先用小功率发送，范围为A₁，当某一阅读器在A₁范围查找到待测标签后，将信息发送给阅读器；没有查找到待测标签的天线继续以较强功率向四周发送信息，以此类推，直至以大功率发送完信号后，所有天线将信息汇总到阅读器，根据环形区域交集部分的大小，缩小参考标签计算范围，将错架图书锁定在书架的一个单元格中。

Description

基于无源标签的RFID智能书架分级缩小范围定位算法

技术领域：

本发明属于RFID射频识别技术领域，具体是一种基于无源标签的RFID智能书架分级缩小范围定位算法。

背景技术：

无线射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术是一种近年来迅速发展的自动识别技术，它通过使用射频电子设备发射具有一定波长，可用于无线电通信的电磁波信号，电磁波信号通过空间藕合来自动识别目标对象并获取相关数据，并且可以将新的信息写入目标对象的标识设备。

由于图书馆藏书量巨大，现有的条码技术需要红外线扫描仪对粘贴在图书内的条码进行扫描才可识别，劳动力成本高。RFID射频识别技术的引进，为图书馆多个方面的工作带来了便利，例如：自助借还图书、自助门禁刷卡等功能，但是目前对错架图书的查找、归架问题大部分采用的是手持便携式阅读器在各个书架之间感应，经过实践的检验，此方法耗时耗力，实时性差，无法满足读者及时找到错架图书的问题，比如当一本图书被读者翻阅过之后放在了其它书架的某一层，此时图书管理系统内图书的位置信息就不准确了。

目前图书馆智能书架查找错架图书的定位系统，一般都是基于LANDMARC系统的，LANDMARC系统是根据接受信号强度来实现定位的算法，它的研究引入了参考标签的概念，但对于无关参考标签的计算量过大。

发明内容：

本发明是对LANDMARC算法进行优化从而实现的，致力于在减少LANDMARC算法无关计算量的基础上提高定位精度。

根据本发明提供的技术方案，所述的基于无源标签的RFID智能书架分级缩小范围定位算法步骤如下：

步骤1：在一个规格为X*Y*Z书架的纵向平面内放置M个参考标签，1个阅读器，待测标签p放置在任意位置，待测标签p的个数为任意整数，阅读器有N个天线，待测标签p与M个参考标签均为无源标签。

步骤2：将阅读器功率在可调范围内划分为三级，分别为1级、2级和3级，1级为小功率覆盖范围A₁，2级为较大功率覆盖范围A₂，3级为最大功率覆盖范围A₃，由阅读器N个天线发出。

步骤3：阅读器的N个天线发出的的信号功率相同，覆盖范围相同，当在不同功率级数检测到待测标签后，将数据返回阅读器，并由阅读器将采集到的数据发送给计算机，划分出最小环形交集区域，假设同时检测到某个待测标签的阅读器增益天线有i个，i∈(1～N)，i为整数。设交集的最大区域为φ_max，则：

${\mathrm{\φ}}_{\max }=R_1\∩R_2\∩R_3\∩......\∩R_N={(A_X-A_{X-1})}_{R_1}\∩{(A_X-A_{X-1})}_{R_2}\∩......\∩{(A_X-A_{X-1})}_{R_N}$

其中，R_i表示阅读器第i个天线覆盖范围，(A_X-A_X-1)表示检测到待测标签p的环形区域，

表示阅读器第i个天线检测到待测标签p的环形区域，A_X对应步骤2中的三级覆盖范围，X取值为1、2、3。

步骤4：在步骤3确定的范围φ_max中应用LANDMARC算法，算法如下：假设有n个阅读器，m个参考标签和u个待测标签。定义待测标签的信号强度矢量为其中S_ip表示阅读器i上接收到的待测标签p的信号强度，i∈(1,n),p∈(1,u).对于参考标签，定义相应的信号强度矢量：其中Q_ij表示读卡器i上参考标签j的信号强度，j∈(1,m)。对于待测标签p定义：

$E_{\mathrm{jp}}=\sqrt{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(Q_{\mathrm{ij}}-S_{\mathrm{ip}})}^2},j\∈(1,m)$

表示参考标签j和待测标签p之间信号强度的差异关系，E_jp越小表示待测标签p和参考标签j相隔越近。对于每个待测标签，定义相应矢量找出最小的前k个E_jp，k∈(1,m)，对应的k个参考标签称之为待定标签的最近邻居，然后对k个最近邻居的坐标按照不同的加权求和，最终得到待测标签的坐标。k值需根据具体情况进行判断，不同的实例k值不一定相同。

未知的待测标签坐标(x，y)由如下方程获得：

$(x,y)=\underset{l=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}_l*(x_l,y_l)$

式中，ω_l是第l个最近邻居的权重因子，l∈(1,k),(x_l,y_l)为预先测的参考标签坐标，对各坐标加权求和便可得到待测标签和坐标。ω_l由下式给出：

${\mathrm{\ω}}_l=\frac{1/{E_{\mathrm{lp}}}^2}{\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}1/{E_{\mathrm{ip}}}^2},(l=\mathrm{1,2},...,k)$

附图说明：

图1为本发明具体实例中的书架结构与RFID阅读器、增益天线布置正面图，其中1表示阅读器，2表示书架，3表示阅读器增益天线。

图2为本发明智能书架A-B面之间屏蔽隔离板立体结构示意图，其中4、5分别表示智能书架的A面和B面，6表示阅读器，7表示屏蔽隔离板，2表示书架。

图3为本发明分级后环形检测交集区域结构示意图，其中9、10分别表示阅读器的两个增益天线R1和R2，11表示待测标签p，A1、A2、A3为天线发出的阅读器功率强度覆盖范围。

具体实施方式：

下面结合附图和具体书架规格对本发明进行进一步说明：

步骤1：如图1所示，图书馆书架一个最小单元格规格设定为90*30*30cm(长*宽*高)，书架规格设定为450*60*180(长*宽*高)。书架为A-B两面，中间有屏蔽隔离板。每个书架应用1个阅读器，每一面有6个增益天线，分别放置在书架上左、上右、中上，中下，下左、下右六个区域的中心点上。

步骤2：阅读器天线收到的信息可以汇总到阅读器中进行处理，再由阅读器将汇总信息提交到计算机中。在本发明中，将6个增益天线看作是6个阅读器，而原本每个书架上的阅读器看作是中心控制器。首先根据阅读器功率强度覆盖的范围，分为区域A₁，A₂，A₃。当我们确定要查找的标签后，6个阅读器分别向周围发送查询信息，发送原则是：先用小功率发送，范围为A₁，当某一阅读器在A₁范围查找到待测标签后，将信息发送给中心控制器；没有查找到待测标签的阅读器继续以较强功率向四周发送信息。

步骤3：按照步骤2进行，直至以大功率发送信号后，所有阅读器将信息汇总到中心控制器处，根据各个参加定位的阅读器接受信号强度的编码情况，确定待测标签在每个阅读器的环形区域，并取各个区域交集便得到待测标签所处的最小区域。

假设同时检测到某个待测标签的阅读器有N个，N∈(1～6)，设交集的最大区域为φ_max，则： ${\mathrm{\φ}}_{\max }=R_1\∩R_2\∩R_3\∩......\∩R_N={(A_X-A_{X-1})}_{R_1}\∩{(A_X-A_{X-1})}_{R_2}\∩......\∩{(A_X-A_{X-1})}_{R_N}$

如图3所示，假设有两个阅读器检测到了一个待测标签p，R₁的A₂区域检测到，而R₂的A₃区域检测到，则φ_max＝(A₂-A₁)_R1∩(A₃-A₂)_R2，即图中阴影重叠区域。

步骤4：假设在区域φ_max中存在有M个参考标签，M∈(1,m)，m为任意自然数。再应用LANDMARC算法计算：在区域φ_max内假设有n个阅读器，m个参考标签和u个待测标签，分别改写各信号强度向量，信号强度欧几里德距离，得到待测标签的p的强度矢量 ${\stackrel{\→}{S}}_P=(S_{1p},S_{2p},...,S_{\mathrm{np}}),$ 被选中参考标签信号强度矢量 ${\stackrel{\→}{Q}}_j=(Q_{1j},Q_{2j},...,Q_{\mathrm{nj}}),i\∈\left(\mathrm{1,6}\right),j\∈(1,M).$

对于待测标签p，定义信号强度欧几里德距离：

$E_{\mathrm{jp}}=\sqrt{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(Q_{\mathrm{ij}}-S_{\mathrm{ip}})}^2},j\∈(1,m)$

权重因子和相应权重系数公式不变，k值通过经验算式和最小单元格大小，经过多次实验，确定为8个。在我们求出的φ_max的范围后，选出里面的参考标签k1，如果标签数k1小于8个，则选择k1，若大，则选择8。利用求出的(E_1p,E_2p,,,,E_mp),应用ω_l计算公式：

${\mathrm{\ω}}_l=\frac{1/{E_{\mathrm{lp}}}^2}{\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}1/{E_{\mathrm{ip}}}^2},(l=\mathrm{1,2},...,k1)$

得出权重因子ω_1,ω_2,…,ω_k。从预先测得的参考标签坐标中获得坐标(x₁,y₂)，…，(x_k,y_k)，利用带定位标签(x,y)计算方程：

$(x,y)=\underset{l=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}_l*(x_l,y_l)$

最终得到待测标签p坐标(x,y)。

本发明的分级缩小范围的算法相比LANDMARC减少了更多的计算量，同时具有较高的定位精度。应用在环境较为稳定的图书馆中，可以有效的查找错架图书，将定位区域锁定在书架某一层的确定单元格中，完全可以满足读者在图书馆对错架图书的查找。

Claims (3)

1.一种基于无源标签的RFID智能书架分级缩小范围定位算法，包括如下步骤：

步骤1：在一个规格为X*Y*Z书架的纵向平面内放置M个参考标签，1个阅读器，待测标签p放置在任意位置，待测标签p的个数为任意整数，阅读器有N个天线，待测标签p与M个参考标签均为无源标签；

步骤2：将阅读器功率在可调范围内划分为三级，分别为1级、2级和3级，1级为小功率覆盖范围A₁，2级为较大功率覆盖范围A₂，3级为最大功率覆盖范围A₃，由阅读器N个天线发出；

步骤3：阅读器的N个天线发出的的信号功率相同，覆盖范围相同，当在不同功率级数检测到待测标签后，将数据返回阅读器，并由阅读器将采集到的数据发送给计算机，划分出最大环形交集区域，由公式：

${\mathrm{\φ}}_{\max }=R_1\∩R_2\∩R_3\∩\·\·\·\·\·\·{\∩R}_N={(A_X-A_{X-1})}_{R_1}\∩{(A_X-A_{X-1})}_{R_2}\∩\·\·\·\·\·\·\∩{(A_X-A_{X-1})}_{R_N}$

得出,R_i表示阅读器第i个天线覆盖范围，(A_X-A_X-1)表示检测到待测标签p的环形区域，表示阅读器第i个天线检测到待测标签p的环形区域，A_X对应步骤2中的三级覆盖范围，X取值为1、2、3，i∈(1、2、3、……N)，应用LANDMARC算法计算最大交集区域内的M个参考标签；

步骤4：计算机利用LANDMARC算法计算出待测标签位置。

2.根据权利要求1所述的基于无源标签的RFID智能书架分级缩小范围定位算法，其特征是：步骤1中M个参考标签与待测标签p均为UHF超高频电子标签，阅读器为超高频阅读器，频段在840～925MHz。

3.根据权利要求1所述的基于无源标签的RFID智能书架分级缩小范围定位算法，其特征是：步骤3中N个天线属于同一个阅读器，均匀布置在书架纵向平面上，每个天线最大覆盖范围有交集，所有天线覆盖范围为整个书架的纵向平面。