CN106066977A - 一种利用物体移动的标签二维定序方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种利用物体移动的标签二维定序方法，目的在于，在不移动标签和阅读器的情况下对物品的二维次序进行探测，方便用户管理应用，所采用的技术方案为：利用移动物体通过影响区域重叠率的方法对物体移动过程中所影响的标签信号两两进行比较，确定处于同一列的标签，通过有向图邻接矩阵的方式对标签集合按列进行分组，再通过放置参考标签，确定分组后的标签集合在空间中的实际位置，得到水平方向的相对顺序；通过无物体移动的静止状态，获取标签阵列相位值，并结合标签集合按列分组结果，对同一列标签构建双曲线，筛选可能点，并对可能点进行线性规划，得到竖直方向的相对顺序，完成标签二维定序。

Description

一种利用物体移动的标签二维定序方法

技术领域

本发明涉及物联网无线感知领域，具体涉及一种利用物体移动的标签二维定序方法。

背景技术

在现今的物流、仓储领域，射频识别技术已经逐步广泛应用起来。相比于之前的二维码、条形码等技术，射频识别技术的优点在于：(1)除了能够利用标签携带一定的信息，还可以方便的利用阅读器对信息进行更改。(2)不拘泥于将标签放在指定方位，只要将标签至于阅读器的读取范围，便可进行读写操作。

在常见的物流、仓储、超市等系统中，往往需要确定标签在系统中的位置信息，来更好的对商品和货物进行管理和存储。现有的标签定位算法精度在几厘米到几十厘米不等，但这些定位算法都各自具有各自的优缺点。比如，有的定位算法需要部署大量的参考标签；有的定位算法需要部署大量阅读器天线；有的定位算法需要标签和阅读器天线处于相对运动的状态。但是在实际的环境中，有时并不需要对标签的准确位置进行定位。比如，在机场的传送带上，标签贴在行李上通过传送带传送到指定的位置；在超市的货架上，标签贴在商品上，整齐的摆在货架上。在这些情况中，获取标签的顺序信息就足以得知标签的位置信息。并且，相比于标签的定位，标签的定序算法降低了对标签位置信息的完整性的要求，一些既得信息可根据实际环境直接获取或不影响系统的使用，因此，如果能够进行准确的定序，那么从系统复杂度、硬件需求等方面都优于标签的定位方法。

在物流、仓储和超市的环境内，经常需要对货品进行清点和管理，货品的位置顺序至关重要。并且，在图书馆，超市这类人流量大的环境中，还会出现用户不断改变货品位置的情况。在这样的情况下，利用人力逐个清点非常费时费力。现有的物品二维定序的算法需要阅读器天线与标签有相对运动。如在机场的行李传送带上固定一个阅读器天线，对传送带上运动的每个贴标签的行李进行排序。或在图书馆中，图书管理员将阅读器及阅读器天线放在手推车上，走过书架前方，在运动的过程中确定标签的顺序。但是这些方法需要阅读器天线和标签具有相对运动，这无疑加大了对系统部署环境和人力参与的要求。因此，利用工作环境中任意移动的物体来确定环境内物品的二维顺序具有十分重要的意义和作用。

发明内容

为了解决现有技术中的问题，本发明提出一种利用物体移动的标签二维定序方法，在不移动标签和阅读器的情况下对物品的二维次序进行探测，方便用户管理应用。

为了实现以上目的，本发明所采用的技术方案为：包括以下步骤：

1)设置两个竖直放置且紧邻的阅读器天线，货架上的物体贴有标签，阅读器天线接收标签信号，根据标签信号是否有扰动来判断阅读器天线与标签的通讯范围内有无物体正在移动；

2)若存在移动物体，通过影响区域重叠率的方法对物体移动过程中所影响的标签信号两两进行比较，确定处于同一列的标签，通过有向图邻接矩阵的方式对标签集合按列进行分组；通过在标签集合中放置参考标签，确定分组后的标签集合在空间中的实际位置，从而得到标签集合在水平方向的相对顺序；

3)若不存在移动物体，通过两个阅读器天线接收标签信号，获取标签阵列相位值；

4)根据步骤2)中标签集合按列分组结果和步骤3)中的标签阵列相位值，对同一列标签构建双曲线，筛选可能点，并对可能点进行线性规划，从而得到标签集合在竖直方向的相对顺序，标签集合在水平方向和竖直方向的相对顺序构成标签的二维序列，完成标签二维定序。

所述步骤2)中两两标签信号的影响区域重叠率的计算公式如下：

$Rate(i,j)=\frac{S\left(t_i\right)\∩S\left(t_j\right)}{S\left(t_i\right)\∪S\left(t_j\right)}---\left(1\right)$

i和j分别表示两个标签的编号，S(t_i)和S(t_j)表示两个标签影响区域归一化后和时间轴所围成的区域，Rate(i,j)表示了两个标签共同影响区域的面积与总共影响区域的面积之比；

对于每一个标签i，选择与其重叠率最大的M个标签，作为与其同一列的候选标签，这些标签构成的集合称为φ(i)，在标签关系矩阵A_N×N中，将所有符合条件j∈φ(i)的元素(i,j)置为1，N为标签阵列的标签个数，公式如下：

$a_{ij}=\left\{\begin{array}{cc}1& j\∈\mathrm{\φ}\left(i\right)\\ 0& j\∉\mathrm{\φ}\left(i\right)\end{array}\right.,\mathrm{\φ}\left(i\right)=\{\∀j|\∃(i,j)\}---\left(2\right)$

a_ij为矩阵A的第i行第j列的元素，在标签关系矩阵A中，对于每一行，都有M个元素置为1，其余的元素置为0，置为1的元素表示着编号为其行和列的两个标签处于同一列中。

所述标签关系矩阵A与其转置矩阵A^T进行矩阵相乘，当矩阵A中第i行第j列的元素(i,j)为1，且矩阵A^T中第i’行第j’列的元素(i',j')为1时，矩阵相乘的结果为1，相乘得到的矩阵为权重矩阵R，即R＝A·A^T，权重矩阵R中第p行第q列的元素r_pq代表了编号为p和q的两个标签所共同认定为同列标签的个数，表达式如下：

r_pq＝|φ(p)∩φ(q)| (3)

元素r_pq越大，那么p和q所在同一列的可能性越高，通过判断r_pq与阈值thre的大小关系，最终判定p和q是否处在同一列。

所述步骤4)中构建双曲线的步骤如下：

标签T到两个阅读器天线A₁和A₂的距离A₁T和A₂T满足下列限制条件：

|A₁T-A₂T|＜A₁A₂ (4)

A₁A₂的距离已知，A₁A₂＝d，d为两个阅读器天线之间的垂直距离，A₁T和A₂T的大小由标签T在阅读器天线A₁和A₂处收到的相位值计算，公式如下：

$A_{1}T=\frac{\frac{1}{2}\·(2k_1\mathrm{\π}+{\mathrm{\θ}}_1+{\mathrm{\θ}}_t)}{2\mathrm{\π}}\·\mathrm{\λ}$

$A_{2}T=\frac{\frac{1}{2}\·(2k_2\mathrm{\π}+{\mathrm{\θ}}_2+{\mathrm{\θ}}_t)}{2\mathrm{\π}}\·\mathrm{\λ}---\left(5\right)$

其中，k₁和k₂分别是标签T到达阅读器天线A₁和A₂时所经过的整数周期的个数，θ₁和θ₂分别是标签T在阅读器天线A₁和A₂处收到的相位值，θ_t是标签自身的初始相位值，λ为阅读器天线的电磁波波长；

将公式(5)代入公式(4)中得到：

$\frac{\mathrm{\&lambda;}}{4\mathrm{\&pi;}}|2k\mathrm{\&pi;}+\mathrm{\&Delta;}\mathrm{\&theta;}|<d---\left(6\right)$

其中，k＝k₁-k₂，Δθ＝θ₁-θ₂，θ₁,θ₂满足θ₁,θ₂∈(0,2π)，则Δθ满足条件Δθ∈(-2π,2π)，将Δθ∈(-2π,2π)代入到公式(6)中，得到k的取值范围为k＝0,±1,±2；

以阅读器天线A₁,A₂为双曲线的焦点，构建双曲线，双曲线上的点到双曲线两个焦点的差值2a相同，根据k的取值，以A₁T-A₂T的值作为2a的取值画出双曲线，双曲线与距离阅读器天线为D的直线的交点，就是标签T的位置，D为货架相对天线的距离。

所述标签T位于货架的最底部时，标签T到两个阅读器天线的距离A₁T和A₂T满足下列公式：

$A_{1}T=\sqrt{{(d+\frac{1}{2}ant)}^2+D^2}$

$A_{2}T=\sqrt{{\left(\frac{1}{2}ant\right)}^2+D^2}---\left(7\right)$

当标签T位于货架的最高处时，标签T到两个天线的距离A₁T和A₂T满足下列公式：

$A_{1}T=\sqrt{{(h-d-\frac{1}{2}ant)}^2+D^2}$

$A_{2}T=\sqrt{{(h-\frac{1}{2}ant)}^2+D^2}---\left(8\right)$

D为货架相对阅读器天线的距离，h为货架的高度，d为两个阅读器天线之间的垂直距离，ant为阅读器天线的长度，在标签位于货架最底部时A₁T-A₂T取到最大值，表示为max；在标签位于货架最高处时A₁T-A₂T取到最小值，表示为min，符合下列限制条件：

min≤A₁T-A₂T≤max,

$min\frac{4\mathrm{\&pi;}}{\mathrm{\&lambda;}}\&le;(2k\mathrm{\&pi;}+\mathrm{\&Delta;}\mathrm{\&theta;})\&le;max\frac{4\mathrm{\&pi;}}{\mathrm{\&lambda;}}---\left(9\right).$

所述限制条件公式(9)采用线性规划法用目标函数表示为：

${\min }_{\hat{h}\left(i\right)}\left\{\mathrm{\&Sigma;}\right||\hat{h}\left(i\right)-m_i\&CenterDot;l|{|}^2+\mathrm{\&Sigma;}\left|\right|h\left(j\right)-m_j\&CenterDot;l\left|{|}^2\right\}---\left(10\right)$

其中，和h(j)分别是待定标签和锚标签在货架上的高度，m_i和m_j分别是待定标签和锚标签在货架上的层数，锚标签是k只有一个确定的取值的标签。

与现有技术相比，本发明利用阅读器天线接收标签信号，通过标签信号是否有扰动来判断是否有物体在移动，利用移动物体通过影响区域重叠率的方法对物体移动过程中所影响的标签信号两两进行比较，确定处于同一列的标签，通过有向图邻接矩阵的方式对标签集合按列进行分组，再通过在标签集合中放置参考标签，确定分组后的标签集合在空间中的实际位置，从而得到标签集合在水平方向的相对顺序；通过无物体移动的静止状态，获取标签阵列相位值，并结合标签集合按列分组结果，对同一列标签构建双曲线，筛选可能点，并对可能点进行线性规划，从而得到标签集合在竖直方向的相对顺序，标签集合在水平方向和竖直方向的相对顺序构成标签的二维序列，完成标签二维定序，本发明利用了移动的物体对标签阵列的遮挡，与目前的定序方法相比，减少了劳动力投入，可靠性强，并具有较高的准确率。

进一步，当两个标签位于同一列时，物体的移动对其的影响时间是非常接近的；当两个标签位于不同列时，物体的移动对其影响的时间差距会随着标签之间的水平距离增大而增大，基于这个现象，将标签受物体影响的信号做归一化后，计算两两标签的影响区域的重叠率，当两个标签位于同一列时，移动的物体对同一列上的标签影响区域非常接近，因此重叠率较大；两个当标签位于不同列时，标签影响区域在时间轴上的位置随着标签距离的增大而增大，因此重叠部分小，重叠率也较同列标签对小，利用计算影响区域重叠率Rate，能够较准确的计算出两个标签影响区域的相似度。对于每一个标签，选择与其重叠率最大的M个标签，作为与其同一列的候选标签，这些标签构成候选集合，在标签关系矩阵A中，对于每一行，都有M个元素置为1，其余的元素置为0，置为1的元素表示着编号为其行和列的两个标签，很可能处于同一列中。

更进一步，由于在实际环境中容易出现误差，临近的列上的标签可能与该列上的标签会出现比较大的重叠率，为了避免这些偶然误差对整体结果带来的影响，需要对标签关系矩阵进行相应的处理。当两个标签位于同一列时，那么这两个标签通常互相都认定对方为可能位于同一列的标签；当两个标签位于不同的列，出现偶然错误时，那么往往只有一个标签认定另一个标签为同列标签。

进一步，由于移动物体在货架前的移动是任意的、方向不明的，因此，对货架上标签的影响顺序取决于物体在货架前移动的方向，为了获取物体在货架前移动的实际方向，我们在货架上水平放置一排参考标签，根据参考标签的影响顺序，确定物体在水平方向移动的方向，进而确定出每一列标签在实际中的水平顺序。

进一步，货架相对阅读器天线的距离，货架的高度等真实环境的部署对k的取值有一定的限制，根据三角形勾股定理，当标签位于货架的最底部时，标签到两个天线的距离差取到最大值，当标签位于货架的最高处时，标签到两个天线的距离差取到最小值，引入限制条件，根据货架和天线的实际部署，将标签到两个阅读器天线的距离差缩小到一个更小的范围内，能够大大的减少了k的可能值的个数，进一步减少了计算量。

更进一步，将只有一个确定的k的取值的标签作为锚标签，具有多个可能的k的标签称之为待定标签，锚标签的位置是唯一确定的，每一列标签都均匀分布于货架的每一排上，且货架的横排之间的间距是已知的，利用线性规划(LP)算法，将上述的两个限制条件用目标函数的形式表示，目标函数是比较计算所得的标签位置与按货架高度估计所得的标签位置之间的差距，只有当估计的待定标签位置全部正确时，这个差距才是最小的，从而确定标签的最终位置。

附图说明

图1是本发明的方法流程图；

图2是重叠率计算结果图；

图3是竖直方向定序阅读器天线部署图；

图4是D＝1.2m～2.4m，h＝2m时的A₁T-A₂T的值域范围图；

图5是D＝1.8m，h＝2m时的k可能解个数图；

图6是未加限制条件的不同取值的k构建的双曲线图；

图7是增加限制条件的不同取值的k构建的双曲线图；

图8通过双曲线+线性规划确定标签纵坐标的结果图。

具体实施方式

下面结合具体的实施例和说明书附图对本发明作进一步的解释说明。

参见图1，本发明包括以下步骤：

1)首先通过标签信号是否有扰动来判断阅读器与标签的通讯范围内有无物体正在移动；

2)对于有物体移动的情况，首先将标签按列为单位分组，按照影响时间的接近程度确定哪些标签处于同一列，对物体移动过程中所影响的标签信号两两进行比较，通过计算影响区域重叠率的方法，对每个标签确定与其可能所处同一列的其他标签集合，通过有向图邻接矩阵的乘法确定标签集合的划分，每个标签集合代表货架中的一列；

3)通过放置参考标签，确定标签集合(一列标签)在实际空间中的实际位置，得到水平方向的相对顺序；

4)当无物体移动时，部署两个紧挨的竖直摆放的阅读器天线，获取标签阵列相位值；

5)结合无物体移动时的标签阵列相位值和有物体移动时确定的同列标签分类结果，确定垂直方向的标签顺序，对同一列标签构建双曲线，筛选可能点，对可能点进行线性规划，得到同一列标签竖直方向的相对顺序，标签集合在水平方向和竖直方向的相对顺序构成标签的二维序列，完成标签二维定序。

步骤1)中，利用标签信号有无强烈波动来判断工作区域内是否有物体移动。

步骤2)中，对于有物体移动的情况，首先确定水平方向标签顺序。对标签阵列中所有的标签信号进行两两比较。通常来说，当两个标签位于同一列时，物体的移动对其的影响时间是非常接近的；当两个标签位于不同列时，物体的移动对其影响的时间差距会随着标签之间的水平距离增大而增大。基于这个现象，将标签受物体影响的信号做归一化后，计算两两标签的影响区域的重叠率。如公式(1)所示：

$Rate(i,j)=\frac{S\left(t_i\right)\&cap;S\left(t_j\right)}{S\left(t_i\right)\&cup;S\left(t_j\right)}---\left(1\right)$

其中，i和j分别表示两个标签的编号，S(i)与S(j)表示两个标签影响区域归一化后和时间轴所围成的区域。Rate(i,j)表示了两个标签共同影响区域的面积与总共影响区域的面积之比。根据前面的设想，当标签i和j位于同一列时，移动的物体对同一列上的标签影响区域非常接近，因此重叠率较大；当标签i和j位于不同列时，标签影响区域在时间轴上的位置随着标签距离的增大而增大，因此重叠部分小，重叠率也较同列标签对小。利用计算影响区域重叠率Rate，可以较准确的计算出两个标签影响区域的相似度。具体效果如图2a和图2b所示，其中，经处理的标签信号强度为图中的折线，折线与x轴所围成的部分即为影响区域，两个标签影响区域交的部分面积的大小为S(t_i)∩S(t_j)(图中阴影区域)，两个标签影响区域并的面积大小为S(t_i)∪S(t_j)，图2(a)为同列标签，图2(b)为不同列的标签，当两个标签处于同一列时，其重叠部分占总的影响区域的面积更大，即Rate更大。

对于每一个标签i，选择与其重叠率最大的M个标签，作为与其同一列的候选标签，这些标签构成的集合称为φ(i)。在标签关系矩阵A_N×N(N为标签阵列的标签个数)中，将所有符合条件j∈φ(i)的元素(i,j)置为1。如公式(2)所示：

$a_{ij}=\left\{\begin{array}{cc}1& j\&Element;\mathrm{\&phi;}\left(i\right)\\ 0& j\&NotElement;\mathrm{\&phi;}\left(i\right)\end{array}\right.,\mathrm{\&phi;}\left(i\right)=\{\&ForAll;j|\&Exists;(i,j)\}---\left(2\right)$

a_ij为矩阵A的第i行第j列的元素。这样，在标签关系矩阵A中，对于每一行，都有M个元素置为1，其余的元素置为0。置为1的元素表示着编号为其行和列的两个标签，很可能处于同一列中。

但是，由于在实际环境中容易出现误差，比如，临近的列上的标签可能与该列上的标签会出现比较大的重叠率。为了避免这些偶然误差对整体结果带来的影响，需要对标签关系矩阵A进行相应的处理。通过观察发现，当两个标签位于同一列时，那么这两个标签通常互相都认定对方为可能位于同一列的标签，即j∈φ(i)且i∈φ(j)；当两个标签位于不同的列，出现偶然错误时，那么往往只有一个标签认定另一个标签为同列标签，如j∈φ(i)但因此，为了利用这种性质去除一些偶然误差，我们将A与其转置A^T进行矩阵相乘，只有当矩阵A中第i行第j列的元素(i,j)为1，且矩阵A^T中第i’行第j’列的元素(i',j')也为1时，其相乘的结果才为1。相乘得到的矩阵称为权重矩阵R，即R＝A·A^T。矩阵R中第p行第q列的的元素r_pq代表了编号为p和q的两个标签所共同认定为同列标签的个数。例如，标签p认定1,2,3标签为与其同列的标签，标签q认定2,3,4号标签为与其同列的标签，那么r(p,q)＝2。其表达式如公式(3)所示：

r_pq＝|φ(p)∩φ(q)| (3)

直观来说，当标签p和q处在同一列时，其认定为同列的标签重叠的个数会较大；反之，如果标签p和q不处在同一列，那么其认定为同列的标签重叠个数会较少。因此，矩阵R可以看做一个权重矩阵，矩阵中的元素r_pq越大，那么p和q所在同一列的可能性越高。通过判断r_pq与阈值thre的大小关系，可以最终判定p和q是否在同一列。r_pq最大值为M，按照用户需求，可以设置合适的阈值thre大小。

步骤3)中，由于移动物体在货架前的移动是任意的、方向不明的，因此，对货架上标签的影响顺序取决于物体在货架前移动的方向。为了获取物体在货架前移动的实际方向，我们在货架上水平放置一排参考标签，根据参考标签的影响顺序，确定物体在水平方向移动的方向，进而确定出每一列标签在实际中的水平顺序。例如，经过步骤2)后，我们已经将整个标签阵列分为不同的集合，每个集合中的标签为同一列的标签，将这些集合随机进行编号为当参考标签检测到移动物体是从货架最右侧移动到最左侧时，假设影响的标签集合依次为3,2,4,6,8…，那么，可以认为标签集合在实际环境内的部署从右至左分别为L₃,L₂,L₄,L₆,L₈…。

步骤4)中，由于根据物体的移动很难确定标签的竖直顺序，因此，采用两个垂直距离为d的竖直摆放的天线，见附图3，在无物体移动时收集标签阵列的相位值。这样，同一个标签在两个天线处可采集到两个相位θ₁和θ₂。

步骤5)中，结合步骤3)中将标签分为不同的列的分类结果，利用步骤4)所采集到的相位值信息，构建空间双曲线，其具体过程如下：

由于标签T和两个天线A₁,A₂之间构成的三角形A₁A₂T需要满足“三角形两边之差小于第三边”的设定，因此,标签T到两个天线的距离A₁T和A₂T需要满足下面的限制条件：

|A₁T-A₂T|＜A₁A₂ (4)

A₁A₂的距离已知，即A₁A₂＝d。A₁T，A₂T的大小可由标签T在天线A₁,A₂处收到的相位粗略的估计，其表达式如公式(5)所示：

$A_{1}T=\frac{\frac{1}{2}\&CenterDot;(2k_1\mathrm{\&pi;}+{\mathrm{\&theta;}}_1+{\mathrm{\&theta;}}_t)}{2\mathrm{\&pi;}}\&CenterDot;\mathrm{\&lambda;}$

$A_{2}T=\frac{\frac{1}{2}\&CenterDot;(2k_2\mathrm{\&pi;}+{\mathrm{\&theta;}}_2+{\mathrm{\&theta;}}_t)}{2\mathrm{\&pi;}}\&CenterDot;\mathrm{\&lambda;}---\left(5\right)$

其中，k₁和k₂分别是标签T到达天线A₁,A₂时所经过的整数周期的个数，θ₁和θ₂分别是标签T在天线A₁,A₂处收到的相位大小。θ_t是标签自身硬件所造成的初始相位值。λ为该应用频率下电磁波波长。因此，标签T到两个天线的距离就可以通过收到的相位值和中间经过的整周期与波长的乘积估计出来。公式(5)中，共有三个未知数，即k₁，k₂和θ_t。将公式(5)代入公式(4)，可得：

公式(6)中，将未知数θ_t经消减法去除，只留下一个未知数k＝k₁-k₂。通过确定k的大小，即可获得三角形A₁A₂T的三边关系。由于标签T在天线A₁,A₂处收到的相位大小θ₁，θ₂是观测值，因此满足θ₁,θ₂∈[0,2π)，这样，Δθ需满足条件Δθ∈(-2π,2π)。将这个限制条件代入到公式(6)中，可得未知数k的取值范围为k＝0,±1,±2。

除此之外，由于标签所标识的物品放置在距离阅读器天线距离为D的货架上，见附图3。货架相对天线的距离D，货架的高度h等真实环境的部署对未知数k的取值有一定的限制。根据三角形勾股定理，ant为阅读器天线的长度，阅读器天线采用正方体的天线，当标签T位于货架的最底部，那么，标签T到两个天线的距离A₁T和A₂T应符合下面的公式：

$A_{1}T=\sqrt{{(d+\frac{1}{2}ant)}^2+D^2},$

$A_{2}T=\sqrt{{\left(\frac{1}{2}ant\right)}^2+D^2},---\left(7\right)$

而当标签T位于货架的最高处，那么，标签T到两个天线的距离A₁T和A₂T应符合下面的公式：

$A_{1}T=\sqrt{{(h-d-\frac{1}{2}ant)}^2+D^2},$

$A_{2}T=\sqrt{{(h-\frac{1}{2}ant)}^2+D^2},---\left(8\right)$

变换标签的位置，可以获得标签到两个天线的距离差A₁T-A₂T。比如，当货架相对于天线的距离为D＝1.2m～2.4m，货架的高度h＝2m时，标签到两个天线的距离差A₁T-A₂T如附图4所示。我们发现，距离差A₁T-A₂T呈单调递减的趋势，在标签位于货架最底层时取到最大值，将其表示为max；在标签位于货架最上层时取到最小值，将其表示为min。因此，标签到两个天线的距离差A₁T-A₂T应当符合下面的限制条件：

min≤A₁T-A₂T≤max,

$min\frac{4\mathrm{\&pi;}}{\mathrm{\&lambda;}}\&le;(2k\mathrm{\&pi;}+\mathrm{\&Delta;}\mathrm{\&theta;})\&le;max\frac{4\mathrm{\&pi;}}{\mathrm{\&lambda;}}---\left(9\right)$

因此，根据货架和天线的实际部署，可将两个天线的距离差A₁T-A₂T缩小到一个更小的范围内。将公式(9)解出，可大大的减少未知数k可能值的个数。

为了说明上面的方法，我们举一个具体实例来说明。例如，在系统部署时，已知货架到天线的距离为1.8米，货架的高度为2米。通过计算，距离差A₁T-A₂T的取值范围是[-0.1742,0.0343]，也就是-2.17π≤(2kπ+Δθ)≤0.43π，未知数k的可能取值范围可见附图5。当标签T在两个天线处收到的相位差Δθ落在区间(-1.57π,-0.17π)∪(0.43π,1.83π)时，只存在一个可能的k值。而当相位差Δθ落在除这个区间之外的范围时，只存在两个可能的k值。通过这样的方法，即可将公式(6)中5个可能的k值减少的不超过2个。通过双曲线定理，以天线A₁,A₂为双曲线的焦点，构建双曲线。由于双曲线上的点到双曲线两个焦点的差值2a是一样的。因此，每确定一个k的取值时，A₁T-A₂T就确定下来，将A₁T-A₂T的值作为2a的取值，画出一条双曲线，双曲线与距离阅读器天线为D的直线的交点，就是标签的位置。如附图6所示，未加限制条件时，k有5个可能解(k＝2的情况不满足构建双曲线条件，故未显示在图中)，因此有多条双曲线。而当增加实际部署时的限制条件时，如附图7a和7b所示，k只有1～2个可能解，只有1～2个双曲线满足限制条件。我们发现，标签在货架上的实际位置和双曲线与货架位置的某个交点十分接近。因此，利用构建空间双曲线的方法来判断标签所处的可能位置是十分有效的。

由于现在仍然存在不能确定的k的取值，因此标签的位置还没有唯一确定。我们观察整个货架的标签分布情况发现，每一列的标签在货架上都均匀分布于货架的每一横排上。且货架横排之间的距离是确定的，并且可以通过提前测量得知的。并且，在上述的举例中发现，有些标签只有一个确定的k的取值，我们将这样的标签称之为“锚标签”；而那些具有多个可能的k的标签称之为“待定标签”。锚标签的位置是确定的。因此，我们可以利用上面两个限定条件来唯一确定标签位置的可能取值，即(1)锚标签的位置时唯一确定的；(2)每一列标签都均匀分布于货架的每一排上，且货架的横排之间的间距是已知的。利用线性规划(LP)算法，可将上述的两个限制条件用目标函数的形式表达出来：

${\min }_{\hat{h}\left(i\right)}\left\{\mathrm{\&Sigma;}\right||\hat{h}\left(i\right)-m_i\&CenterDot;l|{|}^2+\mathrm{\&Sigma;}\left|\right|h\left(j\right)-m_j\&CenterDot;l\left|{|}^2\right\}---\left(10\right)$

其中，和h(j)分别是待定标签和锚标签在货架上的高度，m_i和m_j分别是待定标签和锚标签在货架上的层数。目标函数是比较计算所得的标签位置与按货架高度估计所得的标签位置之间的差距。只有当估计的待定标签位置全部正确时，这个差距才是最小的。通过线性规划所得的结果见附图8，发现利用构建双曲线，筛选可能点的方法具有很好的准确度。

本发明的方法流程分为水平方向定位和竖直方向定位：

水平方向定位模块：

对于水平方向定位模块，可分为2个解决步骤，分别为：(1)将标签按列分组；(2)将分组后的列与实际位置一一对应。在步骤(1)中，将移动的物体对每个标签影响的区域截取出来，计算两两标签的影响区域重叠率rate，由于同一列的标签具有更接近的影响时间，故影响区域的重叠面积更大，重叠率rate更大。参见附图2a，两个同列标签的重叠率rate＝0.974，参见图2b，而两个不同列标签的重叠率为rate＝0.688。通过计算重叠率，将整个标签阵列按列分组。

在步骤(2)中，通过部署参考标签，获取移动物体在货架前移动的水平方向，将按列分组后的标签与实际的相对位置一一对应起来。

竖直方向定位模块：

对于竖直方向定位模块，也可分为2个解决步骤，分别为：(1)构建空间双曲线，筛选可能解；(2)利用线性规划方法，确定同列标签的上下顺序。实验部署参见图3，将两个阅读器天线垂直叠加放置与与货架距离为D的地面上。

在步骤(1)中，利用实际环境内货架的高度h以及货架与阅读器天线的距离D对标签实际可能位置的限制，确定k的取值。参见图4和5，经过上述的限制，标签到两个天线之间的距离A₁T-A₂T限定在一定的范围内，且k的取值也减少到不超过2个。参见图7a和7b，增加限制条件后，根据k值的大小，可构建1～2条双曲线，双曲线与距离为D的货架的交点，就是标签在货架上可能的位置。

在步骤(2)中，利用线性规划的方法，构建目标函数，筛选所有的可能解，当标签顺序估计正确时，目标函数会取得最优解，实验效果参见附图8，其中a～e为货架的横排编号，从图8可以看出，利用线性规划，构建目标函数的方法可以有效地排除错误解，找到标签位置的可能解，具有较好的正确率。

本发明出了一种可靠性强，准确度高的标签阵列二维定序方法，与之前的定序方法相比，利用了移动的物体对标签阵列的遮挡，减少了劳动力投入，并具有较高的准确率，本发明是一种可靠的且有效的标签阵列二维定序方法。

Claims (6)

1.一种利用物体移动的标签二维定序方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)设置两个竖直放置且紧邻的阅读器天线，货架上的物体贴有标签，阅读器天线接收标签信号，根据标签信号是否有扰动来判断阅读器天线与标签的通讯范围内有无物体正在移动；

2)若存在移动物体，通过影响区域重叠率的方法对物体移动过程中所影响的标签信号两两进行比较，确定处于同一列的标签，通过有向图邻接矩阵的方式对标签集合按列进行分组；通过在标签集合中放置参考标签，确定分组后的标签集合在空间中的实际位置，从而得到标签集合在水平方向的相对顺序；

3)若不存在移动物体，通过两个阅读器天线接收标签信号，获取标签阵列相位值；

4)根据步骤2)中标签集合按列分组结果和步骤3)中的标签阵列相位值，对同一列标签构建双曲线，筛选可能点，并对可能点进行线性规划，从而得到标签集合在竖直方向的相对顺序，标签集合在水平方向和竖直方向的相对顺序构成标签的二维序列，完成标签二维定序。

2.根据权利要求1所述的一种利用物体移动的标签二维定序方法，其特征在于，所述步骤2)中两两标签信号的影响区域重叠率的计算公式如下：

$Rate(i,j)=\frac{S\left(t_i\right)\&cap;S\left(t_j\right)}{S\left(t_i\right)\&cup;S\left(t_j\right)}---\left(1\right)$

i和j分别表示两个标签的编号，S(t_i)和S(t_j)表示两个标签影响区域归一化后和时间轴所围成的区域，Rate(i,j)表示了两个标签共同影响区域的面积与总共影响区域的面积之比；

对于每一个标签i，选择与其重叠率最大的M个标签，作为与其同一列的候选标签，这些标签构成的集合称为φ(i)，在标签关系矩阵A_N×N中，将所有符合条件j∈φ(i)的元素(i,j)置为1，N为标签阵列的标签个数，公式如下：

$a_{ij}=\left\{\begin{array}{cc}1& j\&Element;\mathrm{\&phi;}\left(i\right)\\ 0& j\&NotElement;\mathrm{\&phi;}\left(i\right)\end{array}\right.,\mathrm{\&phi;}\left(i\right)=\{\&ForAll;j|\&Exists;(i,j)\}---\left(2\right)$

a_ij为矩阵A的第i行第j列的元素，在标签关系矩阵A中，对于每一行，都有M个元素置为1，其余的元素置为0，置为1的元素表示着编号为其行和列的两个标签处于同一列中。

3.根据权利要求2所述的一种利用物体移动的标签二维定序方法，其特征在于，所述标签关系矩阵A与其转置矩阵A^T进行矩阵相乘，当矩阵A中第i行第j列的元素(i,j)为1，且矩阵A^T中第i’行第j’列的元素(i',j')为1时，矩阵相乘的结果为1，相乘得到的矩阵为权重矩阵R，即R＝A·A^T，权重矩阵R中第p行第q列的元素r_pq代表了编号为p和q的两个标签所共同认定为同列标签的个数，表达式如下：

r_pq＝|φ(p)∩φ(q)| (3)

元素r_pq越大，那么p和q所在同一列的可能性越高，通过判断r_pq与阈值thre的大小关系，最终判定p和q是否处在同一列。

4.根据权利要求1所述的一种利用物体移动的标签二维定序方法，其特征在于，所述步骤4)中构建双曲线的步骤如下：

标签T到两个阅读器天线A₁和A₂的距离A₁T和A₂T满足下列限制条件：

|A₁T-A₂T|＜A₁A₂ (4)

A₁A₂的距离已知，A₁A₂＝d，d为两个阅读器天线之间的垂直距离，A₁T和A₂T的大小由标签T在阅读器天线A₁和A₂处收到的相位值计算，公式如下：

$A_{1}T=\frac{\frac{1}{2}\&CenterDot;(2k_1\mathrm{\&pi;}+{\mathrm{\&theta;}}_1+{\mathrm{\&theta;}}_t)}{2\mathrm{\&pi;}}\&CenterDot;\mathrm{\&lambda;}$

$A_{2}T=\frac{\frac{1}{2}\&CenterDot;(2k_2\mathrm{\&pi;}+{\mathrm{\&theta;}}_2+{\mathrm{\&theta;}}_t)}{2\mathrm{\&pi;}}\&CenterDot;\mathrm{\&lambda;}---\left(5\right)$

其中，k₁和k₂分别是标签T到达阅读器天线A₁和A₂时所经过的整数周期的个数，θ₁和θ₂分别是标签T在阅读器天线A₁和A₂处收到的相位值，θ_t是标签自身的初始相位值，λ为阅读器天线的电磁波波长；

将公式(5)代入公式(4)中得到：

$\frac{\mathrm{\&lambda;}}{4\mathrm{\&pi;}}|2k\mathrm{\&pi;}+\mathrm{\&Delta;}\mathrm{\&theta;}|<d---\left(6\right)$

其中，k＝k₁-k₂，Δθ＝θ₁-θ₂，θ₁,θ₂满足θ₁,θ₂∈(0,2π)，则Δθ满足条件Δθ∈(-2π,2π)，将Δθ∈(-2π,2π)代入到公式(6)中，得到k的取值范围为k＝0,±1,±2；

以阅读器天线A₁,A₂为双曲线的焦点，构建双曲线，双曲线上的点到双曲线两个焦点的差值2a相同，根据k的取值，以A₁T-A₂T的值作为2a的取值画出双曲线，双曲线与距离阅读器天线为D的直线的交点，就是标签T的位置，D为货架相对天线的距离。

5.根据权利要求4所述的一种利用物体移动的标签二维定序方法，其特征在于，所述标签T位于货架的最底部时，标签T到两个阅读器天线的距离A₁T和A₂T满足下列公式：

$\begin{array}{c}{A}_{1}T=\sqrt{{(d+\frac{1}{2}ant)}^2+D^2}\\ A_{2}T=\sqrt{{\left(\frac{1}{2}ant\right)}^2+D^2}\end{array}---\left(7\right)$

当标签T位于货架的最高处时，标签T到两个天线的距离A₁T和A₂T满足下列公式：

$\begin{array}{c}{A}_{1}T=\sqrt{{(h-d-\frac{1}{2}ant)}^2+D^2}\\ A_{2}T=\sqrt{{(h-\frac{1}{2}ant)}^2+D^2}\end{array}---\left(8\right)$

D为货架相对阅读器天线的距离，h为货架的高度，d为两个阅读器天线之间的垂直距离，ant为阅读器天线的长度，在标签位于货架最底部时A₁T-A₂T取到最大值，表示为max；在标签位于货架最高处时A₁T-A₂T取到最小值，表示为min，符合下列限制条件：

min≤A₁T-A₂T≤max,

$min\frac{4\mathrm{\&pi;}}{\mathrm{\&lambda;}}\&le;(2k\mathrm{\&pi;}+\mathrm{\&Delta;}\mathrm{\&theta;})\&le;max\frac{4\mathrm{\&pi;}}{\mathrm{\&lambda;}}---\left(9\right).$

6.根据权利要求5所述的一种利用物体移动的标签二维定序方法，其特征在于，所述限制条件公式(9)采用线性规划法用目标函数表示为：

${\min }_{\hat{h}\left(i\right)}\left\{\mathrm{\&Sigma;}\right||\hat{h}\left(i\right)-m_i\&CenterDot;l|{|}^2+\mathrm{\&Sigma;}\left|\right|h\left(j\right)-m_j\&CenterDot;l\left|{|}^2\right\}---\left(10\right)$

其中，和h(j)分别是待定标签和锚标签在货架上的高度，m_i和m_j分别是待定标签和锚标签在货架上的层数，锚标签是k只有一个确定的取值的标签。