CN110736962A - 一种无源rfid场景下的目标追踪方法 - Google Patents

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刘涵凯
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Abstract

本发明涉及一种无源RFID场景下的目标追踪方法，包括下列步骤：设在定位场景中有m个天线，将在一轮中的运动建模为均匀线性运动，整个轨迹通过分段线性曲线近似，得到第m个天线所测得的第n次读取时目标的速度公式；采用拟合方法来估计两个未知参数，标签的速度大小和方向，采用非线性最小二乘法来估计第n个时间表中标签的瞬时速度；并使用GaussNewton方法，基于参数向量附近的目标函数的线性近似：从参数向量的初始近似开始，迭代参数向量，直到收敛到目标函数的局部最小值。当每轮天线调度结束时，获得一组测量值，并且拟合该调度期间的标签速度，将标签的轨迹分成每一轮中的一系列均匀线性运动，使用递归方程获得。

Description

一种无源RFID场景下的目标追踪方法
技术领域
本发明属于RFID定位技术领域，针对利用阅读器天线获得的标签相位信息来对标签进行追踪定位问题。
背景技术
随着移动互联网和智能手机的普及，基于位置的服务(Location Based Service,LBS)得到了广泛的关注，带动了各种现代导航定位技术的发展。众所周知的室外定位技术GPS由于建筑物的遮挡等原因GPS系统不能够应用于室内定位。近年来出现了很多基于无线网络的室内定位技术，如WiFi定位、蓝牙定位、ZigBee定位和RFID定位等。而物联网技术的飞速发展使得RFID技术开始广泛应用于生产、物流及药品等的定位、追踪与回溯。在室内定位方面，RFID相比于其他定位方法除了具有低成本、定位精度高、识别速度快和抗干扰强等特点，还有非接触、非视距以及可以对多目标同时进行识别跟踪的优点，这使其逐渐成为室内定位的首选。
RFID的无线定位技术主要分为两种：一种是基于非测距方法，通常不需要确定的信号传播模型，在定位区域中预先布置大量参考标签，经过某种运算后筛选出位置相近的参考标签，用它们去确定最终定位坐标；另一种是基于测距的方法，根据信号传播模型确定人与多个无线点装置之间的距离，通过几何关系变换确定人员位置。基于测距的方法主要包括：AOA(Angle of Arrival)信号到达角度法、TOA(Time of Arrival)信号到达时间法、TDOA(Time Difference of Arrival)信号到达时间差法和RSSI(Received SignalStrength Indication)接收信号强度法。RSSI定位法通过信号强度与距离建立传播模型来估计接收的标签，这种方法功率低，成本低，无需额外的设备功能支持，然而信号能量信息在传播过程中除了距离因素还受非视距、多径等其他多种因素影响，导致其定位精度受限。TOA和TDOA定位法主要通过测量电磁波的传播时间来计算距离，这种方法对于硬件设施的时钟同步有要求或者需要精确的参考时间。AOA定位法主要通过阅读器的天线阵列来测量标签信号的到达方向，这种方法需要功能特殊的天线阵列，准确度受限于设备性能，成本也相对较高。
而在标签与阅读器存在相对移动的场景中，合成孔径技术可以利用天线与目标之间的相对移动形成虚拟天线阵列，通过多个采样相位值的相干叠加来确定目标位置，从而具有良好的抗噪声和多径干扰的能力，能够提高定位精度。并且适用于手持式设备等独特的动态应用场景，也不需要额外布置参考标签和费时的校准阶段。同时成本相对较低，仅用商用设备就可以实现定位。传统的SAR方法只能在已知轨迹的情况下对目标进行追踪。因此，一种无源RFID场景下的目标追踪方法，目的在于克服现有方法只能在已知轨迹的情况下对目标进行追踪的缺点。
发明内容
本发明涉及一种无源RFID场景下的目标追踪方法，目的在于克服现有方法只能在已知轨迹的情况下对目标进行追踪的缺点。技术方案如下：
一种无源RFID场景下的目标追踪方法，包括下列步骤：
1)设在定位场景中有m个天线，将在一轮中的运动建模为均匀线性运动，整个轨迹通过分段线性曲线近似，m个天线所测得的第n次读取时目标的速度
Figure BDA0002197945420000021
Figure BDA0002197945420000022
其中|·|是取模符号。是向量符号。cos是余弦函数，∠是角度符号。
Figure BDA0002197945420000024
是第n次读取时目标的速度；
2)上式有两个未知参数，标签的速度大小和方向
Figure BDA0002197945420000026
采用拟合方法来估计这两个参数，问题形式化如下：
Figure BDA0002197945420000028
其中，min为最小化符号。{ }为集合符号。
Figure BDA0002197945420000029
为预测值符号。
3)采用非线性最小二乘法来估计第n个时间表中标签的瞬时速度；并使用GaussNewton方法，该方法基于参数向量附近的目标函数的线性近似：从参数向量的初始近似开始，并迭代地更新该参数向量，直到它收敛到目标函数的局部最小值。当每轮天线调度结束时，获得一组测量值，并且拟合该调度期间的标签速度，将标签的轨迹分成每一轮中的一系列均匀线性运动，使用以下递归方程获得轨迹：
Figure BDA0002197945420000031
Figure BDA0002197945420000032
其中f(tn)表示在第n次读取时目标的位置，∑是求和符号。
本发明涉及一种无源RFID场景下的目标追踪方法，目的在于克服现有方法只能在已知轨迹的情况下对目标进行追踪的缺点。
附图说明
图1为轨迹模型。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的一种无源RFID场景下的目标追踪方法做进一步的描述。
步骤如下：
1)假设在定位场景中有m个天线。由于两个相邻读取之间的位移非常小，我们只需将在一轮中的运动建模为均匀线性运动。整个轨迹可以通过分段线性曲线很好地近似。我们对每个天线的读取的速度进行分析，可以发现：
Figure BDA0002197945420000033
其中|·|是取模符号。
Figure BDA0002197945420000034
是向量符号。cos是余弦函数。∠是角度符号。是第n次读取时目标的速度。
Figure BDA0002197945420000036
是m个天线所测得的第n次读取时目标的速度。
2)上面的等式有两个未知参数，标签的速度大小
Figure BDA0002197945420000037
和方向
Figure BDA0002197945420000038
理论上，给定两个任意估计的不同方向的基本速度，可以求解这两个参数。通常，典型的RFID系统在实践中提供M≥3个天线。因此我们采用拟合方法来估计这两个参数。问题形式化如下：
Figure BDA0002197945420000039
Figure BDA0002197945420000041
其中，min为最小化符号。{ }为集合符号。
Figure BDA0002197945420000042
为预测值符号。
3)我们采用非线性最小二乘法来估计第n个时间表中标签的瞬时速度，并使用GaussNewton方法，该方法基于参数向量附近的目标函数的线性近似。我们从参数向量的初始近似开始，并迭代地更新该参数向量，直到它收敛到目标函数的局部最小值。当每轮天线调度结束时，获得一组测量值，并且可以拟合该调度期间的标签速度。我们将标签的轨迹分成每一轮中的一系列均匀线性运动。可以使用以下递归方程获得轨迹：
Figure BDA0002197945420000044
其中f(tn)表示在第n次读取时目标的位置。∑是求和符号。

Claims (1)

1.一种无源RFID场景下的目标追踪方法，包括下列步骤：
1)设在定位场景中有m个天线，将在一轮中的运动建模为均匀线性运动，整个轨迹通过分段线性曲线近似。第m个天线所测得的第n次读取时目标的速度
Figure FDA0002197945410000011
其中|·|是取模符号；是向量符号；cos是余弦函数，∠是角度符号；
Figure FDA0002197945410000014
是第n次读取时目标的速度；
2)上式有两个未知参数，标签的速度大小
Figure FDA0002197945410000015
和方向
Figure FDA0002197945410000016
采用拟合方法来估计这两个参数，问题形式化如下：
Figure FDA0002197945410000017
受限于
Figure FDA0002197945410000018
其中，min为最小化符号；{}为集合符号；为预测值符号；
3)采用非线性最小二乘法来估计第n个时间表中标签的瞬时速度；并使用GaussNewton方法，该方法基于参数向量附近的目标函数的线性近似：从参数向量的初始近似开始，并迭代地更新该参数向量，直到它收敛到目标函数的局部最小值；当每轮天线调度结束时，获得一组测量值，并且拟合该调度期间的标签速度，将标签的轨迹分成每一轮中的一系列均匀线性运动，使用以下递归方程获得轨迹：
Figure FDA00021979454100000110
其中f(tn)表示在第n次读取时目标的位置，∑是求和符号。
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