CN110954863A - 一种面向存储物品定位的rfid定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种面向存储物品定位的RFID定位方法，所述定位方法包括以下步骤：定位每一个存储单元并获得所述存储单元内的RFID源段数据；对源段数据中每个RFID标签的多组数据进行统计整理，获得每个RFID标签的统计信息；对所述统计信息进行加权运算，计算出RFID标签的分值；选择分值最高的存储单元，将RFID标签对应的物品定位到所述存储单元内；判断出不属于所述存储单元的错误物品信息并重新定位；对存储单元内物品进行排序，获得物品之间的相对位置顺序。有效解决现有技术中利用相位信号进行定位时存在的定位精度低以及没有筛选多读的错误物品信息的问题，适用于高频和超高频RFID技术，应用范围广泛。
Description
技术领域
本发明涉及到RFID技术领域，特指一种面向存储物品定位的RFID定位方法。
背景技术
无线射频识别(RFID，Radio Frequency Identification)是一种非接触式的自动识别技术，通过无线信号获取标签数据并识别物品，主要分为高频和超高频两种技术。RFID技术具有识别速度快、数据存储容量大、安全性高等优点，已经应用于仓储管理、物流、图书等行业的存储物品的盘点定位管理。
由于RFID对标签的定位和功率以及距离相关，功率大容易多读其他储存单元的标签造成定位不精确，功率太小或距离远则会由于信号过弱造成漏读，所以通常需要特定的定位方法对大功率情况下多读的标签信号进行筛选排序，当前常用的类似场景的定位方法采用对标签的射频相位进行曲线拟合的方法对标签进行筛选定位，但是利用相位信号进行定位的方式存在如下缺陷：1）因其波长较短，相位变化明显，而不适用于波长较长的高频RFID技术；2）相位信号本身不稳定，如果遇到金属存储设备会反射，导致信号传播的路径不一定是最短路径，接收到的信号相位不准确；3）在密集存储物品的盘点中RFID天线经常会同时扫描到多个密集排布的存储物品的标签，特别是在快速扫描的情况下，阅读器需要在其覆盖范围内同时询问近百个标签，每个标签只能获得几个机会来响应阅读器，所以每个标签的信号样本集可能很稀疏，从而导致后续定位相关曲线的拟合失真，降低对标签物品的定位精度。
而且，在一些特殊场景下，例如存储单元没有摆满的情况，容易多读到在空余存储单元周围的存储物品，导致定位精度低，现有的定位方法没有针对多读周围的存储物品进行筛选，不适用于这一特殊场景。
发明内容
针对上述不足，本发明解决的技术问题在于提供一种面向存储物品定位的RFID定位方法，通过统计的方式整理RFID标签数据，对统计获得的最大信号强度值、天线与RFID标签距离倒数和的平均值等统计信息进行加权运算，将存储设备中的物品定位到运算分值最高的存储单元内，然后判断出不属于所述存储单元的错误物品信息并重新定位，最后进行排序获得物品之间的相对位置顺序。在减小漏读率的同时剔除多读物品，保证定位精度，有效解决现有技术中利用相位信号进行定位时存在的定位精度低以及没有筛选空余存储单元周围的错误物品信息的问题，并且适用于高频和超高频RFID技术，应用范围广泛。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种面向存储物品定位的RFID定位方法，所述定位方法包括以下步骤：
通过移动平台搭载RFID天线扫描存储设备中附着在每个物品上的RFID标签，所述存储设备包括K个存储单元，K为正整数；通过移动平台定位每一个存储单元并获得所述存储单元内的RFID源段数据；
其中：所述源段数据包括所述存储单元信息StoreUnit和在所述存储单元中采集到的每个RFID标签数据rssiInfo集合的映射：<StoreUnit，rssiInfo集合>，所述RFID标签数据rssiInfo包括电子标签ID号、检测到所述RFID标签信号时的信号强度值RSSI、检测到所述RFID标签信号时天线与所述RFID标签的距离Distance；对每一个RFID标签可能采集到多组数据。
对所述每个存储单元的源段数据中所述RFID标签的多组数据进行统计整理，获得在所述源段数据中每个RFID标签的统计信息，所述统计信息至少包括MaxRSSI、averageReciprocalSum、positionRssi、positionPhase中的一种；将所述统计信息发送至数据处理模块进行加权运算，计算出所述RFID标签的分值；
其中：
MaxRSSI为同一个RFID标签数据中的最大的RSSI值；
averageReciprocalSum为天线与RFID标签距离倒数和的平均值；
positionRssi为对存储单元中同一RFID标签信息中的RSSI值进行distance-RSSI二次曲线拟合后得到的曲线的波峰即最高点对应的RSSI值；distance为移动平台反馈的RFID天线的运动距离；
positionPhase为对存储单元中同一RFID标签信息中的Phase值进行distance-Phase二次曲线拟合后得到的曲线的波峰即最高点对应的Phase值。
对ID号相同的RFID标签，选择RFID标签分值最高的存储单元，获得RFID标签定位后的映射集合，映射关系为< StoreUnit，StoreGoodsInfo集合>，其中StoreGoodsInfo为存储单元内部物品信息，包括ID号。
在每个定位后的存储单元中，判断出不属于所述存储单元的错误物品信息，并对所述错误物品信息重新进行定位。
对已经定位完成的每个存储单元内的物品进行排序，获得物品之间的相对位置顺序。
优选地，所述averageReciprocalSum通过公式（1）-（3）计算获得：
ReciprocalSum=
i=1，2，…，n （2）
average
（3）
其中：A为天线与RFID标签距离为1米时的RSSI值，N为环境衰减因子，
为采集到同一
个RFID标签的第i组数据时天线与所述RFID标签的距离，ReciprocalSum为n组数据的天线
与所述RFID标签距离倒数和。
优选地，根据公式（4）对统计信息进行加权运算：
point=K1*MaxRSSI+K2*averageReciprocalSum+K3*positionRssi+K4*positionPhase （4）
其中，K1、K2、K3、K4为预设的权重系数，0≤K1，K2，K3，K4≤1，至少一个不为0且K1+K2+K3+K4=1。
优选地，所述在每个定位后的存储单元中，判断出不属于所述存储单元的错误物品信息，并对所述错误物品信息重新进行定位，包括以下步骤：
对每个存储单元，对比存储单元内部物品信息中的ID号信息，获取所述存储单元源段数据中的所有相同ID号的RFID标签数据集合，将所述RFID标签数据集合根据扫描该存储单元的时间顺序分成M段，M为正整数；
根据公式（5）计算第m段的参数Pm：
Pm= K5*averageRSSI + K6*SumShowtime （5）
其中：
K5、K6为预设的权重系数，0≤K5，K6≤1，至少一个不为0且K5+K6=1；averageRSSI为第m段中的所有RSSI值的平均值，SumShowtime为第m段中所有ID号的出现次数之和；
从m=1开始依次比较相邻段的Pm值，直到出现|Pm—Pm+1|＞CompareValue，则判定第m+1~M段RFID标签数据集合对应的物品信息不在所述存储单元内，其中CompareValue为预设的固定阈值；
对不在所述存储单元内的物品信息，选择所述RFID标签的分值次高的存储单元，重新获得RFID标签定位后的映射集合，映射关系为< StoreUnit，StoreGoodsInfo集合>，其中StoreGoodsInfo为存储单元内部物品信息，包括ID号。
优选地，所述对已经定位完成的每个存储单元内部的物品进行排序包括以下步骤：
对于每个存储单元，对存储单元内部物品信息StoreGoodsInfo中的每个ID号信息，获取所述存储单元中具有相同ID号的RFID标签的统计信息；
获取每个ID号的positionRssi或者positionPhase对应的distance值，将所述distance值进行从小到大排序得到相应的OrderNum，获得带有序号的存储单元内部物品信息，所述序号即对应每个物品在存储单元中的位置顺序。
优选地，所述存储单元内部物品信息StoreGoodsInfo还包括最大的RSSI值MaxRSSI对应的检测到的时间MaxTime；
所述对已经定位完成的每个存储单元内部的物品进行排序包括以下步骤：
获取每个存储单元内部物品信息中的MaxTime进行从小到大排序得到相应的OrderNum，获得带有序号的存储单元内部物品信息，所述序号即对应每个物品在存储单元中的位置顺序。
优选地，所述RFID标签数据rssiInfo还包括检测到所述RFID标签信号的时间FirstSeenTime；
所述对已经定位完成的每个存储单元内部的物品进行排序包括以下步骤：
对于每个存储单元，根据存储单元内部物品信息中的ID号信息，获取源段数据中的所有相同ID号的RFID标签数据集合，记录每个ID号对应的最小FirstSeenTime值；
将所述最小FirstSeenTime值进行从小到大排序得到相应的OrderNum，获得带有序号的存储单元内部物品信息，所述序号即对应每个物品在存储单元中的位置顺序。
与现有技术相比较，本发明提供一种面向存储物品定位的RFID定位方法，通过统计的方式整理RFID标签数据，对统计获得的最大信号强度值、天线与RFID标签距离倒数和的平均值等统计信息进行加权运算，将存储设备中的物品定位到运算分值最高的存储单元内，然后判断出不属于所述存储单元的错误物品信息并重新定位，最后进行排序获得物品之间的相对位置顺序。在减小漏读率的同时剔除多读物品，保证定位精度，有效解决现有技术中利用相位信号进行定位时存在的定位精度低以及没有筛选空余存储单元周围的错误物品信息的问题，并且适用于高频和超高频RFID技术，应用范围广泛。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1为本发明一种面向存储物品定位的RFID定位方法的流程图。
具体实施方式
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。
RFID技术由三部分组成：天线，阅读器和RFID标签。天线发射出的射频信号在到达RFID标签后会被标签反射回来，阅读器通过接收到的反射信号识别RFID标签，其中，反射的信号包括RSSI信号。
本发明提供一种面向存储物品定位的RFID定位方法，如图1所示，所述定位方法包括以下步骤：
通过移动平台搭载RFID天线扫描存储设备中附着在每个物品上的RFID标签，所述存储设备包括K个存储单元，K为正整数；通过移动平台定位每一个存储单元并获得所述存储单元内的RFID源段数据。
其中：所述源段数据包括所述存储单元信息StoreUnit和在所述存储单元中采集到的每个RFID标签数据rssiInfo集合的映射：<StoreUnit，rssiInfo集合>，所述RFID标签数据rssiInfo包括电子标签ID号、检测到所述RFID标签信号时的信号强度值RSSI、检测到所述RFID标签信号时天线与所述RFID标签的距离Distance；对每一个RFID标签可能采集到多组数据。所述ID号通常为TID信息或者EPC信息。
在一种实现方式中，所述通过移动平台定位每一个存储单元并获得所述存储单元内的RFID源段数据包括以下步骤：
通过匀速移动的移动平台反馈的存储设备起点位置记录天线进入存储设备的时间，即为阅读器打开的时间StartTime；预设存储单元的宽度为W，移动平台的速度为V；其中，所述移动平台在运动过程中始终与存储设备保持固定距离；
对时间区间进行区分：天线扫描一个存储单元的耗时为W/V，天线扫描第n个存储单元的时间区间为[StartTime+（n-1）*（W/V），StartTime+n *（W/V）]；
遍历RFID天线扫描到的源数据，根据源数据中检测到所述RFID标签信号的时间FirstSeenTime值将源数据划分到对应的时间区间内，获得每个存储单元内的RFID源段数据。
对所述每个存储单元的源段数据中所述RFID标签的多组数据进行统计整理，获得在所述源段数据中每个RFID标签的统计信息，所述统计信息至少包括MaxRSSI、averageReciprocalSum、positionRssi、positionPhase中的一种；将所述统计信息发送至数据处理模块进行加权运算，计算出所述RFID标签的分值。
其中：
MaxRSSI为同一个RFID标签数据中的最大的RSSI值；
averageReciprocalSum为天线与RFID标签距离倒数和的平均值；
positionRssi为对存储单元中同一RFID标签信息中的RSSI值进行distance-RSSI二次曲线拟合后得到的曲线的波峰即最高点对应的RSSI值；distance为移动平台反馈的RFID天线的运动距离；
positionPhase为对存储单元中同一RFID标签信息中的Phase值进行distance-Phase二次曲线拟合后得到的曲线的波峰即最高点对应的Phase值。
所述averageReciprocalSum通过公式（1）-（3）计算获得：
ReciprocalSum=
i=1，2，…，n （2）
average
（3）
其中：A为天线与RFID标签距离为1米时的RSSI值，N为环境衰减因子，
为采集到同一
个RFID标签的第i组数据时天线与所述RFID标签的距离，ReciprocalSum为n组数据的天线
与所述RFID标签距离倒数和。
在一种实现方式中，所述对所述每个存储单元的源段数据中所述RFID标签的多组数据进行统计整理包括以下步骤：
a.遍历所有源段数据，进入步骤b；
b.遍历所有源段数据中每个RFID标签数据，进入步骤c；
c.判断当前ID号是否出现过，如果否进入步骤d；如果是进入步骤e；
d.增加所述ID号的记录：
ShowTime=1，
SumRSSI=RSSI，
ReciprocalSum=1/Distance；
进入步骤g；
e.更新所述ID号的记录：
更新ShowTime值为 ShowTime+1，
更新SumRSSI值为 SumRSSI+RSSI，
更新ReciprocalSum值=ReciprocalSum+1/Distance；
进入步骤f；
f.判断是否当前的RSSI值＞MaxRSSI值，如果是进入步骤g；如果否进入步骤h；
g.更新MaxRSSI=当前的RSSI值，MaxTime=FirstSeenTime，进入步骤h；
h.判断所有RFID标签是否遍历完成，如果是进入步骤i，如果否进入步骤b；
i.判断所有源段数据是否遍历完成，如果是进入步骤j，如果否进入步骤a；
j.得到处理后段数据。
所述处理后段数据的映射关系为：<StoreUnit，HandledRssiInfo集合>，HandledRssiInfo包括电子标签ID号、每个ID号对应的出现次数ShowTime、同一个RFID标签数据中的RSSI值之和SumRSSI、距离倒数和的平均值averageReciprocalSum、同一个RFID标签数据中的最大的RSSI值MaxRSSI以及最大的RSSI值对应的检测到的时间MaxTime。
在一种实现方式中，所述将所述统计信息发送至数据处理模块进行加权运算，计算出所述RFID标签的分值，包括以下步骤：
a.遍历所有处理后段数据，进入步骤b；
b.遍历所有处理后段数据中每条RFID标签信息以及物品定位信息中的存储单元StoreUnit，进入步骤c；
c.判断ID号是否定位到某个StoreUnit，如果否进入步骤d；如果是进入步骤e；
d.增加当前物品定位信息<ID号，LocatedInfo集合>；
e. 根据公式（4）对统计信息进行加权运算，并分别记录point值，判断是否当前的point值＞已经定位的point值，如果是进入步骤f，如果否进入步骤g；
point=K1*MaxRSSI+K2*averageReciprocalSum+K3*positionRssi+K4*positionPhase （4）
其中，K1、K2、K3、K4为预设的权重系数，0≤K1，K2，K3，K4≤1，至少一个不为0且K1+K2+K3+K4=1；
f.更新物品定位信息<ID号，LocatedInfo集合>，进入步骤g；
g.判断所有RFID标签信息是否遍历完成，如果是进入步骤h，如果否进入步骤b；
h.判断所有处理后段数据是否遍历完成，如果是进入步骤i，如果否进入步骤a；
i.得到所有的物品定位信息。
所述物品定位信息的映射关系为<ID号，LocatedInfo集合>，表示ID号定位到了存储单元StoreUnit中，其中，定位信息LocatedInfo包括StoreUnit、ShowTime、SumRSSI、Distance、averageReciprocalSum、MaxRSSI和MaxTime。
在本步骤中，可根据不同环境对K1、K2、K3、K4的值进行设置，例如在本实施例中，K1=0.6，K2=0.2，K3=0.1，K4=0.1。
对ID号相同的RFID标签，选择RFID标签分值最高的存储单元，获得RFID标签定位后的映射集合，映射关系为< StoreUnit，StoreGoodsInfo集合>，其中StoreGoodsInfo为存储单元内部物品信息，包括ID号。
在每个定位后的存储单元中，判断出不属于所述存储单元的错误物品信息，并对所述错误物品信息重新进行定位。
在一种实现方式中，所述在每个定位后的存储单元中，判断出不属于所述存储单元的错误物品信息，并对所述错误物品信息重新进行定位，包括以下步骤：
对每个存储单元，对比存储单元内部物品信息中的ID号信息，获取所述存储单元源段数据中的所有相同ID号的RFID标签数据集合，将所述RFID标签数据集合根据扫描该存储单元的时间顺序分成M段，M为正整数；
根据公式（5）计算第m段的参数Pm：
Pm= K5*averageRSSI + K6*SumShowtime （5）
其中：
K5、K6为预设的权重系数，0≤K5，K6≤1，至少一个不为0且K5+K6=1；averageRSSI为第m段中的所有RSSI值的平均值，SumShowtime为第m段中所有ID号的出现次数之和；
从m=1开始依次比较相邻段的Pm值，直到出现|Pm—Pm+1|＞CompareValue，则判定第m+1~M段RFID标签数据集合对应的物品信息不在所述存储单元内，其中CompareValue为预设的固定阈值；
对不在所述存储单元内的物品信息，选择所述RFID标签的分值次高的存储单元，重新获得RFID标签定位后的映射集合，映射关系为< StoreUnit，StoreGoodsInfo集合>，其中StoreGoodsInfo为存储单元内部物品信息，包括ID号。
在本步骤中，可根据不同环境对K5、K6、CompareValue的值进行设置，例如在本实施例中，K5=0.8，K6=0.2，CompareValue=1.5。例如将所述RFID标签数据集合根据扫描该存储单元的时间顺序分成10段，以m=6时|P6—P7|＞CompareValue为例，即表示前6段RFID标签数据集合对应的物品信息在所述存储单元内，后4段RFID标签数据集合对应的物品信息不在所述存储单元内，为多读到的不属于所述存储单元的错误物品信息。
对已经定位完成的每个存储单元内的物品进行排序，获得物品之间的相对位置顺序。
在一种实现方式中，所述对已经定位完成的每个存储单元内部的物品进行排序包括以下步骤：
对于每个存储单元，对存储单元内部物品信息StoreGoodsInfo中的每个ID号信息，获取所述存储单元中具有相同ID号的RFID标签的统计信息；
获取每个ID号的positionRssi或者positionPhase对应的distance值，将所述distance值进行从小到大排序得到相应的OrderNum，获得带有序号的存储单元内部物品信息，所述序号即对应每个物品在存储单元中的位置顺序。
在另一种实现方式中，所述存储单元内部物品信息StoreGoodsInfo还包括最大的RSSI值MaxRSSI对应的检测到的时间MaxTime；
所述对已经定位完成的每个存储单元内部的物品进行排序包括以下步骤：
获取每个存储单元内部物品信息中的MaxTime进行从小到大排序得到相应的OrderNum，获得带有序号的存储单元内部物品信息，所述序号即对应每个物品在存储单元中的位置顺序。
在另一种实现方式中，所述RFID标签数据rssiInfo还包括检测到所述RFID标签信号的时间FirstSeenTime；
所述对已经定位完成的每个存储单元内部的物品进行排序包括以下步骤：
对于每个存储单元，根据存储单元内部物品信息中的ID号信息，获取源段数据中的所有相同ID号的RFID标签数据集合，记录每个ID号对应的最小FirstSeenTime值；
将所述最小FirstSeenTime值进行从小到大排序得到相应的OrderNum，获得带有序号的存储单元内部物品信息，所述序号即对应每个物品在存储单元中的位置顺序。
与现有技术相比较，本发明提供一种面向存储物品定位的RFID定位方法，通过统计的方式整理RFID标签数据，对统计获得的最大信号强度值、天线与RFID标签距离倒数和的平均值等统计信息进行加权运算，将存储设备中的物品定位到运算分值最高的存储单元内，然后判断出不属于所述存储单元的错误物品信息并重新定位，最后进行排序获得物品之间的相对位置顺序。在减小漏读率的同时剔除多读物品，保证定位精度，有效解决现有技术中利用相位信号进行定位时存在的定位精度低以及没有筛选空余存储单元周围的错误物品信息的问题，并且适用于高频和超高频RFID技术，应用范围广泛。
本发明提供了一种面向存储物品定位的RFID定位方法，具体实现该技术方案的方法和途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。
Claims (7)
1.一种面向存储物品定位的RFID定位方法，其特征在于，所述定位方法包括以下步骤：
通过移动平台搭载RFID天线扫描存储设备中附着在每个物品上的RFID标签，所述存储设备包括K个存储单元，K为正整数；通过移动平台定位每一个存储单元并获得所述存储单元内的RFID源段数据；
其中：所述源段数据包括所述存储单元信息StoreUnit和在所述存储单元中采集到的每个RFID标签数据rssiInfo集合的映射：<StoreUnit，rssiInfo集合>，所述RFID标签数据rssiInfo包括电子标签ID号、检测到所述RFID标签信号时的信号强度值RSSI、检测到所述RFID标签信号时天线与所述RFID标签的距离Distance；对每一个RFID标签可能采集到多组数据；
对所述每个存储单元的源段数据中所述RFID标签的多组数据进行统计整理，获得在所述源段数据中每个RFID标签的统计信息，所述统计信息至少包括MaxRSSI、averageReciprocalSum、positionRssi、positionPhase中的一种；将所述统计信息发送至数据处理模块进行加权运算，计算出所述RFID标签的分值；
其中：
MaxRSSI为同一个RFID标签数据中的最大的RSSI值；
averageReciprocalSum为天线与RFID标签距离倒数和的平均值；
positionRssi为对存储单元中同一RFID标签信息中的RSSI值进行distance-RSSI二次曲线拟合后得到的曲线的波峰即最高点对应的RSSI值；distance为移动平台反馈的RFID天线的运动距离；
positionPhase为对存储单元中同一RFID标签信息中的Phase值进行distance-Phase二次曲线拟合后得到的曲线的波峰即最高点对应的Phase值；
对ID号相同的RFID标签，选择RFID标签分值最高的存储单元，获得RFID标签定位后的映射集合，映射关系为< StoreUnit，StoreGoodsInfo集合>，其中StoreGoodsInfo为存储单元内部物品信息，包括ID号；
在每个定位后的存储单元中，判断出不属于所述存储单元的错误物品信息，并对所述错误物品信息重新进行定位；
对已经定位完成的每个存储单元内的物品进行排序，获得物品之间的相对位置顺序。
2.根据权利要求1所述的一种面向存储物品定位的RFID定位方法，其特征在于，所述averageReciprocalSum通过公式（1）-（3）计算获得：
ReciprocalSum=
i=1，2，…，n （2）
average
（3）
其中：A为天线与RFID标签距离为1米时的RSSI值，N为环境衰减因子，
为采集到同一个
RFID标签的第i组数据时天线与所述RFID标签的距离，ReciprocalSum为n组数据的天线与
所述RFID标签距离倒数和。
3.根据权利要求2所述的一种面向存储物品定位的RFID定位方法，其特征在于，根据公式（4）对统计信息进行加权运算：
point=K1*MaxRSSI+K2*averageReciprocalSum+K3*positionRssi+K4*positionPhase （4）
其中，K1、K2、K3、K4为预设的权重系数，0≤K1，K2，K3，K4≤1，至少一个不为0且K1+K2+K3+K4=1。
4.根据权利要求1所述的一种面向存储物品定位的RFID定位方法，其特征在于，所述在每个定位后的存储单元中，判断出不属于所述存储单元的错误物品信息，并对所述错误物品信息重新进行定位，包括以下步骤：
对每个存储单元，对比存储单元内部物品信息中的ID号信息，获取所述存储单元源段数据中的所有相同ID号的RFID标签数据集合，将所述RFID标签数据集合根据扫描该存储单元的时间顺序分成M段，M为正整数；
根据公式（5）计算第m段的参数Pm：
Pm= K5*averageRSSI + K6*SumShowtime （5）
其中：
K5、K6为预设的权重系数，0≤K5，K6≤1，至少一个不为0且K5+K6=1；averageRSSI为第m段中的所有RSSI值的平均值，SumShowtime为第m段中所有ID号的出现次数之和；
从m=1开始依次比较相邻段的Pm值，直到出现|Pm—Pm+1|＞CompareValue，则判定第m+1~M段RFID标签数据集合对应的物品信息不在所述存储单元内，其中CompareValue为预设的固定阈值；
对不在所述存储单元内的物品信息，选择所述RFID标签的分值次高的存储单元，重新获得RFID标签定位后的映射集合，映射关系为< StoreUnit，StoreGoodsInfo集合>，其中StoreGoodsInfo为存储单元内部物品信息，包括ID号。
5.根据权利要求1所述的一种面向存储物品定位的RFID定位方法，其特征在于，所述对已经定位完成的每个存储单元内部的物品进行排序包括以下步骤：
对于每个存储单元，对存储单元内部物品信息StoreGoodsInfo中的每个ID号信息，获取所述存储单元中具有相同ID号的RFID标签的统计信息；
获取每个ID号的positionRssi或者positionPhase对应的distance值，将所述distance值进行从小到大排序得到相应的OrderNum，获得带有序号的存储单元内部物品信息，所述序号即对应每个物品在存储单元中的位置顺序。
6.根据权利要求1所述的一种面向存储物品定位的RFID定位方法，其特征在于，所述存储单元内部物品信息StoreGoodsInfo还包括最大的RSSI值MaxRSSI对应的检测到的时间MaxTime；
所述对已经定位完成的每个存储单元内部的物品进行排序包括以下步骤：
获取每个存储单元内部物品信息中的MaxTime进行从小到大排序得到相应的OrderNum，获得带有序号的存储单元内部物品信息，所述序号即对应每个物品在存储单元中的位置顺序。
7.根据权利要求1所述的一种面向存储物品定位的RFID定位方法，其特征在于，所述RFID标签数据rssiInfo还包括检测到所述RFID标签信号的时间FirstSeenTime；
所述对已经定位完成的每个存储单元内部的物品进行排序包括以下步骤：
对于每个存储单元，根据存储单元内部物品信息中的ID号信息，获取源段数据中的所有相同ID号的RFID标签数据集合，记录每个ID号对应的最小FirstSeenTime值；
将所述最小FirstSeenTime值进行从小到大排序得到相应的OrderNum，获得带有序号的存储单元内部物品信息，所述序号即对应每个物品在存储单元中的位置顺序。
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