0 引言

    電子信息技術(shù)的發(fā)展極大促進(jìn)了人類生活水平的提升和傳統(tǒng)社會(huì)生活方式的變革,。同時(shí),，人們對(duì)于美好生活的不斷追求，也拉動(dòng)了技術(shù)的發(fā)展進(jìn)步。位置信息是當(dāng)今人類活動(dòng)所需的基本信息要素,。在移動(dòng)定位方面,，以衛(wèi)星導(dǎo)航為代表的定位技術(shù)是眾多技術(shù)需求中的一個(gè)典型,。近年來(lái),，無(wú)線通信技術(shù)、微機(jī)電技術(shù)正在發(fā)生迅猛變化,，催生出了基于不同應(yīng)用場(chǎng)景的新型定位技術(shù),，如基于紅外、超聲,、藍(lán)牙,、WiFi、射頻識(shí)別（RFID）,、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）等定位方法,。

    RFID技術(shù)^[1-2]的一個(gè)重要應(yīng)用是目標(biāo)的定位與跟蹤。RFID誕生幾十年,，早已融入到了人們的日常生活中,，尤其在工業(yè)領(lǐng)域的物流管理中得到了廣泛的應(yīng)用驗(yàn)證。RFID是一種非接觸式的近距離自動(dòng)識(shí)別技術(shù),，可方便快捷地標(biāo)識(shí)物體,。它通過射頻信號(hào)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸和目標(biāo)的識(shí)別，具有體積小,、抗干擾,、速度快、成本低廉等優(yōu)點(diǎn),，是室內(nèi)定位,、姿態(tài)識(shí)別、目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)^[3-5],。WSN技術(shù)^[6]同樣可用于定位,，其通過無(wú)線網(wǎng)絡(luò)和傳感器節(jié)點(diǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)移動(dòng)目標(biāo)定位與跟蹤。它是由大量具有感知,、處理和通信功能的傳感器單元組成的大規(guī)模自組織網(wǎng)絡(luò),，可靈活部署于待監(jiān)測(cè)區(qū)域，實(shí)現(xiàn)對(duì)溫度,、電磁,、壓力、光強(qiáng)等多種數(shù)據(jù)信息的協(xié)作式感知,，具有小體積,、低功耗、低成本、自組織等優(yōu)點(diǎn),。近些年涌現(xiàn)出多種基于無(wú)線傳感網(wǎng)的定位方法^[7-8],，在軍事、農(nóng)業(yè),、工業(yè),、醫(yī)療等各領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用背景。

    值得注意的是,，RFID技術(shù)和WSN技術(shù)在定位領(lǐng)域均存在一定的應(yīng)用局限性^[9-10],。RFID通信能力不足，感應(yīng)距離也十分有限,，即便主動(dòng)標(biāo)簽的信號(hào)傳輸距離也僅有幾十米,。在利用接收信號(hào)強(qiáng)度（RSSI）來(lái)進(jìn)行定位時(shí)，采用低廉的被動(dòng)式標(biāo)簽會(huì)嚴(yán)重限制感應(yīng)的距離,，采用主動(dòng)式標(biāo)簽則會(huì)增加使用成本,。WSN則缺乏目標(biāo)的快速標(biāo)識(shí)與記錄能力，且在大規(guī)模分布式網(wǎng)絡(luò)中,，豐富的環(huán)境感知和靈活的無(wú)線通信需耗費(fèi)大量的網(wǎng)絡(luò)資源,。因此，針對(duì)上述問題,，本文提出一種將具有標(biāo)識(shí)能力的RFID技術(shù)與具有通信,、傳感能力的WSN技術(shù)相結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)定位方法，提升定位精度和定位效率,。

1 問題描述

    本文考慮一種結(jié)合RFID技術(shù)的分布式無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò),，采用基于指紋信息(Fingerprinting)的非測(cè)距方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的移動(dòng)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位。該網(wǎng)絡(luò)是一種分布式網(wǎng)絡(luò),，由N_z個(gè)區(qū)域組成,，含有基于RFID技術(shù)的閱讀器(reader)和標(biāo)簽(tag)，以及基于WSN的錨節(jié)點(diǎn)(anchor)和運(yùn)動(dòng)節(jié)點(diǎn)(sensor),。移動(dòng)傳感器節(jié)點(diǎn)為待定位節(jié)點(diǎn),，可在網(wǎng)絡(luò)中自由移動(dòng)。其由攜帶閱讀器(reader)的運(yùn)動(dòng)節(jié)點(diǎn)(sensor)組成,，reader與sensor間可互為通信,，將該節(jié)點(diǎn)記為x_j(t)=(x_j，1(t),，x_j,，2(t))，j∈{1,，…,，N_x},。錨節(jié)點(diǎn)(anchor)為位置已知的傳感節(jié)點(diǎn)，同時(shí)攜帶有標(biāo)簽(tag),，將該節(jié)點(diǎn)記為a_i=(a_i,，1，a_i,，2),，i∈{1，…,，N_a},。在本文所述分布式網(wǎng)絡(luò)中,，每個(gè)區(qū)域僅含一個(gè)攜帶有標(biāo)簽的錨節(jié)點(diǎn),，且將該錨節(jié)點(diǎn)置于區(qū)域中心，因此,，錨節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)N_a等同于網(wǎng)絡(luò)區(qū)域個(gè)數(shù)Nz,。

2 定位算法

    網(wǎng)絡(luò)中的移動(dòng)節(jié)點(diǎn)同時(shí)攜帶有傳感器和閱讀器，其在監(jiān)控區(qū)域中自由運(yùn)動(dòng)時(shí),，既要采集來(lái)自所有感知范圍內(nèi)的錨節(jié)點(diǎn)上傳感器發(fā)送的RSSI信息,，又要收集錨節(jié)點(diǎn)上標(biāo)簽的感應(yīng)信息。下文首先介紹傳統(tǒng)的基于指紋的定位算法,，然后提出結(jié)合有RFID的定位算法,，通過綜合利用射頻閱讀器和標(biāo)簽的標(biāo)識(shí)信息，實(shí)現(xiàn)在分布式無(wú)線傳感網(wǎng)中更為精確有效的節(jié)點(diǎn)位置估計(jì),。

2.1 基于指紋的定位原理

2.2 基于RFID和WSN的分布式定位算法

    在傳統(tǒng)的分布式網(wǎng)絡(luò)定位中,，每時(shí)刻移動(dòng)節(jié)點(diǎn)將分別在Nz個(gè)區(qū)域內(nèi)執(zhí)行基于指紋的位置估計(jì)算法，根據(jù)每個(gè)區(qū)域的權(quán)重對(duì)各個(gè)區(qū)域的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行權(quán)值的再分配,，從而得到估計(jì)結(jié)果,。相比于這種較為耗能和耗時(shí)的方法，本文利用射頻標(biāo)簽具有能夠快速識(shí)別是否處于閱讀器感應(yīng)范圍的能力,，將RFID技術(shù)融入分布式網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)定位中,。

    在網(wǎng)絡(luò)建模階段，與傳統(tǒng)的基于指紋信息的節(jié)點(diǎn)定位方法相同,，分別于N_z個(gè)區(qū)域測(cè)量在Np.z個(gè)參考節(jié)點(diǎn)位置上采集到的接收信號(hào)強(qiáng)度,，得到Nz組指紋特征數(shù)據(jù)庫(kù)。在移動(dòng)節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)位置估計(jì)階段,，先通過移動(dòng)傳感器節(jié)點(diǎn)攜帶的閱讀器對(duì)網(wǎng)絡(luò)范圍內(nèi)的射頻標(biāo)簽進(jìn)行感應(yīng),，再與特征數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)行匹配。由于閱讀器與移動(dòng)節(jié)點(diǎn),、標(biāo)簽與錨節(jié)點(diǎn)均分別集成于同一個(gè)節(jié)點(diǎn)上,，將閱讀器記為r_j(t),，j∈{1，…,，N_x},，將標(biāo)簽記為t_i.z，i∈{1,，…,，N_a}，z∈{1,，…,，N_z}。假設(shè)閱讀器與標(biāo)簽的最大感應(yīng)距離為r,，則標(biāo)簽t_i.z能夠被檢測(cè)的范圍是以標(biāo)簽t_i.z為圓心,、r為半徑的圓形區(qū)域。r的取值使得該圓形區(qū)域完全覆蓋標(biāo)簽所在的參考節(jié)點(diǎn)區(qū)域,，如圖2所示,。因此，一旦移動(dòng)節(jié)點(diǎn)進(jìn)入某區(qū)域射頻標(biāo)簽t_i.z的感應(yīng)范圍內(nèi),，則僅啟用該區(qū)域數(shù)據(jù)庫(kù)中的測(cè)量值與實(shí)時(shí)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行位置匹配,。

    綜上，當(dāng)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)x_j在網(wǎng)絡(luò)中自由運(yùn)動(dòng)時(shí),，在t時(shí)刻,，基于RFID和WSN的分布式節(jié)點(diǎn)定位算法流程如下所述：

    (1)當(dāng)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域，節(jié)點(diǎn)上的閱讀器向網(wǎng)絡(luò)中發(fā)射射頻信號(hào),，處于信號(hào)接收范圍內(nèi)的射頻標(biāo)簽向閱讀器作出應(yīng)答,，將所有感應(yīng)到的標(biāo)簽的集合記為U_j(t)。

    (2)當(dāng)U_j(t)的數(shù)量為1時(shí),，表示僅有一個(gè)區(qū)域的標(biāo)簽被感應(yīng),，則僅采用該標(biāo)簽所在區(qū)域的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行位置的匹配與估計(jì)。

    (3)當(dāng)U_j(t)的數(shù)量大于1時(shí),，表示有多個(gè)區(qū)域的標(biāo)簽被閱讀器感應(yīng),，則采用所有被選擇區(qū)域的數(shù)據(jù)庫(kù)信息進(jìn)行位置的匹配與估計(jì)。

    (4)當(dāng)且僅當(dāng)U_j(t)的集合數(shù)量為空時(shí),，表示沒有任何一個(gè)標(biāo)簽感應(yīng)到此時(shí)的閱讀器,，即移動(dòng)節(jié)點(diǎn)不在任何一個(gè)標(biāo)簽的有效感知范圍內(nèi)，此時(shí)采用傳統(tǒng)的基于指紋的分布式傳感器節(jié)點(diǎn)定位方法進(jìn)行估算,。

3 仿真結(jié)果

    考慮一個(gè)100 m×100 m范圍的無(wú)線傳感網(wǎng)監(jiān)視區(qū)域,，該區(qū)域由N_z=4個(gè)規(guī)則分布的區(qū)域組成，其中,，參考節(jié)點(diǎn)位置均勻地分布在各個(gè)區(qū)域,。為方便演示,，在每一時(shí)刻僅考慮一個(gè)待定位的移動(dòng)節(jié)點(diǎn)，該簡(jiǎn)化不影響算法的一般性,。假定移動(dòng)節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中四個(gè)區(qū)域內(nèi)自由移動(dòng),，產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)時(shí)間為75 s的運(yùn)動(dòng)軌跡。移動(dòng)節(jié)點(diǎn)同時(shí)攜帶有RFID閱讀器,，錨節(jié)點(diǎn)攜帶有RFID標(biāo)簽,。將錨節(jié)點(diǎn)分別放置于4個(gè)規(guī)則劃分區(qū)域的中心。將標(biāo)簽的感應(yīng)范圍數(shù)值r設(shè)定為35 m,，可實(shí)現(xiàn)各區(qū)域射頻標(biāo)簽信號(hào)的全覆蓋,。

    接收信號(hào)強(qiáng)度RSSI的仿真值均依據(jù)Okumura-Hata模型^[12]，分別由錨節(jié)點(diǎn)和移動(dòng)節(jié)點(diǎn)與參考節(jié)點(diǎn)之間的相對(duì)距離計(jì)算獲得,，如式(3)所示：

    圖3給出本文提出的定位算法的位置估算效果圖,。圖中，三角+直線的標(biāo)識(shí)代表移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的實(shí)際軌跡,，虛線+星號(hào)的標(biāo)識(shí)代表運(yùn)行軌跡的估計(jì)值,。均勻分布的參考節(jié)點(diǎn)位置由圓圈表示,，錨節(jié)點(diǎn)和標(biāo)簽則由方形標(biāo)識(shí)表示,，以錨節(jié)點(diǎn)為圓心的虛線圓形表示每個(gè)區(qū)域的最大標(biāo)簽感知范圍。本例中,，設(shè)每個(gè)區(qū)域中均勻分布的參考節(jié)點(diǎn)數(shù)目為N_p.z=225,，所加入噪聲的標(biāo)準(zhǔn)方差σ_r=0.2 dB，K近鄰域算法的數(shù)目取為5,。在上述條件下,，移動(dòng)節(jié)點(diǎn)位置估計(jì)誤差為0.946 2 m。

    為進(jìn)一步闡述算法的有效性,，將本文所提算法與傳統(tǒng)的基于指紋信息的分布式算法比較,。依然考慮一個(gè)100 m×100 m監(jiān)視區(qū)域，監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)由N_z=4個(gè)規(guī)則分布的區(qū)域組成,。待測(cè)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)軌跡如圖3中三角+實(shí)線標(biāo)識(shí)所示,，接收信號(hào)噪聲標(biāo)準(zhǔn)方差σ_r=0.2 dB，在同等節(jié)點(diǎn)分布條件下,，仿真結(jié)果取100次試驗(yàn)的平均值,。如表1所示，隨著各分區(qū)域參考節(jié)點(diǎn)位置數(shù)目N_p.z的變化,，本文所提出方法的定位精度總是明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的分布式定位結(jié)果,。該方法不僅提高了數(shù)據(jù)庫(kù)利用的準(zhǔn)確和有效性，還明顯改善了處于區(qū)域邊緣位置的移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的定位精度,。

4 結(jié)論

    本文提出了一種基于射頻識(shí)別和無(wú)線傳感網(wǎng)技術(shù)的分布式節(jié)點(diǎn)定位算法,。在分布式傳感網(wǎng)中,，基于指紋數(shù)據(jù)信息匹配方法，引入射頻識(shí)別閱讀器和射頻標(biāo)簽,，利用射頻識(shí)別技術(shù)的快速目標(biāo)識(shí)別與響應(yīng)能力,，預(yù)先甄別可實(shí)時(shí)用于移動(dòng)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)匹配的區(qū)域；同時(shí),，基于區(qū)域的預(yù)先識(shí)別與判定,，在一定程度上避免了噪聲干擾情況下處于區(qū)域邊緣的參考位置的錯(cuò)誤遴選，明顯提升了移動(dòng)節(jié)點(diǎn)定位的精度,。尤其在大規(guī)模分布式無(wú)線傳感網(wǎng)應(yīng)用中,，可有效節(jié)約網(wǎng)絡(luò)資源，提升節(jié)點(diǎn)工作效率,。

參考文獻(xiàn)

[1] NI L M,，LIU Y，LAU Y C,，et al.LANDMARC：indoor location sensing using active RFID[C].IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications.IEEE,，2003：701-710.

[2] ZHU X，MUKHOPADHYAY S K,，KURATA H.A review of RFID technology and its managerial applications in different industries[M].Elsevier Science Publishers B.V.2012.

[3] 蔣皓石,，張成，林嘉宇.無(wú)線射頻識(shí)別技術(shù)及其應(yīng)用和發(fā)展趨勢(shì)[J].電子技術(shù)應(yīng)用,，2005,，31(5)：1-4.

[4] SUBEDI S，PAULS E,，ZHANG Y D.Accurate localization and tracking of a passive RFID reader based on RSSI measurements[J].IEEE Journal of Radio Frequency Identification,，2017，1(2)：144-154.

[5] SAAB S S,，MSHEIK H.Novel RFID-based pose estimation using single stationary antenna[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,，2016，63(3)：1842-1852.

[6] AKYILDIZ I F,，SU W,，SANKARASUBRAMANIAM Y，et al.A survey on sensor networks[J].IEEE Communications Magazine,，2002,，40(8)：102-114.

[7] PATWARI N，ASH J N,，KYPEROUNTAS S,，et al.Locating the nodes: cooperative localization in wireless sensor networks[J].IEEE Signal Processing Magazine，2005,，22(4)：54-69.

[8] WANG C L,，WU D S.Decentralized target positioning and tracking based on a weighted extended Kalman filter for wireless sensor networks[J].Wireless Networks,，2013，19(8)：1915-1931.

[9] 聶濤,，陸陽(yáng),，張鵬，等.RFID與WSN在物聯(lián)網(wǎng)下協(xié)同機(jī)制的分析[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,，2011,，28(6)：2006-2010.

[10] 王紹丹，王宜懷,，劉鍇.基于射頻識(shí)別和無(wú)線傳感網(wǎng)融合技術(shù)的倉(cāng)儲(chǔ)定位方法研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,，2018，35(1)：195-198.

[11] ROBLES J J,，DEICKE M,，LEHNERT R.3D fingerprint-based localization for wireless sensor networks[C].Positioning Navigation and Communication.IEEE，2010：77-85.

[12] HATAY M.Empirical formula for propagation loss in land mobile radio services[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,，1980,，29(3)：317-325.

作者信息:

呂小微

(中國(guó)電子科技集團(tuán)公司信息科學(xué)研究院，北京100086)