基于双频点载波相位的RFID室内定位算法.pdf
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1、May2023Chinese Journal of Scientific Instrument2023年5月Vol.44No.5第5期第44卷表仪器报仪学D0I:10.19650/ki.cjsi.J2311072基于双频点载波相位的RFID室内定位算法谢良波12,夏晨晖,张钰坤,周牧2,杨小龙1.2(1.重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065;2.移动通信教育部工程研究中心重庆400065)摘要:针对传统射频识别(RFID)室内定位方法定位精度不高的问题,提出了一种基于双频点载波相位距离模型的RFID室内定位算法。采用跳频技术虚拟大带宽获取距离粗估计以实现多径抑制,并基于多径抑制完成最
2、优双频点的选择;利用最优双频点载波相位设计粒子滤波定位算法,通过遗传算法优化传统粒子滤波中的重采样方法,有效解决了粒子退化问题并提升了定位精度。实验结果表明,所提算法的中位数定位误差为5.2 3cm,定位性能比传统中国余数定理的定位方法提高了约39%。关键词:射频识别;室内定位;多径抑制;最优双频点;遗传粒子滤波中图分类号:TN999TH89文献标识码:A国家标准学科分类代码:510.9 9RFID indoor localization algorithm based on dual-frequency carrier phaseXie Liangbo-2,Xia Chenhui,Zhang
3、 Yukun,Zhou Mu2,Yang Xiaolong1,2(1.School of Communication and Information Engineering,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing400065,China;2.Engineering Research Center of Mobile Communications,Ministry of Education,Chongqing 400065,China)Abstract:The localization accuracy of
4、traditional radio frequency identification(RFID)indoor localization methods is low.To addressthis issue,a RFID indoor localization method based on dual-frequency carrier phase is proposed.Frequency hopping technology isemployed to obtain rough range estimation with virtual large bandwidth to achieve
5、 multipath suppression.The selection of the optimaldual-frequency points is completed based on multipath suppression.The particle filter localization algorithm is designed by using theoptimal dual-frequency point carrier phase.The resampling method in traditional particle filter is optimized by gene
6、tic algorithm,whicheffectively solves the problem of particle degradation and improves the localization accuracy.Experimental results show that the medianlocalization error of the proposed algorithm is 5.23 cm,which achieves 39%improvement than the traditional localization method basedon Chinese rem
7、ainder theorem.Keywords:radio frequency identification;indoor localization;multipath suppression;optimal dual-frequency;genetic particle filter0引言近年来,基于位置信息的服务的重要性在日常生活中日趋显著。射频识别(radiofrequencyidentification,RFID)室内定位技术是近年来倍受专家学者关注的高精度室内定位技术,拥有成本低、精度高、适用性强等优点。基于RFID技术的室内定位系统解决方案大多是根据信号接收强度指示(receive
8、d signal strength indicator,R SSI)与载波相位设计的。基于RSSI的定位模型对通信信道参数要求较高,在RFID定位发展早期应用较为广泛。由于RSSI的不稳定性,大多数基于RSSI定位方案是采取创建指纹库的方式设计的。Lionel等提出的LANDMARC是经典的指纹库定位方法,该方法在待测区域内预先布置大量参考标签,并通过多根天线收集各标签RSSI特征创建指纹库,在定位阶段,在指纹库中搜索与待测标签RSSI配对的参考标签位置,将其作为标签的估计位置,此方法定位精度依赖于参考标签摆放密度,定位成本高。因此,在LANDMARC基础上,Zhao等2 依据真实标签位置的R
9、SSI进行线性插值,生成了一系列虚拟参考标签的RSSI收稿日期:2 0 2 3-0 2-2 0Received Date:2023-02-20*基金项目:重庆市自然科学基金面上项目(CSTB2023NSCQ-MSXD249)、重庆市九龙坡区科技计划项目(2 0 2 2-0 2-0 0 5-Z)资助表268仪仪器报学第44卷值,从而可以降低定位模型成本。然而,RSSI值衰减不符合线性规律且易受干扰,线性插值不能准确还原位置的真实RSSI,造成较大定位误差。特征分类模型对指纹库定位系统的精度有重要影响,Siachalou等3提出了一种基于参考标签RSSI的最大似然估计定位方法,利用移动小车搭载读写
10、器天线对各个已知位置参考标签的RSSI值进行收集并标记,定位阶段可通过最大似然估计的方式获取待测移动小车的位置信息,但移动目标定位对RSSI信号统计分布要求高,系统稳定性差。文献4提出了一种峰值聚类算法,提升了传统聚类算法的分类准确度,从而提高RSSI定位精度,但同时大大提升了算法复杂度。Tang等5还将深度学习中的注意力模型应用到了基于RSSI的室内定位技术中,采集定位标签的RSSI、到达时间和角度信息作为特征,并将定位坐标作为目标来训练回归模型,使用注意力机制作为过滤器,然后使用全连接图层进行特征组合,以预测坐标,算法整体的复杂度过高,执行时间长。此外,为了减少指纹库采集工作,还有学者针对
11、RSSI信号模型进行了研究,Liu等6 研究了RSSI传播模型和天线辐射模式,并基于此设计车道位置定位系统RF-ELP,但其需架设大量天线,且定位模型精度较低。Gui等7 基于RSSI轮廓特征提出了RFRP定位方法,该方法仅需4个原始RSSI特征且无需设置参考标签即可实现仓储定位,但应用场景小且稳定性较差。由于存在繁琐的RSSI收集过程,且RSSI具有不稳定性,以上算法的局限性较强且准确性较差。基于RFID标签载波相位信息设计定位算法的精度一般要高于基于RSSI的模型,当前基于相位的定位算法主要是通过距离和角度估计实现的。目前,大量的RFID定位算法都是基于测距模型设计的。Ma等8 使用了一种
12、超分辨的算法抑制了多径效应对测量相位带来的影响,通过跳频模拟的大带宽并使用中国余数定理(Ch i n e s e r e m a i n d e r t h e o r e m,CR T)聚类来解决相位测距整周模糊度问题,最终实现了厘米级定位。但由于CRT需要大量频点相位信息创建高维空间搜索矩阵,算法时间复杂度较高。Liu等9 利用双天线的标签距离公式和相位获得的距离差构建双曲线方程,并通过两个双曲线方程得到位置解,该方法所建方程的几何约束过少造成不止一个解,增加约束条件又需大量设备部署。Yang等10 利用标签持续移动构建天线虚拟阵列,基于相位构建差分全息图搜索标签位置,由于全息函数可能存在
13、多个峰值点,会导致较大的误差。Sarkka等利用扩展卡尔曼滤波算法解决了相位整周模糊度的问题,基于优化相位实现了标签跟踪,但传统卡尔曼滤波存在局限性,不适用于非线性场景。Wu等12 基于粒子滤波算法设计了RFID标签寻址系统,但受到多径效应和传统粒子滤波重采样方式的影响,定位系统会产生较大的累积误差。Yang等13通过频点相位的特征分类方法,可通过复杂度较低的算法实现对目标的识别与定位功能,然而适用范围太小且场景单一。Liu等14根据RSSI的稳定性来筛选有效相位曲线,从相位曲线的静止点计算出待定目标沿天线轨迹的位置,并基于多个天线轨迹来进行定位,但其部署条件高且精度有限。基于信号到达角(ar
14、rival of angle,AoA)1-16 的几何定位方法在小规模室内场景也广泛被采用,但测角对天线间距有严格要求且轻微角度偏移会对定位结果有很大的影响。近年合成孔径雷达(syntheticaperture radar,SA R)也应用在RFID定位场景中17-8,通过不同标签信号的功率谱获取AoA,并基于AoA获取标签位置,此类方法需要标签和天线相对移动,实时性较差。近年来,许多研究工作将测向和测距信息结合,以提高定位算法的精度,文献19 基于多频点相位距离和角度的联合估计,使用粒子群优化算法(particle swarmoptimization,PSO)以实现标签定位。在此基础上,文献
15、2 0 提出了自适应蝙蝠算法(a d a p t i v e b a t a l g o r i t h m,A BA),提升了粒子全局搜索能力,进而提高了定位精度。以上两种为群体智能优化方法,在粒子搜索过程中,由于定位函数的非凸性,使其极易陷入局部最优,导致较大的定位误差。针对以上系统的问题,本文基于最优双频点载波相位设计了一种遗传粒子滤波(geneticparticlefilter,G PF)的定位算法,可以在室内多径场景下实现厘米级精度定位。本文主要工作如下:1)提出了一种基于双频点遗传粒子滤波的RFID室内定位算法,使用遗传算法对粒子滤波中的重采样过程进行优化,结合多时刻下的双频点相位
16、信息,实现了厘米级精度定位。2)提出了一种基于多径抑制的双频点选择算法。通过选择原始相位与多径抑制后相位的绝对差值最小的双频点相位用于粒子滤波定位解算,有效提升了定位精度。实验结果表明,双频点选择算法比选取任意双频点精度提升53%1系统模型1.1定位系统架构如图1所示,定位系统架构主要由1台RFID发射机、1台读写器、3台接收机、无源RFID待测标签、外部时钟源和定位终端组成。其中,RFID读写器用于激活无源RFID标签并与之建立通信。发射机通过发射天线发射跳频信号,该信号经待测标签后向散射特性调制后由接收机通过接收天线接收并解调,接收机继而将其获取到的标签反射信号的相位、RSSI、时间戳等信
17、息导入定位终端。时钟源用于控制收发两端同步。定位终端用于控制读写器、发射机及接收机的跳频频率,接收并处理标签反射信号的相位及RSSI,执行定位算法进行标签定位。269第5期谢良波等:基于双频点载波相位的RFID室内定位算法接收机时钟源()待测标签发射机读写器定位终端图1定位系统架构图Fig.1Localization system architecture1.2定位算法流程本文的定位算法流程如图2 所示。首先,将三台接收机获取到的相位数据导人定位终端服务器中。通过使用待测标签与参考标签的相位差模型来进行设备误差的消除。其次,将误差抑制后的相位值使用多径抑制算法减少多径对相位的影响,比较抑制前后
18、各频点相位,筛选出原始相位与多径抑制后相位差值最小的双频点。最后,基于双频点相位模型设计遗传粒子滤波定位算法,将相位值作为系统的输入观测值,经过滤波迭代并设置算法最优迭代终止条件,求解出标签的位置坐标信息,完成定位。相位值获取误差抑制基于多径抑制的最优双频点选择遗传粒子滤波设置最优送代终止条件标签坐标、整周模糊度解算图2定位算法流程图Fig.2Flowchart of the localization algorithm2基于多径抑制的频点选择算法发射机发射跳频信号经由标签后向散射调制,接收机接收到标签信号并根据其电子产品码(electronicproductcode,EPC)码进行目标识别。
19、接收机收到的是一个包含同向、正交的复指数信号,其信道频率响应(channel frequency response,CFR)可以表示为:CFR=I+jQ(1)其中,I为同向路实数信号,Q为正交路复数信号RFID标签反射的标签相位为:=arctan(Q/1)(2)无源RFID标签通过读写器发射的固定高频率信号获取能量,基于后向散射特性调制标签反射信号,电磁波信号经信道最终返回读写器天线并识别标签。标签在稳定室内环境中的相位模型为:2二Xd+mod 2 T(3)入device其中,d为无源标签与发射机及接收机的通信链路总距离,入为电磁波波长,device代表由于无源标签或读写器天线电容耦合对标签反
20、射信号产生的相位偏移及跳频收发射频前端电路引人的固有相位。由于在同一测试环境下标签和使用收发设备及环境一致,可以认为这部分干扰噪声源是固定值,通过设置一个位置固定的参考标签,采用待测标签及参考标签的相位差模型消除该部分误差。0。是由于信号在室内环境中通过不同路径反射、衍射导致的多径效应产生的相位偏移。由式(3)可知,接收机仅能获取弧度为0,2 的相位余项,而该相位值与真实相位差值为N个完整周期弧度,这个整周数即为整周模糊度。由于整周模糊度无法直接测出,故无法通过原始相位值直接测距为了有效抑制多径效应,本文采用跳频技术来虚拟大带宽实现多径抑制。假设跳频系统总共使用K个频点,则在第n个接收机下第k
21、个频点参考标签与待测标签的接收相位分别为(R.)和),通过差分的方式可以得到相位差模型:0(k)=8(R,k)-8(r.k)(4)nn通过相位差模型,可以得到接收机n第k频点下对应的重构 CFR:C()=ae(5)其中,为信道衰减系数,由测试环境决定。接收机n所有频点下的CFR可以表示为:C,=C(),C(2)(6)对式(6)作反傅里叶变换可得:f(t)=IFFT(C,)(7)如图3所示,所得到的时域函数的第一个极大值点T为信号无线传输的直达视距路径(lineof sight,LO S)的电磁波信号估计飞行时间。由LOS信号估计飞行时间及电磁波传输速度可得标签在接收机n的粗估计相对链路距离:a
22、gn=c T(8)表270仪仪报学器第44卷0.0100.0090.0080.0070.0060.0050.0040.0030.0Q20.001010203040 50 60708090100t/ns图3IFFT时域图Fig.3IFFT time domain假设接收机n对应标签的LOS信号的真实链路距离为d,多径信号链路距离分别为d,d,,d(,则接收机在频点f的CFR为:L2md(n)-jo-j=aoe(9)二ae+a,e其中,o,a,分别为直达径和多径信号CFR的信道衰减系数。可以看出,接收机接收到的CFR包含大量多径信号。通过式(8)得到的粗估计距离对各频点相位处理,可得到多径抑制后接
23、机n第k个频点的相位:K2U-f()三(i)/)a(n)e(10)nn在式(10)中,将第k个频点的CFR与距离粗估计a)各频点的CFR进行乘积累加,可实现抑制多径信号的效果。将式(9)代人式(10)中,可得:Kd(n)(k)a(n)(aoexe+=1KL-d(n)2T(a,exe)=i=11=12T(n)K2TT(i-k)A(agn)-ag)Laoee+LK2T(i-k)Ar(agn)-a(n)a,e(11)e其中,Af为跳频间隔。如图4(a)所示,由于粗估计距离a)比多径距离d更接近于真实标签链路距离P.(i-k)A(agn)-d.n)d,故不同频点间直达径信号系数分量。的间隔较小,分量之
24、间相互叠加,其累积量A为一较大值,叠加后的累积矢量如图中长箭头所示;由于粗估计距离a)与多径距离d()有很大的差距,故不同频点间多-(i-k)A(2gn)-a/n)径信号系数分量e的间隔较大,分量之间相互抵消,其累积量B为一较小值,抵消后的累积矢量如图4(b)中短箭头所示。可见,式(11)放大了LOS信号的CFR值,并且缩减了多径信号的CFR值,由此达到了抑制多径并恢复原始发射信号的效果,多径抑制前后相位对比如图5所示,多径抑制后相位误差大大减小。2(-k)Ad-d)2(2-kA(ae-2(K-k)(K-k)yae(a)直达径信号分量(b)多径信号分量(a)LoS signal compone
25、nt(b)Multipathsignal component图4不同路径分量系数对比图Fig.4Comparison of different path component coefficients0.50原始相位一多径抑制后相位-0.5理论相位-1.0pe/E-1.5-2.0-2.5-3.0-3.5720740760780800820840860880900920频点/MHz图5频点相位对比图Fig.5Phase comparison before and after MS algorithm基于上述多径抑制算法,本文设计了一种最优双频点的选择方法,使用筛选后的频点相位作为粒子滤波定位系统的
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