微波EDA网,见证研发工程师的成长!
首页 > 射频和无线通信 > 射频无线通信文库 > 基于RFlD标签的定位原理和技术

基于RFlD标签的定位原理和技术

时间:07-29 来源:电子科技 点击:

  随着环境感知在室内导航、物流管理、控制接入、实时监控等领域的广泛应用。室内定位感知系统以及无线网络的定位研究备受关注,关于RFID(Radio Frequency Identification,RFID)定位技术的研究课题开始出现。基于RFID标签的定位技术遵循无线定位的基本原理准则,考虑到RFID技术的特殊性和限制性,未来定位方法要注重从射频传播模型、读写器的多样性、可扩展性等方面进行研究。文中主要对目前存在的RFID定位技术加以总结,介绍现代室内无线网络中广泛应用的定位原理,并对主要的RFID定位方案进行了分类。

  1 RFlD技术

  RFID是一种非接触式自动识别技术,它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据。RFID系统主要由:标签、读写器和数据库管理单元3部分组成,如图1所示。

  

  其工作原理是标签进入磁场后,接收读写器发出的射频信号,凭借感应电流所获得的能量发出存储在芯片上的信息;或者主动发送出某一频率的信号。读写器读取信息并解码后,送至数据管理系统进行数据处理。

  RFID标签可分为两种:有源电子标签,标签的工作电源完全由内部电池供给,同时标签电池的能量供应也部分地转换为电子标签与读写器通信所需的射频能量。无源电子标签没有内装电池,在读写器的读出范围之外时,电子标签处于无源状态,在读写器的读出范围之内时,标签从读写器发出的射频能量中提取其工作所需的电源。无源电子标签体积小、成本低,但在读写距离及适应物体运动方面比有源电子标签差。

  RFID读写器由天线、射频收发模块、信号处理单元、控制单元和接口电路组成。射频收发模块完成射频信号接收、发射、调制解调和功率控制;信号处理单元的主要功能为防冲突算法的实现和信息加密、解密、校验和纠错;控制单元协调整个读写器的工作;接口电路完成读写器和数据管理系统之间的数据传输。

  数据管理系统由数据库完成数据的存储和管理,它通过各种接口和分布于各处的RFID读卡器通信,实时获取RFID读写器捕获的标签信息。

  2 室内无线网络定位原理

  室内环境无线信号的传播往往受到多径、非视距、衍射和反射的影响,使得目前已提出的室内定位算法并不能精确地测量信号。定位算法可以归类为距离估计法、场景分析法和邻近法。

   2.1 距离估计法

  距离估计法是利用三角形的特点来估计待定位体的位置的算法。如图2所示,三角测量法通过测量不少于两个参考点所接收信号的到达角度,形成角度的两条直线的交点即是所估计的位置。如图3所示,三边测量法通过测量待定位点到至少3个参考点的距离来估计待定位点的位置。这种测量技术利用接收信号接度(Received Signal Strength,RSS)、信号到达时间(Time Of Arrival,TOA)、信号到达时间差(Time-Difference Of Arrival,TDOA)和接收信号相位(Received Signal Phase,RSP)等方法。

  

  (1)RSS:发射信号强度的衰减与发射机和接收机之间的距离成函数关系。依据相应的传播信号路径损耗,把信号强度转化为距离进行定位,待定位点最少需要3个参考点参与计算。基于RSS的系统通常需要自适应机制以减少室内环境下多径衰落及阴影效应的影响。

  (2)TOA:参考点与待定位点的距离与信号的传播时间成比例关系。基于到达时间的系统最少需要3个不同的测量装置来完成二维定位。 TOA系统要求所有的发射机和接收机之间保持时间同步。如果有多个参考点,采用最小平方算法以减少定位误差。

  (3)TDOA:TDOA依据待定位点发射信号到达多个测量装置的时间不同,把时间差转化为距离差,以确定待定位点的相对位置。TDOA方法至少需要3个测量装置参与距离差的测量,要求测量装置之间保持时间同步。由于室内环境非视距和多径效应的特点,影响了信号的传播时间,降低了定位精度。

  (4)RSP:采用信号波长分式表示时延来估计距离。这种方法要求发射机放在特定位置并且假设发射机发射完全正弦信号。利用和TOA相同的算法测量相位值估计位置,也可以利用和TDOA相同的算法测量相位差值实现定位。RSP方法的缺点是应用于室内环境时,要求满足视距传播路径来减少定位误差。

  (5)AOA:主要利用方向天线或阵列天线测量待定位点信号直线到达接收机的角度信息来确定待定位点的位置。这项技术要求的设备复杂,并且无法克服阴影效应和多径的影响。

  2.2 场景分析法

  场景分析法由两个步骤组成:(1)收集相关的环境信息。(2)通过把实时测量值与指纹集相匹配来估计待定位点的位置。常用的有基于信号强度的指纹识别技术。指纹识别技术主要分为K-近邻法和概率统计法。

K

Copyright © 2017-2020 微波EDA网 版权所有

网站地图

Top