基于RFID的二维室内定位算法的实现

0引言

目前RFID定位主要采用LANDARC及其衍生的方法。较常采用的方法是在一个二维平面上，每隔1～2 m摆放一个参考标签，而且需要4个以上的远距RFID读取器，硬件成本较高。本文提出另一种方法，在二维平面上只需使用4个参考标签及2个远距RFID读取器，即可实现二维室内定位，大大降低了硬件成本并弥补了GPS只能进行室外定位的不足。

1研究方法

1.1一维定位

如图1所示，4个电子标签#1～#4摆放位置固定。假设参考标签#1～#4与读取器的距离分别为rx1，rx2，rx3，rx4，读取器接收到电子标签#1～#4的信号强度指标（RSSI）分别为Sx1，Sx2，Sx3，Sx4.由于在室内，RFID读取器除了接收电子标签直线传输功率外，也接收了反射功率Pref以及误差功率Perr.因此RFID读取器所接收到源自某一电子标签的总功率Ptotal可表示为：

式中：Perr为除了反射因素以外所造成的误差；Ptr为电子标签所发射的瞬间功率；Gt，Gr为电子标签及读取器的天线增益；λ为射频信号波长。

图1 室内一维定位的远距RFID读取

由于信号强度指标RSSI随着功率递增而递增，由式（1）可假设：

但是，实际测量中，很难知道Ptr，Ptotal，Pref，Perr这些参数值。为了实时测量rx的值，可由预先得知的（rx1，Sx1），（rx2，Sx2），（rx3，Sx3）及（rx4，Sx4）四组数据，以多项式来近似式（2）中的f（sx）函数。假设：

由式（5）、（6）可求得系数a0，a1，a2，a3.

实际定位可分为下列步骤：

（1）由图1中位置固定的电子标签，可以得出（rx1，Sx1），（rx2，Sx2），（rx3，Sx3）及（rx4，Sx4）四组数据。

（2）由式（5）、（6）及这四组数据可算出多项式的系数a0，a1，a2，a3.

（3）远距读取器所读取的最佳RSSI值是介于0～256的整数值。可用sx值（0

1.2二维定位

在一维定位的基础上，可继续推导出二维定位的情况。就图2示意图而言，使用二个远距RFID读取器（X，Y）及电子标签#1～#4.假设待定位电子标签与远距读取器（X，Y）的距离（rX，rY）与RSSI值（sX，sY）的关系由式（7）～（10）描述。其中系数aX0，aX1，aX2，aX3及aY0，aY1，aY2，aY3可由前述一维定位的方法推导出来。

由于图2中远距读取器（X，Y）之间的距离固定而且已知，根据式（7）～（10）可知二维平面上待定位电子标签的位置。根据此中位置方法，待定位电子标签的位置也可能是图2中水平轴以下的位置，如虚线所示。为了分辨出图2中待定位电子标签的水平轴上下两个不同位置，可摆设另一读取器。由于读取器所读到水平轴上电子标签的RSSI值可区分出来，因此可分辨出水平轴以上及水平轴以下电子标签的位置。

图2 二维定位的示意图

2二维定位系统设计

该设计整体系统架构如图3所示，服务器执行RFID定位程序，同时开启Socket通信端口，等待接收来自客户端的一维定位数据。当Serv-er端本身得到一维定位数据，也接收到Client的一维定位数据后，再将最后定结果显示在显示屏上。客户端使用嵌入式系统（XSCALE架构PXA-270），主要外围装置有随身碟、控制面板、RFID读取器、IP分配器。当嵌入式系统启动时，挂载随身碟将指定的数据夹加载到内存，并执行设定的Shell文件，RFID定位程序执行后，开启通信端口并启动RFID模块，当RFID定位程序得到一维定位数据后，通过局域网传送至Server端。

进行RFID定位系统前，读取器与参考标签必须摆放在固定位置。服务器端主程序启动先读取set.txt文件，以便预先得知参考标签的卡号以及服务器与参考标签的对应距离。接着，嵌入式系统发送命令至读取器，以便读取参考电子标签的RSSI值，将所收到的RSSI值储存至各个参考标签专用的阵列里。当多次读取到参考标签的RSSI值以后，根据变异数剔除不合理的RSSI，并且保留合理的RSSI做平均，再将参考标签RSSI值根据式（7）～（10）使用查表法求得参考标签与读卡器的距离。上述的程序只需做1次即可，以达到误差校正的目的。而后执行发送命令给读卡器，并接收待定位标签的卡号及RSSI值。待定位标签读取Num次后作变异数处理，Num值可视情况调整。服务器接收客户端的一维定位数据后，以一维距离为依据，换算出二维定位座标。

客户端执行动作与服务器端相似，差别在于，执行子程序时，主程序判断标志位是否为1，若条件成立，将一维定位距离显示在XSCALE-270的显示屏上，由Socket端口将客户端一维距离数据传送至服务器端。

3测试结果

整体系统功能测试在室内实验室进行，因空间限制，定位的距离实验（X，Y）坐标为（3 m，2 m）及（6m，4m）两组，服务器为原点（0，0）。每一个参考标签读取10组RSSI值做变异数计算距离参数，定位标签读取5组RSSI值做变异数再代入RSSI值求得一维估算距离。将服务器与客户端得到的一维距离数据做换算后求得二维距离坐标，如图4所示。