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，無線通信技術(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，其通過無線網(wǎng)絡(luò)和傳感器節(jié)點(diǎn)來實(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。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。

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作者信息:

呂小微

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