基于指纹的射频识别标签定位实验平台设计与实现

陈鸿龙，林 凯，闫 娜，刘 宝

（中国石油大学（华东）控制科学与工程学院，山东青岛 266580）

0 引言

物联网［1-3］是指通过各种信息传感设备实现物与物、物与人之间的广泛连接，实现对物体的智能化识别、定位和管理的一种新型网络［4-6］。截至2021 年，物联网的市场规模已经达到了1.7 万亿元，具有极高的研究价值［7］。

射频识别（RFID）技术［8］被称为21 世纪最具发展潜力的信息技术之一［9］，广泛应用于智能物流、交通管理、身份识别、仓储管理等领域［10-11］。

室内定位技术［12-13］是物联网的重要研究方向，可以应用于医院、大型商场、工厂等多种场景。在室外，GPS定位技术以及中国的北斗卫星导航系统已经可以实现分米级定位精度；而在室内，受建筑物之间彼此互相遮蔽、建筑内部结构复杂等因素限制，卫星定位并不能取得满意的效果。为弥补卫星定位不能应用于室内的空缺，多种无线技术应运而生，如WI-FI、蓝牙、ZigBee、RFID等，其中RFID具有成本低、精度高、易于部署、侵入性弱等优势，是用于室内定位的优选技术。

所设计的基于指纹的RFID 标签定位实验平台分为在线和离线阶段。在离线阶段，建立接收信号强度指示（RSSI）值与标签位置对应关系的指纹库；在在线阶段，将采集到的标签位于未知位置时的接收信号强度指示值与指纹库中的接收信号强度指示值进行匹配，实现对标签的位置估计。该实验平台有助于学生深入学习RFID 的系统组成及工作原理，了解基于指纹的无源标签定位方法的原理和应用。

1 基于接收信号强度指示值的指纹定位方法

基于指纹的定位方法无须测量目标的距离，通过预先构建好的指纹库，采用诸如K近邻算法、朴素贝叶斯算法等计算未知节点的位置［14-15］。基于指纹的定位方法具有成本低、效率高、定位精度高等优势，广泛应用于室内定位等。所设计的基于接收信号强度指示值的指纹定位方法原理如图1 所示。

图1 基于接收信号强度指示值的指纹定位方法原理

一般来说，基于指纹的定位方法包括2 个阶段：离线指纹库构建阶段与在线定位阶段。离线阶段，在整个定位区域均匀地选取参考点（RP），参考点的位置可以通过天线测量获得；将标签置于选定的参考点处，在室内用多个接入点采集此时的信号特征信息，如接收信号强度指示值，将其与标签当前所在参考点位置信息合并为一个指纹信息，并存放在指纹库中；通过遍历各个参考点的指纹信息，即可构建整个定位区域的指纹库。

在线阶段，此时标签所在位置未知，同样用多个接入点采集此时的信号特征信息，与指纹库中参考点的信号特征信息进行匹配，通过定位算法即可确定待测标签的位置。常见的定位算法有K近邻算法与加权K近邻算法。以接收信号强度指示值作为信号特征信息进行说明，K近邻算法通过计算待测标签的接收信号强度指示值与整个指纹库中每一个参考点对应的接收信号强度指示值之间的欧式距离，找出与待测标签的接收信号强度指示值最接近的K个参考点，欧氏距离越小，待测点与参考点的物理位置越接近。这K个参考点的位置已知，就可以用它们的中心位置作为待测标签的坐标估计。

待测标签与参考点的接收信号强度指示值的欧氏距离计算式为

式中：RRSSI，j表示在第j个接入点处接收到的待测标签返回的接收信号强度指示值；rrss，ij表示存放在指纹库中的标签位于第i个参考点处时第j个接入点接收到的接收信号强度指示值；n表示接入点的数量；di表示待测标签与第i个参考点的接收信号强度指示值的欧氏距离。被选取的K个参考点与待测标签的接收信号强度指示值的欧氏距离各不相同，它们对待测标签位置估计的影响也不同。加权K近邻算法通过引入权重来计算待测标签的位置坐标，提高定位精度。在加权K近邻定位过程中，同样需要计算所有参考点与待测标签的信号特征信息之间的欧氏距离。选取K个与待测标签距离最近的参考点，然后引入归一化的加权系数。欧氏距离越小的参考点，权重越大；欧氏距离越大的参考点，权重越小。未知节点的位置坐标估计如下所示：

式中：（xi，yi）表示第i个参考点的坐标；（x，y）表示待测标签的位置估计。

2 基于指纹的无源标签定位实验平台

一个RFID 系统通常由天线、阅读器、后端服务器、电子标签等几部分组成。RFID系统基本的工作流程如下：天线作为信号源发送无线射频信号，无源电子标签接收到该信号后所产生的感应电流将自身激活，然后将自身编码等信息通过内置天线发送出去；天线接收到该信号后将其发送给阅读器，阅读器对该信号解调并转发给后端服务器，后端服务器根据需要执行相应的动作。如图2 所示，本实验平台中用到的RFID设备有英频杰R420 阅读器、Laird9028 超高频天线和英频杰H41 电子标签。

图2 无源标签定位实验平台采用的RFID设备

当天线和电子标签的位置固定时，阅读器采集的接收信号强度指示值比较稳定，如图3 所示。这表明，RFID系统的接收信号强度指示值具有较强的鲁棒性，可以用作标签位置区分的信号特征信息。

图3 天线与标签距离为21 cm时测得的接收信号强度指示值变化曲线

所提出的基于指纹的无源标签定位实验平台系统结构如图4 所示，该平台包括1 个后端服务器、1 台阅读器、4 个天线以及1 个无源电子标签。

图4 无源标签定位实验平台系统结构

该实验平台采用基于指纹的定位方法对无源标签进行定位。离线指纹库构建阶段，将无源标签依次放在每个参考点上，4 个天线同时接收接收信号强度指示值，阅读器将天线收集到的信息汇总后转发给后端服务器，后端服务器将接收信号强度指示值与标签所在参考点的坐标一同保存在指纹库中。在线定位阶段，标签所处位置未知，阅读器收集此时无源标签反射的射频信号接收信号强度指示值，后端服务器将其与指纹库中的参考点信息进行对比，采用K近邻算法和加权K近邻算法估算出当前无源标签位置的坐标。

基于指纹的无源标签定位实验平台原型系统如图5 所示。4 个天线被均匀地放置在定位区域外，位置固定，无源标签位置信息未知。阅读器收集此时标签的接收信号强度指示值，分别用K近邻算法与加权K近邻算法估计该标签的位置坐标。

图5 无源标签定位实验平台现场部署

对该平台的性能展开测试，在一个120 cm ×80 cm的区域内进行实验。在定位区域内每隔20 cm 选取一个参考点，共选取了35 个参考点。在离线阶段，采集标签位于参考点时的接收信号强度指示值，构建指纹库。在在线阶段，随机选取8 个位置作为测试点，同样采集标签放在测试点时的接收信号强度指示值，然后转发给后端服务器进行定位。该平台得到的定位效果如图6 所示。K近邻算法和加权K近邻算法的平均定位误差分别为10.05 cm 和8.98 cm，表明加权K近邻算法定位精度优于K近邻算法。

图6 基于指纹的RFID标签定位实验平台定位测试结果

3 定位实验平台的教学应用

我校自动化、测控技术与仪器专业开设了无线传感网络和物联网导论2 门课程，了解与学习室内定位技术对于2 门课程的学习具有重要意义。此外，通过实验教学平台开展室内定位实验，可帮助学生进一步了解RFID系统的构成和工作流程以及基于指纹的室内定位方法的原理。目前，实验室已配备创维特开发无线传感网教学实验系统CVT-IOT-S5PX，学生可在该实验系统上开展基于ZigBee、WI-FI或RFID的指纹定位实验。所设计的基于指纹定位的RFID 标签定位实验平台，能够作为上述实验系统的有效补充。通过在该平台上开展创新实验，有助于进一步提升学生的工程实践和科学创新能力。

4 结语

以提高专业课课程建设质量为出发点，介绍了基于指纹的定位方法和RFID 系统的工作原理，并将两者结合，设计了一套基于指纹的RFID 无源标签定位实验平台。实验证明，该平台能取得良好的室内定位精度。该实验平台涵盖了射频通信、信号分析和处理以及定位算法等内容，可服务于自动化、测控和智能感知工程专业的物联网导论和无线传感网络2 门课程的实验课，有助于学生深入学习和理解基于RFID 定位方法的原理，进一步加深对教学内容的理解、巩固和提高。