基于被动式无线射频识别标签相位信息的定位方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及普适计算领域，尤其涉及基于被动式无线射频识别标签相位信息的定位方法及装置，该方法采用了细粒度的定位参数—基于物理层的相位信息实现对被动式RFID系统进行精准定位，引入多种聚类方法，通过比较各种不同情况选择最优的聚类方法获取RFID反射的无线电波的精确的相位值，同时对相位值进行处理，减少相位计算误差，提高静态和动态条件下的定位精度，本发明专利技术适用于单天线、双天线及多天线等多种应用场景，解决了传统方法中仅使用单一方法造成的应用场景不符的误差，从侧面提高了定位精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及普适计算领域，尤其涉及基于被动式无线射频识别标签相位信息的定位方法及装置。
技术介绍
目前，由于简便、成本低、易于存储等原因，无线射频识别(RFID,Radio FrequencyIDentification)技术已经在很多领域得到了大规模的应用，包括室内定位、仓库管理、供应链管理、物品追踪溯源、门禁控制等。RFID系统使用无线电波作为传递信息的媒介，在通讯和能量传递的同时，会产生无线信号相关的信息，包括幅值、相位、信号强度、角度等信息，使之成为具备精准室内定位能力的实用系统。基于无线信号特征的定位方法已经和正在被深入的研究，针对不同的系统，所采用的无线信号特征值有所不同。根据特征值的精准程度，我们可以把已有的方法分成两个类别，即粗粒度特征值定位和细粒度特征值定位。粗粒度特征值是指那些比较容易获取，但又容易受到外界环境因素影响的特征值，例如接收信号强度(Received Signal StrengthIndicator，RSSI)、发射机和接收机的角度阵列、信号到达时间区别等信息，最为直观的理解粗粒度特征值，我们可以考察RSSI信息，当接收机和发射机之间有物体移动或者环境温度、湿度发生变化时，RSSI值都会发生不可预料的变化，因此采用粗粒度特征值进行定位的方法一般误差都会很大。细粒度特征值是指那些更接近于物理层的信息，这类特征值一般受环境因素影响比较小，但获取较为困难，需要特殊的硬件设备支持，例如RFID系统中的相位信息(Phase Information, PI)和W1-Fi网络中的频道状态信息(Channel StateInformation, CSI), CSI 是利用具有正交频分复用技术(Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing, OFDM)特性的系统中每个子载波的状态信息，反应周围环境对信号的影响，一般的方法是利用Intel5300网卡直接获取频道冲击响应结果(Channel ImpulseResponse, CIR)，CIR/CSI中包含一个无线正弦信号的所有信息，因此在抗多径效应方面具有比RSSI仅适用一个幅值参数的效果要好很多，另一方面，由于CIR/CSI收取的是多个频率的信息，因此也能根据频率的不同抵消部分由于多径效应造成的误差。虽然，CIR/CSI有很多的优势，但在RFID系统中，由于通讯机制的问题，并没有OFDM支持，因此提高RFID系统的定位精度只能弓I入相位信息。被动式RFID系统采用的是后向反射式的通讯方式，即由读写器(R&W)发出读取信号，将标签(TAG)充电后，反射无线电信号，将标签内的信息传送回读写器，正是由于后向反射式通讯方式的独特之处，使得读写器与标签不需要进行信号的时间同步(信号都是由读写器的天线发射和接收的)，节约了通讯开销和能量，同时确保了相位信息的准确性。无线信号是利用正弦波进行调制传输的，一般正弦波的信号可以用幅值、频率和相位三个要素来确定。我们可以使用复平面的有强度向量和极坐标来表示一个正弦波的状态，在极坐标系中，可以用两个分量来表不，X轴代表的是I (In-phase,同相)分量，Y轴代表的是Q(Quadrature,正交)分量。IQ分量间有90度的相位差。如图1所示,在IQ图中，一个向量的长度表示信号的幅值，而向量与I分量的夹角为相位，即图1中的Θ。如果能够获得读写器的天线发射信号的IQ值，则可以获取信号的相位。发射机和接收机的距离可以通过信号的频率和相位计算获得。当获得相位信息后，通常可以采用相位差的方法进行定位，即利用相位的变化反映距离。较为常用的三种相位差法分别为时域相位差分法(Time DomainPhase Difference of Arrival,简称TDF1DOA),频域相位差分法(Frequency. Domain PhaseDifference of Arrival,简称 FDF1DOA)以及空间相位差分法(Spatial Domain PhaseDifference of Arrival,简称SDF1DOA)。这些方法根据信号的频率信息直接计算出相对位置。当相位信息准确时，上述的三种方法都能给出准确的距离测量结果。但是，实际测量结果如图2所示，被动式RFID系统中的IQ是比较分散的，其主要原因是受到外界环境反射信号的干扰，因此会造成很大的相位误差。这就使得TDH)0A、FDro0A和SDTOOA等方法结果较差，这是现有方法的第一个严重不足。为解决静态定位结果的不准确性，有研究人员提出按照事先预定好的路线移动读写器的天线(ANT)，由于移动过程中读写器和目标标签的距离一直在发生变化，因此可以获得一系列的相位值，通过多次数据采集降低单次测量造成的相位误差。但该方法只能针对移动读写器的情况，需要至少三个不同的位置测量，而且最终给出的位置是概率分布的，对于许多应用并不普遍适应。尤其是相位不准确的问题依旧存在。因此现有方法的第二不足是在动态条件下数据采集与计算复杂，同时精度也不足。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提出一种基于被动式无线射频识别标签相位信息的定位方法及装置，以解决无线射频识别静态定位时相位信息获取不准确而产生的误差较大、动态定位时数据采集与计算复杂且精度不高的问题。为达此目的，本专利技术采用以下技术方案基于被动式无线射频识别标签相位信息的定位方法，包括A、计算出相位值读写器的天线发射连续无线电波至标签，采集设备采集标签的反射信号，建立该反射信号的极坐标，极坐标包括X轴和Y轴，X轴代表同相I分量，Y轴代表正交Q分量，同相I分量和正交Q分量组成IQ数据；采用聚类算法对IQ数据进行运算，获得相位值；B、通过计算出的相位值计算读写器的天线与标签的距离。其中，采用聚类算法对IQ数据进行运算，获得相位信息，包括根据选择条件选择k个最近邻居节点聚类算法、k均值聚类算法、支持向量机聚类算法中的其中一种聚类算法，采用该选择的聚类算法对IQ数据进行运算，获得相位值；其中，选择条件包括最终聚类结果在2-4个类别，聚类后异常值最少，聚类后相位角波动范围最小。其中，步骤A计算相位值具体为Al、预置i=l，预置η的值，η取值范围20-50 ；Α2、读写器的天线通过发射第i次连续无线电波采集标签的第i次反射信号，建立该第i次反射信号的极坐标，极坐标包括X轴和Y轴，X轴代表同相I分量，Y轴代表正交Q分量，同相I分量和正交Q分量组成第i次IQ数据；采用聚类算法对第i次IQ数据进行运算，获得第i次相位值；A3、判断i是否等于n，如果是，继续步骤A4，否则，i=i+l，继续步骤A2 ；A4、对η次相位值取平均值。其中，在所述采用聚类算法对IQ数据进行运算之前，还包括去除IQ数据中的异常点。其中，所述步骤B通过计算出的相位值计算读写器的天线与标签的距离，采用以下公式计算 =ηλ+Φ/2π λ ;D为读写器的天线与标签的距离，η为波长的倍数，λ为连续无线电波的波长，波长通过连续无线电波的频率计算得到，Φ为相位值。其中，所述定位方法为单天线模式的定位方法时 步骤A计算出相位值具体为，读写器的天线向标签先后发射两种频率的连续无线电波，计算出两个分别对应这两种频率的相位值；步骤B通过计算出的相位值计算读本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于被动式无线射频识别标签相位信息的定位方法，其特征在于，包括：A、计算出相位值:读写器的天线发射连续无线电波至标签，采集设备采集标签的反射信号，建立该反射信号的极坐标，极坐标包括X轴和Y轴，X轴代表同相I分量，Y轴代表正交Q分量，同相I分量和正交Q分量组成IQ数据；采用聚类算法对IQ数据进行运算，获得相位值；B、通过计算出的相位值计算读写器的天线与标签的距离。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：赵弋洋，杨铮，刘云浩，
申请(专利权)人：无锡儒安科技有限公司，
类型：发明
国别省市：