基于VIRE的改進室內定位算法研究*

高 進，張 欣，紀 磊，羅文浩

（貴州大學 大數據與信息工程學院，貴州 貴陽 550025）

0 引 言

隨著社會的發展，學校安全工作越來越引起各級領導和社會的關注，兒童和少年能否安全健康成才關系到千家萬戶的幸福，關系到廣大群眾的根本利益，關系到社會的穩定，因此，對于中小學校園安全的建設就顯得非常重要，一個平安、和諧的校園環境對于學生的健康成長和良好發展具有重要意義。

本文結合射頻識別技術（Radio Frequency Identification，RFID），建立校園安全管理系統，對學生位置進行實時室內定位，以確保學生的人身安全，學校可以對學生高效管理。因此定位的精準度成為該系統的首要任務，本文將對傳統的定位算法VIRE完成改進，提高定位的準確度。

1 RFID室內定位技術

RFID技術產生于20世紀40年代，最早應用于二戰中，用來實現敵我識別系統[1]。經過七十多年的發展，RFID技術廣泛應用于各個領域，本文將介紹其在室內定位方面的應用。RFID定位有四種常用技術：到達時間（Time Of Arrival，TOA），到達時間差（Time Difference Of Arrival，TDOA），到達角（Angle Of Arrival，AOA）和基于接收的信號強度指示（Received Signal Strength Indication，RSSI）的定位技術。前三種定位技術成本較高，而基于RSSI的定位技術成本低，受室內定位的影響小，且不需要附加的硬件設備。考慮到室內定位技術的研究水平和RFID技術的非接觸和非視距等優勢，RSSI定位技術成為了基于RFID室內定位一種最廣泛的應用技術[2]。

基于RSSI值的定位基于傳輸路徑中的信號損失來估計距離。在實際傳輸中，信號會受到溫度濕度、室內障礙物和其他外部因素的影響，這將使RSSI值的變化與衰減模型呈現非線性關系。由于各種室內干擾因素的影響，尤其是參考標簽之間相互影響發生多徑效應，信號衰減的計算受到很大的影響[3]。因此，逐步推導出二種基于RSSI值的定位技術：一種是基于傳播模型方法；二是一種基于場景分析方法。

室內場景分析法要求在場景內部設置參考標簽。定位時，閱讀器接收RSSI值，利用“最近鄰距離”權值思想，匹配并將其與場景內參考標簽值相匹配，并通過加權計算出標簽的實際位置。與傳播模型相比較，場景分析法對外界因素的干擾具有很強的抑制作用，廣泛應用于室內定位。

RFID室內定位技術是目前使用最為廣泛的室內定位系統之一。該系統的結構主要有三部分構成，分別是電子標簽、閱讀器和應用系統軟件[4]。RFID定位技術是一種非接觸式的定位技術，在不需要人工的干預下可以自動識別并定位。RFID閱讀器與標簽之間通過特定的頻率和相關的協議進行通信，并將服務器的信息寫入到標簽中或者是將收到的信息發送給定位服務器。RSSI算法是根據測得目標的強度，然后用模擬信號路徑耗損經驗模型來計算目標的距離，最后利用定位算法測得待定標簽的位置。目前大多數基于RFID的定位系統都是用RSSI算法來實現定位。

RSSI損耗模型公式：

其中p（d）是經過距離d之后的路徑損耗，其單位為功率單位dB；d0為d=0.1 m時的參考距離，該值為實際的測量值；n為路徑損耗因子，是由路徑長度和損耗之間的比例算出，收到環境中物品的形狀和所使用的材料影響，一般取值范圍為1～6，Xδ是標準差為δ隨機變量，取值范圍一般為4～10。

本文主要討論了二種實時室內定位分析算法：LANDMARK（基于動態有源RFID校準的位置識別）算法和VIRE算法。

1.1 LANDMARK算法

LANDMARK定位系統是由電子標簽、閱讀器和應用系統軟件三部分構成，通過引入參考標簽的概念，盡可能的減少了外部環境對定位精度的影響，提高了定位精度并大大減少了對室內定位系統的投資[5]。算法通過將部分標簽設置為定位的區域中的參考點，算法接收RFID標簽和參考標簽之間的RSSI值差異，并根據閱讀器和參考標簽之間的差異選擇出最接近的那些標簽。然后通過加權計算出“最近鄰標簽”的位置信息。系統的定位模型如圖1所示。

如圖1所示，為LANDMARK定位圖，首先定義參考標簽的信號強度的矢量為SR=（SR1,SR2…SR3），SR1為閱讀器讀取的參考標簽i的信號強度值，因此可以得到定位標簽信號強度的矢量矩陣為ST=（ST1,ST2…ST3），其中 STi表示待定標簽在讀取器上的i上的RSSI值。

測得待定標簽和參考標簽之間的歐式距離：

圖1 LANDMARK定位圖

E的值越小表示參考標簽與待測標簽的實際距離越小，反之，E的值越大，則離得越遠。下一步在求得的Ei值中，選出在一定閾值范圍內的k個點，這k個參考標簽與待測標簽最為接近的點，從而可以推算出待測標簽的位置信息。位置算法如下：

其中，wl為第l個待測標簽物理實際距離最接近的一個權值，權值wl可以有經驗公式，如下：

其中，（x-x0）為參考標簽的坐標 （x,y）為待測標簽的坐標位置。

1.2 VIRE算法

從上一節我們可以看出，LANDMARK算法的位置精度與參考標簽的數量密切相關。然而，參考標簽的增加不僅需要大量成本的輸入，而且還容易導致標簽之間的信號干擾，這將導致定位精度的降低。因此提出一種基于LANDMARK算法的虛擬標簽進行定位的VIRE算法。

VIRE定位算法采用了LANDMARK算法的基本原理，在兩個方面進行了改進：一是虛擬引用標簽的引入[6]。通過在固定參考標簽之間加入虛擬標簽，虛擬標簽獲得與固定參考標簽相同的效果，并且過多的數量也不會導致信號交互。其次將相鄰映射的概念引入到VIRE定位算法中，通過比較每個閱讀器識別的圖，消除了小概率的位置，大大提高了定位精度。

在VIRE系統中，在每4個固定參考標簽之間設置5個虛擬參考標簽，則虛擬參考標簽總數為52-4=21個個。虛擬標簽分布圖如圖2所示。

圖2 VIRE虛擬標簽分布

固定參考標簽的坐標值和信號強度值（RSSI）是確定值，并且虛擬標簽之間的距離也是確定值。因此，可以通過線性插值公式得到固定位置處的虛擬參考標簽的信號強度值（RSSI）。虛擬標簽位置的計算如下：

其 中，Sk（Ti,j）表 示 第 k 個 閱 讀 器 在 （i, j）坐 標位置上的虛擬標簽RSSI強度值。a=[i/n],b=[ j/n],0≤p=i%n≤n-1,0≤q=j%n≤n-1

由上述可知，RFID定位系統中參考標簽的設定對定位的精確度起著關鍵性的作用，因此RFID定位系統的精度也受到虛擬標簽的多少影響，所以我們還需得出虛擬標簽的最佳影響因子。設置一個影響因子W2i表示虛擬參考標簽的多少和密度對定位精度的影響；設置W1i表示每個最近鄰參考標簽的權值，那么這些虛擬標簽的影響計算公式為：

其中，na表示模糊地圖交集后取出的最近鄰參考標簽的總數，nci表示最近鄰標簽組成的最小鄰近區域中所對應連接區域數，得到最近鄰參考標簽的權重：

2 改進的VIRE定位算法

根據經典的LANDMARK算法，定位精度與參考標簽的數量密切相關，當標簽數量達到一定量時，位置精度可以保持在高水平。然而，參考標簽的數量增加不僅需要大量成本的輸入，而且還容易導致標簽的信號干擾，這導致定位精度的降低。

基于LANDMARK算法，提出改進的VIRE定位算法，該算法利用虛擬標簽和相鄰區域進行定位。本文將從“相鄰地圖優化”方法進一步優化VIRE算法，這將最小化待定標簽的計算值與實際位置的誤差，命名為B-VIRE算法。

當信號在實際環境中傳輸時存在多徑效應[7]。閱讀器接收的標簽的實際RSSI值與通過信號衰落公式[8]計算的理想值之間存在很大誤差，因此需要選擇合適的RSSI閾值排除小概率位置，如果閾值設置過小，將排除要定位的標簽實際位置；因此，需要適當的增加閾值，然而，太大的閾值范圍將導致太多的偽鄰接區域，導致定位精度大大降低，特別是那些位置與要定位的標簽的實際位置大大偏離的偽鄰接區域。

目前我們已經有了一種方法可以在排除小概率的位置后消除“偽鄰接區域”。該方法的工作流程是選擇相鄰區域中的區域，采取該區域的參考標簽作為圓心。在半徑R處繪制圓圈。相鄰的數量園內的區域是Ni，遍歷相鄰區域的所有區域。以最大Ni和R為半徑的區域的參考標簽為中心的圓為最終的“相鄰區域”。改進的示意圖如圖3所示。

改革開放40年的社會主義法治建設，確立了國家發展中帶有根本性、全局性、穩定性和長期性的重大制度，夯實了立國興邦、長治久安的法治根基，從制度上法律上確保黨對一切工作的領導，確保國家一切權力牢牢掌握在人民手中，確保國家主權、統一和民族團結，確保堅持獨立自主的和平外交政策、走和平發展道路，有力推動和保障了我國社會主義經濟、政治、文化、社會和生態文明建設，為中國特色社會主義興旺發達、永不變色提供了堅實法治保障。

圖3 改進的示意圖

3 B-VIRE實驗仿真

我們設定與VIRE相同環境，路徑損耗n設置為n=2，參考標簽設置為4×4，虛擬參考標簽數設定為N=5時，使用MATLAB軟件進行仿真，得到圖4。

圖4 閾值對定位誤差的影響

由仿真結果可知當閾值設定為th=2的時候，誤差最低為0.171 3 m，閾值過小將無法先建立準確的待測標簽交集，導致無法定位，閾值過大可能引入干擾虛擬參考標簽，導致“偽鄰接區域”。VIRE系統定位圖見圖5。因此我們將閾值設定為2，帶入B-VIRE定位系統中，得到如下的仿真結果，見圖6。

圖5 VIRE系統定位圖

圖6 B-VIRE定位結果

由圖7和表1可知，當閾值設定為th=2時，采用和VIRE同樣的定位環境，B-VIRE定位的精度得到顯著提高，尤其是標簽1號，標簽8號，標簽14號和標簽20號。定位誤差最低為8號標簽，B-VIRE定位誤差為0.031 4 m，VIRE定位誤差為0.222 m，較VIRE定位算法誤差降低了85.86%，從定位結果上來看，B-VIRE定位平均誤差為0.206 27 m，而VIRE定位平均誤差為0.308 65 m，待測標簽的誤差有顯著的降低。

圖7 各待測點定位誤差

表1 VIRE和B-VIRE二十個待測標簽的定位誤差

4 結 語

本文闡述了RFID室內定位算法的三種定位算法，給出了RFID定位算法的基礎理論，是通過標簽的信號強度值強弱判斷出最近鄰標簽，利用最近鄰算法得到待測標簽坐標。然后找出傳統的LANDMARK算法和VIRE算法的缺陷，并對其進行改進，最后提出一種基于VIRE定位算法的B-VIRE算法，通過相鄰地圖優化法，提高定位精度。

通過最終的MATLAB仿真，我們對算法改進后的精度進行了比較，B-VIRE定位算法顯著的提高了待測標簽的定位精度，改善了傳統的定位算法，仿真結果表明，本文提出的改進VIRE定位算法大大提高了定位待測標簽的估計位置準確性。