[发明专利]基于RSSI质心加权算法的无源RFID标签定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种RFID（射频识别）标签定位方法，具体说是一种基于RSSI质心加权算法的无源RFID标签定位方法。

背景技术

随着嵌入式技术的发展，移动设备的计算能力也在显著提升。作为移动计算服务的典型代表，GPS（Global Positioning System）系统的成功普及应用，使人们对定位服务有了新的了解，并且也提出了新的需求。基于位置的服务（Location-Base Service）在生活、生产、商业、医疗、物流、交通等许多领域都有着广泛的应用前景。在众多室内定位技术中，RFID技术凭借非视距、非接触、成本低等优点，正得到越来越多的关注与青睐，成为首选的室内定位方案。现有RFID定位技术基本情况如下。

RFID定位方法分类

根据标签分为无源标签和有源标签，RFID定位方法也可以相应地分为被动定位和主动定位。RFID标签被动定位通常依靠标签是否被阅读器读到来判断标签所在的区域。但是这种定位方式较为单一，导致误差波动也比较大，虽然已经有一些改进定位精度降低误差的方法出现，比如Shang Ma等人（Shang Ma, Yuanchun Shi. A Scalable Passive RFID-Based Multi-user Indoor Location System. International Conference on  Wireless Communications, Networking and Mobile Computing (WiCOM), 2011 , Page(s): 1- 4）提出了基于动态PRI来保证在RF节点间传输定位数据的可靠传输协议。但是当前更多研究集中在有源标签上，并且学术界也已经基于有源标签提出了一些比较成型的定位方案。

根据定位技术是否需要测距也可以将其分为无需测距（range-free）算法和基于测距（range-based）两类。基于测距的定位算法通常首先测量待定位目标到位置坐标已知的参考节点的距离或者角度信息，再通过K临近算法或质心加权算法等方法来估计待定位目标的位置。参考节点可以是位置坐标已知的阅读器或者标签。测量距离的方法通常依据信号到达的时间TOA、信号传播往返时间RTOF、信号到达的时间差TDOA、信号到达的角度AOA、接收信号强度RSSI等。无需测距的定位则不需要测量距离、信号角度等参数，一般通过记录链路质量、网络连通性和信号强度等场景特征进行分析来进行目标节点的定位。场景分析需要考察待定位节点和参考节点的接近程度，通过记录分析场景特点来推断待定位节点的位置。而且这样的场景通常是易于观测、获得、表示、对比的，比如场景图像和信号接收强度。使用场景分析进行定位的好处在于它不需要待定位的目标参与，是在待定位标签不知情的情况下进行的，具备一定的保密性，不足之处是在定位系统部署前需要搜集定位区域内的场景数据并建立数据集，并且当定位区域场景发生变化时需要重新建立该数据集。

基于测距的定位方法

基于测距的定位方法通常采用三边（或多边定位）、三角定位（如图1所示）。

假设A、B、C是三个位置坐标已知的参考节点，D是待定位的目标节点，各点坐标为（xa，ya），（xb，yb），（xc，yc），（xd，yd），根据欧氏距离公式有以下等式：

(xd-xa)2+(yd-ya)2=da]]>