随着无线通信的快速发展，将无线网络与RFID技术相结合进行室内定位越来越受到人们的关注。人们对物体和人员定位的需求也越来越强烈。室外定位，比如大家熟知的GPS定位，已经取得了很多人的满意，但是一旦进入室内，由于建筑物的遮挡和多径效应，在室内GPS定位的效果就大打折扣了，所以室内定位该研究成为后续研究的重点。一个公司需要对人和物进行定位的范围很广。传统标签定位的距离存在缺陷，限制了其广泛应用。因此，易建联提出将RFID技术与无线网络相结合，扩大其定位范围。无线WiFi处于免费的2.4GHz频段，数据传输速度快。所以选择基于WiFi网络通信的定位标签。WiFi网络具有以下优点：WiFi的工作频段为2.4GHz，属于免费频段，用户无需额外付费；WiFi传输距离可达100m，可覆盖整栋楼；高达54Mbps。影响定位精度的不仅是定位技术的选择，定位算法的选择也会影响其定位精度。常见的室内定位算法主要分为两类：基于测距技术的定位算法和距离无关算法。基于测距技术的算法一般通过节点间的距离或角度来计算未知节点的位置。实际应用中常见的有：基于接收信号强度指示（RSSI）、到达角（AOA）、到达时间算法（TOA）等。距离无关算法包括：质心法、APIT算法、凸规划算法、等等，这些算法都是利用节点之间的邻近关系来实现定位的。一般来说，基于测距技术的算法比没有测距的算法更准确。本文采用基于无线网络的RFID技术，并在此基础上提出了一种算法来实现误差范围小的定位系统。射频识别（RFID）系统的硬件结构俗称电子标签。RFID是一种非接触式自动识别技术。它通过射频信号自动识别目标物体并获取相关数据。识别工作无需人工干预，可在各种恶劣环境下工作。RFID技术可以识别高速移动的物体，可以同时识别多个标签，操作快捷方便。RFID是一个简单的无线系统，只有两个基本组件，用于控制、检测和跟踪物体。该系统由一个询问器（或阅读器）和许多转发器（或标签）组成。定位系统的硬件包括：读写器、电子标签和无线WiFi模块。阅读器是用于读取/写入标签信息的设备。电子标签分为主动式和被动式两种。有源技术电子标签内部装有电池，寿命一般比无源技术长。通过设置的频段发送信息，直到更换电池。本文采用的有源技术电子标签，使用寿命长。无线WiFi模块主要用于电子标签、阅读器和AP之间的通信（用于接收标签发送的信号）。RFID定位可用于仓库管理、公司人员、物品、医院病人的精准定位。但由于距离限制了它的发展，无线WiFi技术与RFID技术相结合，进一步提高了定位的范围和精度。系统硬件结构如图1所示。系统软件及定位算法1)传统的基于信号强度算法的信号传播容易受到折射、反射、绕射、绕射等的影响，接收到的信号强度是各个信道发射信号的叠加。所以有时信号强度会增加，有时会降低。经过大量实践，发现接收信号强度服从对数正态分布。通过信号在传播过程中的衰减来估计节点间的距离，根据信道模型求解未定位置接收信号的场强：其中：n为路径损耗指标，与周围环境有关环境;XΣ是Σ正态随机变量的标准差；d0为参考距离，室内环境一般为1m；PL(d0)是参考位置的信号强度。假设有n个AP和m个参考标签，AP点P=(AP1,AP2,...,APn)接收到的pending标签强度，第t个参考标签采集到的强度向量为St=(St1,St2,...,Stn)，则??待定标签与参考标签St的欧式距离为：基于信号强度的代表性算法是LANDMARC算法。该算法主要通过比较不同的Et，找到离待定标签位置最近的参考标签。当一个待测标签由K个相邻参考标签确定时，我们称其为“K近邻算法”，待测标签的坐标为(x,y)：其中Wi和(xi,yi)分别是第i个邻居参考标签的权重因子和坐标位置。根据经验：权重越大，E值越小。虽然LANDMARC栅格法可以处理更复杂的环境，但在一些封闭环境中可能会出现多径效应，导致定位精度较低。有研究者对LANDMARC算法进行了改进：将从不同阅读器上收获的标签的RSSI值加入到一个集合中，然后在集合中找到频率最高的标签作为最近的标签，然后利用经验公式找到待测标签的坐标位置。这允许更准确的精度。2)三边定位算法三边定位法：以已知位置的三个AP为圆心，以每个AP到最近的参考标签到待测标签的距离为半径做一个圆。得到的3个圆的交点为D，三角算法示意图如图2所示，让定位节点D(x,y)知道A、B、C的坐标为(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)。它们到D的距离分别为d1、d2、d3。那么D的位置可以通过以下任意两个方程求解。但在实际应用中，由于测量误差的存在，三个圆很难相交于一点。而这是很常见的事情，会导致方程无解，无法定位被测目标的位置。3）本文使用的算法在该方案中，我们使用的定位算法是基于接收信号强度的算法（即LANDMARC算法），在LANDMARC算法后面使用三边定位算法使其更加准确。实验前，在某公司大楼的过道和三个房间每隔3m放置一个电子标签（referencetag），在楼层的东南角和北角放置一个AP。做好上位机与下位机的无线通信（软件程序的服务器端与客户端的连接）。实验进行时，当待测标签进入AP（4）的范围内时，开始接收待测标签的信号场强，并传输给上位机。同时，它还接收每个AP中每个参考标签的信号场强，并传送给上位机。定位算法将待测标签在四个AP（AP1、AP2、AP3、AP4）上的场强建立为场强向量，参考标签也建立为场强向量。通过LANDMARC算法，通过比较待测标签场强向量与参考标签场强向量的欧氏距离，找到欧氏距离最小的三个参考标签，并给出三个参考标签的具体位置标签是已知的（在实验的早期阶段，在放置参考标签时已经记录）。对于3个参考点，不再需要根据信号强度来确定半径，而是最近的参考标签之间距离的3/4（每隔几米确定一个参考标签的放置）与以参考点为圆心做3个长度为半径的圆，这样3个圆相交的可能性就会增加。由于3个圆很难相交于同一点，所以3个圆之间有3种关系：◆3个圆成对相交，3个圆有公共面积；◆3个网成对相交，但没有公共区域；◆3个圆不相交。具体关系如下：①当三个圆有公共区域时，公共区域必须有三个交点，用三个交点组成一个三角形，待测标签的坐标为三角形的内部坐标。②二二路口没有公共区域时，必须有两个公共区域。在两个圆的相交区域内取两个交点连线的中点，然后用这3个中点做一个三角形，其圆心就是待测标签的中心坐标。③3个圆不相交时丢弃，接受下一组最新的3个参考标签。如果3次都没有找到交集，则用3个参考标签的位置做一个三角形，其中心就是待测标签的位置。该算法的优点是在原有LANDMARC算法定位精度的基础上，进行了三角测量，进一步提高了定位精度。同时，基于参考标签之间的距离进一步三角测量可以减少额外的计算，减少由于参考标签的场强变化而引起的重复测量。结论本文主要讨论了基于信号强度算法和非测距算法的三边算法，并进一步改进了LANDMARC算法。从相关实验结果可以看出，该算法可以实现1.5m左右的定位精度，该方案适合广泛应用。
