RFID标签位置感知技术综述.pdf

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1、优先出版 计 算 机 应 用 研 究 第 35 卷 - 基金项目：国家自然科学基金（6150218） ；北京市自然科学基金（4122010） 作者简介：邱兰馨（1989-） ，女，福建长乐人，博士研究生，主要研究方向为物联网，尤其是 RFID 系统及其应用（） ；黄樟钦 （1965-） ，男，教授，博士，主要研究方向为物联网、嵌入式系统；梁笑轩（1992-） ，男，硕士研究生，主要研究方向为物联网、RFID 系统 RFID 标签位置感知技术综述 * (a北京工业大学 北京未来网络科技高精尖创新中心，北京 100124；b北京工业大学 北京市物联网软件与系统工程 技术研究中心，北京 100124

2、) 摘 要：位置信息是构建智慧城市和物理信息融合系统的基本要素。利用射频识别（RFID）技术对带有射频标签的物 体或人员进行位置感知被视作是提供室内“最后一米”精准位置信息的关键。为推进 RFID 位置感知技术研究，本文主 要从参数提取和位置估计方法两方面对 RFID 标签位置感知关键技术的发展现状进行了总结；探讨了诸如远距离通信、 标签技术等与位置感知相关的各类技术及各类应用场景；最后指出了 RFID 位置感知技术的未来发展方向。 关键词：射频识别；位置感知；定位算法；标签 中图分类号：TP393 lndoor location-aware technology for RFID tag:

3、survey Qiu Lanxina, b, Huang Zhangqina, b, Liang Xiaoxuana, b (a. Beijing Advanced Innovation Center for Future Internet Technology , Beijing University of Technology, Beijing 100124, China; b. Beijing Engineering Research Center for IoT Software ) Abstract: Location information is one of the basic

4、elements for smart city and cyber-physical system. Using RFID based location awareness technology to locating the tagged object or human is regarded as a significant solution to provide the accuracy location information of the indoor “last one meter”. In this paper, we give a survey of RFID based ta

5、g location awareness technology. We mainly separate it into two parts as feature extraction and localization estimation, currently relative researches are summed up and concluded. In addition, the relative RFID technologies that will introduce possible impact for positioning accuracy and anti-jammin

6、g capability such as long range communication and new tag design are explained, as well as a detailed study of application scenarios. At the end, we conclude and figure out the future trends and challenges for RFID based location awareness technology. Key Words: RFID; location-aware; localization al

7、gorithm; tag 0 引言 射频识别（RFID）是一种无线通信技术，它通过无线信号 自动识别和感知贴附在物体上的射频标签并读写相关数据。随 着性能的不断提高以及在物流、零售等应用领域的普及，射频 识别技术已经渗透到人们日常生活的各个方面，为室内人员及 物品的位置感知及跟踪提供了低成本的解决方案。具有位置感 知的 RFID 系统可实现测距、二维定位、三维定位及轨迹跟踪 等功能，从而应用于与距离有关的自动化控制、搜索和监控、 介入系统的距离约束、人机交互等多个领域1。此类系统中射 频阅读器通常作为位置已知的基站（base station） ，可以是单个 也可以是多个，标签为待测目标（tar

8、get） ，有时系统中还会有 多个已知位置的标签作为锚节点（anchor）已提供辅助信息。 位置感知的结果通常是对于基站而言的相对位置。当基站在全 局坐标系的位置已知时，标签位置感知结果也可转换至全局坐 标系下。现有 RFID 位置感知方法，多利用 RFID 系统通信过程 中阅读器所接收到的标签响应情况，或是标签反射链路的信道 参数来估计和反演标签所处的空间位置，主要包括参数提取和 位置估计两大关键技术。 参数提取是位置估计的基础。早期位置感知方法多采用标 签的响应结果作为参数信息并根据 RFID 系统通信距离的有限 性来大致估计标签距离。随着对定位准确度需求的提升，到达 时延（ToA/TDo

9、A） 、到达角度（AoA） 、到达信号强度（RSS） 、 到达相位（PoA/PDoA）等反映标签所处环境信息的信道参数陆 续被用于反演标签位置。另外，对多元参数进行综合分析，或 是采用多径谱（mulitpath profile）作为参数信息的位置感知方 优先出版 计 算 机 应 用 研 究 第 35 卷 法2则显示出了更好的抗干扰能力。 位置估计是指由参数信息反演标签位置这一处理过程和相 应的处理方法，可以大致归纳为几何估计法、指纹估计法、成 本函数最小化和贝叶斯估计法四类。几何估计法借助阅读器和 标签间的距离或角度关系求解非线性方程组来计算目标位置。 以 LANDMARC3为代表的指纹估计方

10、法，则借鉴无线局域网 定位原理为 RFID 位置感知提供了研究思路。近年来，以全息 图谱方法4为代表的成本函数最小化估计方法在位置感知精度 上取得了较大突破，成为目前研究的热点内容。贝叶斯估计法 则在移动轨迹跟踪中有较为广泛的应用。 考虑到位置感知技术的基本原则是在尽可能低的系统复杂 度（complicity）和成本（cost）下，保证位置估计的准确度 （accuracy）和精确度（precision） ，同时具有良好的实时性 （reality）和抗干扰能力（robust） ，目前 RFID 位置感知技术还 有许多需要完善的地方。 随着远距离通信、 WISP 标签等研究的 开展，也会为该技术带

11、来新的机遇。 本文第 2 节、第 3 节分别针对参数提取、位置估计两大关 键技术对现有 RFID 位置感知方法进行了总结；第 4 节针对影 响定位精度和抗干扰能力的因素，对包括远距离通信、标签技 术等其他相关技术进行了讨论；第 5 节本文归纳了 RFID 位置 感知的应用前景；第 6 节总结全文并指出 RFID 位置感知技术 未来的发展趋势。 1 RFID 位置感知关键技术参数提取 当给定 RFID 阅读器射频参数后，根据标签的响应情况可 判断标签“在”或“不在”通信范围内以大致估计标签相对于 阅读器的距离。这类基于标签响应情况的方法主要应用于对位 置精度要求不高的场景，例如博物馆内的自动语言

12、导览5等。 在此基础上，由于 RFID 系统通常能够为用户提供信号接收信 号强度、到达相位等信道参数信息，这些参数信息中所蕴涵的、 与阅读器-标签距离或角度间的物理关系使得本文可以开展更 加精准的研究。选用哪一种或哪几种参数信息作为位置估计的 基础是首要考虑的问题。 1.1 信号到达时间 由 Bechteler 等人6提出的 SAW ID-tags 方法利用信号到达 时间（ToA）作为参数信息进行位置感知。若标签发射信号的 时间与该信号到达阅读器的时间差为 n ，结合载波信号传播速 度 8 3/cm s ，标签与阅读器间的距离 d 有 n dc (1) 在 ToA 方法的基础上，Stelzer

13、 等人7采用标签信号到达多 个阅读器之间的相对时间差（TDoA） ，分别求出标签到阅读器 的相对距离， 再根据阅读器之间已知的位置关系求解绝对距离。 然而无论是 ToA 还是 TDoA 方法，都不仅要求时间的测量精度 达到纳秒级别，还需要使阅读器和阅读器之间、阅读器和标签 之间均实现时钟同步，这在实际情况中较难实现，因此目前 RFID 位置感知技术中该参数的应用较少。 1.2 接收信号强度 基于接收信号强度的位置感知方法是目前最为普遍的3, 8-10。根据 Friis 电磁波自由空间传播模型11，接收信号强度与 标签-阅读器之间的距离 d 的四次方呈反比。另外，根据统计的 对数距离路径损耗模型

14、有 0 0 10 lg() d P dBP ddBnXdB d (2) 其中d0为参考距离， P(d0)是标签处于参考距离时阅读器接收到 的信号强度，X是标准偏差为的正态随机误差，n为路径 损耗指数，表示路径损耗随距离增长的速率。利用对数损耗模 型，可以通过已知位置的参考标签获得未知标签的距离。标签 响应信号的信号强度值通常由阅读器调制解调测得，并以特定 数据格式直接反馈给用户12。由于 RFID 系统的通信距离相对 WLAN 等无线通信技术较短，多径效应和噪声干扰所产生的测 量误差对位置感知准确度的影响也较为严重，时常存在多个不 同距离映射同一信号强度值的情况，因此误差处理是基于该参 数信息

15、进行位置感知的一个重要问题。 1.3 信号到达方向角 信号到达方向角（AoA）指明了标签相对于阅读器所处的 方位，通过求解多组 AoA 所产生的交点，可以实现对标签位置 的估计13。为获得标签响应信号的方向角，通常需要采用具有 较强方向性的天线或阵列天线来接收信号。以相控阵天线11为 例，若 D，和分别代表天线阵元间距、相邻阵元馈电相 位差以及载波波长，该天线的辐射角度 B 可由下式计算 1 =sin 2 B D (3) 通过对天线阵元数目、阵元间距、馈电相位等的调节，可 以改变相控阵天线的辐射角度以起到扫描的效果。此类方法在 蜂窝移动通信理论中较为成熟，但由于室内环境对阵列天线尺 寸的限制，

16、使得硬件设计的要求较高。Wing 等14以及 Azzouzi 等15陆续开展了适用于 RFID 系统的相控阵天线研究；文献 2,4,16,17等则利用全向天线在移动过程中连续接收的多个标 签响应信号来模拟阵列天线，以虚拟天线阵元的概念取代实际 阵元，为 RFID 位置感知提供了新的思路。 1.4 信号到达相位 相位是电磁波传播过程中的一个重要变化量。 在无源 RFID 系统中，相位与距离的关系如(4)式所示，其中是载波波长， 为接收和发射信号之间的实际相位差。若将发射信号的相位 视为初始值零，那么即为接收信号的到达相位（PoA） 。 4 d (4) 由于无线通信系统调制解调得到的相位值 m 仅

17、为相位主 值，它与实际相位间存在着整周模糊，有2 m k，因 此无法直接利用(4)式进行位置感知。到达相位差（PDoA）采用 多组相位测量的差值来消除相位缠绕的影响，可分为时域相位 优先出版 计 算 机 应 用 研 究 第 35 卷 差（TD-PDoA） 、频域相位差（FD-PDoA）和空域相位差 （SD-TDoA）三种18。其中时域相位差是标签移动一段已知距 离时在不同位置处产生的相位差， Kusy19和 Han 等20利用该参 数信息进一步估计多普勒频偏并用于标签移动速度的测算；文 献21-22利用多个频率的载波对标签进行多次通信所产生频域 相位差进行测距；空域相位差则是指在处于不同位置的

18、多个阅 读器天线所接收标签信号之间的相位差23。相比于接收信号强 度，以相位作为参数信息进行位置感知具有更强的抗干扰能力 和更好的准确度，例如 Tagoram4方法和 RF-IDraw24方法分别 使二维位置感知精度和二维轨迹分辨率在特定情况下突破毫米 级。 这使得基于相位的位置感知方法近年来成为热点研究方向。 1.5 其他特征量 无论是采用哪一种参数信息作为位置感知的基础都没能最 大化的利用标签响应信号的全部信息。通过对多元参数信息的 综合分析， 可以进一步提高位置感知的效果。 例如文献25中指 出一种基于空间谱的位置感知思路，它指出通过计算接收信号 的快速傅里叶变化（FFT） 、自相关、功

19、率谱等来建立更多维的 参数信息。文献26-27中结合信号强度和相位的方法显示出了 较强的抗干扰能力，能够穿过墙壁等大型障碍物对非视距情况 下的目标进行位置感知；Shangguan 等28提出一种空-时相位方 法(spatial-temporal phase profiling)用于多个标签相对位置和次 序的判断；Wang 等在文献2中提出的 PinIt 方法，利用一个移 动速度为 v，采样次数为 K 的天线定义目标标签的多径图谱 B为 2 1 0 =, K k k Bw ks t 0 ,180 , (5) 其中, 2 cos , k jt v w ke k s t代表该采样时刻下阅读器获取的标

20、签响应信号， 可以 利用相位表达为单位振幅的复指数形式 2 j e 。 2 RFID 位置感知关键技术位置估计 若本文用来代表上一章中待测标签位于X处时阅读器采 集到的各类参数信息，位置感知的坐标结果 S 可以表示为 S=f ，称 f为位置估计方法。现有位置估计方法从数 学上可大致分为几何估计、指纹估计、成本函数最小化和贝叶 斯 估 计 等 四 类 。 估 计 值 与 实 际 值 间 通 常 存 在 误 差 S + e ep e ，它由估计方法的可靠性和随机误差密度函 数 e p e确定。 e p e可视为符合均值为零的正态分布， 2 =0, e peN。误差 e 是评价位置估计方法性能优劣的

21、主 要因素。 2.1 几何估计法 在上章中，本文说明了各类参数信息与阅读器-标签距离或 角度的关系。若直接通过参数测量值计算得到的距离、角度与 实际值间相对误差较小时，本文可采用几何估计法进行位置感 知。以相位参数为例，若已知 N 个阅读器的位置为 n A，分别获 得的相位参数为 i ，则可联立多个方程组有： o111 o222 o P A P A P Aini rSAe rSAe rSAe (6) 其中 o1P A r用来表示(4)中相位与距离的关系。通过求解这组 非线性方程组的解，可得待测标签的位置。一般来说，求解标 签二维坐标需要至少 3 个基站阅读器作为观测点，求解三维坐 标则需要至少

22、 4 个阅读器。然而由于误差的影响，方程组的解 并不一定存在，因此需要采用数值计算的方法使方程组有近似 解。因此，几何估计方法实质是求非线性方程组的数值解问题， 通常可采用梯度法、最小二乘法等。例如 SpotON 29方法利用 信号强度与距离的关系，结合最小二乘迭代计算标签的二维位 置；Shi 等30基于 ToA 提出一种快速收敛的梯度博弈位置估计 方法；Tlili 等13基于 AoA 和信号强度采用多维标度法 (Multidimensional Scaling)进行求解；Liu 等提出的31BackPos 方法采用双曲线几何关系进行递归以缩小候选点范围直至选出 最终估计值。 2.2 指纹估计

23、法 指纹估计法在基于信号强度的位置感知算法中最为普遍， 它同样也适用于空间谱和多径图谱等需要利用锚节点进行信号 特征比对的情况。指纹法包括两个阶段：指纹库建立（也称离 线阶段，offline）和匹配（在线阶段，online） 。为了建立指纹库， 环境中除过待测标签外还需铺设大量参考标签。在阅读器采集 待测标签参数信息之前，先采集参考标签的参数信息并录入数 据库以建立指纹库，之后将待测标签的参数信息与指纹数据进 行匹配，再通过选中的参考标签已知位置估计待测标签位置。 指纹库的形式可以是信号强度值、信号强度的概率分布情况， 也可以是多径图谱等，通常与所使用的匹配算法有关。匹配算 法 的 基 本 思

24、 想 来 源 于 机 器 学 习 理 论 ， 常 用 的 方 法 有 KNN(K-Nearest Neighborhood)3,8,9,32、最大期望估计(EM)33、 支持向量基(SVM)34、径向基神经网络(RBFNN)35和卡尔曼滤 波法等36。以 KNN 方法3为例，若共有 M 个已知位置为 m x的 参考标签， 它们在指纹库中的对应参数值用 m 表示， 待测标签 的参数信息为，匹配过程就是将与 m 依次相比后选出使 得满足下式的K KM（）个参考标签， 优先出版 计 算 机 应 用 研 究 第 35 卷 argmin1,2,. km xmM ， (7) 之后利用质心法或权重法给出待测

25、标签的估计位置 S，wk 为权重因子 1 =, K kkkk k Swxx (8) 权重因子与参考标签位置和相应参数值有关，有多种优化 方式32,34,35。另外，Zhao 等8-9提出利用内插法、神经网络法在 指纹库中建立虚拟标签以减少实际标签的铺设成本。指纹估计 法相比于几何估计法在非视距环境下具有更强的抗干扰能力， 能够获得较高的位置感知准确度。但由于离线阶段指纹库建立 比较耗时，匹配算法的计算量也较大，算法整体的实时性较差。 2.3 代价函数最小化 代价函数最小化方法16,37,38将空间内使代价函数值最小的 坐标位置作为待测标签的可能位置。不同于几何估计法以及指 纹估计法，代价函数最

26、小化方法通过遍历搜索空间的方式，使 得在保证位置估计精度的同时，免去了指纹库的建立过程，更 能满足实时性的需要。 以 Miesen 等37所提出的基于综合孔径雷 达（SAR）的全息图谱(Holographic)方法为例，采用相位作为参 数信息，假设 N 个阅读器位置分别是 n A，相应测量相位值为 n 。 待测标签所在搜索平面被分割为WL个像素点并以 ,w l x 代表,w l处的位置，则估计位置 S 可用下式计算： , 1 argmax, N w lnn n SP xA (9) 其中 , , , w lnn j f xA w lnn P xAe , 4 ,mod 2 w lnw ln f x

27、AxA 其中 ,w ln f xA的计算结果是 ,w l x 相对于第 n 个天线所产生 的理论相位主值。(9)式中求和部分的计算结果直观反映了 ,w l x 处理论相位与实测相位间的差异程度。因此，若对搜索空间中 所有像素点以(9)式遍历计算，将存在一个最大值（该像素点位 置处所有理论与实测相位值间误差的总和最小） ， 则本文可以近 似认为该位置就是标签的实际位置 S，此时代价函数 , , w ln n fxA 有最小值。在此基础上，文献4提出了改进的 差分增强全息图谱 Tagoram 方法使感知精度进一步提高。 另外， 基于到达角度的 MUSIC 算法15,39也是一种有效的代价函数最 小

28、化估计方法。 2.4 贝叶斯估计法 贝叶斯估计方法的基础是贝叶斯统计推理思想40。t 时刻 下 待 测 标 签 处 于 x 位 置 的 可 能 性 可 视 为 是 一 种 形 如 12 |,., N p x 的概率分布， 其中 12 ,., N 是 t 时刻下 N 个阅读器分别测量得到的参数信息。 若本文想考察标签为于 x 处的可能性，由于各阅读器之间的测量结果相互独立，根据贝 叶斯公式，有 12 12 12 ,.,| |,.,= ,., N N N px p xp x p , (10) 其中 12 1 ,.,|=| N Nn n pxpx | n px表示假若标签处于 x 处时， 第 n 个

29、阅读器测得参 数为 n 的概率，由已知的阅读器位置可以根据几何关系给出， p x及 12 ,., N p 当数值确定时亦可视为常数。因此， 与成本函数最小化估计方法类似，若通过遍历搜索平面寻找使 12 |,., N p x 最大的 x 值，即可将该值视为标签的估计 位置 S。另外，若 12-1 ,., t 是 t 时刻前某一阅读器采样得到 的所有参数信息，则 t 时刻下标签所处位置 S 还可由下式给出： 11 | tttt p SpSp x (11) 也就是说，当给定初始位置后，通过不断迭代可以利用上 一时刻标签所处位置估计下一时刻标签的位置。这一方法在移 动标签轨迹跟踪方面有广泛应用，卡尔曼

30、滤波方法17,41、粒子 滤波方法42以及高斯过程43都是贝叶斯估计的典型方法。 3 其他相关技术 除了参数信息提取的准确度、位置估计方法的有效性外， 位置感知的效果还受到 RFID 技术本身的影响和制约，如防碰 撞协议、远距离通信技术和标签技术等。 3.1 链路及防碰撞协议 RFID 作为一种无线通信技术， 由阅读器经过天线发送符合 协议格式的电磁波以唤醒标签，标签再返回数据信息给阅读器 从而完成通信。 文献44对 RFID 无线通信过程的链路能量损耗 进行了定量分析，阅读器天线及标签天线的辐射方向、阅读器 及标签前向电路差异性、通信带宽、调制方式、编码方式等都 对位置感知的准确度和抗干扰能

31、力有着影响。以天线辐射特性 为例，本文在研究位置感知的过程中，习惯将阅读器天线的辐 射方向视为理想的，但在实际中天线极化往往存在差异，文献 45就这种差异对位置感知误差影响进行了分析。 另一方面， 标 签天线的辐射方向由于受到体积的制约，往往在某个方向辐射 能力很强但在其余方向则较弱。不同标签方向会为信号强度值 在测量过程中带来 40dBm 的浮动区间4，这对基于接收信号强 度的位置感知方法有较大影响。 除此之外，当需要多个阅读器同时对标签发送命令时，会 优先出版 计 算 机 应 用 研 究 第 35 卷 引发阅读器信号碰撞问题从而导致信息采样缺失并给环境带来 额外的射频干扰。 Yang 等4

32、6给出了一种有效的阅读器防碰撞方 法，在避免标签漏读少读的同时提高了系统的实时性。另外， 即使是对单一标签进行位置感知，场景中往往也不止存在一个 标签，当多个标签选择同一个时隙向阅读器发送信息，标签间 也会产生冲突。因此大规模环境下标签防碰撞方法对于位置感 知的效率和精度也有着重要影响47。 3.2 远距离通信技术 通信距离较近是制约 RFID 位置感知技术发展的一个重要 原因。 针对这一问题， Nikitin 等48提供了一种远距离通信隧道， 从理论上证明在理想的环境中， RFID 无源标签的直线通信距离 可以达到 30 至 50m。该研究小组还尝试通过将 mesh 网络的思 想引入 RFI

33、D 技术，从空间传输协议入手，致力于实现无源标 签之间的 Tag-to-Tag 通信模式49，如图 1 所示。该技术使阅读 器命令通过近邻标签依次传递给远端标签并陆续将标签响应信 号传回，用以延伸通信距离。此外，Fu 等50提出了一种采用 10 11.1GHz 作为通信频段的 RFID 测试平台， 实验表明该平台不 仅能够实现长距离通信并且具有较高的信道抗干扰能力，为进 一步提升位置感知效果提供了可能性。 图 1 Tag-to-Tag 通信模式49 3.3 标签技术 由英特尔西雅图研究院和华盛顿大学研发的 WISP 标签是 一种可编程的半有源标签，它可以利用接收到的阅读器信号为 自身集成的光学

34、或声学传感器提供所需能量，从而利用可见光 51或超声波52作为辅助信息进行位置感知。Athalye 等53所研 发的半有源标签则能够实现自适应位置感知。佛罗里达中心大 学 Malocha 等提出的 SAW54声表面波标签是一种无芯片 (chip-less)无源标签，如图 2 所示，它的天线部分能够直接实现 模拟信号的频率调制并进行编码。结合目前新兴的 3D 打印技 术，这种标签免除了芯片封装过程，能够在商品生产阶段一并 打印生成55， 从而真正实现 “物物互联” 的设想， 对于未来 RFID 通信方式和位置感知技术都将有深远意义。 图 2 采用 7 段调频式的 SAW 标签体系结构54 4 应

35、用前景 通过 RFID 位置感知技术获得贴标物体或人员的位置信息 能够应用在许多实际场合中，大致可分为基于位置的自动化控 制及服务、目标搜索与监控、活动识别与安全、增强现实及人 机交互等。 在控制方面， Wang 等56利用标签信息判断物体形状 使机器人实现自动抓取；在服务方面，文献5根据 RFID 的响 应范围，为靠近相应标签并持有专用 RFID 阅读器的游客自动 提供展品的语音介绍。 此外， 对图书馆指定书籍2、 货架商品28 以及机场行李4的搜索或监控在零售和物流领域也有着巨大需 求。进一步的，Han 等在文献20中利用货架商品的位置变化， 对消费者的行为进行分析挖掘，从而判断消费者对不

36、同商品的 偏好程度；Yang 等27利用 RFID 非视距通信的特点，给出了能 够穿越墙壁(See through the wall)对室内人员进行安全监控的方 案。在可视化方面，Malla 等57借助标签位置感知构建室内空 间地图，并结合增强现实技术描绘和重建室内环境。该地图可 以为大型仓库的工作人员提供直观且有效的引导，还可以对有 害物质的正确位置进行预判并报告需要进行阻断的路径1；Lin 等17利用RFID标签设计的TagBall鼠标则基于多个标签的相对 移动位置建立了一种新式的三维人机交互模式。 5 结束语 本文将 RFID 标签位置感知的关键技术总结在图 3 中，给 出了参数提取和位

37、置估计方法之间的对应关系。在具体实施过 程中，通常根据应用场景的具体情况，从准确度、精确度、实 时性、系统成本等方面来综合选择合适的参数及估计方法。 到达时间到达时间信号强度信号强度到达角度到达角度到达相位到达相位 其他参数其他参数： 响应响应 多径图谱多径图谱 几何估计几何估计 非线性方程组的数非线性方程组的数 值解值解 梯度法梯度法 最小二乘法最小二乘法 多维定标法多维定标法 指纹估计指纹估计 指纹库建立指纹库建立+ +匹配匹配 KNNKNN法法 最大期望法最大期望法 支持向量机支持向量机 神经网络神经网络 贝叶斯估计贝叶斯估计 卡尔曼滤波卡尔曼滤波 粒子滤波粒子滤波 高斯过程高斯过程 准

38、确度准确度 精确度精确度 实时性实时性 鲁棒性鲁棒性 复杂度复杂度 成本成本 代价函数代价函数 最小化最小化 全息图谱全息图谱 MUSICMUSIC 图 3 RFID 位置感知关键技术 综上所述，在参数提取方面，RFID 位置感知技术逐渐从基 于信号强度转向基于到达相位、从单一参数转向多元参数；在 位置估计的数学方法上，逐渐从几何估计方法和指纹估计方法 向代价函数最小化方法发展；从系统集成方面看，则由多参考 标签、多阅读器逐渐向虚拟标签、移动阅读器的低成本方案发 展；在实际应用中，面向活动识别和人机交互的解决方案仍需 进一步研究，随之而来的隐私保护问题也将成为关注的热点。 另外，如何定量定性的

39、评估不同位置感知方法的性能，从而为 不同应用场景提供最佳位置感知方案，也将是日后研究的重点 参考文献: 1 MIESEN R, EBELT R, KIRSCH F, et al. Where is the tag? J. IEEE Microwave Magazine, 2011, 12(7): S49S63. 2 WANG J and KATABI D. Dude, heres my card? RFID positioning that works with multipath and non-line of sight J. ACM SIGCOMM Computer Communicat

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