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DOI：10.16660/j.cnki.1674-098X.2016.18.072
摘 要：该文针对VIRE算法边界待定位标签定位精度较差这一缺点，提出了一种阈值改进型的算法NBVIRE。该算法采用了一元二次回归方程的建立来求取边界虚拟标签的RSSI值，降低了算法复杂度；其次对阈值选取方法进行了改进，降低了大数据对定位精度的影响；最后还提出模糊地图的设计来寻找最有可能的定位区域。实验仿真结果表明，改进后的NBVIRE算法相比于VIRE算法平均定位误差由0.516 m下降到了0.267 m，并且边界目标标签平均定位误差下降了48.7%～58.6%，有效地提升了定位精度。
关键词：RFID 室内定位 虚拟标签 NBVIRE算法
中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2016）06（c）-0072-03
射频识别RFID（Radio Frequency Identification）技术是一种运用射频信号进行双向数据交换的技术，它不仅传输距离远而且可以实现非接触式的信息交互，用于室内定位非常适合。基于接收信号强度RSSI的RFID经典室内定位算法有LANDMARC[1]和VIRE算法等。
1 VIRE算法介绍
VIRE算法的核心思想是引入了网格虚拟参考标签从而为待测标签提供大量的参考点，这个虚拟的网格参考标签的功率值不是从读写器读出来的，而是通过线性插值法计算出来的，这样一来，就可以把该网格虚拟参考标签当作参考值来使用[2-3]。因此，不仅节省了成本还提高定位精度。
如图1所示，4个实际参考标签均匀地布置于二维空间中，为了实现低成本和减小干扰，引入网格虚拟参考标签，每4个实际标签覆盖的网络再次被划分为n×n个更小的网络，由于事先场景的布置使得这4个实际参考标签的位置坐标和RSSI值能够轻易得到，根据这两个已知条件就可以得到虚拟标签的位置坐标。
3 仿真结果与分析
3.1 仿真环境
算法仿真是在matlab中进行的。实验设置如下：设置4个读卡器的坐标分别为（0，0）（0，8）（8，0）（8，8），即8×8 m的定位区域；该区域可以看成是一个会议室，在其中一共布置了16个实际参考标签，读卡器与参考标签距离为1 m，参考标签之间相距2 m成正方形摆放。待测标签取10个点。待测标签位置坐标见表1。
3.2 改进算法与经典算法比较分析
在改进算法NBVIRE中，重要的参数如下：选取虚拟参考标签密度参数N设置为7，门限值th设定为1.5，路径损耗nn设置为1.5。将改进算法NBVIRE、VIRE、LANDMARC三种算法在上述条件下进行仿真测试精度。（见图3）
根据分析仿真实验结果可以发现，经典的LANDMARC算法在没有采用虚拟参考标签的条件下定位精度是比较差的，而VIRE算法运用了网格虚拟参考标签的概念，定位精度有了很大的提升。在前人的基础上，文章提出的NBVIRE算法采用了改进型的边界虚拟标签、阈值方法的改进以及模糊地图的算法，定位精度又向前迈进了一步，尤其针对实验仿真中的2个边界处目标标签9、10的定位，NBVIRE相比较于VIRE在边界处定位误差下降了48.7%～57.6%，在边界标签的定位上有了很大的改善。
4 结语
针对经典的LANDMARC算法定位精度较差、VIRE算法在边界处、目标标签定位精度不高的弊端，文章提出了NBVIRE算法，实验结果表明，NBVIRE算法在提高了VIRE算法的定位精度的同时也使得VIRE算法边界处定位不准这一缺陷得到了改善，下一步，笔者希望将这种室内定位算法应用到实际的复杂环境中。
参考文献
[1] Lionel M N，Liu Yunhao，LAU Y C，et al.LANDMARC：indoor location sensing using active RFID[J].Wireness Neyworks，2004，10（6）：701-710.
[2] 俱莹，刘开华，史伟光，等.基于RFID的边界虚拟参考标签定位算法[J].计算机工程，2011，37（6）：274-276.
[3] 李军怀，张国谋，于蕾，等.面向室内环境的RFID定位方法分析与仿真[J].计算工程，2012，38（14）：266-279.
[4] 马宁，李鹏，杨拥军，等.基于RFID的边界虚拟参考标签的改进算法[J].计算机应用研究，2013，30（1）：1-3.
摘 要：该文针对VIRE算法边界待定位标签定位精度较差这一缺点，提出了一种阈值改进型的算法NBVIRE。该算法采用了一元二次回归方程的建立来求取边界虚拟标签的RSSI值，降低了算法复杂度；其次对阈值选取方法进行了改进，降低了大数据对定位精度的影响；最后还提出模糊地图的设计来寻找最有可能的定位区域。实验仿真结果表明，改进后的NBVIRE算法相比于VIRE算法平均定位误差由0.516 m下降到了0.267 m，并且边界目标标签平均定位误差下降了48.7%～58.6%，有效地提升了定位精度。
关键词：RFID 室内定位 虚拟标签 NBVIRE算法
中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2016）06（c）-0072-03
射频识别RFID（Radio Frequency Identification）技术是一种运用射频信号进行双向数据交换的技术，它不仅传输距离远而且可以实现非接触式的信息交互，用于室内定位非常适合。基于接收信号强度RSSI的RFID经典室内定位算法有LANDMARC[1]和VIRE算法等。
1 VIRE算法介绍
VIRE算法的核心思想是引入了网格虚拟参考标签从而为待测标签提供大量的参考点，这个虚拟的网格参考标签的功率值不是从读写器读出来的，而是通过线性插值法计算出来的，这样一来，就可以把该网格虚拟参考标签当作参考值来使用[2-3]。因此，不仅节省了成本还提高定位精度。
如图1所示，4个实际参考标签均匀地布置于二维空间中，为了实现低成本和减小干扰，引入网格虚拟参考标签，每4个实际标签覆盖的网络再次被划分为n×n个更小的网络，由于事先场景的布置使得这4个实际参考标签的位置坐标和RSSI值能够轻易得到，根据这两个已知条件就可以得到虚拟标签的位置坐标。
3 仿真结果与分析
3.1 仿真环境
算法仿真是在matlab中进行的。实验设置如下：设置4个读卡器的坐标分别为（0，0）（0，8）（8，0）（8，8），即8×8 m的定位区域；该区域可以看成是一个会议室，在其中一共布置了16个实际参考标签，读卡器与参考标签距离为1 m，参考标签之间相距2 m成正方形摆放。待测标签取10个点。待测标签位置坐标见表1。
3.2 改进算法与经典算法比较分析
在改进算法NBVIRE中，重要的参数如下：选取虚拟参考标签密度参数N设置为7，门限值th设定为1.5，路径损耗nn设置为1.5。将改进算法NBVIRE、VIRE、LANDMARC三种算法在上述条件下进行仿真测试精度。（见图3）
根据分析仿真实验结果可以发现，经典的LANDMARC算法在没有采用虚拟参考标签的条件下定位精度是比较差的，而VIRE算法运用了网格虚拟参考标签的概念，定位精度有了很大的提升。在前人的基础上，文章提出的NBVIRE算法采用了改进型的边界虚拟标签、阈值方法的改进以及模糊地图的算法，定位精度又向前迈进了一步，尤其针对实验仿真中的2个边界处目标标签9、10的定位，NBVIRE相比较于VIRE在边界处定位误差下降了48.7%～57.6%，在边界标签的定位上有了很大的改善。
4 结语
针对经典的LANDMARC算法定位精度较差、VIRE算法在边界处、目标标签定位精度不高的弊端，文章提出了NBVIRE算法，实验结果表明，NBVIRE算法在提高了VIRE算法的定位精度的同时也使得VIRE算法边界处定位不准这一缺陷得到了改善，下一步，笔者希望将这种室内定位算法应用到实际的复杂环境中。
参考文献
[1] Lionel M N，Liu Yunhao，LAU Y C，et al.LANDMARC：indoor location sensing using active RFID[J].Wireness Neyworks，2004，10（6）：701-710.
[2] 俱莹，刘开华，史伟光，等.基于RFID的边界虚拟参考标签定位算法[J].计算机工程，2011，37（6）：274-276.
[3] 李军怀，张国谋，于蕾，等.面向室内环境的RFID定位方法分析与仿真[J].计算工程，2012，38（14）：266-279.
[4] 马宁，李鹏，杨拥军，等.基于RFID的边界虚拟参考标签的改进算法[J].计算机应用研究，2013，30（1）：1-3.