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近年来,基于射频识别(Radio-Frequency IDentification,RFID)的空间特征感知技术有了长足的发展,例如室内定位系统已经取得厘米级别的定位精度,再如目标物体三维朝向的估计精度平均可达4°。RFID空间特征感知系统已经在快递站点和机场行李分拣系统等领域进行成功部署和应用,潜移默化地改变着人们的生活。不过,已有的RFID空间特征感知系统基本只是进行简单空间特征如位置和朝向的感知和应用,对诸如切面形状等复杂空间特征的精准感知仍然有很多极具挑战性的难题需要解决。现有的基于射频信号的目标成像系统大多数只能给出目标的大致位置和模糊的轮廓,最近的研究虽然利用RFID射频信号的穿透性能够比较精确地还原目标的具体形状,但是对目标内部材料和结构敏感,也不能处理具有复杂形状如凹多边形的目标。精准识别目标物体的切面形状目前只能借助昂贵的专用设备实现,作为这类设备的廉价辅助,本文提出基于RFID的切面形状识别(Section Shape Recognition,SSR)技术,利用RFID射频信号的反射特性来识别目标物体水平切面的形状,主要取得了如下4个方面的成果:(1)为了从复杂的多径环境中提取目标物体水平切面的形状信息,本文通过仔细设计RFID硬件设备的布置和测量手段,能够从原始测量数据中计算对多径效应和硬件偏差具有鲁棒性的物理量镜像信号比值(Image Signal Rate,ISR)。(2)通过理论分析得出2个结论:SSR对空间特征到达角(Angle of Arrival,AoA)的估计精度远优于对距离的估计精度;存在多个目标物体的反射信号时,会产生信号干涉问题从而极大影响AoA的估计精度。设计基于一维峰值查找的快速AoA估计算法,在保证算法稳定性的同时提升了AoA估计算法的运算效率。(3)通过移动目标物体或者RFID系统来保证测量值的空间多样性,得到AoA关于时间的数据集,对该数据集进行谱聚类,采用数据平滑和生成技术解决多反射信号的干涉问题,分离属于每个目标物体反射信号的时序AoA数据。(4)为了聚合时序AoA数据建立最优化模型,依据RFID系统与目标物体的几何关系,放松其中一项几何关系作为目标函数,剩下的几何关系转化为约束条件,利用该模型的最优解即可重构目标物体水平切面的每一条边。本文在常见的会议室这类典型场景中进行了应用测试,对SSR原型的关键技术和系统性能进行了验证评估。验证了物理量ISR对多径效应和硬件偏差的鲁棒性。进行了SSR原型对AoA和距离的估计精度的比较,详细分析了影响两者估计精度的因素。接着对比MUSIC算法评估了基于一维峰值查找的快速AoA估计算法分别在有一个目标反射信号和有两个反射信号情况下的算法性能。最后,展示了谱聚类和数据平滑生成技术对AoA-时间数据集的划分和解决反射信号干涉的作用,以及最优化模型的重构效果。实验结果表明:在无反射信号干涉的前提下,SSR对AoA的平均估计误差约是1.5°;任何情况下,重构的反射边的旋转角度估计误差不超过4°,反射边的平均最小偏移距离最好能达到10 cm以内。