物联网泛定位理论与关键技术研究

The ubiquitous deployment of wireless networks and the development of pervasive computing have triggered enormous RFID based localization services spanning from logistics management, food chain monitoring, all the way up to ordnance management and traffic supervision. The state-of-the-art, though, resides far from satisfactory in terms of cost, applicability, and accuracy, thus impending widespread viability. To tackle these challenges, this project starts with the underlying RF signals and explores the corresponding spatial propagating characteristics. The aim is to propose a series of general object localization techniques based on the intrinsic radiation properties of RF signals. General localization, in definition, refers to determining the order of the target objects or the regions where they locate under complex environments. Albeit coarse-grained, this kind of information plays a vital role in the realms of warehouse management and baggage sorting, which sketches a primary inference of where the objects reside in complicated surroundings. Moreover, such coarse-grained location information is independent of the underlying hardware, and hence is more operable and practical.

随着无线网络的普及以及普适计算技术的发展，基于射频识别技术的定位服务受到了越来越多的关注。在物流管理、食品链监控、军械管理以及交通监管等领域显示出了巨大的活力。然而现有的基于射频识别技术的定位方案在使用成本、应用范围和定位精度等方面还远远达不到普适计算应用的需要，限制了其在各行各业中的广泛普及。针对传统基于射频识别技术的定位方案所存在的定位误差波动范围大；定位方案可移植性差以及定位系统实用性低等问题，本课题首先以射频信号为研究对象，探究其空间传播特征。在此基础上，提出基于射频信号传输特征的物体泛定位关键技术的研究方案。这里泛定位是指判定复杂环境下物体之间的排列顺序以及所处的区域。这类粗粒度的位置信息在仓储管理、行李分拣等领域扮演着至关重要的角色。对物体在复杂环境下所处的位置进行判定。另一方面，这类粗粒度位置信息不依赖于特定硬件设备，因此具有较强的可操作性和实用性。

随着无线网络的普及以及普适计算技术的发展，基于射频识别技术的定位服务受到了越来越多的关注。然而现有基于射频识别技术的定位方案在使用成本、应用范围和定位精度等方面还远远达不到普适计算应用的需要。有鉴于此，本课题开展泛定位关键技术的算法研究工作，通过提取信号特征，研究反向散射链路层、信号的丢包率和波特率以及编码，提出了自动感知链路层，为信道的选取提供了方法，同时降低了信道探测开销，并通过RSSI和丢包信息设计出分类器，用于选择数据传输的最佳比特率，并在反射机制的射频信号空间传播特征基础上提出了泛定位算法。基于RFID的信息管理经常处于复杂环境下，进一步通过建立区域模型，将路径追踪的定位方法与RSSI值结合实现了复杂环境中的精确定位。在研究泛定位的同时，考虑到基于碰撞而造成的数据丢失，提出一种尾码控制标签多次识别的机制，有效减少数据丢失。最后基于安全问题，本课题进一步提出了非法入侵者的定位跟踪，能够检测、定位入侵者的轨迹，提高了泛定位的可靠性。实验结果表明，此解决方案能够实现较高的定位、排序精度，准确率达到了93%的平均水平。