外文文献翻译--使用无源RFID系统在仓库中定位托盘【中文5950字】【PDF+中文WORD】

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1-空塑料盒; 2-塑料盒装满干纸; 3-塑料盒装满水; 4个包含金属的塑料盒） 3.2使用相位变化（LUPV）方法进行定位 1）初始阶段 假设货架位于单个阅读器天线的监控区域内，如图5所示。设C表示监控区域中参考标签的ID集合; P表示C的每个标签的信号相位。最初，C中的元素是已知的，并且P是空的。初始询问周期对于C中的所有参考标签获得pr。系统必须处理不可见的参考标签，当干扰目标进出时可能会看到该参考标签。该系统还在询问周期中维护不可见参考标签的信息。 图5架子设置例子 2）产品检入和参考分组阶段 假设每次通过RFID门签入一件产品并将其转移到货架上，则执行询问周期。 阅读器收集询问周期中所有标签的ID和阶段，并将信息恢复为Pi，其中我表示审讯周期。对于初始询问，i = 0。对于不可读的引用标签，系统将其审讯状态保持为不可读。 在参考分组阶段，系统为进入的产品本地化选择最有用的参考标签。为了将Pir与Pi-1r进行比较并定义受干扰的参考标签，需要阈值Th。阈值表示环境因素和噪声的典型相位变化。阈值表示环境因素和噪声的典型相位变化。为了确定阈值Th，当没有产品进出时继续进行询问。 然后，为了参考分组，每个参考标签的相位变化被获得为 对于参考标签的选择，系统比较每个参考的，并选择干扰参考 在上一周期中可见的不可见参考标签也被选为干扰不可见参考。 然而，如果目标产品含有金属或水，则金属或水的反射会引起参考标签信号的显着的多路径传播。由于反射传播，位于较远距离的参考标签很可能具有超过阈值的相位降低。实际上，目标产品阴影中的受干扰参考标签在空间上接近。应从参考组中勾选单独的参考标记。为了勾选单个参考标记，使用图论。在参考图中，每个参考标签都连接到单跳距离标签，如图6所示。 图6 参数图 虽然所有都可以分组为非干扰引用，但实际上系统并不需要将它们全部用于目标位置计算。为了选择最有用的不干扰参考，也可以使用参考图。如图6所示，选择干扰基准到读取器天线的最短路径上的第一个干扰基准用于目标位置计算。 3）位置估算阶段 使用受干扰的参考s，其中且选择无干扰参考t，目标位置可以计算为 其中F（z）表示z的最小菲涅尔区。 目标位置估计为{xi，yi}的中心。 3.3实验和结果 1）实验设置 天线放置在货架侧面1.5米处。木架的尺寸为1.8m×1.6m。如图7所示，搁板放置在普通的办公室。在这种情况下，阅读器天线可以覆盖整个搁板区域。这些标签是Impinj公司出品的H47。将45个参考标签贴在货架上。每个产品都附有一个标签。RFID阅读器基于标准阅读器模块。Impinj公司的INDY R2000 RFID阅读器芯片是阅读器模块的主要组成部分。RFID阅读器的频率固定为915 MHz，射频功率为30 dbm。如图8所示，将8个目标依次放入架子中。在阅读器的一个询问圈中，每个标签可以读取数十次或数百次，并且系统记录标签相位的平均值。 图7 货架和产品 图8 二维空间中的实际目标位置 2）LUPV实验结果 在LUPV中，系统通过比较相位变化与阈值Th来测量相位变化并选择干扰的参考标签。Th被设为4.1°。几个典型选定参考的信号相位绘制在图9中。例如，当T1出现时，C2的相位从103.5°下降到97.0°。因此，C2被选为T1的干扰参考。 当T1出现时，C12的相位从166.2°下降到160.5°，然后在出现T2时，相位从160.5°下降到154.7°。因此，选择C12作为T1和T2的干扰参考。 如图6所示，使用参考图选择未干扰的参考。目标位置使用等式（3）。 定位结果绘制在图10中，网格为0.1 m×0.1 m。 定位的平均误差为0.113米，最大误差为0.174米。 当包装箱内装有水瓶时，干扰参考文献的相位下降会更加剧烈。例如，当T3为空箱时，C10的相位从140.6°降至130.0°，C19的相位从17.0°降至12.7°。选择C10和C19作为T3的干扰参考。当T3含有水瓶时，C10的相由140.6°降至120.8°，C19由17.0°降至5.3°。因此，受干扰的T3参考群仍然是C10和C19，T3的估计位置没有变化。有时，由于反射传播，错误的参考标签可能会使相位下降超过阈值。他们中的大多数都使用参考图表进行勾选。在我们的第二个实验中，使用了装有水瓶的盒子。定位结果的平均误差为0.147米。 图9干扰参考标签的相位变化 图10 LUPV的本地化结果 表1显示了LUPV，KNN和LDTI定位方法之间的比较。与KNN相比，LDTI和LUPV均有所改善。尽管使用空盒的LUPV的平均误差与LDTI相比没有改善，但LUPV的最大误差显着降低。在使用完成的目标时，LUPV比LDTI有更好的表现。 表1 LUPV的表现 4结合AOA测量和RSS的库存本地化 产品库存是仓库管理中的一项重要活动。据报道，一些基于RFID的库存解决方案已应用于仓库管理[5,29]。本部分提出了与现有RFID库存系统兼容的库存定位方法。 该方法可以有效提高多路径定位精度。 4.1 AOA测量和错误 AOA可以通过天线对上的相位差来测量[30]： 其中是两个天线之间测得的相位差;是由阅读器，天线和连接器的硬件引起的相位差; L是两个天线之间的距离;λ是载波的波长;是从标签到天线对的角度。然而，AOA测量受到多路径传播的影响。为了验证这一点，进行了一项实验。天线对被放置在8个不同的位置，以测量a上的21个标记物品的AOA 如图11所示。五个天线对位于架子侧面1.5m处，高度从0.33m至1.33m。前面1.5米有三对天线。 货架和产品如图12所示。 图11 为了分析AOA测量误差选择了八个不同的天线对位置 图12 实验环境 统计分析AOA测量误差与从标签到阅读器天线的距离，实际AOA和RSS之间的关系。天线对分为两组，而天线对1-5为一组，而6-8为另一组。 结果绘制在图13中，其中一些标签可能不被读取器检测到并且未被绘制。如图13（a）和（b）所示，定位误差和距离之间没有明确的关系。对于实际的AOA和误差的关系，在天线对1-5上也没有明显的规律。在天线对6-8中，定位误差随实际AOA增加而增加，但规律性也不准确。RSS，RSS和定位误差之间可以找到准确的模式，特别是在天线对6-8上。当RSS减少时，定位误差显着增加。所有点落在图中标记为红色的直线上。总之，从实验中可以发现两个规则：架子前面的天线对的误差分布比侧面的天线对的误差分布更规则; RSS和定位误差之间有很强的关系。低RSS可能导致高AOA测量错误。 图13 AOA测量误差与距离（a，b），角度（c，d）和RSS（e，f） 由于多路径是影响AOA测量的主要因素，因此标签和阅读器天线之间存在一条视距（LOS）路径和若干个非视距（NLOS）路径，如同 如图14所示。 图14 UHF RFID多路径信道模型 相应的信道脉冲响应包含长度为dLOS的直接LOS路径和长度为di的M个反射路径。 其中Gx，y代表设备y在x方向上的角度相关天线增益;G是散射体i的偏振相关反射系数。这两个相量如图15所示。 图15 相位误差的几何解释 对于天线对6-8，总是存在显着的LOS路径，并且LOS信号的幅度高于NLOS信号的幅度。因此，当RSS较强时，ALOS具有较高的值，这将导致多路径对接收信号相位的影响较小。 另一个原因在于相位测量。 在我们的系统中，相位由标签的基带信号测量。 实际上，RSS和相位都可以在IQ（同相和正交）平面上测量： 其中z0是接收器的输入阻抗。 当RSS较强时，基带误差将导致相位测量误差较小。 4.2库存定位方法 现在我们可以使用RSS来估计本地化结果的可信度。 库存定位系统可以通过安装有天线的移动车实现，如图16所示。使用两个天线对，每对提供一个AOA。 然后可以计算产品的位置，如图17所示。 图16 移动库存系统 图17 使用两个天线对进行位置计算 其中（xa，ya）表示天线对中心的位置。手推车在货架上移动，阅读器在几个固定的库存点处执行库存。然后，每个标签可以获得若干个定位结果。RSS最高的结果被视为标签的最终位置。 4.3实验和结果 实验环境与图12相同。在第一个实验中，天线对的中心被设置在架子的中间，定位被执行一次。结果如图18所示。RSS和定位误差之间的关系绘制在图19中。 图18 固定定位的结果 图19 本地化错误与RSS的关系 第二个实验如图20所示。天线穿过货架，并在三个点执行库存。天线与货架之间的距离为1.5米。每个标签最多得到3个定位结果，RSS最高的结果被视为标签的最终位置。移动库存系统的结果绘制在图21中。平均误差为0.097 m。与固定定位相比，最大误差为0.153米，显着改善。 图20 移动库存系统的实验说明 图21 移动库存系统的结果 表2显示了固定本地化和移动库存本地化之间的比较。移动库存定位系统具有高度的准确性和鲁棒性，其平均误差为0.097米，标准偏差为0.035米，最大误差为0.153米。移动库存定位系统需要移动读取器天线并执行多次询问。但是，在基于RFID的仓库管理自动库存系统中，为访问所有目标标签，移动读取器天线并执行多次询问也是必要的。 表2 库存定位系统的性能 5结论 调查仓库管理中的产品本地化。 标签信号阶段被利用，并提出了用于检入和库存操作的定位方法。对于产品登记，建议使用LUPV方法。 实验结果显示0.113米的定位误差。 对于库存本地化，提出了结合AOA和RSS的方法。 RSS被证明是估计AOA测量对多路径可信度的有效基础。 实验结果显示0.097米的定位误差。 此外，所提出的方法与现有的基于RFID的登记和库存系统兼容。 对现有RFID系统的任何测量模块都没有要求，这也使得这种方法很有用。 17