[发明专利]三维空间中的大规模RFID阅读器的部署方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种三维空间中大规模RFID阅读器的部署算法。首先该算法对RFID阅读器进行三维建模，将RFID阅读器在三维空间中的部署这个NP-hard问题转化为三维矩阵的部署问题，依据常见的超高频RFID阅读器的电磁传播模型，建立了三维矩阵化的阅读器模型，该模型在部署仿真中实现简单、计算复杂度低，同时提出了一种基于淘汰规则的改进型粒子群优化算法，该算法加入了阅读器覆盖的越界检测和对种群中不良粒子的舍弃，相比标准粒子群优化算法，该算法不仅可以检测出部署在覆盖区域外的无效阅读器，将其重新纳入目标区域内，而且还能避免种群陷入局部最优解，保持粒子的活性。 

背景技术

RFID是英文Radio Frequency Identification的缩写，即无线射频识别。是一种非接触式的自动识别技术，它利用交变电磁场进行数据、信息的传递，具有其他自动识别技术所不具备的优势，如快速、可靠、安全性强、可同时读取多个目标等。目前被广泛应用于仓储、物流、门禁、图书管理、交通运输等领域。 

阅读器是RFID系统中最重要和关键的部分，同时也是最复杂的一个组件。它的作用是通过发射无线射频信号来查询和修改标签信息的设备，是RFID系统数据采集的终端。阅读器一方面通过网口RJ45、RS232串口或USB接口同计算机相连，另一方面通过天线与RFID标签进行通信。RFID阅读器可以和天线封装在一起，也可以外接天线，它分为手持式和固定式两种。 

RFID阅读器根据射频模块发出的载波的频率的不同，可以划分为低频阅读器、高频阅读器、超高频阅读器和微波频段阅读器等。一般常见的RFID系统工作频率有：125kHz、134.2kHz（低频）；13.56MHz（高频）；960MHz（超高频）。 

超高频RFID阅读器是目前应用较多的阅读器，该类天线大多使用微带天线（Microstrip Antenna）[26]，是由底层的导体接地板、中间的介质基片和上面贴加的导体薄片组成。所以也称为贴片天线（Patch Antenna）。典型超高频RFID阅读器的空间电磁辐射模型由主瓣、副瓣组成，其中主瓣是其主要传播方向。该传播模型的主瓣是一个近似椭球体，我们称之为锥球体，它代表了阅读器在三维空间的电磁传播模型。与规则球体在空间中的覆盖不同，锥球体在空间中的部署是有方向性的，随着天线摆放角度的不同，锥球体的辐射方向也不同。 

目前RFID网络中对阅读器的部署主要集中在二维平面的研究，有少量针对三维RFID网络的规划也是将三维覆盖转换为到二维平面再进行解决；而目前研究较多的三维无线传感器网络覆盖问题，大部分方法是在确定性部署的前提下，将节点按一定的规则进行排列，如简单 堆积、体心立方堆积、面心立方堆积等。该方法仅适用于解决节点覆盖模型为简单球型的情况。 

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是美国科学家James Kennedy和Russell Eberhart受鸟类觅食行为启发提出的一种群集智能算法。PSO类似于著名的遗传算法（GA），也是一种基于群体智能的优化算法，与遗传算法相比，它没有遗传算法中基因和染色体的交叉（crossover）、变异（mutation）等操作，因此相比GA，PSO具有简单、易实现的优点，在科学研究、工程计算领域得以广泛应用。 

由于RFID阅读器天线电磁传播模型是不规则的，而且在有些部署场景中存在覆盖区域不规则或不连续的情况。因此我们无法将RFID阅读器的部署位置严格限定在覆盖区域的内部；或者即使将阅读器限制在覆盖区域内部也无法获得好的覆盖效果。这种阅读器叫做越界阅读器。 

标准PSO是一种随机搜索型算法，其优点是算法在迭代的初期能够快速收敛，但是到了算法迭代的后期，所有的粒子都向群体中的最优粒子靠拢，粒子与粒子之间位置的差异逐渐减小，且粒子的速度由初始时的速度逐渐趋于零，此时的粒子由于缺乏活性，失去了探索新空间的能力，算法很容易就陷入到局部极值中。而且这种现象不能随算法迭代次数的增加获得明显改善。因此很多标准粒子群算法的改进研究出现了，目前对粒子群算法的改进主要有四类：参数选择、粒子群初始化、领域拓扑和混合策略。淘汰机制就是针对标准粒子群算法在迭代后期容易陷入局部最优解的现象而建立的。 

发明内容

本发明提出了一种三维空间中大规模RFID阅读器的部署算法，通过对不同三维部署场景进行的仿真实验结果表明，该算法具有良好的部署效果。