[发明专利]三维空间中的大规模RFID阅读器的部署方法有效
申请号: | 201310639975.4 | 申请日: | 2013-12-02 |
公开(公告)号: | CN103793551B | 公开(公告)日: | 2016-11-02 |
发明(设计)人: | 周世杰;罗嘉庆;刘赟;周扬葓;邓伟伟;张萌洁;张悦涵;刘赟卓 | 申请(专利权)人: | 电子科技大学 |
主分类号: | G06F17/50 | 分类号: | G06F17/50;G06N3/00 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 611731 四川省*** | 国省代码: | 四川;51 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 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,其特征在于,该算法采取量化的方法,将三维空间中的读写器模型和待覆盖区域模型分别转化为三维矩阵,然后利用矩阵理论,将读写器部署问题转换成三维矩阵的部署问题。同时针对阅读器天线有传播方向的差异问题,提出了使用旋转矩阵来构建读写器三维覆盖模型矩阵组的方法,以此来映射读写器天线的摆放。并且给出了该部署策略中计算部署性能指标:覆盖率和重叠率的方法。最后针对RFID阅读器的部署,该算法提出了一种基于淘汰规则的粒子群算法的改进型策略,该策略加入了阅读器越界检测和淘汰机制,对标准粒子群算法做出了改进。 | ||
搜索关键词: | 三维空间 中的 大规模 rfid 阅读器 部署 方法 | ||
【主权项】:
三维空间中的大规模RFID阅读器的部署方法,其特征在于:(1)该方法提出了一种矩阵化的量化方法,将阅读器电磁覆盖模型和覆盖区域模型映射为阅读器三维矩阵和覆盖区域三维矩阵;具体实现如下:首先将阅读器电磁覆盖模型放入一个立方体区域,然后通过对这个区域进行量化,将该区域变换成一个每维长度都为n的(0、1)矩阵,矩阵中1的部分代表阅读器覆盖区域,0的部分代表没有被覆盖到的区域,从而完成阅读器的矩阵化,形成阅读器三维矩阵;同理再将覆盖区域模型也装入一个更大的长方体中,并将其量化成一个每维长度分别为长方体长、宽、高的三维矩阵,矩阵中元素值为1的点表示需要覆盖的区域、矩阵中元素值为0的点表示不需要覆盖的区域,从而完成覆盖区域的矩阵化,形成覆盖区域三维矩阵;(2)阅读器电磁覆盖模型使用旋转矩阵来构建阅读器三维覆盖模型矩阵组,以此来映射读写器天线的摆放,真实反映出读写器辐射场在空间中的传播具有方向性;具体实现如下:对阅读器三维矩阵M沿一条平行于z轴的直线旋转,该直线定义为:通过阅读器三维矩阵M的中心点,且平行于z轴;阅读器的方向对应于阅读器三维矩阵M沿直线的旋转方向,根据阅读器方向的不同生成新的矩阵,这些矩阵组合起来就是按不同角度摆放的阅读器三维覆盖矩阵组M(θ);(3)该方法提出了一种三维矩阵的部署策略,通过采样、量化的方法,将三维空间中的读写器部署问题转化为三维矩阵部署问题;具体实现如下:在阅读器电磁覆盖模型和覆盖区域模型分别进行量化并得到各自的三维矩阵后,通过矩阵叠加的方式,将阅读器三维矩阵循环叠加到部署矩阵中,若干个阅读器三维矩阵M根据天线摆放位置的不同和天线传播方向的不同,逐一叠加到部署矩阵Md(a1,b1,c1)上,假设阅读器三维矩阵M(L,W,H)初始化时被随机放置在部署矩阵Md(a1,b1,c1)里的点(r,c,pa)上,则将单个阅读器循环叠加到部署矩阵Md,形成新的部署矩阵Md的公式如下:Md(r:r+L‑1,c:c+W‑1,pa:pa+H‑1)=Md(r:r+L‑1,c:c+W‑1,pa:pa+H‑1)+M(1:L,1:W,1:H);其中r,c,pa三个参数根据矩阵不同加以边界限制;(4)该方法提出了一种新的计算覆盖率和重叠率的策略,该策略计算简单,实现容易;具体计算方法如下:覆盖率σ为:覆盖了一次和一次以上的点占所有覆盖到的点的比值;重叠率为
覆盖了两次和两次以上的点占所有覆盖到的点的比值;(5)该方法提出了一种基于淘汰规则的粒子群算法的改进型策略,该策略加入了阅读器越界检测和淘汰机制,对标准粒子群算法做出了改进;阅读器越界检测具体方法是设定一个阈值,如果在迭代过程中检测到阅读器没有覆盖到任何有效区域或者覆盖的区域面积小于该阈值,则对阅读器的参数进行相应的处理;具体是将阅读器矩阵与覆盖矩阵上大小等同于阅读器矩阵的矩阵进行点乘,通过点乘,保留下覆盖矩阵中元素值1的元素,如果结果矩阵中有1,则该区域被阅读器覆盖到了,如果结果矩阵全部为0,则该区域完全没有被覆盖到,通过这种方法判断阅读器矩阵部署的有效性,如果判断出阅读器是越界阅读器,则将该阅读器位置、速度随机重置,直至越界检测判断出该阅读器为有效阅读器为止;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,淘汰机制具体为:假如粒子群的全局极值在累积一定的迭代次数后没有提升,则通过对所有粒子适应值的计算,选择其中适应值最小的若干个粒子将其舍弃,再随机初始化新的粒子加入到粒子群中,与适应值较大的优秀粒子协作、更新,经过不断的优胜劣汰,整个粒子群既保持了粒子的多样性,又保存了群体中的优秀粒子。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于电子科技大学,未经电子科技大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201310639975.4/,转载请声明来源钻瓜专利网。