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空间信息是反映空间实体分布特征的信息,它主要包括实体的空间位置、空间距离及空间关系等内容。在物联网背景下,对空间信息的精准感知是进一步实现智能化、自动化的关键。射频识别技术(Radio Frequency IDentification,RFID)作为一种利用电磁耦合和反射链路进行通信的非接触式自动识别技术,以其成本低、体积小、无需电池等特点,被视为是实现“万物互联”和智能感知不可或缺的关键技术。然而现有RFID系统仅能够识别贴附有标签的物体是否存在于电磁波辐射范围内(10米左右),而不具有精准感知物体空间位置、空间关系的能力。为解决上述问题,本文针对RFID空间信息感知技术展开研究。首先通过分析射频信号的信道特征(包括相位、信号强度、到达角度等)与贴标物体空间信息之间的深层关系,建立RFID空间信息感知模型,并利用商用RFID阅读器和可移动机器人构建了一个RFID空间信息感知实验平台。在此基础上对基于RFID的空间信息感知方法展开研究,旨在弥补现有技术在空间距离感知、三维空间位置感知以及障碍物自适应感知三方面上的不足,从而为面向智能化和自动化的多项实际应用提供更加全面的底层信息支撑。具体来说,文章的主要创新点如下:(1)提出一种基于多频载波相位差的空间距离感知方法,解决现有方法在感知贴标物体空间距离时精度较低的问题。该方法通过在不同频段下对标签返回信号相位的多次采样给出多组频率差下的相位差值,之后利用卡尔曼滤波分别对每组相位差值进行校准,再融合多组相位差值进一步提高距离感知精度。实验结果表明该方法的距离感知均方根误差在5米通信范围内为16.5cm,在0.5米近距离通信情况下则低至2cm,可进一步面向图书馆自动化管理和智能货架等应用开展多个紧密排列物体的排序与纠错。(2)提出一种基于相位干涉的三维空间位置感知方法,在一定程度上弥补了现有方法在贴标物体三维空间位置感知方面的不足。该方法以干涉综合孔径雷达(Interference Synthetic Aperture Radar,InSAR)为指导,首先通过全息成像方法计算平面伪坐标,再利用多组空域到达相位值的干涉结果估计目标高程信息,并结合基于密度的聚类算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)实现相位解缠。同时还提出了一种孔径方向估计(Aperture Beam Predicting,ABP)的快速计算方法用以优化全息成像过程的实时性,从而缩短方法整体的执行时间。实验结果表明在3m*3m*2m的通讯范围内,该方法三维位置感知结果的均方根距离误差为18.3cm,最小误差为6cm;ABP方法则使得方法整体运行时间相较于原始全息成像方法减少99.4%,维持在95ms左右。(3)提出一种基于多径信号层析成像的障碍物自适应感知方法,旨在对没能及时贴附标签或是恶意进入环境的物体(障碍物)进行空间位置感知。该方法以层析成像(Radio Tomographic Imaging,RTI)方法为基础,并引入多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)方法对多径信号到达角度进行空间谱估计,在此基础上根据障碍物对多径信号到达角度和信号强度的衰减情况,给出一种优化的权重因子并构建层析图谱,最后采用代价函数最小化思想完成障碍物空间位置的自适应感知。实验结果表明该方法的障碍物位置感知均方根距离误差在12cm左右,相比于经典层析成像方法其感知精度提高了近60%。