⃝⃝可在www.sciencedirect.com上在线ScienceDirectICT Express 3（2017）188www.elsevier.com/locate/icte一种基于主动RFID的室内自动车系统算法G.L. Gragnani，S.贝尔加马斯基角蒙特库科DITEN-热那亚大学，Via Opera Pia 11 A-16145 Genova，意大利接收日期：2017年9月13日;接受日期：2017年11月15日2017年12月9日在线发布摘要提出了一种用于帮助工业环境中重型车辆路径规划的算法。该系统利用放置在整个工业区的有源RFID标签。该算法旨在最大限度地减少重型车辆的班次和负载，以减少生产时间和成本。结果令人鼓舞，该系统特别适用于不同的情况。例如，它可以被生产混凝土的公司用来驱动卡车，以有效地收集产品配方所需的材料。c2017 韩 国 通 信 信 息 科 学 研 究 所 。 出 版 社 ： Elsevier B.V. 这 是 一 篇 基 于 CC BY-NC-ND 许 可 证 的 开 放 获 取 文 章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。关键词：有源RFID;室内定位;车载系统1. 介绍提出了一种使用射频识别（RFID）技术[1，2它通过利用参考标记的概念提高了定位对象的整体准确性。基于实验分析，有源RFID被认为是室内位置传感的可行且具有成本效益的候选者虽然使用Wi-Fi系统可能是这类应用的最佳选择[3]，但它们可能会导致 当需要覆盖整个区域时，成本很高。此外，如果考虑金属棚内的室内位置感测，则使用GPS系统（其保证高的准确度）是不可能的。目前，由于其成本和尺寸的限制，无源RFID标签被广泛使用，而有源标签仍然不太常见。然而，有源RFID标签可以作为“信标”来帮助*通讯作者。电子邮件地址：gianluigi. unige.it（G.L. Gragnani），stebergamax@gmail.com（S. Bergamaschi），claudio.montecucco@tin.it（C. Montecucco）。同行评审由韩国通信信息科学研究所负责本文是《智能交通通信系统专刊》的一部分顾宗华吴，丹达·拉瓦特教授，金东均教授。https://doi.org/10.1016/j.icte.2017.11.012本文提出了一种精确定位技术，它可以来自附接有有源标签的物体的RFID信号被自动检测并记录在数据库中以用于位置检测。本研究的研究方法分为三个阶段：分析设计规范并处理最重要的实施细节，分析生产周期，这是涉及车辆辅助的项目的一部分，最后开发一种算法来区分不同的RFID标签区域，以帮助处理车辆。2. 问题使用有源RFID的室内位置感测问题并不是全新的，并且一些工作和算法可以可以在文学中找到。其中一些已在综述文件中进行了讨论和总结[6其他一些作品，特别是原始的LANDMARC [9]和VIRE [10]算法，以及一些更新和增强的版本[11此外，主要基于无源RFID的室内定位技术的最新进展可以在[16，17]和[18]中找到。这些方法中的许多方法假设发射的信号几乎是全向的，并且取决于标签读取器接收的信号强度。这些假设在自由空间中几乎是有效的，在自由空间中，2405-9595/c2017韩国通信信息科学研究所。Elsevier B. V.的出版服务。这是CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。G.L. Gragnani等人/ICT Express 3（2017）188189信号可以被测量到一定程度的准确性，因为根据众所周知的Friis定律，它随着距离而减小[19]。在非自由空间环境中，还开发了一些考虑天线高度、路径损耗、延迟等的模型[20从理论上讲，这种模型可以用来校正自由空间假设，并估计从阅读器到标签的距离，基于接收到的信号强度。然而，这种模型的主要局限性是，它们中的大多数假设的传播场景与有限数量的反射和障碍物。然而，根据[23]，其中一项研究是在一个简单但真实的办公楼进行的， 穿过房间的金属窗框和管道是RF信号不可忽视的障碍。此外，橱柜、木墙和人会导致额外的路径损耗以及信号穿透时的多重散射。因此，在类似于本文中所考虑的实际复杂操作环境中，其中存在也是时变的许多反射和多个路径，几乎不可能根据信号强度进行区分。此外，必须注意的是，由于生产公差，有源标签的功率可能彼此不同，尽管它们都被调谐在相同的输出值。此外，在许多引用的论文中建议使用规则的无源标签网格进行定位，这在真实的恶劣环境中很难实现。在本工作中开发的算法中，一个重要的设计决策是设计一个系统，而不是不读取，可能会引起假阳性，这可以在以后过滤掉这种选择是由环境特征决定的虽然几乎不可能避免错误的读数，但在某些情况下，RFID标签将无法读取，这将使系统因此，决定以增加误报数量为代价，以更大的功率运行。此外，在实现该算法时考虑的另一个重要约束是系统的处理速度能力。实际上，系统同时参与正确容器的识别以及读取进行中的配方的必要组分、称重等，当车辆以或多或少的“随机”速度并且沿着是由人类操作员选择的，这是不容易预测的。3. 生产周期以下是一个简化的，但典型的重工业生产周期。重型车辆的主要作用是：1. 选择要处理的订单。2. 搜索与该订单相关的配方。3. 对于配方中的每种材料，(a) 检查存放材料(b) 将物料(c) 选择必须卸载材料的适当区域(d) 在指定区域4. 如果任何仓库或任何其他地方不再需要，将其从配方中删除。可以重复第3点中描述的处理阶段，直到没有收集到所需数量的材料。可以同时处理多个生产订单，从一个生产订单切换到另一个生产订单。在材料收集过程中，检查回收材料的数量是否足以满足生产要求。如果在收集过程中出现错误，系统必须用错误代码发出信号所有操作通常都记录在日志中，每次操作完成时都会更新订单状态。可以手动记录操作，因为在处理没有RFID标签的材料时，在使用其他容器的材料时，以及必须纠正操作错误时，需要手动操作。当从仓库取料或手工记录的原材料总量等于生产数量时，系统显示装载完成信息。4. 的驱动算法仓储卡车是在仓库中提升和移动货物的实用设备。仓库运输车的工作情况是复杂的.在工业环境中，在从不同容器或仓库收集材料的阶段其基本思想是具有随车辆移动的单个RFID读取器，以及许多固定的有源RFID信标，其放置不遵循任何规则布置并且用于标记各种感兴趣区域。该方案也被称为反向RFID，因为它通过将RFID标签定位在固定的已知位置来反转RFID子系统由于工作环境的特点，可能会出现RFID标签的错误读取以及即使正确发送也无法读取标签的情况信号然而，由于问题的性质，有必要实现一个对假阳性比漏读更敏感的系统。事实上，误报并不是一个大问题，因为所提出的算法消除了它们。开发算法时必须考虑的一个关键因素是系统的处理速度能力。系统同时执行分析以识别正确的区域并读取正在进行的订单所需的材料列表，而卡车则沿着特定的路径移动，这需要为搬运操作进行预测。所提出的算法是基于相同的标识符，这是从一个特定的区域，配备了有源RFID标签发送的到达时间和重复读数。系统将每个区域与以下信息进行匹配：190G.L. Gragnani等人/ICT Express 3（2017）188RFID代码区域（容器）说明集装箱类型（例如仓库、废物倾倒场、其他区域）• 位置• 容量特定区域可以用一个或多个RFID标签标记，以使车辆能够自动识别。该算法的目的是识别车辆所在的容器，并决定它是否是当前配方的正确位置。特别地，读数被计数并按到达时间排序，并放入项目列表中。另一个列表与放置在该区域中的容器相关联根据图1所示的流程图，异步地处理所接收的标签标识符（tag-id），同时以规则的间隔更新项目和容器列表。具体地，处理项目列表，并且从列表中移除具有超过预设常数的到达时间的任何tag-id。处理剩余的标记，并相应地更新容器列表。至于配方，在生产周期中，内存中的副本与操作保持最新，不再有效的容器将从配方表中删除这些步骤总结在图2所示的流程图中。定期作出决定。在每个时钟滴答时，选择具有较大读数数量和具有较新到达时间的容器。操作员还可以手动记录任何类型的操作。这是必要的，因为仓库中可能有没有标签的区域，需要从这些区域收集材料。5. 结果和讨论虽然没有对算法的能力以及整个循环进行理论评估，但该算法在实际生产线中实施[24]。为此，使用了一个射频识别子系统，该子系统具有一个阅读器和几个2.4 GHz频段的标签。选择了在信标模式下工作的有源标签，确保系统即使在较长的标签/阅读器距离的情况下也能正常工作，例如在仓库中。电池可以使用长达5年。标签被封装在坚固的外壳中，用于在恶劣的环境条件下工作，并保护RFID标签免受灰尘（在这种情况下，这是主要的有害元素），极端温度和水分的影响。标签放置在仓库附近，以确保车辆和货物的操作和移动Fig. 1. 用于处理所接收的标签标识符的流程图。RFID标签发送到读取器的识别信息通常是唯一的序列号。虽然标签是可读写的，但本文提出的算法不需要重写标签或存储进一步的信息，因为唯一的标签标识号足以识别区域。材料-标签匹配是对该特定地点可用材料的精确识别，可以通过软件使用存储在中央数据库中的信息进行经过长时间的测试，新系统现已完美地集成到生产周期中，并大大提高了生产质量。6. 结论介绍了一种基于有源RFID的室内自动车内定位算法。该算法有助于在工业区内驾驶重型车辆，以有效地收集特定生产所需的材料标签/接收器通信。每个标签的输出功率可以进行调整，以实现适当的读取距离调谐。例如，当车辆进入非常小的标记区域时，由于标签将非常接近读取器，因此将需要更少的功率来获得更高的读取选择性。阅读器（收发器和天线）被封装在IP65箱内，并安装在汽车驾驶室内，就在挡风玻璃之外。从不同的仓库订购。该系统可用于（例如，生产混凝土的公司）驾驶卡车，以有效收集产品配方所需的材料。在这样的环境中，材料被储存在放置在不同区域的容器中;每个区域都配备有一个或多个标签，以便驾驶卡车收集沙子，水泥和石灰。实验分析表明，该算法显着提高生产，因此有源RFID···G.L. Gragnani等人/ICT Express 3（2017）188191图二. 标签列表处理（a）和容器选择（b）流程图。技术是用于室内位置感测的可行且成本有效的候选者。今后的发展将侧重于确定一些衡量标准，以便从更量化的角度评估系统的能力和局限性。为此，可以要求客户提供更多相关数据用于统计，可以从理论角度研究决策算法，并且可以定义仿真框架以量化对各种重要参数（例如，车辆速度、RFID位置、面积、尺寸等）的依赖性。利益冲突作者声明不存在利益冲突。引用[1] J. Landt，RFID的历史，IEEE Potentials 24（4）（2005）8[2] J. Kabachinski，《RFID导论》，Biomed。仪器Technol.39（2）（2005）131 - 134。[3] Z.法里德河Nordin，M.陈晓，无线室内定位技术与系统的研究进展，北京：计算机科学出版社。网络Commun. 2013（2013）12.[4] J. Pérez，F. Seco，V. Milanés，A. Jiménez，J.C. Díaz，T.德·佩德罗，使用主动交通信号的基于RFID的智能车辆速度控制器，传感器10（6）（2010）5872-5887。[5] Q. Fu，G. Retscher，基于RSSI的行人导航有源RFID三边测量和位置指纹识别，J。导航62（2）（2009）323[6] L.M. Ni，D. Zhang，M.R.源，基于RFID的定位和跟踪技术，IEEE无线。Commun. 18（2）（2011）45-51。192G.L. Gragnani等人/ICT Express 3（2017）188[7] M. Bouet ， A.L. Dos Santos ， RFID tags ： Positioning principlesandlocalizationtechniques，in：Wireless Days，2008. 08年的WD。1st IFIP，IEEE，Dubai，UAE，2008，pp. 24比27[8] J. Zhou，J. Shi，RFID定位算法和应用：综述，J. Intell。20（6）（2009）695-707。[9] L.M. Ni，Y. Liu，Y.C. Lau，A.P. Patil，LANDMARC：使用有源RFID的室内位置传感，无线。网络10（6）（2004）701-710。[10] Y. Zhao，Y. Liu，L.M. Ni，VIRE：基于虚拟参考消除的主动RFID定位，第36届并行处理国际会议56比56[11] R. de Amorim Silva，P.A.da S.贡萨尔维斯，提高效率基于RFID的有源室内定位系统，在：2009 IEEE无线通信和网络会议，2009，pp. 1 -6，h t t p：/ / d x. 多岛或g/10。1109/WCNC. 2009.4917714.[12] A.叶，Y。灵湖，澳-地Xu，X. Yang，一种改进的基于RFID的无线传感器网络定位算法，Int. J. Distrib.传感器网络9（5）（2013）390194。[13] S.塞耶迪湾Akbari，E.阿拉伯岛Ramezani，M. Mahdavi，Usingvirtual reference tags to improve the accuracy of active RFID basedpositioning systems ， in ： 2014 Fourth International Conference onCommunication Systems and Network Technologies ， CSNT ，Bhopal，2014，pp. 1078-1081.[14] L. Yang，H. Xu，W. Zeng，基于虚拟参考标签和纠错机制的改进RFID室内定位算法的研究，国际无线电频率识别杂志。4（4）（2015）362-375。[15] M.M. Soltani，A.Motamedi，A.Hammad，使用人工神经网络和虚拟参考标签增强基于标签的RFID标签定位，Autom。施工54（2015）93-105。[16] S. Manaffam，A. Jabalameli，RF本地化：物联网的基于RFID的定位算法，在：系统会议（SysCon），2016年IEEE年会，IEEE，2016年，pp。一比五[17] K. Witrisal，S.放大图片作者：J. Leitinger，P. Meissner，室内应用的高精度定位：RFID，UWB，5G及其他，2016年IEEE国际RFID会议（RFID），IEEE，2016年，第103页。1-7号。[18] D. Dardari，N. Decarli，A. Guerra，F. Guidi，RFID超宽带本地化的未来，在：2016年IEEE RFID国际会议（RFID），2016年，第103页。1-7，h t t p：/ / d x. 多岛或g/10。1109/RFID. 2016七四八七九九八。[19] H.T. Friis，A note on a simple transmission formula ，Proc. IRE 34（5）（1946）254-256.[20] M.J. Feuerstein，K.L. Blackard，T.S. Rappaport，S.Y. Seidel，H.H.Xia，路径损耗、延迟扩展和中断模型作为微蜂窝系统设计的天线高度的函数，IEEE Trans. Veh. Technol. 43（3）（1994）487-498。[21] J.B. T.S.安德森Rappaport，S. Yoshida，无线通信信道的传播测量和模型，IEEE Commun。麦格33（3）（1995）42-49。[22] O. Landron，M.J.Feuerstein，T.S.陈文辉，移动无线电环境中典型外墙表面的理论反射 系数与经 验反射系 数的比 较，IEEE Trans.Propagation 44（3）（1996）341-351。[23] M. Zhu，基于RFID的多传感器室内/室外定位技术的定位算法。（博士）2011年，澳大利亚墨尔本皇家理工大学，[24] G.L.格拉尼亚尼角蒙特库科湖Casella，基于主动RFID的车辆系统，以帮助煤矸石-煤尘混合物的生产周期：案例研究，在：2016无线和光通信进展（RTUWO），2016年，第103页。75 -79，h t t p：/ /d x. 多岛或g/10。1109/RTUWO. 20167821859.
