龚结龙，丁双定，李小杰，戴燕君

（中电海康集团有限公司 浙江海康科技有限公司，浙江 杭州 311100）

0 引 言

在基于RFID技术管理文件、物品等对象的场景应用中，对这些被管理对象的位置定位是系统的核心功能。影响定位结果的关键性能指标为串读率和漏读率。实际使用中，由于RFID技术的物理特性，当多个标签重叠率较高、被遮挡、或者所处环境场强分布不均导致无法受到激励等情况下，无法实现对所有目标标签的读取/盘点，存在较高漏读率。同时，由于RFID天线的场强分布特性，不同天线的场强分布范围不同，强弱也不同，由此造成的场强区域边界不能完全确定，在实际环境中使用时容易读到周围的标签，引起串读。

串读和漏读本身是一对矛盾的因子，相同天线环境下。当功率增加时，漏读率会降低，但是串读率会升高；当功率降低时，串读的情况会有所改善，但是漏读率会提升。因此，需要从本质上改善天线的场强分布，使场强尽可能均匀分布，范围距离可控，避免场强的弱区和盲区。基于此本文采用天线阵列结合定位算法的方式，实现一种基于天线阵列三维立体模型的定位方法。

如图1所示为一种RFID智能文件柜示意图。图1中：位置1为柜体结构，位置2为柜体内部的20个区域，位置3为每个区域下面铺设的近场天线；文件存放在文件袋中，文件袋的底部贴上RFID标签，文件竖放排列在各个区域中。在此通过柜体内部设置的嵌入式系统和RFID读写器，使用天线阵列盘点柜体中所有文件标签，并定位出每一本文件所在的区域。

图1 RFID智能文件定位柜示意图

1 天线设计

1.1 天线详细设计

在设计PCB近场天线阵列时，需实现天线场强分布范围可控且场强强度分布均匀。本文的近场天线的详细设计示意图如图2所示。

本文设计的进场天线由正面板和接地板组成，采用基于π型结构的行波天线设计，以50 Ω特性阻抗微带线及周期性的π型结构走线，如图中位置3所示，尾部接50 Ω负载，如图2中位置5所示。每个周期结构的长度为1/4波长设计。行波天线的辐射效率较低，可以有效地将天线的辐射能量控制在近距离范围内。PCB天线的分布为单PCB板上分布双天线，如图2中位置3所示敷铜部分，并采用引出双馈点的方式，双馈点如图2中位置4所示。天线的双馈点分别通过馈线连接到RFID读头，RFID读头启动工作时，分别使能馈点1和馈点2，生成的两个场强在空间分布上互相弥补。通过这种π型结构可以使场强范围在三维空间内均匀分布，距离范围完全可控，有效避免了单馈点天线引起的盲区弱区问题。基于该天线阵列，无源RFID读头读取到的标签信号强度分布均匀，避免漏读和相邻区域天线阵列之间的明显串读。

图2 近场天线结构

1.2 仿真结果

10 mm处天线仿真结果如图3所示。

图3 双馈点方式的场强分布图

图3中红色表示场强最强的区域范围，蓝色表示场强最弱的区域范围。从单馈点方式的场强分布可以看出，蓝色区域和绿色区域具有明显的界限，表明近场天线的场强覆盖范围是可控的，相比较于单馈点的场强分布情况，双馈点的方式明显增加了场强较强的分布范围，同时改善了场强分布均匀度。图中的绿色颜色深浅变化细微，表示场强分布均匀，整体上场强偏强的范围在中心区域，对周围没有明显影响。

2 定位算法设计

根据RFID多标签数据设计的精准定位算法，其核心影响因子为天线阵列表。表中每根天线获取的标签RSSI信号强度值、读取次数。通过三个影响因子建立三维立体空间模型，通过权重最优的逻辑算法输出最优的定位值，避免因相邻天线串读引起的定位位置发生偏移。该算法结合所设计的天线与环境形成的场强分布，可以精确实现标签的定位。

2.1 天线阵列定位算法

天线阵列定位算法描述为逐一使能天线阵列中的每一根天线，获取每根天线读取的标签信息。由于RFID技术的特性，同一个标签可以被一定范围内的多根天线读到，而距离该标签最近的天线为标签的真实位置。通过定位算法可以准确得出每一个标签距离最近的天线位置，天线位置在空间对应具体的位置，从而完成对标签的准确定位。

定位算法逻辑图如图4所示。定位算法步骤如下：

图4 定位算法逻辑

（1）导入天线阵列列表，根据天线阵列列表生成三维立体空间模型，即天线阵列中的每一根天线对应某一个空间区域，天线阵列以馈点为单位，因此同一块天线PCB板上的双馈点天线为2根天线。

（2）导入天线阵列中每一根天线读取到的所有标签信息，并转换生成每个标签被天线阵列中的哪些天线读到、所读到的RSSI信号值、读取到的次数等信息列表，并以RSSI信号值进行优劣排序，生成标签信息排序表。如：标签Tag1被Antx，Anty，Antz三根天线读到，根据RSSI值排序后，得到其RSSI平均值分别为RSSIx，RSSIy，RSSIz，次数分别为 Cntx，Cnty，Cntz。

（3）依次以单个标签进行定位计算，根据上述信息表建立算法模型，通过比较最优的RSSI值的次数和空间位置是否均属于最优位置，如果是则输出该位置为标签所在的定位结果；如果否，根据3个影响因子的权重排序，结合空间模型中的点位，输出最优的天线号作为精确位置，从而输出定位结果。

定位算法在一定程度上依赖于天线阵列的场强分布设计，如果场强分布不均匀，会导致定位偏差，从而输出错误的定位结果。例如，天线阵列中的天线AntP在附近的空间点位Ox中存在弱区，而天线AntQ在空间点位Ox中为强区，而空间点位Ox在空间上属于AntP的范围，空间点位Ox距离AntQ更远。当标签Tagx位于空间点位Ox时，出现AntP天线读到标签Tagx的信号强度和次数更优于AntQ天线读到的信号强度和次数，根据定位算法与点位模型，输出了Tagx的定位结果为AntQ，导致定位错误。

2.2 单天线定位算法

单天线定位算法指的是：根据天线阵列算法得出了已有的标签所在的精确位置。当触发单根天线读取标签时，如果需要增加或减少标签，只需根据单天线读取的标签信息和原天线阵列的数据信息库，设计定位逻辑算法，得到标签的增减变化结果，具体描述：

（1）天线阵列中的天线号分布为Ant1，Ant2，…，Antn；

（2）天线阵列数据库中的标签数据定义为：

Ant1天线号的数据：Ant1-Tag1，Ant1-Tag2，…，Ant1-Tagm1；

Ant2天线号的数据：Ant2-Tag1，Ant2-Tag2，…，Ant2-Tagm2；

…………

Antn天线号的数据：Antn-Tag1，Antn-Tag2，…，Antn-Tagmn。

（3）天线阵列中的某根天线Antx的一次读取标签数据的周期内，读取到w个标签数据，命名为R1，R2，…，Rw。

步骤1：判断Ri是否在Antx信息库中（Antx-Tag1，Antx-Tag2，…，Antx-Tagm1）。

如果Ri在Antx信息库中，则Ri=＞状态未改变；

如果Ri不在Antx信息库中，则查看Ri是否在所有天线阵列数据库（Ant1～Antn）中，如果在数据库中，说明Ri是串读到的其他天线中的标签，Ri=＞状态未改变；如果Ri不在整库中，则Ri=＞新增；

从R1轮询到Rw结束。

步骤2：提取出Antx中原数据库中的标签数据，记录为：Antx-Tag1，Antx-Tag2，Antx-Tagk，…，Antx-Tagmx；

依 次 在R1～R30中 查 找 Antx-Tag1，Antx-Tag2， …，Antx-Tagk，…，Antx-Tagmx；

如果在R1～R30中能找到Antx-Tagk，则Antx-Tagk=＞状态未改变；

如果在R1～R30中找不到Antx-Tagk，则Antx-Tagk=＞取出。

通过上述比较分析可以在单天线读取标签后，准确定位出新增和减少的标签。

进一步地，定位算法在一定程度上依赖于天线阵列的场强分布设计，如果场强分布不均匀，会带来定位发生偏差的错误结果。

3 系统使用

将普通的近场天线应用在天线阵列定位标签位置的场景中，以智能文件定位柜（长×宽×高=1 000 mm×360 mm×2 000 mm）为例进行实验。该智能文件柜分为5层20个区域格，每个区域格布置一块普通的近场天线，共20个近场天线阵列，对1 000本RFID文件进行定位结果测试，连续测试500次得到的定位结果显示：串读发生的概率5%以上；漏读发生的概率在3%以上。

使用本文设计的双馈点近场天线方式并结合定位算法对同样的智能文件定位柜进行实验，相同空间分布内由原来的20个近场天线阵列变成了40个近场天线阵列，对1000本RFID文件进行定位结果测试，连续测试500次得到的定位结果显示：串读率低于0.1%；漏读率低于0.5%。

4 结 语

本文针对RFID智能文件柜等应用的标签串读漏读问题，提出一种基于近场天线阵列结合定位算法实现的精确定位方法。将所述天线组形成的天线阵列用在文件定位/物品定位等应用场景时，可严格控制每一个天线在本区域内的场强分布的均匀度。基于该天线阵列，无源RFID读头读取到的标签信号强度分布均匀，避免漏读和相邻区域天线阵列之间的明显串读。同时结合定位算法，可将本文方法应用于基于RFID技术的多标签定位场景中。