本發(fā)明屬于移動無線通信技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于改進雞群算法的超高頻射頻識別定位系統(tǒng)的閱讀器天線優(yōu)化部署方案。

背景技術(shù)：

隨著環(huán)境感知在室內(nèi)導(dǎo)航、物流管理、控制接入、實時監(jiān)控等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，基于超高頻射頻識別(ultrahighfrequencyradiofrequencyidentification，uhfrfid)的定位技術(shù)的研究備受關(guān)注。現(xiàn)有uhfrfid定位系統(tǒng)中的閱讀器天線大多使用微帶天線，主要由底層的導(dǎo)體接地板、中間的介質(zhì)基片和上面貼加的導(dǎo)體薄片三部分組成。閱讀器天線的空間電磁輻射模型由主瓣、副瓣組成，其中主瓣是其主要傳播方向，閱讀器天線擺放的位姿不同，其輻射方向也不同。

在大規(guī)模的uhfrfid定位系統(tǒng)中，閱讀器天線的部署方式至關(guān)重要。閱讀器天線的數(shù)目、分布、輻射方向和閱讀器的發(fā)射功率等條件都不同程度上影響著系統(tǒng)功耗、定位精度、覆蓋程度、通信干擾等定位系統(tǒng)的性能參數(shù)，合理部署大規(guī)模uhfrfid定位系統(tǒng)中的閱讀器天線的規(guī)劃方式，對于全面提升定位系統(tǒng)的性能，具有重要的理論研究意義和實際應(yīng)用價值，相關(guān)研究已經(jīng)成為射頻識別領(lǐng)域和物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點。

目前，研究人員通常采用智能優(yōu)化算法求解超高頻射頻識別定位系統(tǒng)的閱讀器天線優(yōu)化部署問題，采用的智能優(yōu)化算法主要包括遺傳算法、粒子群算法、細菌覓食算法、模擬退火算法等等，上述算法在一定程度上可以獲得較好的優(yōu)化部署效果，但仍存在容易陷入最優(yōu)解和收斂速度慢的缺陷。2014年，mengxianbing等人提出了一種全新的雞群優(yōu)化算法(chickenswarmoptimization，cso)，該算法是模擬雞群覓食行為的一種隨機優(yōu)化算法，相比于其他智能優(yōu)化算法，其優(yōu)點主要體現(xiàn)在兩方面：(1)雞群優(yōu)化算法中的多種位置更新策略有利于在確定性與隨機性之間取得平衡，擴大了有效搜索空間；(2)雞群優(yōu)化算法通過建立等級秩序，不同雞群間可以協(xié)同覓食，有利于雞群保持種群多樣性，使算法不易陷入局部極值。多種測試函數(shù)的仿真結(jié)果表示，雞群優(yōu)化算法可以在復(fù)雜問題的優(yōu)化求解問題中獲得更好的尋優(yōu)精度和尋優(yōu)速度。因此，圍繞雞群算法進行相關(guān)改進并應(yīng)用于實際的優(yōu)化問題求解，已經(jīng)成為研究人員的工作重點，并引起了廣泛關(guān)注。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是，提供一種基于改進雞群算法的超高頻射頻識別定位系統(tǒng)的閱讀器天線優(yōu)化部署方案。本發(fā)明能夠有效解決現(xiàn)有技術(shù)在求解多天線參數(shù)優(yōu)化部署問題時存在的標簽定位性能較低、算法的收斂精度低、收斂速度慢的問題。本發(fā)明的具體內(nèi)容包括以下步驟：

步驟1：依據(jù)弗里斯功率損耗模型，建立融合前向鏈路特征和后向鏈路特征的超高頻射頻識別定位系統(tǒng)的信道模型，假設(shè)標簽數(shù)量為n，閱讀器數(shù)量為m，各閱讀器的最大發(fā)射功率為pmax，第j個標簽接收到第i個閱讀器的場強值為第i個閱讀器接收到第j個標簽的場強值為標簽激活閾值為閱讀器激活閾值為則可以獲得前向鏈路的激活條件為后向鏈路的激活條件為其中i∈[1，m]，j∈[1，n]，以此精確評估前向鏈路和后向鏈路的狀態(tài)。

步驟2：結(jié)合步驟1所提信道模型，引入有效觀測因子矢量評估信道鏈路狀態(tài)，定義第j標簽在全部閱讀器上的有效觀測因子矢量為onj＝{onj1，onj2，…，onjm}，其中onji為第j標簽與第i個閱讀器的通信鏈路有效觀測因子，且有onji＝ofji×obji，ofji和obji分別表示前向鏈路和后向鏈路的激活狀態(tài)，且滿足當onji＝1時，表示該觀測量有效且可用于定位，當onji＝0時，表示該觀測量無效且不可用于定位。

步驟3：結(jié)合步驟1所提信道模型和步驟2中所提有效觀測因子矢量，引入系統(tǒng)覆蓋因子確定來規(guī)范定位精度、覆蓋程度、通信干擾的表示方法，定義第j個標簽的幾何精度因子為gdopj，定義第j標簽的覆蓋因子cj，且滿足基于三邊定位和三角定位思想，對于任一定位標簽，僅當有三個及以上有效觀測量時，該標簽的幾何精度因子才有效，若有效觀測量低于三個，則該標簽的幾何精度因子無效，進而可以獲得加權(quán)平均幾何精度因子并以此構(gòu)建系統(tǒng)的定位精度評價函數(shù)f1，且有f1越小，定位精度越高，同時可以構(gòu)建系統(tǒng)的定位覆蓋程度評價函數(shù)f2和系統(tǒng)的通信干擾程度評價函數(shù)f3，且有f2表示系統(tǒng)中標簽的未覆蓋程度，f2越小，標簽未覆蓋程度越低，標簽覆蓋程度越高，f3表示系統(tǒng)中標簽干擾和閱讀器干擾的均衡值，f3越小，通信干擾越小，其中itftag和itfreader分別為系統(tǒng)的全局標簽干擾和系統(tǒng)的全局閱讀器干擾，且有和表示第j個標簽受到的干擾，表示第i個閱讀器受到的干擾，且滿足和

步驟4：將系統(tǒng)中各閱讀器天線的位置姿態(tài)作為優(yōu)化變量，圍繞定位精度最大化、覆蓋程度最大化、通信干擾最小化構(gòu)建超高頻射頻識別定位系統(tǒng)的閱讀器部署的優(yōu)化目標函數(shù)f(ω)＝v1f1+v2f2+v3f3，其中ω＝[(x1，y1，z1，φ1，θ1)，(x2，y2，z2，φ2，θ2)，…，(xm，ym，zm，φm，θm)]表示尋求的優(yōu)化部署方案，xi、yi、zi、φi、θi分別表示第i個閱讀器天線在三維直角坐標系中的x軸坐標、y軸坐標、z軸坐標、水平旋轉(zhuǎn)角、豎直俯仰角，v1、v2、v3分別表示3個目標函數(shù)的所占權(quán)重。

步驟5：設(shè)計改進雞群算法對步驟4中的優(yōu)化問題進行求解，生成規(guī)模為q的雞群，雞群中的每個個體對應(yīng)優(yōu)化問題的一種部署方案，選取各閱讀器的初始位置姿態(tài)作為初始部署方案ωi，并圍繞ωi生成初始種群，定義雞群中公雞、母雞、小雞和媽媽母雞的個數(shù)分別為qr、qh、qc、qm，計算雞群全部個體的適應(yīng)度值，建立雞群等級制度，依據(jù)適應(yīng)度值的優(yōu)劣確定雞群個體的角色種類，適應(yīng)度值最好的若干個體作為公雞，具有最差適應(yīng)度值的若干個體作為小雞，剩余的個體就作為母雞，母雞和小雞的母子關(guān)系采用隨機方式建立。

步驟6：將公雞擴展策略、差異分組策略、進化均衡策略應(yīng)用于雞群等級制度的建立。其中，公雞擴展策略可以描述為：將適應(yīng)度值最差的qu個個體定義為底層個體，鑒于其較差的適應(yīng)度難以對進化過程產(chǎn)生有益影響且會引入不必要的計算量，采用公雞個體的狀態(tài)替代底層個體的狀態(tài)，替代操作結(jié)束后，公雞的規(guī)模擴展為qr+qu，為便于系統(tǒng)設(shè)計，令qu是qr的整數(shù)倍。差異分組策略可以描述為：將擴展后的雞群按個體差異特性分為qr個分組，每個分組內(nèi)包括(qu/qr+1)個相同狀態(tài)的公雞，有別于典型雞群算法中的母雞采用隨機方式選擇歸屬的公雞，差異分組策略中的母雞加入具備最近歐氏距離的公雞分組以提高尋優(yōu)速度，小雞加入其媽媽母雞所在分組，將各個分組分為(qu/qr+1)個子分組，每個子分組中有一個公雞、若干母雞和一些小雞組成。進化均衡策略可以描述為：為了均衡進化過程中的收斂性和多樣性，在進化初期，令qr取值較小以保證尋優(yōu)收斂速度，在進化中后期，逐步增加qr取值以保證尋優(yōu)多樣性防止陷入局部最優(yōu)。

步驟7；先后采用貢獻度評價機制、限維度擾動機制、尺度規(guī)劃機制對雞群中的全部公雞進行狀態(tài)更新。其中，的貢獻度評價機制可以描述為：結(jié)合信號鏈路狀態(tài)評價各閱讀器天線對系統(tǒng)性能的貢獻度αi，且有αi亦為第i個閱讀器能夠?qū)崿F(xiàn)有效讀取的標簽個數(shù)，讀取的標簽數(shù)量越多，貢獻度越大。限維度擾動機制可以描述為：若個體中存在貢獻度為零的閱讀器，則隨機選取上述閱讀器中的一個在其所在優(yōu)化維度上進行狀態(tài)更新，個體中的其他閱讀器不允許進行狀態(tài)更新。若個體中不存在貢獻度為零的閱讀器，則隨機選取一個閱讀器進行狀態(tài)更新。尺度規(guī)劃機制可以描述為：在尋優(yōu)初期，公雞允許在大范圍內(nèi)進行廣度尋優(yōu)，隨著迭代次數(shù)不斷增加，尋優(yōu)范圍不斷縮小以便于深度尋優(yōu)，采用線性規(guī)劃方法對尋優(yōu)尺度予以限制，則公雞的更新過程可以表示為其中γ＝[γx，γy，γz·γφ，γθ]，γ表示擾動向量，e表示規(guī)劃向量，γx、γy、γz、γφ、γθ分別表示閱讀器在位姿各個維度上的擾動量，emax和emin分別表示最大規(guī)劃尺度和最小規(guī)劃尺度，t表示當前迭代次數(shù)，t表示迭代次數(shù)上限。

步驟8：采用粒子記憶機制對雞群中的全部母雞進行狀態(tài)更新。其中，粒子記憶機制可以描述為：考慮到典型雞群算法中的母雞預(yù)更新的狀態(tài)優(yōu)于當前狀態(tài)時更新操作才生效，為了降低預(yù)更新過程引起不必要的計算損失，借鑒粒子群優(yōu)化算法中的速度更新和狀態(tài)更新并行實施的策略，將母雞的更新公式修正為式中分別表示第t+1次迭代中和第t次迭代中第q個母雞粒子在第w個優(yōu)化維度上的進化速度，ω為慣性權(quán)重，c1、c2為學(xué)習(xí)因子，r1、r2為服從0到1均勻分布的隨機數(shù)，分別表示第t+1次迭代中和第t次迭代中第q個母雞粒子在第w個優(yōu)化維度上的狀態(tài)，表示當前母雞所在子分組中公雞在第t次迭代中在第w個優(yōu)化維度上的狀態(tài)，表示當前母雞在更新過程中找到的最佳方案對應(yīng)于第w個優(yōu)化維度上的狀態(tài)，其中q∈[1，qh]，w∈[1，5m]。

步驟9：采用典型雞群算法對雞群中的全部小雞進行狀態(tài)更新。

步驟10：進行迭代運算，當?shù)螖?shù)達到上限時，終止尋優(yōu)過程并輸出最終的最優(yōu)部署方式，根據(jù)該方式完成超高頻射頻識別定位系統(tǒng)中的閱讀器天線部署。

本發(fā)明實現(xiàn)了一種基于改進雞群算法的超高頻射頻識別定位系統(tǒng)的閱讀器天線優(yōu)化部署方案，該方法將系統(tǒng)中的各閱讀器的位置姿態(tài)作為優(yōu)化變量，圍繞定位精度最大化、覆蓋程度最大化、通信干擾最小化構(gòu)建超高頻射頻識別定位系統(tǒng)的閱讀器部署的優(yōu)化目標函數(shù)，使用改進的雞群算法對優(yōu)化問題進行求解，將公雞擴展策略、差異分組策略、進化均衡策略應(yīng)用于雞群等級制度的建立，并先后采用貢獻度評價機制、限維度擾動機制、尺度規(guī)劃機制對雞群中的全部公雞進行狀態(tài)更新，采用粒子記憶機制對雞群中的全部母雞進行狀態(tài)更新，在保證算法收斂速度的同時大大提高了尋優(yōu)解的質(zhì)量。

附圖說明：

圖1是本發(fā)明流程框圖；

圖2是本發(fā)明閱讀器天線部署場景圖；

圖3是本發(fā)明閱讀器天線優(yōu)化部署示意圖。

具體實施方式：

本發(fā)明的主旨是提出一種基于改進雞群算法的超高頻射頻識別定位系統(tǒng)的閱讀器天線優(yōu)化部署方案，該方法獲得的閱讀器天線部署方式能夠有效地提升系統(tǒng)的定位性能。

下面結(jié)合附圖1、附圖2、附圖3對本發(fā)明實施方式作進一步地詳細描述。

對超高頻射頻識別定位系統(tǒng)的閱讀器天線優(yōu)化部署問題進行數(shù)學(xué)描述，依據(jù)弗里斯功率損耗模型，建立融合前向鏈路特征和后向鏈路特征的超高頻射頻識別定位系統(tǒng)的信道模型，將系統(tǒng)中各閱讀器天線的位置姿態(tài)作為優(yōu)化變量，圍繞定位精度最大化、覆蓋程度最大化、通信干擾最小化構(gòu)建超高頻射頻識別定位系統(tǒng)的閱讀器部署的優(yōu)化目標函數(shù)為

f(ω)＝v1f1+v2f2+v3f3(1)

其中ω＝[(x1，y1，z1，φ1，θ1)，(x2，y2，z2，φ2，θ2)，…，(xm，ym，zm，φm，θm)]表示尋求的優(yōu)化部署方案，xi、yi、zi、φi、θi分別表示第i個閱讀器天線在三維直角坐標系中的x軸坐標、y軸坐標、z軸坐標、水平旋轉(zhuǎn)角、豎直俯仰角，f1、f2、f3分別表示定位精度評價函數(shù)，定位覆蓋程度評價函數(shù)和通信干擾程度評價函數(shù)，v1、v2、v3分別表示3個目標函數(shù)的所占權(quán)重。

假設(shè)標簽數(shù)量為n，閱讀器數(shù)量為m，各閱讀器的最大發(fā)射功率為pmax，第j個標簽接收到第i個閱讀器的場強值為第i個閱讀器接收到第j個標簽的場強值為標簽激活閾值為閱讀器激活閾值為則可以獲得前向鏈路的激活條件為后向鏈路的激活條件為其中i∈[1，m]，j∈[1，n]，以此精確評估前向鏈路和后向鏈路的狀態(tài)；引入有效觀測因子矢量評估信道鏈路狀態(tài)，定義第j標簽在全部閱讀器上的有效觀測因子矢量為

onj＝{onj1，onj2，…，onjm}(2)

其中onji為第j標簽與第i個閱讀器的通信鏈路有效觀測因子，且有onji＝ofji×obji，ofji和obji分別表示前向鏈路和后向鏈路的激活狀態(tài)，且滿足

即當onji＝1時，表示該觀測量有效且可用于定位，當onji＝0時，表示該觀測量無效且不可用于定位。引入系統(tǒng)覆蓋因子確定來規(guī)范定位精度、覆蓋程度、通信干擾的表示方法，定義第j個標簽的幾何精度因子為gdopj，定義第j標簽的覆蓋因子cj，且滿足

基于三邊定位和三角定位思想，對于任意定位標簽，僅當有三個及以上有效觀測量時，該標簽的幾何精度因子才有效，若有效觀測量低于三個，則該標簽的幾何精度因子無效，進而可以獲得加權(quán)平均幾何精度因子并以此構(gòu)建系統(tǒng)的定位精度評價函數(shù)f1，且有

上式可以理解為f1越小，定位精度越高，同時可以構(gòu)建系統(tǒng)的定位覆蓋程度評價函數(shù)f2和系統(tǒng)的通信干擾程度評價函數(shù)f3，且有

其中，f2表示系統(tǒng)中標簽的未覆蓋程度，f2越小，標簽未覆蓋程度越低，標簽覆蓋程度越高，f3表示系統(tǒng)中標簽干擾和閱讀器干擾的均衡值，f3越小，通信干擾越小，其中itftag和itfreader分別為系統(tǒng)的全局標簽干擾和系統(tǒng)的全局閱讀器干擾，且有

其中表示第j個標簽受到的干擾，表示第i個閱讀器受到的干擾，且滿足

建立部署優(yōu)化過程的約束條件。天線俯仰角θm滿足0≤θm≤π，天線旋轉(zhuǎn)角φm滿足0≤φm≤2π，天線坐標為(xi，yi)坐落在工作區(qū)間。

設(shè)計改進雞群算法對優(yōu)化問題進行求解，生成規(guī)模為q的雞群，雞群中的每個個體對應(yīng)優(yōu)化問題的一種部署方案，選取各閱讀器的初始位置姿態(tài)作為初始部署方案ωi，并圍繞ωi生成初始種群，定義雞群中公雞、母雞、小雞和媽媽母雞的個數(shù)分別為qr、qh、qc、qm，計算雞群全部個體的適應(yīng)度值，建立雞群等級制度，依據(jù)適應(yīng)度值的優(yōu)劣確定雞群個體的角色種類，適應(yīng)度值最好的若干個體作為公雞，具有最差適應(yīng)度值的若干個體作為小雞，剩余的個體就作為母雞，母雞和小雞的母子關(guān)系采用隨機方式建立，將公雞擴展策略、差異分組策略、進化均衡策略應(yīng)用于雞群等級制度的建立，先后采用貢獻度評價機制、限維度擾動機制、尺度規(guī)劃機制對雞群中的全部公雞進行狀態(tài)更新，采用粒子記憶機制對雞群中的全部母雞進行狀態(tài)更新，采用典型雞群算法對雞群中的全部小雞進行狀態(tài)更新。

如圖1所示，改進雞群算法進行迭代運算，當?shù)螖?shù)達到上限時，終止尋優(yōu)過程并輸出最終的最優(yōu)部署方式，根據(jù)該方式完成超高頻射頻識別定位系統(tǒng)中的閱讀器天線部署。

以下通過具體實施例對本發(fā)明的優(yōu)化部署方法予以簡要說明，如圖2所示，在30m×30m的室內(nèi)放置一臺輸送帶，需要對其上面放置的貨物的定位性能達到最優(yōu)。部署條件包括閱讀器天線16個，發(fā)射功率1w，閱讀器天線放置高度距輸送帶2.5m。對輸送帶均勻采樣，獲得89個標簽坐標近似代替貨物在輸送帶上經(jīng)過的不同位置。v1、v2、v3分別1、3000、3000，則超高頻射頻識別定位系統(tǒng)的閱讀器部署的優(yōu)化目標函數(shù)f(ω)＝f1+3000(f2+f3)。

基于改進雞群算法的超高頻射頻識別定位系統(tǒng)的閱讀器天線優(yōu)化部署方案結(jié)果如圖3所示，此時圍繞定位精度最大化、覆蓋程度最大化、通信干擾最小化構(gòu)建超高頻射頻識別定位系統(tǒng)的定位性能達到最優(yōu)f(ω)＝286.55，其中，定位精度評價函數(shù)f1＝133.94，定位覆蓋程度評價函數(shù)f2＝0.0337，通信干擾程度評價函數(shù)f3＝0.0172，對應(yīng)獲得的各閱讀器天線的位姿部署方案如公式(13)所示：