郭 彬，趙 燕

(河南交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河南 鄭州 450000)

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車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中基于RFID的車輛定位方法

郭 彬，趙 燕

(河南交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河南 鄭州 450000)

為了提高車輛定位精度，提出了一種基于RFID的車輛輔助定位方法。車輛獲得兩個不同的位置數(shù)據(jù)：從車輛GPS接收器獲得GPS坐標(biāo)和通過RFID通信獲得準(zhǔn)確物理位置。通過這兩個數(shù)據(jù)計算GPS誤差，最后比較相鄰數(shù)據(jù)來改正有誤差的GPS坐標(biāo)。車輛可以作為一個基站，與基站相鄰的車輛可以利用基站傳來的誤差對車輛進(jìn)行精確定位。為了減小由于信噪比變大造成的車輛位置精度下降，基于復(fù)合二次函數(shù)模型確定出加權(quán)系數(shù)，利用一種改進(jìn)的加權(quán)系數(shù)方法校正了偏移誤差。仿真試驗(yàn)結(jié)果表明：提出的基于RFID的輔助定位方法在城市道路上能獲得準(zhǔn)確的車輛位置，可以滿足在車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的車輛定位精度需求。

智能交通系統(tǒng)；車輛定位方法；RFID；加權(quán)系數(shù)；車輛

0 引言

在車聯(lián)網(wǎng)中，為了對車輛進(jìn)行定位，車輛之間或者車輛和路邊基礎(chǔ)設(shè)施需要交換數(shù)據(jù)，在實(shí)際應(yīng)用中常常假設(shè)車輛的實(shí)時位置能夠被提供。目前在導(dǎo)航應(yīng)用中一般利用GPS數(shù)據(jù)來確定車輛的位置，但是安全駕駛和應(yīng)急指揮系統(tǒng)需要更加精確的車輛位置信息，所以先進(jìn)的位置定位技術(shù)已被提出。

在無線網(wǎng)絡(luò)中，信號傳播的一些特性已經(jīng)向定位方向發(fā)展。細(xì)胞定位[1]利用來自發(fā)射塔的信號傳播延遲來計算絕對位置。Kukshy等[2]用傳播特性來估計相鄰車輛之間的距離和相對位置，然而由于失真和干擾，無線信道太不穩(wěn)定，所以不能獲得車輛準(zhǔn)確位置。車聯(lián)網(wǎng)中眾所周知的尋找相對位置的技術(shù)(三邊測量)，需要至少在無線范圍內(nèi)3個相鄰的點(diǎn)來確定位置，所以在稀疏的交通環(huán)境中不能對車輛進(jìn)行準(zhǔn)確定位[3-4]。數(shù)據(jù)融合作為在車聯(lián)網(wǎng)中的另一個定位方法，通過整合從不同設(shè)備獲得的幾種數(shù)據(jù)來計算位置，例如GPS、數(shù)碼相機(jī)、智能手機(jī)等[5-6]。在數(shù)據(jù)融合中位置的準(zhǔn)確性依賴于傳感器的數(shù)量和質(zhì)量，在現(xiàn)有的方案中最好的情況下差分GPS能把位置精度提高幾十厘米[7-8]。但在道路環(huán)境中，隨著車輛遠(yuǎn)離參考點(diǎn)，它的精度急劇下降。

在車聯(lián)網(wǎng)中，為了提供精確的位置，本文通過射頻識別(RFID)提出一種新的定位方法。一輛配備了GPS系統(tǒng)的車輛在行駛過程中使用RFID讀取器從駕駛路邊單元的RFID標(biāo)簽獲得精確的位置數(shù)據(jù)，還可以讀取儲存在RFID標(biāo)簽中的道路交通信息[9]，然后通過無線向相鄰的安裝GPS車輛傳播它計算出來的GPS誤差，進(jìn)而對裝有GPS的車輛進(jìn)行定位[10-11]。W Cheng等[12]提出了沒有安裝GPS車輛的位置計算方法，但是隨著參考車輛和用戶之間距離的增加，車輛位置數(shù)據(jù)精度逐漸下降。在城市道路中隨著車輛之間的距離增加，由于遮擋物的原因，信號傳輸?shù)男旁氡认陆?。為了減少這種誤差，本文利用一種改進(jìn)的加權(quán)系數(shù)法來減少定位誤差，以在城市道路中獲得準(zhǔn)確的車輛位置數(shù)據(jù)。

1 原理

如圖1所示，VR和VM都是安裝GPS的車輛，VR車在RFID的傳播范圍內(nèi)， VR車使用RFID讀取器從RFID標(biāo)簽獲得精確的位置， VR車可以當(dāng)作一個基站，通過無線向VM車傳播誤差，通過VR車可以得到VM車的精確位置。

圖1 定位原理圖Fig.1 Schematic diagram of location

在車輛定位中可以利用加權(quán)系數(shù)方法減小定位誤差[13-14]。本文利用一種改進(jìn)的加權(quán)系數(shù)方法對車輛進(jìn)行精確定位。為了獲得VR車的位置，需要計算VR車到每輛VM車之間的距離， VR車的坐標(biāo)(xi,yi)被發(fā)送到VM車的接收器中，所以VM車到VR車的距離為：

(1)

式中，c為光的速度；Δt為波傳播的時間；(x,y)為VM車的坐標(biāo)；s為傳輸誤差。

(2)

式中，(xn,yn)為第n輛VR車的位置坐標(biāo)；(xn+1,yn+1)為第n+1輛VR車的位置坐標(biāo)；(Δx,Δy)為車輛的位置差。

式(2)可以被擴(kuò)展成式(3)：

(3)

式中，rn+1,i為第n+1輛VM車到第i輛VR車的距離；rn,i為第n輛VM車到第i輛VR車的距離，ri為VM車到第i輛VR車的距離；(Δxn,Δyn)為車輛的位置差。

在式(3)中設(shè)li=?ri/?xn，mi=?ri/?yn， Δri=rn+1,i-rn,i，i=1, 2,…,n。則車輛之間的距離Δr可以被表示為：

(4)

如果從左邊乘以矩陣A的轉(zhuǎn)置矩陣，可以得到結(jié)果如下：

(5)

當(dāng)求解式(5)時，可以得到車輛的位置數(shù)據(jù)。為了減少信噪比對定位的影響，可以把加權(quán)系數(shù)和距離聯(lián)系起來。加權(quán)系數(shù)矩陣W可以表示為：

(6)

在矩陣(6)左邊乘以矩陣A的轉(zhuǎn)置矩陣之前，把式(4)和矩陣W相乘，可以得到:

(7)

基于RFID的車輛定位方法可以利用車輛VR位置數(shù)據(jù)來校正誤差。計算這個校正數(shù)據(jù)的方法如式(8)所示。

(8)

2 方法

2.1 基于權(quán)重系數(shù)的車輛定位方法

本文中的權(quán)重系數(shù)是根據(jù)車輛之間的距離大小確定的。因?yàn)殚L距離會增加校正錯誤而短距離反之，所以本文制訂4種模型的權(quán)重系數(shù)，使長距離加權(quán)系數(shù)小于短距離加權(quán)系數(shù)，分別如圖2(a)～(d)所示。

圖2 函數(shù)模型Fig.2 Function models

2.2 偏斜誤差的改正

在本文方法的測量中,可以認(rèn)為測量精度依賴于距離的長短。而且車輛之間的距離長短和偏移誤差之間的關(guān)系幾乎是線性關(guān)系，即距離越長, 偏移誤差越大(圖3)。

圖3 基準(zhǔn)線長度與誤差之間的關(guān)系Fig.3 Relation between baseline length and error

為了減少偏移誤差，本文設(shè)計了如下模型：

(10)

(11)

式中，xi和yi分別為VM車的橫、縱坐標(biāo),x0和y0分別為一個參考站VR車的橫、縱坐標(biāo)；t為觀察的時間值；t0為校正數(shù)據(jù)的計算時間。這些公式通過最小二乘法從線性函數(shù)的近似值中得到，因此測量點(diǎn)根據(jù)參考站的相對位得到糾正。

3 仿真試驗(yàn)

3.1 基于RFID車輛定位方法的試驗(yàn)

采用2014年9月20日長春浮動車試驗(yàn)數(shù)據(jù)對本文方法進(jìn)行驗(yàn)證。試驗(yàn)車裝有RFID讀寫器，沿長春市南湖大路-亞泰大街-自由大路-人民大街進(jìn)行行車試驗(yàn)，試驗(yàn)車共經(jīng)過8個有信號控制的路段，試驗(yàn)時間為8:00—9:00，RFID標(biāo)簽按一定的距離布置在不同的路段上，RFID利用一定范圍內(nèi)的RFID基站對車輛進(jìn)行定位，其性能如表1所示。數(shù)據(jù)處理單元對無線定位接收機(jī)輸出的信號進(jìn)行分析，采樣頻率Fs=1 MHz，采集樣本數(shù)N=500。在城市道路中一般每500 m設(shè)置1個RFID標(biāo)簽，但是在交通比較擁堵的地區(qū)(例如商業(yè)街、醫(yī)院等附近)每200 m需要設(shè)置1個RFID標(biāo)簽，RFID標(biāo)簽盡量布置在交叉口和路段中心附近。首先在不同的交通量道路中進(jìn)行試驗(yàn)。其次在不同的速度范圍進(jìn)行試驗(yàn)。

表1 RFID的性能

3.1.1 不同的交通量

試驗(yàn)中，50～400輛車被部署在5 km長的四車道公路上，平均車輛之間的距離為50～400 m。在道路上設(shè)置200輛車的情況下，60.2%的GPS車輛可以在36 s內(nèi)刷新位置信息；路上有300輛車時，有85.2%的GPS車輛可以在36 s內(nèi)刷新位置信息；路上有400輛車時，有96.5%可以在36 s內(nèi)刷新位置信息。在60 s時間內(nèi)，若道路上有超過200輛車，83%的GPS車輛可刷新位置信息。這意味著通過基于RFID的輔助車輛定位，大多數(shù)GPS車輛可以在60 s內(nèi)獲取它們的準(zhǔn)確位置。

3.1.2 不同的速度范圍

該試驗(yàn)研究的是車輛速度對定位性能的影響。將速度范圍劃分為3組：15～30, 20～30, 25～30 m/s。此外，每組都有兩種不同的設(shè)置：第一，在給定的速度范圍內(nèi)，車輛隨機(jī)選擇速度；第二，車道被劃分為快車道和慢車道(車速依然從給定范圍內(nèi)選擇)。隨著GPS車輛的變化，車輛位置刷新間隔也變化；高速度的車輛可以縮短刷新間隔，因?yàn)楦咚俣茸兓峁┝烁嗟臋C(jī)會與GPS車輛(參考車輛)相遇。

3.2 加權(quán)系數(shù)對定位的影響

下面利用本文提出的利用加權(quán)系數(shù)減小誤差的方法進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果如表2所示。表2顯示了偏移誤差的結(jié)果，偏移誤差是指從二維測量平均值到接收機(jī)計算的誤差。通過權(quán)重系數(shù)使測量誤差得到了改進(jìn)，尤其是復(fù)合函數(shù)模型更好。所以復(fù)合二次函數(shù)模型是最好的權(quán)重系數(shù)模型，因?yàn)殡S著距離增加到一定值時，由于某種遮擋物的影響，信噪比會迅速下降，誤差也會迅速增大。表2也顯示偏斜誤差的校正結(jié)果，即使用加權(quán)系數(shù)進(jìn)行測量后的糾正偏斜誤差。

表2 使用加權(quán)系數(shù)的偏移誤差結(jié)果

復(fù)合二次函數(shù)的具體模型根據(jù)不同的道路條件確定。式(12)是本文在試驗(yàn)場地定義的復(fù)合二次函數(shù)模型：

(12)

圖4顯示了車輛之間的距離和定位誤差的關(guān)系?？梢钥闯觯ㄟ^提出的方法可以減少因信噪比減少而造成的定位錯誤。

圖4 距離與定位誤差的關(guān)系Fig.4 Relation between distance and locating error

圖5 在沒有利用加權(quán)的情況下基于RFID的車輛定位結(jié)果Fig.5 Vehicle location result based on RFID without using weighting

圖5為待定位車輛到VR車在不同距離、不同信噪比、沒有利用加權(quán)的情況下基于RFID的定位結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，定位誤差隨著距離的增大而增大，隨著信噪比的下降而增大，并且信噪比比距離對定位的影響大。在距離小于100 m、信噪比大于15 dB的情況下，誤差變化比較緩慢，而在距離大于100 m，信噪比小于15 dB的情況下，誤差變化比較大。

圖6為不同的定位車輛到RFID基站的距離和不同信噪比的情況下，利用本文加權(quán)方法得到的定位誤差結(jié)果?？梢钥闯?，當(dāng)信噪比較大、距離較小時，定位誤差較??；當(dāng)距離增大、信噪比減少時，因?yàn)楸疚姆椒▽Σ挥镁嚯x和信噪比的車輛進(jìn)行了加權(quán)，得到的誤差不會增大，定位誤差變化較小，均小于0.5 m，說明了本文提出方法的有效性，符合在車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下對車輛定位的精度要求。

圖6 利用本文方法一次定位得到的結(jié)果圖Fig.6 Result using proposed method for once location

圖7為用本文方法和傳統(tǒng)的差分GPS方法定位誤差結(jié)果的對比?？梢钥闯?，本文方法定位誤差不大，均在0.5 m內(nèi)，只有極少數(shù)超過0.5 m，符合定位精度要求。

圖7 本文方法和傳統(tǒng)的GPS方法定位誤差結(jié)果對比圖Fig.7 Comparison of proposed method and traditional GPS method

4 結(jié)論

為了滿足在車輛網(wǎng)中需要很高位置精度的要求，本文提出了一種基于RFID的車輛定位方法，通過車輛之間距離的權(quán)重系數(shù)來對偏移量進(jìn)行校正，試驗(yàn)證明最好的權(quán)重模型符合二次函數(shù)模型，這種方法可以減少傳統(tǒng)方法利用RFID定位因距離增加而造成的定位錯誤，定位精度符合車聯(lián)網(wǎng)中的要求。

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A Vehicle Positioning Method Based on RFID in Internet of Vehicles

GUO BIN, ZHAO YAN

(Henan Transport Vocational Technology College, Zhengzhou Henan 450000, China)

In order to improve vehicle positioning accuracy, an auxiliary vehicle positioning strategy based on RFID is proposed. Vehicles obtain 2 data from different positions: the vehicle GPS coordinates from the GPS receiver and the accurate physical location from RFID communication. Then, the GPS error can be calculated by the 2 data, and inaccurate GPS coordinates can be corrected after comparing the adjacent data. The vehicle can be served as a base station, and the adjacent vehicles can take advantage of the error from base station to calculate the precise vehicle position. In order to reduce the vehicle location precision dropping caused by signal-to-noise ratio increase, the weighted coefficient is determined based on composite quadratic function model, and the offset error is corrected by an improved weighted coefficient method. The result of simulation test shows that the accurate location of vehicles on city roads can be obtained using the proposed auxiliary positioning method based on RFID, which can meet the requirements of vehicle positioning accuracy in internet of vehicles.

ITS; vehicle positioning method; weighting coefficient; vehicle; radio frequency identification(RFID)

2015-11-06

河南省交通運(yùn)輸廳科技計劃項(xiàng)目(2014G21)

郭彬(1981-)，男，河南洛陽人，碩士研究生.(zhengk13@163.com)

10.3969/j.issn.1002-0268.2016.12.022

U491

A

1002-0268(2016)12-0140-05