RFID定位方法之比較

RFID 定位方法之比較

林張群 長庚大學資訊管理系 Email:ccl@mail.cgu.edu.tw 陳昫如 長庚大學資訊管理系 Email: miniqq1123@gmail.com 摘要―無線射頻辨識技術(RFID)的應用日漸廣泛，除 了應用於辨識用途外，更進一步發展到可用於物件與人員 的室內定位，因此利用 RFID 的設備與特性建構室內定位 系統的想法也日漸受到重視。目前較常使用的 RFID 室內 定位方法有 SpotON、LANDMARC 和類神經網路。文獻 探 討 發 現 ， 目 前 應 用 類 神 經 網 路 的 定 位 研 究 都 是 在 IEEE802.11 的環境下進行，並未發現有應用於 RFID 環境 者。此外，亦未發現有研究針對不同的 RFID 定位方法進 行比較性的研究。因此本研究在相同的環境下，對不同定 位方法的效果，進行比較性的研究。結果顯示，SpotON 的定位效果較差，LANDMARC 與類神經網路則不分軒 輊，整體而言類神經網路表現較佳。 關鍵詞―行動運算、RFID、室內定位、類神經網路。

一、前言

無線科技、行動運算設備以及網際網路促進 了位置偵測系統與服務的發展。許多此類的應用 都必須知道服務對象的確切位置。個人化的消費 電子產品，如 GSM、PHS 手機、PDA、GPS 導 航系統、或者是對某些特定標的物所設計的追蹤 系統，都是定位服務概念的延伸與應用。定位服 務已成為現代人生活中不可或缺的一部份。其中 最典型的當屬全球定位系統 GPS。然而 GPS 必 須於戶外才能使用。另外的許多應用則牽涉到物 件或使用者於室內的定位問題。目前已有的室內 位置感知技術有紅外線[12]、802.11[1]、超音波 [6,11]及無線射頻辨識技術 RFID 等。各有各的優 點及缺點。近年來，隨著 RFID 技術的逐漸成熟， 各式各樣可行的應用也開始蓬勃發展，而利用 RFID 的設備與特性來建構室內定位環境的想法 也逐漸受到重視。 無 線 射 頻 辨 識 技 術 (Radio Frequency Identification) [5]，簡稱 RFID。最早使用在第二 次世界大戰時，分辨敵我戰機的用途上。戰後 RFID 的應用亦被延伸至保全系統，出入口控制 及自動閘口等方面。RFID 系統是由 RFID 讀取 器（Reader）、感應器（Transponder）也就是俗 稱的電子標籤（Tag），以及中介軟體互相串聯起 來的一套架構。RFID 的基本原理是利用電磁感 應與無線訊號傳播進行通訊，以達到非接觸的自 動識別技術。當物體位於讀取器可讀取的範圍 內，其附載的電子標籤感應到讀取器的訊號時， 便主動將標籤內儲存的資訊透過電磁波傳送至 讀取器，達到自動識別與自動收集資訊的功能。 在讀取資訊的同時，讀取器也可根據訊號的強 弱，判斷電子標籤距讀取器的大概距離。若同時 整合數個讀取器的訊號強度資料，便可據以判斷 電子標籤的位置。 目 前 較 常 使 用 的 RFID 室 內 定 位 方 法 有 SpotON[7] 、 LANDMARC[10] 和 類 神 經 網 路 [2-4,8,9]這些方法皆可達到一定的定位效果。但 由於無線訊號於室內較容易因為受到建物的格 局與材質、物品的擺設位置或人員的移動等干 擾，造成訊號呈現不穩定的現象，導致這些定位 方 法 都 存 在 1 至 數 公 尺 的 誤 差 。 其 中 LANDMARC 系統需要用到多個參考點標籤，因 此設置成本較高。然而在這些方法發表之後，並 未有研究針對這些方法的定位效果進行比較。因 此本研究 的目的 便在於利用 相同的 環境 與設 備，比較這些方法的定位效能，並探討實際運用 的可行性。本文結構如下。第二節介紹 SpotON、 LANDMARC、類神經網路等方法的詳細內容。

第三節說明本研究的實驗設計。第四節就所得之

實驗結果進行探討。第五節則是結論與建議。

二、RFID 定位方法

RADAR( Radio Detection and Ranging )[1]是 由 Bahl and Padmanabhan 於 2000 年發表的定位 技術，它是最早應用於無線區域網路環境下的室 內定位方法。RADAR 的核心技術是將訊號傳遞 模型（signal propagation mmmodel）及實測模型 （empirical model）結合。利用實測模型與訊號 傳遞模型的訊號強度，推算未知物件的實際座 標。但 RADAR 有其缺點存在，就是被追蹤物件 本身必須支援相關的設備，因此，在一些小型或 者是電量有限的被追蹤物上面是比較難達成的。 SpotON[7]利用 RFID 讀取器、與許多的電子 感應標籤，建構出一個涵蓋範圍有限的室內無線 感測網路環境，是第一個運用 RFID 技術做室內 定位的系統。SpotON 假設電子標籤的訊號強度 SS隨距離d 越遠而遞減，其關係可以二次方程 式表示成 c bd ad SS = 2 − + _。 (1) 方程式的參數可以根據已知的樣本資料估 計而得。對於未知坐標之訊號來源，SpotON 利 用聚集演算法（aggregation algorithm）推算出未 知物件位置。步驟如下： 1. 選擇一個隨機的座標點s 為起點與一固定距 離ε。 2. 對沿著 x 、y、z座標軸方向與 s 相距ε單位 的 6 個點，根據(1)式估計對各讀取器的訊號 強度。 3. 計算每一個點的訊號強度與實際訊號強度的 均方根誤差。 4. 選擇誤差最小的點p，以p取代 s 。 5. 當 s 不再改變時，以 s 為估計的位置，停止搜 尋。

LANDMARC（Location Identification based on Dymaic Active RFID Calibration）[10]是近期以 RFID 技 術 定 位 有不 錯 效 果 的 一 個 系 統 。 LANDMARC 系統的環境，是由n 個 RFID 讀取 器、 m 個參考標籤（reference tag）和 u 個要追蹤 的標籤（tracking tag）所構成。此系統最主要的 優點在於利用 參考標籤的概念，搭配定位演算 法，改善定位時的整體精確度。Ni et al.[10]的實 驗是在 2 m 20 的空間中，佈置 4 個讀取器與 16 個 間距 1~2m 的參考標籤，經過 48 小時持續的資 料收集後，定位估測誤差有 50%約在 1m 左右， 而最大的定位誤差則在 2m 以內。 LANDMARC 定位系統將事先規劃的 RFID 讀取器與參考標籤依照一定擺放方式放置室內 環境中，藉由 RFID 讀取器收取追蹤標籤與參考 標籤的訊號強度向量 s 與θ，藉由(2)式計算未知 物件訊號與各個參考標籤訊號的相對誤差向量 ) , , , (e1 e2  em = e 。其中

∑

= − = n i i i j s e 1 2 ) (θ 。 (2) 接著選擇誤差最小的k個參考標籤，令其權重為

∑

= = k j j j j e e w 1 2 2 1 1 (3) 最後利用這k個最近參考標籤的座標與權重，估 計未知物件的座標為

∑

= = k j wj xj yj y x 1 ( , ) ) , ( 。 (4)

類神經網路(artificial neural network) 是人 工智慧重要的一支，近 年來在各個領域都常使用 到此技術，其基本概 念是模仿生物神經網路的資 訊處理方式，利用資料不斷的學習及錯誤修正以 達到正確的輸出。類神經網路具有學習功能，可 透過經驗上的學習來建立模型。目前發展的 類神 經網路當中，以倒傳遞網路為最具代表性，且應 用範圍為最廣泛。已廣泛應用於電機、機械、水 利、資訊、醫學、經濟等各個領域。其架構是由

層層並列的運算元所組成，網路中每一層運算元 僅接受前一層的輸出做為輸入，圖 1 為倒傳遞網 路之架構。 圖 1. 倒傳遞網路之基本架構 Battiti et al. [2]大概是最早使用類神經網路 於 室 內 無 線 網 路 定 位 的 研 究 。 他 們 在 IEEE802.11b 的環境下，使用 3 個基地台在一棟 面積 25.5m×24.5m 的 3 層樓建築物內進行實驗。 所使用的類神經網路有一個隱藏層，分別採用 4、8 及 16 個節點進行學習。其定位誤差依學習 樣本數的不同，大約介於 1.5m 至 6m 之間。 Martínez et al. [8]同樣也在 IEEE802.11b 的環境 下，使用 5 個基地台在面積 40m×20m、有 28 個 房間的室內進行實驗。所使用的類神經網路有一 個隱藏層，分別採用 8 及 16 個節點進行學習。 其 定 位 誤 差 介 於 0m 至 6m 之 間 。 同 樣 在 IEEE802.11b 的環境下，Castro and Favela [3]的實 驗場地為 46.8m×13.3m，共有 10 個房間。其定 位誤差介於 0m 至 8m 之間。然而 Ding et al. [4] 的實驗卻呈現較差的桔果，其實驗環境為一面積 108m×89m 的 2 層樓建築，共使用 30 個基地臺。 其輸入節點多達 60 個，隱藏層節點數分別為 30、60 及 90。大部份的定位誤差介於 0m 至 20m 之間，最大可達 40m。另外，Nerguizian et al. [9] 將類神經網路應用於坑道中的無線定位，或許是 因為坑道多為線性結構的關係，其定位誤差縮小 至 3m 以內。 由文獻的探討可以發現，目前應用類神經網 路的定位研究都是在 IEEE802.11 的環境下進 行，並未發現有應用於 RFID 環境者。此外，亦 未發現有研究針對不同的 RFID 定位方法在相同 的環境下進行比較性的研究。因此本研究的主要 目的便是期望在同樣的環境下，對不同定位方法 的效果，進行比較性的研究。

三、實驗設計

首先本研究在簡單的室內空地上設置一 9m ×12m 的實驗場地，其間並無任何的障礙物，亦 無人員的干擾。每隔一公尺設一個取樣點，總共 有 130 個取樣點。圖 2 為測試空間的平面圖。在 這個空間中將 RFID 讀取器分別放置於(0,0)、 (9,0)、(0,12)、(9,12)等 4 個位置上，並使用主動 式標籤以讀取每個點的 RSSI 訊號值。 圖 2. 9m×12m 的實驗環境 本研究分別將相距 2、3、4m 的取樣點視為 訓練樣本，其餘則為測試樣本，因此產生 3 組實 驗數據，2m 間隔產生 35 個訓練樣本與 82 個測 試樣本；3m 間隔產生 20 個訓練樣本與 110 個測 樣本；4m 間隔則有 12 個訓練樣本與 105 個測試 樣本。圖 3 至 5 分別為間隔 2、3、4m 的訓練樣 本配置圖。 圖 3. 間隔 2m 的取樣點

圖 4. 間隔 3m 的取樣點 圖 5. 間隔 4m 的取樣點 類神經網路的實驗使用 Super PC Neuron 5.0 Trial 版軟體。輸入與輸出層分別有 4 和 2 個節 點，隱藏層節點數分別設為 4、8 及 16。學習次 數則為 1000、10000 與 100000 次。每一網路結 構在不同的訓練次數下共進行 5 次實驗。

四、結果與討論

(一) SpotON 實驗結果 假設(1)式足以代表訊號的傳遞模式，以間隔 2m 的取樣資料迴歸得到訊號的傳遞模式為 62 . 153 4959 . 4 1537 . 0 2 − + = d d SS 。 3m 的取樣資料迴歸得到訊號的傳遞模式為 14 . 154 3465 . 4 1404 . 0 2 − + = d d SS 。 4m 的取樣資料迴歸得到訊號的傳遞模式則是 92 . 153 0533 . 4 117 . 0 2 − + = d d SS 。 接著根據測試樣本之 RSSI 資料以 SpotON 的聚集演算法估計測試樣本之位置，並計算與實 際位置之距離誤差，將誤差累積機率做圖如圖 6 所示。可以發現以 SpotON 定位的誤差，80%在 5m 以內，6m 以內的機率約為 85%。此外，隨著 取樣點間隔的增加，誤差僅有為小幅度的增加， 可見取樣間隔的影響不大，至少在 4m 以內沒有 太大的差異。 0% 20% 40% 60% 80% 100% 0 5 10 15 20 2m 3m 4m 圖 6. SpotON 的誤差累積機率 (二) LANDMARC 實驗結果 在 LANDMARC 方法中必須設置參考標 籤，本研究以取樣點的 RSSI 資料代替參考標籤 的 RSSI 值進行計算。此外，根據 Ni et al.[10]的 發現，以最近 4 個參考標籤計算的位置誤差最 小，因此本研究亦令k =4。 圖 7 顯示，LANDMARC 的定位效果明顯優 於 SpotON，99%的誤差在 6m 以內。Ni et al.[10] 發現 LANDMARC 的誤差都在 2m 以內，但是其 參考標籤的間隔也是 1 或 2m。如此密集的參考 標籤配置或許有助於提高定位的精確度，但也會 增加許多額外的成本。事實上 LANDMARC 與 k-NN (k-Nearest- Neighbors)並無太大的差別。而 本研究發現，LANDMARC 的最大誤差似乎很難 低於 6m。但取樣的間隔，也就是參考標籤的間 隔幾乎對定位效果不產生任何的影響。因此若欲 採用 LANDMARC 為定位方法，參考標籤的配置 似乎並不需要太過密集，4m 甚至更大的距離應

不至於造成太大的誤差，如此也可省下大量的參 考標籤成本。 0% 20% 40% 60% 80% 100% 0 5 10 15 20 2m 3m 4m 圖 7. LANDMARC 的誤差累積機率 (三) 類神經網路實驗結果 在類神經網路的實驗中，對每一種網路結 構，分別設定 1000、10000 及 100000 三種學習 次數。在每一種學習次數下以不同亂數種子進行 5 次學習，5 次的平均誤差如表 1 至 3 所示。 表 1. 1000 次學習循環之平均定位誤差 取樣 間隔 隱藏層 節點數 訓練 MSE 測試 MSE 2m 4 1.842 2.249 8 1.843 2.235 16 1.825 2.230 3m 4 1.487 2.485 8 1.503 2.424 16 1.558 2.393 4m 4 1.508 2.506 8 1.549 2.491 16 1.589 2.468 當學習次數達 10000 次以上時，訓練誤差與 測試誤差的差距逐漸增大，代表過度學習的現象 開始顯現，因此 10000 次以下應該是比較適當的 學習次數。較小的取樣間隔有助於降低定位誤 差，但效果並不顯著。在較少的學習次數時，增 加隱藏層的節點數可以降低定位誤差，但效果也 不顯著。但是當學習次數增加時，增加隱藏層的 節點數將加劇類神經網路系統的記憶效應。 圖 8 至 16 所顯示的測試誤差累積機率分布 圖也可以佐證此一現象。隨著學習次數的增加， 累積機率分布曲線逐漸向右偏移，代表測試誤差 逐漸增加。而當學習次數較少時，幾乎無法察覺 隱藏層節點數的影響。但是當學習次數較多時， 隱藏層節點數的影響便開始顯現，圖 10 便是一 個典型的例子。 表 2. 10000 次學習循環之平均定位誤差 取樣 間隔 隱藏層 節點數 訓練 MSE 測試 MSE 2m 4 1.486 2.570 8 1.116 2.670 16 1.090 2.659 3m 4 1.219 2.891 8 1.059 2.853 16 1.123 2.767 4m 4 0.818 2.554 8 0.563 2.577 16 0.705 2.476 表 3. 100000 次學習循環之平均定位誤差 取樣 間隔 隱藏層 節點數 訓練 MSE 測試 MSE 2m 4 1.322 2.839 8 0.673 3.543 16 0.222 4.431 3m 4 0.793 3.526 8 0.082 3.873 16 0.032 3.660 4m 4 0.298 3.739 8 0.016 3.211 16 0.004 3.129

0% 20% 40% 60% 80% 100% 0 5 10 15 20 4 8 16 圖 8. 2m 取樣-1000 次學習之誤差累積機率 0% 20% 40% 60% 80% 100% 0 5 10 15 20 4 8 16 圖 9. 2m 取樣-10000 次學習之誤差累積機率 0% 20% 40% 60% 80% 100% 0 5 10 15 20 4 8 16 圖 10. 2m 取樣-100000 次學習之誤差累積機率 0% 20% 40% 60% 80% 100% 0 5 10 15 20 4 8 16 圖 11. 3m 取樣-1000 次學習之誤差累積機率 0% 20% 40% 60% 80% 100% 0 5 10 15 20 4 8 16 圖 12. 3m 取樣-10000 次學習之誤差累積機率 0% 20% 40% 60% 80% 100% 0 5 10 15 20 4 8 16 圖 13. 3m 取樣-100000 次學習之誤差累積機率

0% 20% 40% 60% 80% 100% 0 5 10 15 20 4 8 16 圖 14. 4m 取樣-1000 次學習之誤差累積機率 0% 20% 40% 60% 80% 100% 0 5 10 15 20 4 8 16 圖 15. 4m 取樣-10000 次學習之誤差累積機率 0% 20% 40% 60% 80% 100% 0 5 10 15 20 4 8 16 圖 16. 4m 取樣-100000 次學習之誤差累積機率 0% 20% 40% 60% 80% 100% 0 5 10 15 20 SpotOn LANDMARC ANN 圖 17. 各方法誤差累積機率之比較 為了比較 SpotON、LANDMARC 與類神經 網路的差異，分別選取各種方法中表現最佳的一 組結果，將其誤差累積機率分布繪於圖 17。類神 經網路中表現最佳的一組是取樣間隔 2m、隱藏 層節點數 16、訓練次數 1000 的結果，SpotON 與 LANDMARC 都是 2m 取樣的結果較佳。 結果顯示，3 種方法中以 SpotON 的定位效 果較差，最大誤差可達到 15m。LANDMARC 與 類神經網路則不分軒輊，LANDMARC 的最大誤 差為 6m，類神經網路則是 7m。但類神經網路的 平均誤差為 2.23m，小於 LANDMARC 的平均誤 差 2.32，整體而言類神經網路表現較佳。

五、結論與建議

鑑於未曾發現有關 RFID 定位方法之間的比 較性研究，本研究針對可用於 RFID 定位的 3 種 方法 SpotON、LANDMARC 與類神經網路進行 比較性研究。由實驗結果可以發現，類神經網路 可以取代 LANDMARC 成為一種有效的 RFID 定 位方法。LANDMARC 的主要缺點是設置成本較 高，因為如果要達到高準確率，則需要配置大量 的參考標籤。標籤與電池的成本以及管理，對管 理者而言都是不小的負擔。反觀類神經網路，只 要一次取樣與學習即可使用長久的時間，即使需 要再學習，也不需經常為之。因此類神經網路應 是較理想的 RFID 定位方法。但因為類神經網路 是一種隨機過程，因此最佳的網路組態與學習策 略，可能需要進一部更詳細地加以探討。

為了降低其他因素的干擾，本研究是在一個 空曠、少有人走動的場地進行實驗。若是要在較 大範圍的場地進行實驗，牽涉的影響因素可能會 更多，其中包括建築物的格局、建材、擺設的物 品、其他的電氣設備以及人員的移動等。未來可 以考慮在範圍較大、較真實的環境中進行實驗， 以探討與比較定位方法的實用效能，進而發展更 為實用的定位系統。

六、參考文獻

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