Аннотация. В работе рассмотрено моделирование процессов пространственной локализации объектов с использованием систем радиочастотной идентификации (RFID-систем). Разработана методика имитаци-онного моделирования измерительной информации видов proximity, received signal strength (RSS) и read rate (RR), получаемой от пассивных RFID-меток. Методика позволяет проводить предварительное сравне-ние точности локализации, обеспечиваемой при использовании различных алгоритмов локализации и ви-дов измерительной информации, для произвольных областей локализации. В ходе тестирования методики определено, что относительная погрешность результатов моделирования по сравнению с эксперименталь-ными результатами в среднем составляет 8% и не превышает 28%.Ключевые слова: радиочастотная идентификация; RFID; имитационное моделирование; локализация; позиционирование; измерительная информация ВВЕДЕНИЕ У современных промышленных и торго-вых предприятий имеется потребность в систе-мах, позволяющих реализовывать пространст-венную локализацию различного рода объек-тов. Для двумерной локализации внутри за-крытых помещений часто применяют системы на основе технологии радиочастотной иденти-фикации (RFID-технологии). При использова-нии RFID-систем на объекты локализации ус-танавливают специальные RFID-метки, место-положение которых определяется системой. Для вычисления местоположения меток в бло-ке локализации системы выполняется алго-ритм локализации, обрабатывающий измери-тельную информацию (ИИ), получаемую от меток.Известно множество различных видов ис-пользуемой в RFID измерительной информа-ции, среди которых следующие: факт наличия ответа метки (proximity) [1, 2], уровень сигнала от метки RSS (received signal strength) [1, 2], от-ношение числа принятых ответов метки к об-щему числу запросов RR (read rate) [3, 4]. Су-ществует также значительное число алгорит-мов локализации. Одними из наиболее эффек-тивных являются алгоритм пересечений [2], трилатерационный (дальномерный) алгоритм [2, 5] и алгоритм k ближайших соседей (kNN алгоритм) [2, 6]. Кроме того, известны подхо-ды [7, 8] по созданию комбинированных алго-ритмов, позволяющих объединять результаты нескольких одиночных алгоритмов (например, вышеперечисленных) и обрабатывать ИИ раз-личных видов, полученную при излучении за-просных сигналов различной мощности.Для сравнения эффективности алгоритмов и видов ИИ обычно проводится эксперимен-

Аннотация. В статье рассмотрен вопрос двумерной локализации объектов с использованием технологии радиочастотной идентификации (RFID, radio frequency identification). Одной из важных проблем разработ-ки систем RFID-локализации является выбор алгоритма локализации и вида измерительной информации. Обычно разработчики стремятся найти такую комбинацию алгоритма и вида измерительной информации, которая позволяет достичь максимальной точности локализации для конкретного сценария. Однако в не-которых случаях существуют несколько комбинаций алгоритмов и видов измерений с одинаково высокой точностью. Для упрощения проблемы выбора и дополнительного повышения точности был разработан метод комбинированной локализации. Метод основан на усреднении оценок позиций, сформированных несколькими точечными и зонными алгоритмами, обрабатывающими различные измерения. В данной ра-боте использованы три точечных и три зонных алгоритма: алгоритм k ближайших соседей, алгоритм три-латерации, алгоритм пересечений, машина опорных векторов, искусственная нейронная сеть и наивный байесовский классификатор. В качестве входных данных для алгоритмов использованы измерения в виде мощности полученного сигнала, коэффициента считывания и факта наличия ответа от меток. При экспе-рименте выявлено, что предложенный метод позволяет уменьшить среднюю ошибку на 15% и максималь-ную ошибку на 14% по сравнению с наилучшим одиночным алгоритмом.Ключевые слова: радиочастотная идентификация; RFID; локализация; позиционирование; измеритель-ная информация; комбинированный метод; уровень ответного сигнала ВВЕДЕНИЕ В последнее время системы пространст-венной двухмерной локализации (позициони-рования) в закрытых пространствах становятся все более востребованными в различных сфе-рах экономики, особенно в промышленном секторе. Такие системы используются для по-иска и отслеживания объектов внутри помеще-ний, например, товаров на складе и в магазине, книг в библиотеке, персонала на работе, паци-ентов в больнице и т.д. [1].Задача локализации в закрытых простран-ствах может быть решена с использованием различных технологий, однако многие из них имеют существенные ограничения. Например системы глобальной спутниковой навигации практически неприменимы внутри помеще-ний, поскольку их точность локализации низка в случае присутствия множества помех, таких как стены и потолки. Ультразвуковые [2] и ин-фракрасные [3] технологии иногда использу-ются внутри помещений, но они могут обеспе-чивать высокую точность только для объектов, расположенных в зоне прямой видимости пе-редатчика. Беспроводные сети датчиков [4] и беспроводные локальные сети [5] избавлены

No abstract