利用环境UHF RFID多路径效应实现智能货架库存感知的新范式

《IEEE Journal of Selected Topics in Electromagnetics, Antennas and Propagation》：Exploiting Multipath Effects With Ambient UHF RFID for Intelligent Shelf Stock Sensing

　　本文针对实体零售店频繁出现的缺货(OOS)问题，提出了一种创新方法。该方法利用通常被视为无线通信缺陷的多路径效应，通过标记货架环境而非单个商品，在无需视线通信的条件下，实现了对金属、塑料和玻璃包装商品高达97.2%的货架充盈度预测准确率，并能以90.7%的准确率区分三种不同产品。这项研究为降低RFID硬件成本、解决现有技术可扩展性和隐私问题提供了新思路。

　　

在电子商务迅猛发展的今天，实体零售店面临着前所未有的挑战。线上销售额从1999年占零售总额的0.63%增长到2021年的13.3%，这一趋势加速了实体店的衰落，减少了本地零售工作岗位，并改变了消费者的购物行为。更为严峻的是，缺货情况进一步加剧了实体零售店在这场竞争中的困境，直接影响客户满意度和忠诚度。研究表明，遇到缺货情况时，32%的顾客会选择转向其他零售商，导致即时销售损失和长期挑战，如客户不满。2023年，美国和加拿大零售商因缺货造成的销售损失估计高达3500亿美元。

缺货问题的根源往往在于门店运营。高达75%的缺货问题源于店内，通常是由于货架补货延迟和订购不足造成的。因此，实施实时补货策略至关重要。射频识别技术提供了一种经济高效的解决方案，单个标签成本低至3美分。一项涉及12家零售商的研究表明，对于每日销售最多15个单位的商品，RFID可将缺货情况减少30%。

然而，在单品级标记的背景下，单位成本经常被强调为RFID技术广泛采用的主要障碍。即使每个标签只需几美分，大规模实施（如沃尔玛要求其前100家供应商标记所有托盘和箱子）也会显著增加开支。此外，将RFID标签嵌入产品包装是一项昂贵的尝试，需要在每个零售点使用专用设备进行标签放置和编码。鉴于这些成本挑战，探索替代方法变得势在必行。

在这篇发表在《IEEE Journal of Selected Topics in Electromagnetics, Antennas and Propagation》的论文中，由Heyi Li、Fatima Villa-Gonzalez、Rahul Bhattacharyya和Sanjay Sarma组成的研究团队，提出了一种将标记重点从“标记所有物品”转向“标记环境”的创新策略。该方法适用于不规则和杂乱的物品排列，且无需视线通信。这样的系统将为需要单品级产品标记的传统RFID实施提供一种经济高效的替代方案。

研究人员开展此项研究的核心是探索如何利用多路径效应——这一在无线通信中通常被视为不利因素的现象——来实现智能货架库存感知。他们提出，通过部署多个UHF RFID标签和少量阅读器天线，利用原始RFID信号从多路径效应中提取特征，可以估计货架可用性。

为开展研究，研究人员主要应用了几项关键技术方法：首先，他们构建了一个实验性货架系统，在60厘米 x 32厘米的货架区域部署了28个无源超高频RFID标签和4个阅读器天线，形成了112个独立的射频链路。其次，他们设计了一套特征提取方法，从接收信号强度指示和相位测量值中推导出四个关键标量：μ_COR（RSSI变化均值）、σ_COR（RSSI变化标准差）、μ_COP（相位变化均值）和σ_COP（相位变化标准差），用以量化多路径程度。第三，他们采用了逻辑回归分类算法，将这些特征作为输入来估计货架内容。实验数据采集自真实办公室环境中的货架，测试了金属、玻璃和塑料三种不同包装材料的商品，每种商品在1-12个不同充盈度水平下各进行了180次测量（12个充盈度水平 x 15种摆放安排）。

多路径效应在传播信道中的影响

本研究首先对实际多路径环境中导致RFID信号衰减的因素进行了分析。在视距场景下，信号在天线和标签之间传播，产生的接收信号强度RSS_{i, 0}可以表示为发射功率P_i减去直接路径损耗L_{path, 0}和测量噪声ν。然而，在实际环境中，射频信号传播不仅受视距和反射路径影响，还受到物体阻挡和部分阻挡造成的吸收和衍射效应影响。当存在障碍物时，接收信号强度RSS_{i, x}会额外受到由物体阻挡引起的阴影损耗S_{i, x}和多径衰落F_{i, x}的影响。物体对射频链路的“特征”可以通过RSS的变化ΔRSS_{i, x}来表征，该值等于S_{i, x}、F_{i, x}和ν之和。

研究还探讨了频率选择性衰落现象，即由于多径传播，发射信号中的不同频率分量经历不同的衰落水平。当信号带宽B超过信道的相干带宽B_c时，通常会出现频率选择性衰落。在UHF RFID系统中，FCC规定了902-928 MHz非授权ISM频段的最大带宽为26 MHz，并要求至少50个跳频。研究表明，在充满多径的环境中，频率选择性衰落不仅存在，还可以作为多径丰富度的敏感指标。

用于多路径效应量化的 proposed 方法

研究人员提出使用四个不同的特征来量化涉及多个射频链路场景中的多路径程度。对于UHF频段内的每个RSSI和相位原始测量值，他们推导出四个标量：μ_COR和σ_COR用于量化RSSI变化，μ_COP和σ_COP用于量化相位变化。均值差异特征μ_COR和μ_COP反映了由物体引起的整体衰减或相移，而标准差特征σ_COR和σ_COP则量化了由于多径衰落和环境不稳定性引起的波动。

特征提取过程包括首先进行校准测量（空货架），然后计算测量信号与校准信号之间的差异信号ΔRSSI_{j, i}和Δphase_{j, i}。对于一个具有l个射频链路和c个频率通道的系统，每个测量产生一个l × c矩阵。μ_COR和μ_COP通过对所有l个链路和c个通道的|ΔRSSI_{j, i}|和|Δphase_{j, i}|取平均值得到。σ_COR和σ_COP则直接计算所有元素的ΔRSSI_{j, i}和Δphase_{j, i}的标准差。

实验结果

在充盈度估计方面，研究人员使用从三种产品类型混合数据集中提取的特征训练了一个多项逻辑回归分类器，用于12个充盈度级别的分类任务。虽然细粒度分类的平均准确率为29.6%，但将容忍度设置为±1和±2时，准确率分别提高到68.5%和88%。更为实用的粗粒度分类（将12个级别合并为低（1-3）、中（4-7）、高（8-12）三类）结果显示，金属、玻璃和塑料产品的分类准确率分别达到91.7%、97.2%和88.9%。

在产品类型识别方面，研究人员训练了另一个多项逻辑回归模型来区分三种包装材料。通过将每个测量的112 × 50维ΔRSSI和Δphase矩阵展平并拼接成一个11200维特征向量，然后应用主成分分析保留前10个主成分，模型在测试集上达到了90.7%的整体分类准确率。这表明该方法能够从相同的RFID测量中同时推断充盈状态和产品类型。

研究结论与讨论部分强调，这项工作提出了一种新颖的货架级RFID标记方法，将传统范式从“标记所有物品”转变为“标记环境”。通过利用多路径条件下来自环境标记的RSSI和相位的统计行为，该方法能够以高精度定量分类货架可用性。在典型零售环境中对三种代表性包装材料的分析证实了该方法的鲁棒性。实验结果还证实，在窄带UHF RFID系统中曾被认为可忽略的频率选择性衰落，可以可靠地用于货架充盈度的实时监测。

该研究的实际意义在于，其货架级RFID标记框架为智能零售货架提供了一种实用、可扩展且保护隐私的解决方案。与传统超市每天需要大约15个工时的手动缺货检测和货架扫描相比，该系统能够实现对货架可用性的连续、实时监控，显著减少了耗時的人工巡查需求。特别是在人流密集区域，如面包店、肉类和农产品区，基于摄像头的系统常常因拥挤、遮挡和产品摆放不规则而失效，而RFID解决方案即使在杂乱和视觉遮挡的环境中也能可靠运行。

展望未来，研究人员计划扩大数据集以增强分类鲁棒性，并研究在覆盖区域增大时该方法的有效性。他们还将构建一个具有更稀疏标签放置和优化天线位置的更大测试平台，以减少干扰并验证长期性能。评估将扩展到更广泛的包装材料，并分析材料厚度如何影响模型准确性。最终，团队计划开发一个定量、基于物理的多径传播和频率选择性衰落模型，以阐明本研究中利用的信号特征。总体而言，这项研究为降低劳动力成本、提高库存准确性以及实现更灵敏的自动化零售运营铺平了道路。