混合參數方法下的室內無線定位技術綜述

宗宇雷+呂品品+李珂+趙逸

摘要：本文對混合參數下的室內無線定位技術及其方法進行了綜述。首先對目前室內無線定位領域內各種定位方法的原理和局限性進行了論述，之后介紹了兩種混合參數定位思想，并闡述了其優勢。最后介紹了幾種混合參數無線定位技術及其應用前景。

關鍵詞：混合參數；室內無線定位；無線局域網

中圖分類號：TP393.03 文獻標識碼：A DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2016.03.016

0引言

據統計，人們日常生活中超過80%的時間在室內活動，而處于陌生的室內環境，如大型醫院門診樓、地下停車場等場所時，獲取個人位置信息、目標位置信息的需求就顯得尤為重要。在室外環境下，全球定位系統（Global Positioning System，GPS）、北斗衛星導航系統（BeiDou Navigation Satellite System，BDS）以及移動運營商布設的通信站點都可以向用戶提供高精度的位置信息。但是由于室內環境的信號屏蔽、多徑干擾等問題，上述系統并不能提供滿足用戶需求的室內位置信息，因此需要開展有針對性的室內定位系統研究。隨著智能手機的高速發展和普及，面向智能終端的室內定位技術也蓬勃發展起來，諸如利用手機藍牙（Bluetooth）、紅外線（Infrared Ray）、無線局域網（Wireless Local Area Network，WLAN）等。此外，采用紫蜂協議（ZigBee）、無線射頻識別技術（Radio Frequency Identification，RFID）、超寬帶技術（Ultra Wind Band，UWB）以及無線傳感器網絡（Wireless Sensor Networks，WSN）等的室內定位和導航系統，也在商品物流、醫療保健、治安消防等領域大放異彩。

隨著多媒體服務的多樣化，WLAN在大型商場、醫院門診樓、機場大廳、火車站等場所逐漸普及，基于WLAN的室內定位技術憑借著其良好的適應性、抗干擾性，在室內定位領域占有廣泛應用市場。針對WLAN室內定位，研究學者提出了包括最強基站法、傳播模型法和位置指紋法在內的諸多定位機制，以及三邊測距法、概率法和K鄰近法等位置解算算法。相比較而言位置指紋法能夠提供較高精度的位置信息，但是對于數據庫的建立仍有很高要求，包括同一采樣點由于人員變化導致的信號強度信息（Received Signal Strength，RSS）的變化。因此，有研究學者將改進方法著眼于基于WLAN的多方法融合，以及通過與其他定位技術結合，采用混合定位參數的方法進行定位。

本文在研究了近年來國內外的室內定位技術現狀的基礎上，首先對多種不同的定位方法進行論述，對比分析了相應的特點和適應的定位環境；同時討論了相關學者提出的混合定位方法，闡述了基于信息融合技術的高精度室內定位；最后對基于多技術融合應用提高定位精度的室內定位系統進行介紹，即采用混合參數定位法，通過與不同的定位技術融合，以適應不同室內定位環境需求，達到室內定位的精度要求。

1混合參數定位方法

隨著信息技術的發展，各式各樣的定位系統應運而生。與室外環境下的衛星定位和通信運營商節點定位不同，室內環境下信號通道更加復雜，干擾更多。室內環境信號大致可以分為視距傳播（Line-of-Sight，LOS）和非視距傳播（Non-Line-of-Sight，NLOS）。視距傳播屬于比較理想的室內環境，類似于空曠的場館或者地下停車場等，但大多數室內環境屬于非視距傳播環境，甚至是人員密集區域，干擾十分嚴重。因此開展針對室內NLOS環境下的定位技術研究，需要根據實際場景，采用不同的定位方法。通過對多種定位方法的混合使用進行定位，可以進一步提高系統定位精度，降低系統計算復雜度，這也為室內定位提供了新的思路和發展方向。

1.1經典定位方法

所謂定位方法，即定位系統對移動臺進行定位的運行機理。針對不同的定位環境和所設計的定位系統，研究學者們提出了許多不同的定位方法，可以將其歸為經典定位方法，主要包括接收信號強度定位、到達時間定位、到達角定位、到達時間差定位等，下面分別予以介紹。

（1）接收信號強度定位

接收信號強度（Received Signal Strength Indi-cation，RSSI）定位方法是根據一定的無線電磁波傳播損耗模型，將移動臺接收的來自己知節點的信號強度值轉化為距離值，進而估計出節點與移動臺之間的距離。然后以移動臺為圓心，估計距離值為半徑作圓，二維平面上利用三個圓的交點即可判斷出移動臺的位置，即三邊定位算法。RSSI定位方法的優點在于目前市面上大多數無線通信設備都提供了讀取信號強度的功能，既可以主動進行定位，也可以被動地被探測到，應用前景比較廣闊。其缺點是由于室內環境復雜多變，即便預先得到了較為精確的傳播損耗模型，但在實際的工程實現中仍會出現較大偏差，精度較差。

（2）到達時間定位

到達時間（Time of Arrival，TOA）定位方法是一種非常經典的定位方法，預先布設的接入點（Access Point，AP）測量移動臺發往接入點的上行信號，獲得移動臺到節點的傳播時延，從而估計出兩者之間的距離，同樣利用三邊定位原理確定移動臺的位置。TOA定位方法對設備的時間精度要求非常高，往往需要移動臺與多個節點之間進行嚴格的時間同步。

（3）到達角定位

到達角（Angle of Arrival，AOA）定位方法是節點通過測量移動臺的上行信號的到達角度，利用多個節點測得的角度構建直角坐標系，對移動臺位置進行解算。AOA定位方法對于節點布設及測量精度的要求較高，因為需要通過多個節點的精確測量才能得到移動臺的精確位置，而微小的偏差往往會導致很大的估計誤差。

（4）到達時間差定位

到達時間差（Time Difference of Arrival，TDOA）定位方法是一種利用信號達到檢測端的時間差來進行定位的方法。多個節點利用移動臺發往節點的上行信號傳播時延差構建雙曲線方程，并求解得出移動臺的位置坐標。TDOA定位方法不需要檢測端與移動臺進行時間同步，同時可以保證定位精度。

在定位過程中，對上述的某一種方法進行位置解算，采用如三邊定位法、質心法、最大似然估計算法、MUSIC算法等就可以確定目標位置。然而在實際使用過程中，會出現定位精度與系統成本之間存在矛盾等問題，為了改善這一情況，研究學者們又提出了混合參數定位方法。

1.2混合參數定位方法

混合參數定位方法是采用信息融合理念，在節點或檢測端采用各種類型的定位參數，通過聯合算法來實現對移動臺位置坐標的定位。由于室內環境復雜多樣，存在多徑和非視距傳播等問題，RSSI、TOA、AOA、TDOA的定位精度各不相同。因此，采用融合定位的方法進行定位往往可以取得更好的效果，諸如TOA/AOA、TOA/TDOA等混合參數定位方法，可以有效利用定位參數信息，提高定位性能。同時，對采用同一定位參數的多種不同系統進行聯合定位，通過最優化選擇，也可以達到提高定位性能的目的。

基于RSSI、AOA、TOA、TDOA的室內定位估計，目前已經提出了多種算法，可以將這類定位方法歸為單一參數定位方法。采用兩種或多種技術結合定位的方法則可以稱為混合參數定位。混合參數定位所選用的方法會隨著室內定位環境和所選模型的變化而變化。在基于時間測量的定位中，比如TOA和TDOA，計算基站（Base Station，BS）和移動臺（Mobile Station，MS）之間的距離需要使用傳播時間或傳播時間的差值。但是，TOA方法需要BS和MS時鐘高度同步，這是TOA的一個缺點，而這一缺點在NLOS條件下會更加明顯。同樣，不同路徑產生的多信道信號會產生一個額外時延，也會造成距離誤差。在TDOA中，通過對時差的處理，可以將計時的誤差大大降低或可以忽略，但相較于TOA，它的算法復雜度又會提高。基于RSS的定位技術目前的研究較為完善，但是它的缺點是易于受到干擾，包括同一地點在不同時間、溫度下所測量的RSS值也會不同，這對定位帶來了很大的難度和工作量。因此，通過TDOA/RSS、TDOA/AOA進行混合參數定位，對系統復雜度的降低、定位精度的提高都有良好的改進效果。

另一種混合參數定位的思想是基于同一定位方法或參數的不同技術融合，如WLAN與藍牙，RFID與慣性導航、RFID與超聲波等進行混合參數定位的方法。這類方法的主要思路是通過設置閾值進行最優化選擇，避免了單一定位方法在距離過遠或干擾較多情況下定位精度低的問題，取得了良好的定位效果。針對WLAN系統進行混合參數定位的方法實現度高，具有良好商業前景，下文將逐一介紹與WLAN相關的混合參數室內無線定位技術。

因此，在目前已有的各種定位方法下，采用混合參數定位進行融合定位，或將為室內定位的下一步發展指出一條嶄新的道路。

2混合參數方法下的室內無線定位技術

低復雜度和高精度室內定位是目前無線領域面臨的主要挑戰之一。研究學者提出的用于進行室內定位的技術以WLAN解決方案為主，其他一些可供選擇的方案，例如紅外線光、超寬帶系統、藍牙、RFID等也都有不同的應用。它們的特點是利用接收信號強度（RSS）來達到低復雜度的目的。但是目前存在的主要問題是如何利用已有的可用信號，如WLAN、RFID等來達到盡可能高的精度，這也是研究學者最為關注的問題。因此混合定位系統的嘗試，已成為目前室內定位技術發展的新方向。

2.1基于WLAN-RFID的混合定位技術

無線射頻識別（RFID）技術在室內環境下的追蹤和定位的應用正逐漸成為研究的熱點。憑借著低成本和高效率的特點，RFID系統可以輕松地應用到物體或人身上。因此，有研究學者提出了將RFID應用于WLAN環境下來獲取更精確的定位效果。

2010年，有研究學者首次提出將WLAN和RFID定位混合使用進行定位。在實驗室環境下，可以將一部包含WLAN信號接收器和RFID信號讀取器的手機放置在布設好多個被動式RFID標簽的房間內。來自標簽的散射功率只會被放置在實驗房間內的手機所接收，并且作為一個空間信息記錄下來，位置估計則是依靠WLAN的位置指紋信息，而且位置指紋信息的采集點與被動式RFID標簽位置一致，通過兩者同時定位比對，來達到對高精度定位的需求。

但是這種方法并沒有考慮到對WLAN信號和RFID信號的定位結果做一個最優選擇的問題。芬蘭坦佩雷大學的學者們在這種思路的基礎上進行了進一步的改進，設計利用可穿戴式被動超高頻RFID標簽（Wearable Passive UHF RFID Tag）和無線終端進行定位。可穿戴式標簽由于是電鍍紡織物，因此可以完美地佩戴在衣服上，這使得它成為監視人體運動和追蹤的極佳方案。此外，它還可以在穿戴者和天線間進行可靠高效的無線通信，方便采集信號強度（RSS），進行融合定位計算。利用無線終端接收參考點的信號強度值，構建實驗室無線地圖，無線終端同時可將RSS數據轉換為笛卡爾坐標系以便后續位置解算使用。來自多個接人點的實際位置和信號強度值都被存儲在數據庫中，RFID標簽同樣使用這些位置。將采集到的WLAN接入點信號強度值和RFID讀取器接收到的值根據高斯分布和最優化方法進行解算，得到一個最優化閾值。當RFID信號強度比WLAN信號強度高出閾值范圍時，便使用RFID解算的位置坐標作為移動臺的坐標，反之則使用WLAN定位的坐標。通過這樣一個最優選擇的方式，達到高精度定位的目的。同時，隨著使用聯邦濾波等方法和相關改進算法的提出，基于WLAN-RFID的信息融合定位技術也會越來越成熟。

2.2基于視覺跟蹤的信息融合室內定位技術

在復雜的大型室內場所內，監視系統的覆蓋越來越全面，研究學者提出了使用視覺跟蹤（Visual Tracking，VT）技術來實現對室內人員的定位和追蹤，以及室內人員通過攜帶的無線終端配合WLAN和視覺跟蹤進行定位和導航。

這一概念的提出來自上海交通大學與美國俄亥俄州立大學聯合研究的室內定位項目，在WLAN位置指紋法的基礎上，采用視覺跟蹤定位技術進行融合定位。視覺跟蹤是通過圖像識別技術對獲取圖像中的運動目標進行檢測、提取、識別和跟蹤的技術，獲取目標的各項參數，如位置、速度、加速度等，來完成對目標運動軌跡的推算，進行檢測、定位、跟蹤。應用在室內定位系統中的視覺跟蹤技術可以分為三步，分別是圖像特征識別、坐標轉換以及目標跟蹤。圖像特征識別在定位系統里主要是人體識別，目前人體識別技術的算法主要有差分法、光流法、梯度直方圖法以及相關改進算法。其中效果較好的是使用支持向量機（Support Vector Ma-chine，SVM）和梯度直方圖法的人體檢測算法，通過對圖像進行邊緣特征提取，描述出人體輪廓，再依靠SVM進行分類，達到區分人體和非人體的目的。坐標轉換是在攝像機捕捉到的目標后，將視頻坐標系的坐標轉換到室內定位所用的坐標系中。攝像機顯示的圖像通常需要經過多個參照坐標系和坐標轉換，才能轉換成室內定位坐標。為了輔助識別，目前的做法是在待定位的室內空間中布設一些參照物，根據已知參照物的坐標來進行參數修正，獲取盡可能準確的室內定位坐標。在人的目標跟蹤方面，粒子濾波技術是目前較為優秀的目標跟蹤算法，通過重采樣、預測和更新，實現目標跟蹤。

視覺跟蹤定位由于依靠圖像識別定位，因此精度非常高，但是缺點也很明顯，無法直接判斷對象身份，因此有研究學者提出與RSSI定位進行結合，通過彼此互補，以實現高精度定位。那么這種定位方式主要面臨著兩種問題：當定位目標只有一個時，且攝像機捕捉到的目標也只有一個，需要一種判決方式將兩者聯系起來；當定位目標為多個目標時，需要一種判決方式將RSSI定位目標與圖像目標匹配起來，同樣也需要一種判決方式。針對RSSI，可以基于WLAN使用位置指紋法，建立無線地圖坐標系，利用松耦合的方法，在處理的過程中互相不干擾，而是把結果進行比對，轉化為二分圖問題，利用匈牙利算法對位置信息進行求解。

2.3基于慣性導航和WLAN的室內定位技術

目前智能手機普及度已超過七成，且智能手機內裝有很多先進的硬件配置，如陀螺儀、方向傳感器、電子羅盤等，在給用戶提供方便的同時，也讓研究學者想到利用手機的慣性導航與WLAN等室內定位現有技術結合進行更高精度定位。

慣性導航系統（Inertial Navigation System，INS）屬于推算導航方式，建立牛頓力學模型，根據一個已知位置的初始點，通過不間斷測得的速度、加速度來推算出下一個位置點，進而得到完整的航跡。慣性導航系統中的陀螺儀用來形成一個導航坐標系，使加速度計的測量軸穩定在該坐標系中，通過不斷修正航向和姿態角，得到準確的速度、偏航角和位置等信息。隨著微機電系統（Micro-Electro-Mechanical-System，MEMS）等技術的進步，各類傳感器逐漸向微小型和低功耗發展，所以現在的智能手機中基本都有一套完整的慣性導航系統，這也使得將WLAN和慣性導航進行融合定位成為可能。

目前針對WLAN和慣性導航系統的定位研究主要可以分為兩類，一類是基于慣性傳感器測量數據與WLAN的RSS值融合的定位，另一類是基于WLAN指紋定位和慣性測量進行定位。第一類方法主要是依靠智能手機內的慣性傳感器推算出用戶的實時位置，同時利用多個WLAN接入點的RSSI信息對用戶位置進行修正，采用擴展卡爾曼濾波的算法，將兩者測量結果進行融合，達到提高系統定位準確度的目的。第二類方法主要側重于通過WLAN位置指紋信息對慣性測量進行修正，通過擴展卡爾曼濾波等方式對位置信息進行融合，對定位精度和實用性都有改善。

3結束語

室內定位不同于室外定位，由于多徑等室內環境特有的因素，導致室內定位方式更加多樣化，這也使得室內定位隨著環境的不同而擁有不一樣的定位方法。本文主要著眼于室內無線定位技術，從實用性和商業性角度考慮，討論了通過引入其他定位系統與WLAN定位系統進行融合定位的方法，以提高定位精度。隨著研究的深入，更多的新技術涌現，更高效的算法被提出，基于WLAN和相關融合技術的成熟應用，會使得人們在室內環境下享受到更加周到的服務，人們的生活也將變得更加智能、便捷。