超寬帶室內(nèi)定位算法綜述

王爭(zhēng)，蔣浩晨，高娟，馬俊成，謝雙

（電子科技大學(xué)成都學(xué)院，四川成都611731）

目前，對(duì)于室外條件下高精度的位置獲取往往依賴(lài)于全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)（Global Navigation Satellite System，GNSS）。但由于室內(nèi)條件的特殊性，衛(wèi)星信號(hào)在室內(nèi)環(huán)境下的覆蓋率較差，故室內(nèi)定位技術(shù)難以依賴(lài)GNSS 來(lái)實(shí)現(xiàn)。據(jù)研究表明，人們平均有超過(guò)80%的時(shí)間在室內(nèi)度過(guò)，所以對(duì)室內(nèi)位置服務(wù)的需求將更加迫切[1]。

室內(nèi)定位是指在室內(nèi)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)位置的定位，主要借用基站定位、可信定位、偽衛(wèi)星定位、無(wú)線(xiàn)通信和室內(nèi)地圖等多項(xiàng)技術(shù)，使在復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境中能實(shí)現(xiàn)人員或物體之間的位置信息識(shí)別[2]。目前，國(guó)內(nèi)外多家企業(yè)、高校院所也都在室內(nèi)定位領(lǐng)域開(kāi)展研究并取得了卓越成果[3]。

常見(jiàn)室內(nèi)定位技術(shù)有無(wú)線(xiàn)保真（Wireless Fidelity，WiFi）定位技術(shù)、藍(lán)牙（Bluetooth）定位技術(shù)、紫蜂（ZigBee）定位技術(shù)、射頻識(shí)別（Radio Frequency Identification，RFID）定位技術(shù)和超寬帶（Ultra Wide Band,UWB）定位技術(shù)，而其中UWB 通信技術(shù)是一種新型的無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)，它無(wú)需同傳統(tǒng)通信系統(tǒng)具有一樣的載波信號(hào)，而是將極窄脈沖序列通過(guò)正交頻分調(diào)制或直接排序的方法，使其拓展至同一頻率范圍內(nèi)，故可實(shí)現(xiàn)在較寬的頻譜上傳輸極低功率的信號(hào)[4]。

與傳統(tǒng)的窄帶通信系統(tǒng)相比，UWB 室內(nèi)定位技術(shù)具有功耗低、安全性高、定位精度高和抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，可適用于工業(yè)制造、養(yǎng)老醫(yī)療、物流倉(cāng)儲(chǔ)和公共安全等應(yīng)用場(chǎng)景，在室內(nèi)定位技術(shù)市場(chǎng)中具有良好的市場(chǎng)前景，因此文中選擇UWB 室內(nèi)定位技術(shù)并對(duì)其展開(kāi)研究論述。

1 UWB定位技術(shù)算法研究

經(jīng)過(guò)近年來(lái)的研究發(fā)展，無(wú)線(xiàn)定位技術(shù)算法可以分為兩類(lèi)，分別是依托距離信息（如：TOA 算法、TDOA 算法和AOA 算法等）和無(wú)需依托距離信息（如：質(zhì)心定位法、DV-hop 算法和指紋匹配法等）的定位算法。而UWB 室內(nèi)定位系統(tǒng)通常采用的是依托距離信息的定位算法，其原理是根據(jù)基站與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)間的位置關(guān)系與其傳輸信號(hào)的特點(diǎn)構(gòu)造方程組，再將基站與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)間所測(cè)量的相關(guān)信息（如：到達(dá)時(shí)間、到達(dá)角度與飛行時(shí)間等）帶入其方程組便可獲得具體的目標(biāo)位置信息。而其能否獲得精確的距離信息是研究UWB 室內(nèi)定位算法的關(guān)鍵，文中將對(duì)UWB 室內(nèi)定位算法做詳細(xì)闡述論述。

1.1 TOA定位算法

TOA（Time of Arrival）即到達(dá)時(shí)間定位算法，指目標(biāo)節(jié)點(diǎn)向基站發(fā)送帶有測(cè)距信息的無(wú)線(xiàn)電波信號(hào)，基站接收到該特定信號(hào)后做出響應(yīng)，并記錄下其節(jié)點(diǎn)從發(fā)送信息到基站做出響應(yīng)所花費(fèi)的時(shí)間。而無(wú)線(xiàn)電波在空氣中是以光速傳播的，所以基站和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間的距離可以估算出來(lái)[5]。這里基站通常需要3 個(gè)及以上的已知位置參與測(cè)量，此時(shí)可根據(jù)三角定位法和幾何公式建立方程組并求解來(lái)確定目標(biāo)節(jié)點(diǎn)所在的位置。

圖1為三邊定位算法模型，已知基站1、基站2 和基站3 的坐標(biāo)，分別為（x1，y1）、（x2，y2）和（x3，y3），假設(shè)待測(cè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)為（x,y），待測(cè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)在t時(shí)刻發(fā)送信號(hào)，則3 個(gè)基站接收到該信號(hào)的時(shí)間分別為t1、t2和t3,則可得到三邊算法的定位算法公式為：

圖1 三邊定位算法模型

根據(jù)式（1）可求得目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的位置坐標(biāo)。

由于TOA 定位算法的計(jì)算完全依賴(lài)于時(shí)間，要求系統(tǒng)具有極高的時(shí)鐘及同步精度，即使是很小的時(shí)鐘同步誤差乘以光速都會(huì)被放大很多倍，同時(shí)會(huì)帶有多徑效應(yīng)、反射和噪聲等干擾，會(huì)對(duì)室內(nèi)定位的精確度造成較大的影響[6]。

1.2 TDOA定位算法

TDOA（Time Difference of Arrival）即到達(dá)時(shí)間差定位算法，是對(duì)TOA 定位算法的改進(jìn)。指選定一個(gè)基站作為參考基站，結(jié)合其他基站與參考基站建立以基站為焦點(diǎn)的多條雙曲線(xiàn)，與雙曲線(xiàn)上的點(diǎn)到焦點(diǎn)的距離差為目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，到其他基站的距離差的雙曲線(xiàn)方程，通過(guò)多條雙曲線(xiàn)的交點(diǎn)可得到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)所在的位置。其中目標(biāo)節(jié)點(diǎn)到各基站的距離為通過(guò)TOA 測(cè)距方式得出目標(biāo)節(jié)點(diǎn)到各基站之間的TOA值，再乘以光速得到[7]。

圖2為T(mén)DOA 定位算法模型圖。已知基站1、基站2 和基站3 的坐標(biāo)，分別為（x1,y1）、（x2,y2）和（x3,y3），假設(shè)待測(cè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)為（x,y），則可得到TDOA 算法公式為：

圖2 TDOA定位算法模型圖

根據(jù)式（2）可求得目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的位置坐標(biāo)。

TDOA 定位不必進(jìn)行基站和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間的同步，而只需要基站之間進(jìn)行同步。因?yàn)榛镜奈恢檬枪潭ǖ模曰局g進(jìn)行同步比基站和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行同步更容易實(shí)現(xiàn)。然而，該方法對(duì)硬件的要求較高，在非視距或更復(fù)雜環(huán)境下，其定位精度會(huì)大大降低。

1.3 AOA定位算法

AOA（Angle of Arrival）即到達(dá)角度定位算法。是通過(guò)兩個(gè)及以上的基站，設(shè)置陣列天線(xiàn)或方向性天線(xiàn)來(lái)獲取目標(biāo)節(jié)點(diǎn)發(fā)射無(wú)線(xiàn)電波信號(hào)的角度信息來(lái)估計(jì)基站與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間的距離。

圖3為AOA 定位算法模型圖。已知基站1 和基站2 的坐標(biāo)，分別為（x1,y1）和（x2,y2），假設(shè)待測(cè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)為（x，y），以基站1、基站2 和待測(cè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的垂直線(xiàn)作為基準(zhǔn)方向。則可得到：

根據(jù)子彈的彈道模型,利用Matlab軟件編制子彈飛行彈道仿真程序,該程序在給出拋射點(diǎn)的母彈速度、拋射高度、拋撒時(shí)間、彈道傾角的條件下,應(yīng)用四階龍格庫(kù)塔法可解得子彈彈道;進(jìn)而通過(guò)畫(huà)圖程序生成落點(diǎn)分布、各枚子彈在三個(gè)坐標(biāo)的變化以及分速度的變化坐標(biāo)圖。圖2為計(jì)算子彈彈道仿真流程圖。

圖3 AOA定位算法模型

根據(jù)式（3）可求得目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的位置坐標(biāo)。

AOA 定位系統(tǒng)相比其他定位系統(tǒng)，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，只需要兩個(gè)基站便可定位。但極易受到信號(hào)的多徑效應(yīng)或非視距環(huán)境的影響，使其定位精度不理想。且其對(duì)角度的測(cè)量要求較高，需要天線(xiàn)陣列具有高靈敏度和高空間分辨率，從而增加了其實(shí)現(xiàn)和維護(hù)的成本。

1.4 TOF定位算法

TOF(Time of Flight)即飛行時(shí)間定位算法。是一種雙向測(cè)距技術(shù)，通過(guò)測(cè)量UWB 信號(hào)在基站與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間往返的飛行時(shí)間來(lái)計(jì)算。

圖4為T(mén)OF 測(cè)距原理圖，目標(biāo)節(jié)點(diǎn)首先向基站發(fā)送測(cè)距請(qǐng)求信息（POLL），基站收到測(cè)距請(qǐng)求信息(POLL)后進(jìn)行處理，經(jīng)過(guò)一小段時(shí)間處理后向目標(biāo)節(jié)點(diǎn)回復(fù)確認(rèn)信息（ACK）。將發(fā)送端發(fā)出的信號(hào)和接收回應(yīng)的時(shí)間間隔記為T(mén)tot，接收端收到信息和發(fā)出回應(yīng)的時(shí)間間隔記為T(mén)tat，則可得到將其再乘以光速便可算出目標(biāo)節(jié)點(diǎn)到基站的距離，即D=Ttof×c（c 為光速）。當(dāng)有多個(gè)基站共同定位時(shí)，可采用如圖1所示的三邊定位算法模型來(lái)得到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的位置。

圖4 TOF測(cè)距原理圖

TOF 定位算法的時(shí)間取決于時(shí)鐘精度，很依賴(lài)信號(hào)發(fā)出和接收時(shí)的精確時(shí)刻，由于時(shí)鐘晶體存在頻率偏差，有時(shí)鐘偏移的影響，就需要有高精度的硬件作為支撐，使成本上升[8]。

1.5 融合定位算法

通過(guò)以上多種UWB 室內(nèi)定位技術(shù)算法的分析，TOA、TDOA、AOA 和TOF 算法各存在不同的優(yōu)勢(shì)，但在針對(duì)于復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境下，單純依靠一種算法也有各種局限。當(dāng)前室內(nèi)定位技術(shù)必然會(huì)朝著多技術(shù)和算法融合的方向發(fā)展，以充分發(fā)揮單一技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，來(lái)彌補(bǔ)彼此間的不足，從而提升定位精度及穩(wěn)定性，降低系統(tǒng)的成本，來(lái)滿(mǎn)足不同要求所提出的技術(shù)挑戰(zhàn)，達(dá)到最優(yōu)的解決方案。

文獻(xiàn)[9]分析了基于TDOA 算法與AOA 算法的融合定位方法，并提出了分離變量的約束加權(quán)最小二乘（Separate Constrained Weighted Least Squares，SCWLS）算法，有效解決了目標(biāo)節(jié)點(diǎn)恰好在或者靠近圓陣列中心時(shí)測(cè)量產(chǎn)生奇異矩陣的情況，從而提高了測(cè)量精確度。

文獻(xiàn)[10]提出了一種通過(guò)兩次卡爾曼濾波來(lái)實(shí)現(xiàn)非視距環(huán)境中TDOA/AOA 融合定位方法。先是利用卡爾曼濾波對(duì)TOA 測(cè)量值進(jìn)行消除NLOS 誤差的預(yù)處理，再將TOA 測(cè)量值輸入到卡爾曼濾波器來(lái)實(shí)現(xiàn)TDOA/AOA 混合定位。在未增加算法整體復(fù)雜度的前提下，有效地改善了單獨(dú)利用TDOA 或AOA 定位的定位精度。

文獻(xiàn)[12]提出了一種由捷聯(lián)慣性導(dǎo)系統(tǒng)(Strapdown Inertial Navigation System, SINS)與UWB室內(nèi)定位技術(shù)相組合的融合定位方法，該系統(tǒng)的測(cè)距部分由SINS 系統(tǒng)與UWB 系統(tǒng)構(gòu)成，SINS 系統(tǒng)通過(guò)內(nèi)部固連的陀螺儀與加速度計(jì)，實(shí)時(shí)獲取目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的位置與姿態(tài)信息，而UWB 系統(tǒng)通過(guò)TODA 算法得到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的位置。然后將這兩個(gè)系統(tǒng)的位置差值作為觀察量，通過(guò)采用松組合方式的擴(kuò)展卡爾曼濾波器進(jìn)行解算來(lái)獲得目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的精確位置信息，其中由卡爾曼濾波器解算出來(lái)的結(jié)果會(huì)反饋給SINS系統(tǒng)，以確保SINS 系統(tǒng)的定位精度。該定位方法可以有效降低SINS 和UWB 系統(tǒng)各自的固有誤差，增強(qiáng)了系統(tǒng)在非視距環(huán)境下對(duì)測(cè)量值的判別能力與重構(gòu)能力，從而提高了定位系統(tǒng)的精度與穩(wěn)定性。

2 影響室內(nèi)定位的主要因素

2.1 非視距傳播

無(wú)線(xiàn)信號(hào)在傳輸過(guò)程中的傳輸條件分為有視距環(huán)境（Line of Sight, LOS）和非視距環(huán)境（Non Line of Sight，NLOS）[13]。在視距環(huán)境下，無(wú)線(xiàn)信號(hào)可以無(wú)障礙地在發(fā)送端和接收端之間直線(xiàn)傳播，但要在第一菲涅爾區(qū)（First Fresnel Zone）內(nèi)，才能夠進(jìn)行高質(zhì)量的信號(hào)傳輸。在非視距傳播的環(huán)境下，因在傳輸過(guò)程中有障礙物的阻擋，無(wú)線(xiàn)信號(hào)只能通過(guò)反射、折射、散射和衍射的方式到達(dá)接收端，最終會(huì)導(dǎo)致接收端接收到大量的失真信號(hào)，從而影響室內(nèi)定位的精確度，因此許多改進(jìn)工作都基于此開(kāi)展。如文獻(xiàn)[14]采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-LS/WLS 算法，文獻(xiàn)[15]提出一種基于布谷鳥(niǎo)搜索算法(Cuckoo Search,CS)和BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合優(yōu)化的TDOA 定位算法，文獻(xiàn)[16]提出的一種基于TOA 的三維室內(nèi)定位LMR算法等來(lái)減小NLOS 環(huán)境所帶來(lái)的誤差。

2.2 多徑效應(yīng)

無(wú)線(xiàn)信號(hào)在傳輸過(guò)程中因受到障礙物的干擾而產(chǎn)生反射、折射、散射和衍射，使各路信號(hào)到達(dá)接收端的時(shí)間不同，進(jìn)而導(dǎo)致各路信號(hào)按各自相位、幅度相互疊加而造成干擾，帶來(lái)信號(hào)衰減、時(shí)延不同步、極化改變和鏈路不穩(wěn)定等一系列問(wèn)題。目前抑制多徑效應(yīng)的方法主要有：利用窄相關(guān)碼跟蹤環(huán)、平滑偽距和相位測(cè)距等方法來(lái)提高接收機(jī)的距離測(cè)量精度和采用抗多徑天線(xiàn)等。

3 UWB室內(nèi)定位技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

3.1 從二維到三維

由于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的日漸成熟帶動(dòng)了室內(nèi)定位技術(shù)的蓬勃發(fā)展，而基于UWB 的室內(nèi)定位技術(shù)日益成為室內(nèi)定位領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，但目前無(wú)論國(guó)內(nèi)外的高校、企業(yè)或研究所對(duì)于UWB 室內(nèi)定位系統(tǒng)的研究大多仍然停留在二維定位的應(yīng)用上[17]。而現(xiàn)實(shí)生活的空間是三維的，如大型多層商場(chǎng)、停車(chē)場(chǎng)，二維室內(nèi)定位技術(shù)難以滿(mǎn)足實(shí)際生活中更高的定位需求。當(dāng)二維環(huán)境上升到三維環(huán)境，如何多樓層對(duì)移動(dòng)目標(biāo)精準(zhǔn)定位與解決空間定位盲點(diǎn)和三維多復(fù)雜NLOS 環(huán)境的影響將是今后主要的研究方向。

3.2 室內(nèi)定位技術(shù)的多融合

隨著室內(nèi)定位技術(shù)的逐漸發(fā)展，越來(lái)越多的室內(nèi)定位理論和方法相繼被提出，但受成本、環(huán)境和技術(shù)等限制，現(xiàn)階段的室內(nèi)定位技術(shù)各有千秋。于是將多種室內(nèi)定位技術(shù)相融合來(lái)減小成本、降低功耗和提升系統(tǒng)定位精度與穩(wěn)定性是未來(lái)室內(nèi)定位技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。

3.3 5G無(wú)線(xiàn)通信與室內(nèi)定位

5G 無(wú)線(xiàn)通信采用高頻或毫米波通信，具有帶寬高、時(shí)延低、容量大、覆蓋廣等特點(diǎn)，適合應(yīng)用于室內(nèi)定位。一方面，毫米波波束窄、頻率高，且具有良好的方向性，可以實(shí)現(xiàn)更高精度的測(cè)距與測(cè)角。另一方面，5G 利用大規(guī)模陣列天線(xiàn)，通過(guò)波束成形技術(shù)，使波束擁有更高的分辨率，也可以進(jìn)行高精度的測(cè)距與測(cè)角，即5G 支持TDOA、AOA 和TOF 等定位方法[18]。此外，5G 的高帶寬特性可以填補(bǔ)UWB 與傳統(tǒng)窄帶定位技術(shù)之間1～3 m 定位精度的空缺，所以將5G 無(wú)線(xiàn)通信與各室內(nèi)定位技術(shù)相結(jié)合，可極大地提升室內(nèi)定位系統(tǒng)的普適性，使定位精度更高、靈活性更強(qiáng)、成本更低[19]。

4 結(jié)束語(yǔ)

該文從UWB 室內(nèi)定位技術(shù)的基本概念出發(fā)，通過(guò)與其他室內(nèi)定位技術(shù)對(duì)比，給出了選擇UWB 室內(nèi)定位技術(shù)的原因。其次分析了UWB 室內(nèi)定位技術(shù)的多種算法，結(jié)合自己的研究與思考，得出了融合定位算法將會(huì)是室內(nèi)定位技術(shù)未來(lái)必然發(fā)展方向。但國(guó)內(nèi)對(duì)UWB 室內(nèi)定位技術(shù)的研究仍處在導(dǎo)入期，現(xiàn)在還沒(méi)有形成一個(gè)有力的組織來(lái)制定統(tǒng)一的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。但任何新的技術(shù)領(lǐng)域都需要一定的發(fā)展過(guò)程，相信隨著物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的快速發(fā)展與以5G 無(wú)線(xiàn)通信為首的高新技術(shù)的興起，UWB 室內(nèi)定位技術(shù)也必將會(huì)為定位技術(shù)領(lǐng)域增添濃墨重彩的一筆[20]。