藍(lán)牙室內(nèi)定位技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

1、基于藍(lán)牙傳感網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)定位研究及在行為識(shí)別中的應(yīng)用_江德祥2.1 無(wú)線定位技術(shù)概述 利用無(wú)線技術(shù)實(shí)現(xiàn)定位已成為定位研究領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)。每種無(wú)線技術(shù)都有各自的優(yōu)缺點(diǎn)和適用局限性，需要根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景，考慮系統(tǒng)成本、定位精度、實(shí)時(shí)性要求、技術(shù)實(shí)現(xiàn)難度和算法復(fù)雜性等因素。下面主要從應(yīng)用場(chǎng)景上來(lái)介紹研究較為集中的幾種無(wú)線定位技術(shù)，其中室外定位主要使用 GPS和 GSM 無(wú)線技術(shù)，而室內(nèi)主要利用各種無(wú)線傳感器，包括紅外、超聲波、藍(lán)牙、Wi-Fi、ZigBee 和 RFID 等?；诩t外的定位系統(tǒng)一般只能實(shí)現(xiàn)“房間級(jí)”的定位精度，而基于超聲波的定位系統(tǒng)能實(shí)現(xiàn)“厘米級(jí)”的高精度定位，但是這兩種定位系統(tǒng)需要

2、特定的硬件設(shè)備，價(jià)格昂貴。這兩種信號(hào)的穿透能力差，受墻壁和障礙物遮擋影響較大，并且信號(hào)的覆蓋范圍過小，不適合室內(nèi)的大范圍定位?；?RFID 的定位技術(shù)是基于參考點(diǎn)的思想，在定位區(qū)域布置大量的 RFID 節(jié)點(diǎn)，再進(jìn)行匹配查找，這樣實(shí)現(xiàn)大范圍和高精度的室內(nèi)定位就取決于 RFID 參考點(diǎn)的布置密度?；?ZigBee 的定位取決于 802.15.4無(wú)線技術(shù)的特點(diǎn)，其缺點(diǎn)是短距離和高延時(shí)，對(duì)利用信號(hào)強(qiáng)度 RSSI 來(lái)進(jìn)行位置估計(jì)的應(yīng)用存在一定局限。室內(nèi)定位研究最集中的是基于 Wi-Fi 的定位技術(shù)，由于無(wú)線局域網(wǎng)已在城市各個(gè)角落大面積覆蓋，完全可以利用現(xiàn)有的無(wú)線設(shè)備來(lái)實(shí)現(xiàn)室內(nèi)定位，降低成本和提高定位

3、精度?；?Wi-Fi 的無(wú)線信號(hào)在室內(nèi)可以達(dá)到 100-200 米的覆蓋范圍，能滿足大范圍的室內(nèi)定位需求，其主要原理是利用無(wú)線接入點(diǎn)（Access Point，AP）的信號(hào)強(qiáng)度 RSS 值，定位設(shè)備通過與 AP 之間的信號(hào)測(cè)量關(guān)系來(lái)估計(jì)可能的坐標(biāo)位置。2.2.1 基于范圍檢測(cè)的定位方法藍(lán)牙定位研究中最先引入了范圍檢測(cè)的思想(文中也稱為 Cell-ID 思想)，原因是藍(lán)牙無(wú)線信號(hào)具有有限的短距離范圍特性。一類藍(lán)牙設(shè)備的信號(hào)覆蓋范圍是 100m，2 類藍(lán)牙設(shè)備是 10m，3 類是 4m。基于這種范圍特性，當(dāng)用戶攜帶設(shè)備進(jìn)入到信號(hào)覆蓋范圍之內(nèi)時(shí)，就能感知用戶的位置，達(dá)到對(duì)應(yīng) Range 范圍的精度

4、。因此在早期的藍(lán)牙定位研究中，大部分工作都是基于 Cell-ID 的應(yīng)用原理。 2003 年 Anastasi G 等人26提出使用藍(lán)牙技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)一種定位框架和服務(wù)?；贑ell-ID 的方法實(shí)現(xiàn)了一個(gè) BIPS 藍(lán)牙定位系統(tǒng)。BIPS 系統(tǒng)是在一個(gè)建筑物內(nèi)布置藍(lán)牙接入點(diǎn)，使用以太網(wǎng)將各個(gè)接入點(diǎn)連接到定位服務(wù)器上，移動(dòng)用戶在他的手持終端上就可以看到到達(dá)同一建筑物內(nèi)其他移動(dòng)用戶位置時(shí)他必須行進(jìn)的路線。藍(lán)牙接入點(diǎn)的任務(wù)是發(fā)現(xiàn)并登記進(jìn)入它覆蓋區(qū)域的用戶，其位置信息注冊(cè)在服務(wù)器上。BIPS可以追蹤移動(dòng)用戶在一個(gè)建筑物內(nèi)的走動(dòng)和站立，實(shí)現(xiàn)“房間級(jí)”的定位精度。實(shí)驗(yàn)分析了藍(lán)牙查詢周期的影響，同時(shí)考慮一個(gè)移

5、動(dòng)用戶在藍(lán)牙接入點(diǎn)覆蓋范圍內(nèi)的接入時(shí)間，比如查詢周期為 3.84s 時(shí)，發(fā)現(xiàn)設(shè)備的概率在 95%以上，在 20 米的覆蓋范圍內(nèi)以 1.3m/s 的速度移動(dòng)則接入時(shí)間為 15.4s，剩下 11.56 秒可提供服務(wù)。 文獻(xiàn)27中同樣利用 Cell-ID 的思路，提出將藍(lán)牙與 3G 網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，組成一個(gè)定位服務(wù)網(wǎng)絡(luò)。文中指出 GPS 不適合室內(nèi)定位，其他幾種技術(shù)(2G 的 Cell-ID，TOA 方法)的定位精度過低，為了提高定位精度，可結(jié)合藍(lán)牙技術(shù)實(shí)現(xiàn) 10 米的定位精度。 Raffaele Bruno 等人28考慮位置感知的需求以及已有的一些定位和追蹤系統(tǒng)設(shè)備成本太高的問題，提出一種基于藍(lán)牙的定位

6、和追蹤系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)低成本定位方案。該系統(tǒng)同樣利用 Cell-ID 的方法，進(jìn)入覆蓋點(diǎn)的藍(lán)牙設(shè)備與藍(lán)牙接入點(diǎn)建立連接，重點(diǎn)分析了藍(lán)牙的發(fā)現(xiàn)和連接建立過程，以及此過程的時(shí)間消耗和延遲。 Chawathe. S. S 等人29描述了一種新的方法來(lái)決定移動(dòng)終端的位置，使用基于Cell-ID 的方法來(lái)確定藍(lán)牙錨節(jié)點(diǎn)（beacon）交集覆蓋區(qū)域的位置。根據(jù)藍(lán)牙 Range的特點(diǎn)，在室內(nèi)環(huán)境下覆蓋的區(qū)域是不規(guī)則的，利用最大分離子超圖的方法來(lái)確定錨節(jié)點(diǎn)的布置位置。主要利用藍(lán)牙的短距離接收范圍優(yōu)點(diǎn)，以及藍(lán)牙設(shè)備低成本和易布置的優(yōu)勢(shì)。該方法的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是讓移動(dòng)設(shè)備來(lái)決定它自己的位置，而藍(lán)牙錨節(jié)點(diǎn)和其他用戶都是匿名不

7、確定的。 根據(jù)以上的研究工作，基于范圍檢測(cè)的定位方法只能實(shí)現(xiàn)“房間級(jí)”的定位精度，對(duì)于構(gòu)建大范圍的定位追蹤服務(wù)網(wǎng)絡(luò)是一種可取的方案，但是對(duì)于室內(nèi)的高精度定位需求基于范圍檢測(cè)的方法只能達(dá)到“房間級(jí)”的定位精度，不能夠滿足要求。藍(lán)牙定位研究中開始探索利用藍(lán)牙信號(hào)強(qiáng)度 RSSI 來(lái)提高定位精度，根據(jù)信號(hào)傳播的空間關(guān)系來(lái)確定設(shè)備的坐標(biāo)位置。2.2.2 基于信號(hào)強(qiáng)度的定位方法藍(lán)牙技術(shù)中提供了基于連接的 RSSI 和基于查詢的 RSSI 兩個(gè)可供定位技術(shù)實(shí)現(xiàn)的參數(shù)。在早期的藍(lán)牙規(guī)范中只提供基于連接的 RSSI，這就意味著定位接入點(diǎn)設(shè)備和用戶藍(lán)牙設(shè)備必須在定位階段一直建立連接。應(yīng)用基于連接的 RSSI 時(shí)遇

8、到了一個(gè)GRPR 問題，即在信號(hào)強(qiáng)度的定義中存在一個(gè)黃金分割區(qū)，處于這個(gè)分割區(qū)的 RSSI值總為 0，表示在合適的信號(hào)接收范圍，對(duì)于要將實(shí)時(shí) RSSI 值與距離映射成對(duì)應(yīng)關(guān)系的定位方法，GRPR 問題是一個(gè)限制點(diǎn)。在以后的藍(lán)牙規(guī)范當(dāng)中，提供了基于查詢的 RSSI，該方法的優(yōu)點(diǎn)是不需要建立連接，只需基本的查詢過程就可以獲取目標(biāo)藍(lán)牙設(shè)備的信號(hào)強(qiáng)度值。Kotanen. A 等人30引入了基于信號(hào)傳播模型的方法，通過讀取連接 RSSI 值來(lái)構(gòu)建信號(hào)強(qiáng)度與距離的映射關(guān)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果達(dá)到了 3.76m 的定位精度，實(shí)驗(yàn)中也使用了擴(kuò)展的卡漫濾波來(lái)實(shí)現(xiàn) 3D 位置的估計(jì)。但是基于連接的 RSSI 值存在 GRP

9、R 的問題，使得定位參數(shù)并不可靠，小范圍取得 3.76m 的定位精度并不是一個(gè)理想的結(jié)果。文獻(xiàn)31中也實(shí)現(xiàn)一種基于藍(lán)牙信號(hào)強(qiáng)度的定位系統(tǒng)，利用藍(lán)牙發(fā)送者和接收者之間距離與 RSSI 值的相關(guān)性，采用三角定位來(lái)估計(jì)位置，在 PDA 上進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)。該系統(tǒng)提出了三角定位的公式(LSE)，在地圖上采集標(biāo)定數(shù)據(jù)，最后用三角定位方法求出位置，定位誤差為 2.06m。系統(tǒng)同樣遇到了 GRPR 的問題，采用了多項(xiàng)式近似轉(zhuǎn)換的方法。Bandara U 等人32提出藍(lán)牙定位系統(tǒng)中使用 RSSI 的三個(gè)問題：一是室內(nèi)環(huán)境下信號(hào)強(qiáng)度受到多徑衰退，干撓等影響；二是信號(hào)強(qiáng)度定義中的 GRPR 問題；三是藍(lán)牙的連接建立時(shí)間

10、過長(zhǎng)。提出了一種多天線的接入 AP 的方法，每個(gè)天線都連到 AP上，定位服務(wù)器分別記錄各個(gè)天線上的 RSSI 值。使用一種可變衰減器來(lái)解決建立RSSI 映射的問題，使用采集標(biāo)定數(shù)據(jù)的方法來(lái)解決干撓和多徑衰退的問題，實(shí)驗(yàn)獲得了 92% 2m 的定位精度。該方法采用的仍然是基于連接的 RSSI，不過提供了新的藍(lán)牙定位思路。Sheng Zhou 等人33提出用一個(gè)簡(jiǎn)單的 cell 和信號(hào)傳輸模型來(lái)測(cè)量具體的 RSSI值與距離的關(guān)系，系統(tǒng)表明距離誤差為 1.2m。該文獻(xiàn)中同樣遇到了 GRPR 的問題，只是單純的利用信號(hào)傳播模型來(lái)測(cè)量距離與 RSSI 的關(guān)系。文獻(xiàn)34中提出了利用貝葉斯濾波進(jìn)行藍(lán)牙定位和

11、用戶軌跡估計(jì)的方法，該方法同樣基于信號(hào)強(qiáng)度RSSI與距離的相關(guān)性，利用一個(gè)簡(jiǎn)單的信號(hào)傳播模型來(lái)計(jì)算距離，再用貝葉斯濾波來(lái)估計(jì)靜態(tài)用戶和移動(dòng)用戶的位置。文獻(xiàn)35, 36中采用了基于指紋標(biāo)定 Fingerprinting 的定位方法。其中35中結(jié)合了藍(lán)牙和 Wi-Fi 兩種無(wú)線信號(hào)，分別在實(shí)驗(yàn)地圖上采集標(biāo)定數(shù)據(jù)，不僅直接利用信號(hào)強(qiáng)度 RSSI 來(lái)進(jìn)行定位，同時(shí)文中提出了利用信號(hào)差值來(lái)解決設(shè)備無(wú)關(guān)性的問題，消除硬件設(shè)備 RSSI 標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的差異。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明結(jié)合藍(lán)牙和 Wi-Fi 這兩種無(wú)線信號(hào)能取得更高的定位精度。文獻(xiàn)36同樣利用 Fingerprinting 定位方法，在辦公室環(huán)境下采集了藍(lán)牙

12、 RSSI 標(biāo)定數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠取得平均 2.5 米的定位精度。系統(tǒng)同時(shí)比較了不同藍(lán)牙錨節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)、采集訓(xùn)練樣本和定位樣本個(gè)數(shù)對(duì)定位精度的影響。從以上基于信號(hào)強(qiáng)度的藍(lán)牙定位研究工作來(lái)看，基于信號(hào)傳播模型的方法應(yīng)用廣泛。一般認(rèn)為，距離和信號(hào)強(qiáng)度 RSSI 之間存在一種基于 LOG 形式的線性關(guān)系。根據(jù)信號(hào)的衰減特性，結(jié)合其他因素的影響提出了多種信號(hào)傳播模型，如弗里斯公式模型，加入隔墻因子 WAF，加入地面反射因子 FAF，以及根據(jù)實(shí)際采集數(shù)據(jù)集訓(xùn)練出傳播模型等。這些信號(hào)傳播模型的方法在實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中仍然不可取，很難找到一個(gè)準(zhǔn)確的模型來(lái)計(jì)算 RSSI 與距離的對(duì)應(yīng)關(guān)系。2.2.3 其他定位方法其他基于

13、藍(lán)牙技術(shù)的定位方法主要是利用鏈路質(zhì)量 LQ、藍(lán)牙的功率伸縮、信號(hào)到達(dá)時(shí)間差以及查詢反饋速率等方法。 文獻(xiàn)37, 38都采用了基于鏈路質(zhì)量 LQ 的定位方法，其中37主要利用標(biāo)定方法采集 LQ 值和 802.11 無(wú)線信號(hào)的 RSS 值，結(jié)合這兩種無(wú)線技術(shù)實(shí)現(xiàn)定位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在定位評(píng)估中利用多個(gè)無(wú)線信號(hào)的一個(gè)主要優(yōu)點(diǎn)是某種無(wú)線信號(hào)不能用時(shí)利用其他的無(wú)線信號(hào)也能實(shí)現(xiàn)定位，提高定位系統(tǒng)魯棒性，實(shí)驗(yàn)證明用藍(lán)牙信號(hào)結(jié)合802.11 信號(hào)有時(shí)并不能提高定位精度。文獻(xiàn)38提出了基于鏈路質(zhì)量 LQ 的三步定位方法，使用低成本的藍(lán)牙設(shè)備來(lái)實(shí)現(xiàn)高精度的定位過程，其中三步定位過程分別為L(zhǎng)Q 采樣、藍(lán)牙基站調(diào)度和實(shí)

14、時(shí)定位。該方法假定每個(gè)作為 CELL 的藍(lán)牙 LQ 是特定的，最后用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)估計(jì)位置。Forno F 等人39提出構(gòu)建一個(gè)低成本定位系統(tǒng)架構(gòu)，提出用不同功率級(jí)來(lái)查詢周圍的藍(lán)牙設(shè)備，利用一個(gè)簡(jiǎn)單的、可伸縮的方法進(jìn)行過濾測(cè)量和計(jì)算移動(dòng)位置，同時(shí)采用了基于類比的理想功率伸縮狀態(tài)，最后建立了藍(lán)牙 Ad hoc 傳感器網(wǎng)絡(luò)。實(shí)驗(yàn)取得了 1.88m 的定位精度。Le Thanh Son 等人40針對(duì)當(dāng)前的藍(lán)牙定位系統(tǒng)在定位延遲、精度和可行性上的問題，提出一種新的定位方案，通過修改現(xiàn)有的藍(lán)牙規(guī)范，利用藍(lán)牙在無(wú)線信道上傳播的信號(hào)時(shí)間偏移來(lái)估算位置，仿真實(shí)驗(yàn)?zāi)軌蜻_(dá)到 1.5m 的定位精度。修改藍(lán)牙規(guī)范不是

15、一種實(shí)際可行的方法，而且僅靠模擬的實(shí)驗(yàn)結(jié)果無(wú)法提供足夠的說服力。Barahim, M.Z 等人41提出一種低成本，易布置，可升級(jí)定位框架。系統(tǒng)由藍(lán)牙傳感器網(wǎng)絡(luò)和中心控制系統(tǒng)構(gòu)成，移動(dòng)用戶能夠接收與位置相關(guān)的信息，如房間標(biāo)志等。系統(tǒng)能利用 OBEX 對(duì)象交換協(xié)議來(lái)推送定位信息，利用三角定位原理可以實(shí)現(xiàn)高精度定位。文獻(xiàn)42中分析了同一個(gè)頻段的 Wi-Fi 和藍(lán)牙兩種技術(shù)在同時(shí)工作時(shí)的干撓情況。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在同一無(wú)線信道上連接的 AP 越多，Wi-Fi 之間的干撓越大，藍(lán)牙與 Wi-Fi 之間的干撓也非常明顯，而藍(lán)牙設(shè)備之間的干撓非常小。這樣用藍(lán)牙設(shè)備來(lái)構(gòu)建定位網(wǎng)絡(luò)能滿足要求。根據(jù)藍(lán)牙設(shè)備的穩(wěn)定性，

16、提出了布置藍(lán)牙 tag 參考點(diǎn)的定位方法，再通過比較地圖上參考點(diǎn)的方法來(lái)確定目標(biāo)用戶的位置，在有 RSSI 信息的情況下，能夠更精確地估計(jì)坐標(biāo)位置。但是布置大量藍(lán)牙參考點(diǎn)增加了定位系統(tǒng)的成本。文獻(xiàn)43中提出一種 CMF 定位架構(gòu)，利用藍(lán)牙錨節(jié)點(diǎn)的查詢反饋速率 IRR 作為定位參數(shù)，采用基于 Fingerprinting 的方法采集 IRR 數(shù)據(jù)，對(duì)定位區(qū)域的靜態(tài)用戶進(jìn)行定位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在藍(lán)牙傳感器較好覆蓋的情況下，只用在靜態(tài)位置停留 3 分鐘就能取得 98%“房間級(jí)”的定位精度。綜上所述，藍(lán)牙定位的研究一直探索利用更好的方法來(lái)解決室內(nèi)定位的問題，可以將這些方法歸納為基于 Cell-ID 的方

17、法、基于信號(hào)時(shí)間偏移的方法、基于信號(hào)傳播模型的方法、基于 Fingerprinting 的方法、基于參考點(diǎn)的方法和其他方法等。盡管藍(lán)牙定位開展了大量的研究工作，但是暴露出的首要問題是室內(nèi)定位精度不高，其次是查詢周期過長(zhǎng)、提供訓(xùn)練樣本的采樣率過低，這些因素導(dǎo)致利用藍(lán)牙技術(shù)實(shí)現(xiàn)定位過程中沒有取得理想的定位效果。本文的首要目的就是要提高藍(lán)牙定位的精度，提高藍(lán)牙技術(shù)在室內(nèi)定位中的實(shí)際應(yīng)用意義。可以改進(jìn)的不足雖然室內(nèi)定位技術(shù)和行為識(shí)別技術(shù)已經(jīng)開展了大量的研究工作，仍然存在許多關(guān)鍵的問題沒有解決，如利用信號(hào)強(qiáng)度實(shí)現(xiàn)室內(nèi)定位一直面臨信號(hào)強(qiáng)度 RSSI 受環(huán)境因素影響動(dòng)態(tài)變化的問題44；信

18、號(hào)強(qiáng)度依然不是一個(gè)可信的定位參數(shù)，基于信號(hào)強(qiáng)度的藍(lán)牙定位研究工作未能取得理想的定位精度。 基于低功耗藍(lán)牙的室內(nèi)定位技術(shù)研究_石志京藍(lán)牙簡(jiǎn)介藍(lán)牙是一種支持設(shè)備間進(jìn)行短距離無(wú)線通信的技術(shù)，傳統(tǒng)藍(lán)牙通信距離為 10 米左右，而 BLE4.0 版本的藍(lán)牙通信距離能達(dá)到 100 米。藍(lán)牙技術(shù)能將各種使用藍(lán)牙技術(shù)的電子設(shè)備(包括藍(lán)牙音箱、藍(lán)牙耳機(jī)、藍(lán)牙筆記本等)連接起來(lái)進(jìn)行無(wú)線通信，無(wú)需再部署大量的線纜，從而能簡(jiǎn)化設(shè)備間的連接。藍(lán)牙采用分布式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，支持點(diǎn)對(duì)點(diǎn)及點(diǎn)對(duì)多點(diǎn)通信，工作在全球通用的2.4GHz ISM10頻段。 藍(lán)牙 4.011技術(shù)集傳統(tǒng)藍(lán)牙技術(shù)、高速技術(shù)和低功耗技術(shù)于一體，優(yōu)勢(shì)顯著。在速度上

19、，藍(lán)牙 4.0 支持 1Mbps 數(shù)據(jù)傳輸速度下的超短數(shù)據(jù)包傳輸，如此在傳輸小數(shù)據(jù)量時(shí)可以縮短傳輸時(shí)間；在連接延遲上，藍(lán)牙 4.0 可以在最短 3 毫秒內(nèi)完成設(shè)備連接并開始數(shù)據(jù)傳輸，延遲極短；在通信范圍上，藍(lán)牙 4.0 最大通信距離可以達(dá)到 100 米，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過同類產(chǎn)品傳輸距離；在功耗上，藍(lán)牙 4.0 支持設(shè)備不工作時(shí)進(jìn)入休眠狀態(tài)，從而降低設(shè)備功耗，延長(zhǎng)設(shè)備使用時(shí)間；在使用安全性上，藍(lán)牙 4.0 使用 AES-128 加密算法對(duì)數(shù)據(jù)包進(jìn)行加密和認(rèn)證，足夠保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩?。室?nèi)定位技術(shù)發(fā)展隨著當(dāng)今科技的迅猛發(fā)展，尤其是計(jì)算機(jī)技術(shù)、無(wú)線通信技術(shù)和半導(dǎo)體技術(shù)的飛速發(fā)展，大力的推動(dòng)了當(dāng)今室內(nèi)定位技

20、術(shù)的發(fā)展。當(dāng)前，主流的室內(nèi)定位技術(shù)主要包括：紅外定位技術(shù)、RFID 定位技術(shù)、藍(lán)牙定位技術(shù)、超聲波定位技術(shù)、ZigBee 定位技術(shù)等。其中定位的原理包括：基于測(cè)距的定位算法和與距離無(wú)關(guān)的定位算法。其中與距離無(wú)關(guān)的定位算法包括質(zhì)心算法、近似三角形內(nèi)點(diǎn)測(cè)試法和 DV_Hop 算法等，基于測(cè)距的算法包括TOA 算法、TDOA 算法、AOA 算法、RSSI 算法等。 無(wú)線定位技術(shù)起源于上世紀(jì)八九十年代，當(dāng)時(shí)，英國(guó)劍橋大學(xué)研發(fā)的 Active Badge6系統(tǒng)屬于研制室內(nèi)無(wú)線技術(shù)的領(lǐng)跑者，這項(xiàng)技術(shù)使用了非測(cè)距的紅外線定位技術(shù)，優(yōu)點(diǎn)是功耗低、體積小、攜帶方便，但缺點(diǎn)是定位算法復(fù)雜、延時(shí)高，大概十幾秒才能完

21、成一次定位過程，這樣對(duì)于室內(nèi)靜止的物體來(lái)說可以接受，但對(duì)于移動(dòng)的物體來(lái)說，其實(shí)時(shí)性太低，效率不高。而且在室內(nèi)部署的各傳感器都是通過有線方式連接起來(lái)的，布線復(fù)雜且增加設(shè)備成本，因此沒有得到大規(guī)模使用。 2000 年，微軟公司提出了基于射頻技術(shù) Radar7的室內(nèi)定位系統(tǒng)，該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)室內(nèi)定位需要在離線階段采集大量的 RSSI 值數(shù)據(jù)記錄在數(shù)據(jù)庫(kù)里，然后在在線階段根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)采集到的 RSSI 值以及一定的定位算法最終確定目標(biāo)的位置，該系統(tǒng)定位精度能達(dá)到6 米以內(nèi)，算法實(shí)時(shí)性也較高，但缺點(diǎn)是在離線數(shù)據(jù)采集階段需要測(cè)量大量數(shù)據(jù)，這增加了定位所需的工作量，而且換了工作環(huán)境，就又需要重新進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，工作量比

22、較大，因此，該技術(shù)有待改進(jìn)。 在國(guó)內(nèi)，室內(nèi)定位技術(shù)的研制也是緊跟世界潮流，目前越來(lái)越多的高等院校和研究機(jī)構(gòu)投入到該領(lǐng)域中。比如在 2002 年，清華大學(xué)研究組研制了基于 RFID 的非測(cè)距室內(nèi)定位系統(tǒng) LANDMARC8，該系統(tǒng)定位精度達(dá)到了米級(jí)。在 2011 年，北京郵電大學(xué)研究組研制成功了基于 TC-OFDM 的室內(nèi)定位系統(tǒng)，該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了水平優(yōu)于 3 米垂直優(yōu)于1 米的高精度室內(nèi)定位?；谒{(lán)牙4_0低功耗室內(nèi)定位研究_卞合善2.1國(guó)內(nèi)外室內(nèi)定位技術(shù)介紹目前主流室內(nèi)定位技術(shù)可以根據(jù)使用何種信息可以簡(jiǎn)單分為兩大類:基于指紋匹配的定位算法和基于測(cè)距的定位算法?；谥讣y匹配的定位算法又包括確定性類

23、型定位算法和基于概率性的定位算法,主要方式就是首先針對(duì)定位環(huán)境進(jìn)行格子化釆樣,然后進(jìn)行數(shù)據(jù)處理后建立此環(huán)境下的指紋庫(kù),實(shí)時(shí)定位階段,便可以釆用確定型或者概率型算法進(jìn)行樣本匹配便可以得到坐標(biāo)。而基于測(cè)距的定位算法,主要是根據(jù)近場(chǎng)射頻所發(fā)射的RSSI建立距離轉(zhuǎn)化模型。在實(shí)時(shí)定位的過程中,可以根據(jù)實(shí)時(shí)RSSI得到實(shí)時(shí)距離,然后根據(jù)實(shí)時(shí)距離采用相應(yīng)的定位算法獲得實(shí)時(shí)坐標(biāo)。2.1.1 基于WIFI指紋匹配技術(shù)基于指紋的定位算法主要分為確定型算法和概率型算法兩類。不論是哪種類型的定位算法,基本都可以分為離線釆樣階段和在線定位階段。在離線釆樣階段,系統(tǒng)通過對(duì)特定樣本數(shù)據(jù)的采集、分析、處理,訓(xùn)練所需的模型,確

24、定相關(guān)的參數(shù)和配置,為后續(xù)階段提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在在線定位階段,系統(tǒng)通過對(duì)特定信號(hào)特征進(jìn)行觀測(cè),并采用特定的方法,使用離線采樣階段生成的模型進(jìn)行匹配計(jì)算,從而提供位置估計(jì)。隨著定位技術(shù)研究的不斷深入,可以利用的信息也不斷增多。目前,可以被用來(lái)進(jìn)行定位的場(chǎng)景中的信號(hào)特征主要有無(wú)線信號(hào)(RSSI)、基站FM(Frequency Modulation)、磁場(chǎng)信號(hào)等。同時(shí),模型的定義也隨著定位理論的不同而多種多樣。常見的方法包括:基于傳播模型、基于貝葉斯概率模型、基于粒子濾波框架、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等。其中,對(duì)于不同的信號(hào)特征,研宄其分布特征,并以其分布特性為基礎(chǔ),構(gòu)建相關(guān)的模型也是常見的研宄方法。如無(wú)線定位

25、方法中,對(duì)于無(wú)線信號(hào)強(qiáng)度分布的擬合問題即可使用高斯分布、混合高斯分布來(lái)完成,而其他的諸如KNN技術(shù)、核方法、指紋排序方法,都極大的豐富了定位理論,提供了諸多的可能性。2.1.2基于地磁采樣定位技術(shù)地磁場(chǎng)是具有波粒的福射特性的特殊物質(zhì),磁場(chǎng)是磁體間相互作用的媒介。在室外環(huán)境屮,地磁場(chǎng)的信號(hào)特征基本保持恒定,但是在室內(nèi)環(huán)境屮,由于鋼筋混凝土結(jié)構(gòu)、機(jī)房等設(shè)備對(duì)磁場(chǎng)造成局部紊亂現(xiàn)象,因此理論上講室內(nèi)場(chǎng)景不同的區(qū)域的地磁特征觀測(cè)結(jié)果應(yīng)當(dāng)具有良好的可區(qū)分性。近年關(guān)于使用磁場(chǎng)進(jìn)行室內(nèi)定位的研究成果逐漸增多,在使用WiFi進(jìn)行無(wú)線定位遇到瓶頸的今天,使用地磁定位己經(jīng)成為了一個(gè)灸手可熱的關(guān)注點(diǎn)。而對(duì)于室內(nèi)磁場(chǎng)特

26、征的時(shí)間遷移性、設(shè)備遷移性研究,是決定磁場(chǎng)是否可被用來(lái)輔助定位的重要標(biāo)準(zhǔn)。2.1.3基于信號(hào)傳播模型的ZigBee室內(nèi)定位2.1.3基于信號(hào)傳播模型的ZigBee室內(nèi)定位ZigBee是一種新興的短距離、低速率無(wú)線網(wǎng)絡(luò)技術(shù),它介于射頻識(shí)別和藍(lán)牙之間,也可以用于室內(nèi)定位。它有自己的無(wú)線電標(biāo)準(zhǔn),一般使用基于測(cè)距方式實(shí)現(xiàn)定位。需要有特定的ZigBee信標(biāo),以及ZigBee接收器,然后根據(jù)ZigBee接收器上的RSSI轉(zhuǎn)化為距離,進(jìn)而在選擇相應(yīng)的定位計(jì)算方案實(shí)現(xiàn)定位。對(duì)于ZigBee來(lái)說,其傳感器只需要很少的能量即可維持正常的廣播功能,他的所以其功耗很低,但是由于其傳播距離特別低,所以導(dǎo)致現(xiàn)在一般采用傳

27、感器接力的方式來(lái)解決這種方式。但是近幾年對(duì)于ZigBee室內(nèi)定位技術(shù)研究的不是很多,其中最重要的原因就是消費(fèi)領(lǐng)域中,沒有支持ZigBee協(xié)議的配套智能終端。所以ZigBee 般用來(lái)標(biāo)簽定位。ZigBee最顯著的技術(shù)特點(diǎn)是它的低功耗和低成本。同樣,其相對(duì)短板主要是相配套設(shè)備少,發(fā)射功率低,距離近。2.1.4基于信號(hào)傳播模型的藍(lán)牙4.0室內(nèi)定位藍(lán)牙定位技術(shù)分為基于指紋匹配以及基于信號(hào)強(qiáng)度測(cè)量?jī)煞N方式,而在這里選用藍(lán)牙4.0是因?yàn)樗{(lán)牙4.0協(xié)議具有彌補(bǔ)之前藍(lán)牙功耗高、距離短等缺點(diǎn)。在這里基于信號(hào)傳播模型的藍(lán)牙4.0室內(nèi)定位是通過在室內(nèi)安裝藍(lán)牙發(fā)射器信標(biāo)這樣有發(fā)射器組成的定位鋪點(diǎn),用戶使用手機(jī)就可以獲

28、得從三個(gè)點(diǎn)以上的距離以及三個(gè)點(diǎn)自身坐標(biāo),通過方程迭代就可以獲得待測(cè)坐標(biāo)點(diǎn)。藍(lán)牙定位技術(shù)的最大優(yōu)點(diǎn)就是易部署、體積小、終端設(shè)備支持多以及另外一個(gè)最大優(yōu)點(diǎn)低功耗,這將給室內(nèi)定位解決方案的推廣帶來(lái)極大便利。只要手機(jī)一直開啟藍(lán)牙,便可以獲得用戶的最新位置。采用另外的一個(gè)缺點(diǎn)為藍(lán)牙信號(hào)系統(tǒng)的穩(wěn)定性差,受噪聲信號(hào)干擾大。2.2國(guó)內(nèi)外室內(nèi)定位解決方案研究介紹2.2.1 基于Win指紋匹配室內(nèi)定位解決方案上文提到的微軟研究院推出的RADAR系統(tǒng)是最經(jīng)典的Win定位系統(tǒng)案例。它充分利用室內(nèi)無(wú)線設(shè)備信號(hào),通過指紋采集、定位時(shí)觀測(cè)、KNN方法等一系列步驟最終完成目標(biāo)的定位。Horus也是一款經(jīng)典的基于Win的定位系統(tǒng)。正如上文所述,Homs使用樸素貝葉斯概率模型,對(duì)無(wú)線信號(hào)的統(tǒng)計(jì)分布特性進(jìn)行建模和參數(shù)化表述,并在定位階段進(jìn)行概率計(jì)算和位置估計(jì)。本文的研究基礎(chǔ)WiMap系統(tǒng)6【7】也是一款經(jīng)典的WiFi定位系統(tǒng)。WiMap與Homs為同一類型的定位系統(tǒng),都是基于貝葉斯概率模型的。不同的是,在信號(hào)強(qiáng)度分布的問題上,WiMap使用混合高斯模型去擬合,是一項(xiàng)重要的改進(jìn)。同時(shí),WiMap還在AP分區(qū)域、設(shè)備遷移性