引言

　　導航與定位關乎國家安全，是全球大國競爭的核心利益。對于室外環境，全球導航衛星系統(Global Navigation Satellite System, GNSS)諸如美國的全球定位系統(Global Positioning System, GPS)、我國的北斗衛星導航系統(BeiDou Navigation Satellite System, BDS)能夠為用戶提供較高精度的定位服務，基本滿足了用戶在室外場景中對基于位置服務的需求。然而，個人用戶、服務機器人、掃地機器人等有大量的定位需求發生在室內場景。而室內場景受到建筑物的遮擋，GNSS信號快速衰減，甚至完全拒止，無法滿足室內場景中導航定位的需要。因此，室內定位技術成為工業界與學術界研究的熱點。

　　相比于美國軍方于1964年正式投入使用的子午儀衛星定位系統(Transit)[1]以及后來以此為前身于1994年全面建成的GPS[2]，室內定位技術起步較晚，美國聯邦通信委員會(Federal Communications Commission, FCC)在1996年制定了初衷用于應急救援的E-911定位標準[3]，之后在各行業應用需求的推動下，室內定位技術得到了快速的發展。目前，國內外研究已提出了射頻識別技術(Radio Frequency Identification, RFID)、藍牙、WLAN(Wireless Local Area Networks)、超寬帶(Ultra-Wideband, UWB)等室內定位技術及系統，其中部分定位技術已經商用。但是，由于室內場景的復雜性和多樣性，不同的室內定位技術也具有不同的缺點和局限性，尚未形成與GNSS類似的普適解決方案。

　　本文首先對目前主要的室內定位技術的原理進行簡要介紹，然后對室內定位技術的分類進行闡述，并針對目前主流的室內定位技術進行詳細介紹。最后介紹室內定位技術的應用場景和發展前景。

　　1室內定位技術

　　室內定位是指在室內環境中實現位置定位，主要采用無線通信、基站定位、慣導定位等多種技術集成形成一套室內位置定位體系，從而實現人員、物體等在室內空間中的位置監控。

　　隨著通信技術和電子制造工藝的不斷發展和普及，室內定位技術層出不窮，定位精度從幾米到幾十米都有，并在一些行業中得到了應用。

　　PART

　　01 室內定位方法

　　目前室內定位常用的定位方法，從原理上主要分為七種：鄰近探測法、質心定位法、多邊定位法、三角定位法、極點法、指紋定位法和航位推算法[4]。

　　1.1ProximityDetection

　　鄰近探測法

　　鄰近探測法，又稱為CoO(Cell of Origin)法或Cell-ID(Cell Identification)法，通過一些有范圍限制的物理信號的接收，從而判斷移動設備是否出現在某一個發射點附近。該方法的定位精度取決于發射點的布設密度和信號覆蓋范圍。該方法雖然只能提供大概的定位信息，但其布設成本低、易于搭建，適合于一些對定位精度要求不高的應用，例如自動識別系統用于公司的員工簽到。

　　1.2Centroid Determination

　　質心定位法

　　質心定位法是根據移動設備可接收信號范圍內所有已知的信標(beacon)位置，計算其質心坐標作為移動設備的坐標。相應地，也可以根據接收信號強度指示(Received Signal Strength Indication, RSSI)設置對應的信標的權重，得到加權質心作為移動設備的坐標。該方法算法易于理解，計算量小，定位精度取決于信標的布設密度。

　　1.3Multilateration

　　多邊定位法

　　該方法是通過測量待測目標到已知參考點之間的距離，從而確定待測目標的位置。基于多邊定位的定位系統可以采用多種距離估計方法，比較常見的距離估計法有基于信號到達時間(Time Of Arrival, TOA)，基于信號到達時間差(Time Difference Of Arrival, TDOA)，基于增強觀測時間差(Enhanced Observed Time Difference, E-OTD)，基于往返時間(Round Trip Time, RTT)，基于接收信號強度指示[5][6]。

　　1.4Triangulation

　　多邊定位法

　　三角定位法，也可稱為到達角測量法(Arrival Of Angle, AOA)。該方法是在獲取待測目標相對兩個已知參考點的角度后結合兩參考點間的距離信息可以確定唯一的三角形，即可確定待測目標的位置。到達角信息，亦即信號到達的角度，可以通過定向天線獲取。同時基于攝像頭的定位系統也可實現基于AOA的定位[7]。

　　1.5Polar Point Method

　　極點法

　　極點法通過測量相對某一已知參考點的距離和角度從而確定待測點的位置。該方法僅需已知一個參考點的位置坐標，因此使用非常方便，已經在大地測量中得到廣泛應用，多個待測目標的位置可以僅從一個全站儀的簡單建立得到。

　　1.6Fingerprinting

　　指紋定位法

　　指紋定位采集的標準量是射頻信號，但指紋定位法也可采用聲音信號、光信號或其他無線信號實現。指紋定位通常包括兩個階段：第一階段，離線校準階段，通過實際采集或計算分析建立指紋地圖。具體地，選擇室內場景中的多個位置點采集多個基站發出的信號的強度并加入到指紋數據庫中。第二階段，定位階段，通過將實際實時接收到的信號于指紋數據庫中的信號特征參數進行對比找到最好的匹配參數，其對應的位置坐標即認為是待測目標的位置坐標。指紋定位的優勢是幾乎不需要參考測量點，定位精度相對較高，但缺點是前期離線建立指紋庫的工作量巨大，同時很難自適應于環境變化較大的場景。

　　1.7Dead Reckoning

　　航位推算法

　　指紋定位采集的標準量是射頻信號，但指紋定位法也可采用聲音信號、光信號或其他無線信號實現。指紋定位通常包括兩個階段：第一階段，離線校準階段，通過實際采集或計算分析建立指紋地圖。具體地，選擇室內場景中的多個位置點采集多個基站發出的信號的強度并加入到指紋數據庫中。第二階段，定位階段，通過將實際實時接收到的信號于指紋數據庫中的信號特征參數進行對比找到最好的匹配參數，其對應的位置坐標即認為是待測目標的位置坐標。指紋定位的優勢是幾乎不需要參考測量點，定位精度相對較高，但缺點是前期離線建立指紋庫的工作量巨大，同時很難自適應于環境變化較大的場景。

　　PART

　　02 室內定位觀測量

　　不同的室內定位方法選擇不同的觀測量，通過不同的觀測量提取算法所需要的信息。下面對主要的觀測量進行簡要的介紹。

　　2.1RSSI測量

　　RSSI測量是通過計算信號的傳播損耗，可以使用理論或者經驗模型來將傳播損耗轉化為距離，也可以用于指紋定位建立指紋庫。

　　在自由空間中，距發射機d處的天線接收到的信號強度可由下式給出[4]：

　　(1)其中，PT表示發射功率；PR表示距離d處的接收功率；GT表示發射天線的增益； GR表示接收天線的增益；λ表示信號波長；L表示系統的損失(L>1) 。

　　2.2TOA測量

　　TOA方法主要測量信號在基站和移動臺之間的單程傳播時間或來回傳播時間。前者要求基站與移動臺間的時鐘同步。

　　TOA測量的定位方法為多邊定位。若電磁波從移動臺到基站的傳播時間為t，電磁波的傳播速度為c，則移動臺位于以該基站為圓心，c×t為半徑的圓上。同理在第二個、第三個基站的圓上，故移動臺的位置坐標應為這三個圓的交點。如圖1所示，A、B、C為三個已知位置的基站，P為移動臺，R1、R2、R3分別為移動臺到基站A、B、C的距離。

　　圖.1.基于TOA的定位原理[9]

　　2.3TDOA測量

　　該方法同樣是測量信號到達時間，但使用到達時間差進行定位計算，可利用雙曲線交點確定移動臺位置，故可以避免對基站和移動臺的精確同步。

　　通過TDOA測量，可以得到未知移動臺到兩個基站的距離之差，即移動臺位于以兩個基站為焦點的雙曲線上。引入第三個基站，可以得到兩個以上雙曲線方程，則雙曲線的交點即為移動臺的位置。如圖2所示，A、B、C為三個已知位置的基站，P為移動臺，R1、R2、R3分別為移動臺到基站A、B、C的距離，其中R2－R1、R3－R1為定值。

　　圖. 2.基于TDOA的定位原理[9]

　　2.4AOA測量

　　AOA方法是指接收機通過天線陣列測出電磁波的入射角度，包括測量基站信號到移動臺的角度或者移動臺信號到達基站的角度。每種方式均會產生從基站到移動臺的方向線。兩個基站可以得到兩條方向線，其交點即為移動臺位置。因此，AOA方法只需要兩個基站即可確定移動臺位置。如圖3所示，θ1為移動臺P的信號到達基站A的角度，θ2為信號到達基站B的角度。

　　AOA需要準確測量電磁波的入射角，對天線的要求非常高，如果每個基站均安裝天線陣列，將導致設備復雜度變高。而在室內環境中多徑效應和環境變化均會嚴重影響方向判斷，干擾定位結果。

　　圖. 3.基于AOA的定位原理[9]

　　2.5方向和距離

　　獲取方向和距離多用于航位推算定位，采用自包含傳感器記錄載體的物理信息，計算得到方向和距離，從而在已知上一位置的基礎上計算得到當前的未知。

　　PART03 室內定位分類

　　室內定位技術的分類對于室內定位結構體系的構建具有重要的價值。

　　華盛頓大學的J. Hightower和G. Borriello在2001年就提出了以定位位置類型、絕對/相對定位、主動/被動定位、精度、覆蓋范圍、所用信號等方面對定位技術進行分類，以方便研究人員和開發者更好地評估一個定位系統[10]。清華大學的劉長征等人在2003年根據測量和計算的實體將定位技術分為基于網絡的定位技術和基于移動終端的定位技術[11]。北京理工大學的房秉毅在2006年根據應用精度將室內定位技術大致分為“目標發現”類和“智能空間”類[12]。李泳按照通信手段和測量所采用的技術對室內定位系統進行了分類[13]。

　　2009年，梁元誠提出了三種室內定位技術的分類方法：基于位置感知技術，分為基于臨近關系、基于三角關系和基于場景分析的定位技術；基于信號測量技術，分為基于RSSI測量、基于TOA測量、基于TDOA測量、基于AOA測量、基于Cell-ID以及基于BER(Bit Error Rate)測量的定位；基于傳感器類型，可以分為基于RFID、紅外線、超聲波系統、藍牙、超寬帶系統、Zigbee、WLAN、GSM和GPS等[14]。

　　同年，F. Seco根據室內定位中定位算法，將定位技術分為四類：基于幾何的方法、基于成本最小化的方法、指紋定位和貝葉斯技術[15]。

　　2013年，北京郵電大學的鄧中亮提出按照定位原理可以分為識別(Identity)、幾何法和指紋定位；按照傳輸信號不同分為Wi-Fi、Zigbee、RFID、藍牙、超寬帶、偽衛星、蜂窩網絡和激光等[16]。

　　同時，按照定位范圍分為廣域室內定位和居于室內定位[17]。其他常見的定位分類標準還有：基于距離和距離無關的定位技術、遞增式和并發式的定位技術、基于信標節點和無信標節點的定位技術以及集中式定位與分布式定位技術等[13]。