室內(nèi)定位技術(shù)專利分析

王卓然，白紅昌

室內(nèi)定位技術(shù)專利分析

王卓然，白紅昌*

（國家知識產(chǎn)權(quán)局專利局專利審查協(xié)作河南中心，河南 鄭州 450018）

隨著基于位置的服務(wù)（LBS）在移動互聯(lián)時代的快速發(fā)展，傳統(tǒng)衛(wèi)星定位技術(shù)已無法滿足室內(nèi)定位的需求。近年來室內(nèi)定位技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)形成單節(jié)點定位、多節(jié)點定位和融合定位的發(fā)展方向，并在室內(nèi)定位和導(dǎo)航的多種場景下得到廣泛的應(yīng)用。針對室內(nèi)定位領(lǐng)域的專利情況進(jìn)行分析，具體從專利申請量、專利申請人、技術(shù)分支的發(fā)展和重點專利分析等方面對室內(nèi)定位技術(shù)進(jìn)行分析，并在此基礎(chǔ)上獲得室內(nèi)定位技術(shù)的發(fā)展態(tài)勢，能夠便于相關(guān)企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)了解室內(nèi)定位技術(shù)發(fā)展的動向。

室內(nèi)定位；專利分析；Wi-Fi定位；LBS

1 研究背景

隨著GPS、北斗等衛(wèi)星導(dǎo)航技術(shù)的發(fā)展，利用衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)為用戶提供位置服務(wù)已經(jīng)成為移動互聯(lián)網(wǎng)時代發(fā)展的新主流。然而，越來越多的第三方移動互聯(lián)服務(wù)聚集在商場、寫字樓等室內(nèi)環(huán)境為用戶提供移動互聯(lián)服務(wù)，而傳統(tǒng)的衛(wèi)星導(dǎo)航由于信號遮蔽的影響，已經(jīng)不再能夠勝任提供位置服務(wù)的最佳角色，而為了能夠提供室內(nèi)無縫的位置服務(wù)，室內(nèi)定位技術(shù)應(yīng)運而生[1]。室內(nèi)定位著眼于為室內(nèi)環(huán)境提供優(yōu)質(zhì)而精準(zhǔn)的定位服務(wù)，根據(jù)室內(nèi)定位算法的類型將室內(nèi)定位分為單節(jié)點室內(nèi)定位、多節(jié)點室內(nèi)定位和融合室內(nèi)定位算法[2-3]。本文主要從以上幾個方面對室內(nèi)定位技術(shù)進(jìn)行概述，介紹其所涉及的算法在專利文獻(xiàn)庫的分布情況，以期得到室內(nèi)定位技術(shù)的專利申請現(xiàn)狀和技術(shù)發(fā)展的脈絡(luò)。

2 專利申請現(xiàn)狀

本節(jié)主要基于專利平臺分析了室內(nèi)定位的研究現(xiàn)狀。通過分類號（H04W64+ or G01C21+ or G01S5+）+關(guān)鍵詞（室內(nèi)定位；indoor localization），檢索關(guān)于室內(nèi)定位的相關(guān)專利。截至目前，檢索到關(guān)于室內(nèi)定位的申請共630件，其中國內(nèi)申請量為357件，國外申請量為273件，下面對以上630件專利進(jìn)行分析。

2.1 專利申請量

室內(nèi)定位專利的各年度的專利申請量如圖1所示。從圖1可以看出2012年以后室內(nèi)定位的專利申請呈現(xiàn)穩(wěn)步增長的趨勢。室內(nèi)定位技術(shù)在國外起步較早，但在2010年前發(fā)展較為緩慢。在2012年前后，隨著Wi-Fi技術(shù)逐漸普及，以Wi-Fi定位技術(shù)為主的RSS指紋定位逐漸成為室內(nèi)定位的主流，并伴隨著申請量不斷增長，2017年前后，由于部分專利尚未公開，專利申請量有部分下滑。但整體上來看，全球?qū)＠暾埩磕壳叭匀槐３衷谝粋€較高的水平，這也在一定程度上反映了室內(nèi)定位技術(shù)的快速發(fā)展和較好的應(yīng)用前景。

圖1 室內(nèi)定位專利歷年申請量

2.2 專利申請人

室內(nèi)定位專利主要申請人分布如圖2所示。從圖2可以看出，排名前5的申請人分別為哈爾濱工業(yè)大學(xué)、高通股份有限公司、重慶郵電大學(xué)、華為技術(shù)有限公司、電子科技大學(xué)，申請量占比分別為28%，17%，10%，10%，10%，占整個申請量的75%。在全球的申請人中，國內(nèi)申請人主要集中在高校，以華為為代表的國內(nèi)企業(yè)也具備相當(dāng)?shù)膶嵙Γ鴩馍暾埲藙t以高通、英特爾為主的跨國公司為代表。

3 技術(shù)路線發(fā)展分析

室內(nèi)定位技術(shù)是一個高度依賴網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的技術(shù)，在2010年前，室內(nèi)定位技術(shù)主要利用芯片進(jìn)行定位，例如ZigBee、RFID、藍(lán)牙、傳感器等；2012年前后，隨著Wi-Fi的大規(guī)模普及，基于Wi-Fi的指紋定位方法又逐步取代傳統(tǒng)的室內(nèi)定位技術(shù)成為主流；2013年前后，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，以蘋果公司主導(dǎo)的ibeacon定位技術(shù)逐步走入大眾的視野；2014年前后，各類單節(jié)點定位技術(shù)均已發(fā)展到瓶頸期，研究者更加關(guān)注利用卡爾曼濾波、粒子濾波的融合定位的方法。通過對室內(nèi)定位領(lǐng)域和相關(guān)專利文獻(xiàn)的分析，確定本文將室內(nèi)定位研究的技術(shù)分支為單節(jié)點定位技術(shù)、多節(jié)點定位技術(shù)和融合定位技術(shù)。

圖2 室內(nèi)定位專利主要申請人分布

室內(nèi)定位的各技術(shù)分支申請量變化如圖3所示。從圖3看出，多節(jié)點定位的申請總量位于第一，其次是融合定位，最后是單節(jié)點定位。由于慣性器件、MEMS傳感器的龍頭生產(chǎn)企業(yè)主要在國外，因此國外關(guān)于單節(jié)點定位技術(shù)的申請量要略優(yōu)于國內(nèi)，但隨著Wi-Fi技術(shù)的發(fā)展，以RSS為主的指紋定位逐步走在前列，而國內(nèi)申請人則是處于領(lǐng)先地位。

圖3 室內(nèi)定位各技術(shù)分支申請量變化曲線

各技術(shù)分支歷年申請總量如圖4所示。從圖4可以看出單節(jié)點定位技術(shù)起步最早，而單節(jié)點定位技術(shù)由于技術(shù)發(fā)展的限制和性能指標(biāo)進(jìn)入發(fā)展的瓶頸，2009年以后已經(jīng)逐漸下滑，多節(jié)點定位技術(shù)的申請總量在2012年以后一直保持最多，而融合定位技術(shù)在2013年前后得到快速發(fā)展，其申請量也在逐步增加。

3.1 單節(jié)點定位技術(shù)

單節(jié)點定位技術(shù)主要利用傳感器實現(xiàn)目標(biāo)的相對定位，常用的傳感器包括MEMS和IMU。與傳統(tǒng)的多節(jié)點定位技術(shù)（例如ZigBee、藍(lán)牙、RFID、ibeacon）相比，它可以獨立完成自身的姿態(tài)解算以實現(xiàn)自身的相對定位，目前已經(jīng)在機(jī)器人領(lǐng)域大規(guī)模使用。專利US6853947B1通過利用IMU的加速度計、三軸磁傳感器、速度傳感器來進(jìn)行位置姿態(tài)的估計，但是IMU的精度隨著時間的推移逐漸降低，這主要是由于陀螺儀存在常值漂移。專利CN200610114096通過在IMU中安裝一個附加陀螺作為監(jiān)控陀螺，實現(xiàn)對其他導(dǎo)航陀螺的輸入軸的正反向精確校準(zhǔn)，從而減小慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的漂移誤差。此外針對陀螺儀的常值漂移的抑制方法還包括專利CN2013106567410公開的利用卡爾曼濾波器對漂移誤差進(jìn)行估計。雖然慣性導(dǎo)航單元可以提供高精度的定位結(jié)果，但由于誤差的積累，慣性導(dǎo)航的可用性隨著時間的推移會逐漸降低，雖然研究人員已經(jīng)研究了一系列優(yōu)化慣性導(dǎo)航累計誤差的方法，但是由于其成本昂貴、校準(zhǔn)時間長等缺點，其應(yīng)用多集中在機(jī)器人領(lǐng)域和軍事領(lǐng)域。

三個室內(nèi)定位領(lǐng)域重要專利年份及技術(shù)分支如圖5所示，本文接下來對三個技術(shù)分支的重點專利進(jìn)行分析。

圖4 各技術(shù)分支歷年申請總量

圖5 室內(nèi)定位領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展路線

3.2 多節(jié)點定位技術(shù)

多節(jié)點定位技術(shù)常基于信號接收強(qiáng)度RSS來進(jìn)行位置估計，它與單節(jié)點定位區(qū)別在于它的定位需要依賴外部信息，一般都是利用RSS建立的指紋庫來進(jìn)行位置的估計。指紋定位包括離線階段和在線階段，離線階段是在待定位的區(qū)域內(nèi)預(yù)先布置一定數(shù)量的采樣點，利用移動設(shè)備采集接收來自不同采樣點的信號強(qiáng)度，最終建立一個信號強(qiáng)度與物理位置映射的指紋數(shù)據(jù)庫；在線階段則是利用實際接收的信號強(qiáng)度與指紋庫進(jìn)行匹配，推算出具有最大似然概率的估計位置。目前采用信號強(qiáng)度定位的方式包括ZigBee、RFID、藍(lán)牙（ibeacon）、Wi-Fi等。

藍(lán)牙ibeacon定位技術(shù)基于射頻信號強(qiáng)度隨距離衰減的模型來計算距離，它是由蘋果公司主導(dǎo)的室內(nèi)定位技術(shù)，ibeacon技術(shù)的主要優(yōu)點是利用了低功耗的藍(lán)牙技術(shù)，缺點是射頻信號易受到外界環(huán)境的干擾。諾基亞公司是最早著手研發(fā)藍(lán)牙定位的國外公司之一，其專利EP10857771A通過從至少三根天線接收藍(lán)牙數(shù)據(jù)分組來確定終端相對位置，解決了傳統(tǒng)的GPS不可用的問題，而其另一篇專利EP11876544A使用了最早的ibeacon設(shè)備來降低功耗。然而，受限于ibeacon信號的RSSI受無線傳播環(huán)境的影響，其RSSI波動范圍較大，為此，專利CN201510587515公開了一種利用卡爾曼濾波器對ibeacon信號進(jìn)行處理，控制了其動態(tài)范圍，極大提高了定位精度。RFID定位技術(shù)是通過一組固定的閱讀器讀取目標(biāo)RFID標(biāo)簽的特征信息，同樣可以采用近鄰法、多邊定位法、接收信號強(qiáng)度等方法確定標(biāo)簽所在位置，其優(yōu)點在于RFID成本低、作用范圍廣，但缺點在于感應(yīng)距離較短，專利CN200810027885通過搭建RFID閱讀器，標(biāo)簽并利用RSSI進(jìn)行位置估計。另外，由于射頻干擾的問題，RFID的定位精度也容易受到影響，專利CN201101014745通過每隔一段時間采集數(shù)據(jù)，減少了環(huán)境因素的影響，再通過構(gòu)造虛擬標(biāo)簽來實現(xiàn)定位，消除了高密度標(biāo)簽所帶來的影響。

藍(lán)牙和RFID受限于節(jié)點布置普及率不足的影響，目前仍未在商業(yè)中得到大規(guī)模的推廣，而考慮室內(nèi)定位的實際需求，Wi-Fi作為移動互聯(lián)網(wǎng)時代的強(qiáng)有力推動者，在室內(nèi)定位也逐漸受到研究人員的追捧。Wi-Fi定位的普及在于Wi-Fi設(shè)備的普及，Wi-Fi定位包括離線階段和在線階段，離線階段為采集AP的RSSI并建立指紋庫，在線階段則是基于實際接收信號強(qiáng)度RSSI與指紋庫匹配進(jìn)行位置估計。CN200910169315是較早使用Wi-Fi定位的專利申請，它通過建立AP的RSSI數(shù)據(jù)庫，并使用RSSI與數(shù)據(jù)庫匹配進(jìn)行位置估計。與傳統(tǒng)的無線信號在自由空間的傳播模型相似，Wi-Fi信號受室內(nèi)多徑效應(yīng)、環(huán)境噪聲等外界環(huán)境因素的影響，使得采集的信號強(qiáng)度分布規(guī)律不明顯，導(dǎo)致系統(tǒng)訓(xùn)練誤差的增加和映射能力的下降，因此采用傳統(tǒng)RSS訓(xùn)練算法所建立的指紋庫在定位測試中效果不佳，為此，專利CN201010032481通過對初始RSS進(jìn)行聚類以排除自由空間環(huán)境對Wi-Fi信號的影響，從而提高系統(tǒng)的定位精度和環(huán)境適應(yīng)性。另外，在基于指紋圖的室內(nèi)定位技術(shù)中，增加AP的密度有助于提高定位精度，但AP數(shù)量過大會導(dǎo)致定位計算延時過長以及能耗增加。在室內(nèi)定位系統(tǒng)中，AP的選擇策略有助于減少定位誤差，減小客戶端與服務(wù)器端的通信代價。專利CN201510267317通過將大量AP進(jìn)行模糊聚類，并由此構(gòu)建優(yōu)化模型選擇最優(yōu)的AP組，使得所選AP組定位精度損失最小，同時也可以縮小不同的定位區(qū)域之間的定位精度差距。專利CN201610038579通過對AP特征進(jìn)行細(xì)粒度分析，綜合考慮AP信號的梯度特征、穩(wěn)定性、方向特征，并通過模擬退火算法求出最高精度的最優(yōu)解，有效刪去了無效的候選AP，可有效節(jié)約測量成本。CN201710749844通過SDN控制器接收RSSI值，計算定位區(qū)域與各AP的相關(guān)性，選擇相關(guān)性大的AP，提高了定位精度，減少了存儲開銷。此外，當(dāng)AP數(shù)目增加時，指紋數(shù)據(jù)庫就變成了高維數(shù)據(jù)。為減輕處理高維數(shù)據(jù)的負(fù)擔(dān)，降維算法是有效的解決方法之一。專利CN201310750528和CN201510020485均是解決Wi-Fi定位中降維問題，從而保證定位的實時性。

3.3 融合定位技術(shù)

由于單節(jié)點定位和多節(jié)點定位均是采用單一模式的定位思想，因此其在誤差估計抑制方面受到的影響很多，而為了取得更佳的定位效果，研究人員開始研究融合定位技術(shù)。融合定位技術(shù)是指利用多種定位技術(shù)并采用濾波的思想對誤差進(jìn)行修正，以獲得更好的位置估計精度，常用的濾波算法包括卡爾曼濾波、粒子濾波、增強(qiáng)卡爾曼濾波等。根據(jù)融合的類型，可以將融合技術(shù)分為多元傳感器融合定位、衛(wèi)星融合輔助定位和Wi-Fi融合輔助定位等。多元傳感器融合定位是指利用多種傳感器來進(jìn)行耦合定位，專利EP12786667A通過獲取加速度計和陀螺儀的數(shù)據(jù)，并采用了粒子濾波算法對位置進(jìn)行估計，極大地提高了定位的精度。專利CN201510954979通過多傳感器融合實現(xiàn)了對目標(biāo)的三維定位，并通過濾波算法將不同傳感器的噪聲濾除，提高了定位的精度。Wi-Fi輔助室內(nèi)融合定位技術(shù)是指主要利用Wi-Fi的融合定位算法，由于Wi-Fi在商場和寫字樓的大規(guī)模普及，基于Wi-Fi的輔助室內(nèi)融合定位算法具有較廣泛的應(yīng)用，例如Wi-Fi地磁融合、Wi-Fi-mems融合、Wi-Fi傳感器融合、Wi-Fi藍(lán)牙融合等。專利CN201410843968公開了一種利用Wi-Fi結(jié)合地磁的融合定位算法，不僅克服了Wi-Fi定位受室內(nèi)環(huán)境的影響，也減弱了地磁定位的不穩(wěn)定性，從而實現(xiàn)了二者定位缺陷的互補(bǔ)。相比于地磁定位，mems定位更能克服室內(nèi)環(huán)境對信號的影響，因此其更適合于與Wi-Fi進(jìn)行融合定位，例如專利US20170536615A通過將Wi-Fi與MEMS數(shù)據(jù)融合，并且采用EKF算法，有效地提高了定位的精度。專利CN201510219651通過融合Wi-Fi和慣性器件的數(shù)據(jù)并通過粒子濾波算法提高了室內(nèi)定位的精度。另外，將基于雙重RSS指紋定位算法應(yīng)用到室內(nèi)定位中也受到廣泛關(guān)注，專利CN201710380398通過將Wi-Fi和藍(lán)牙的RSS通過貝葉斯估計來測算所估計的位置，減弱了高斯噪聲對信號的影響。

4 總結(jié)

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，高度依賴網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的室內(nèi)定位技術(shù)也不斷更新和突破。通過對室內(nèi)定位領(lǐng)域?qū)＠姆治?，更具體地通過分析室內(nèi)定位技術(shù)各年度的申請情況、申請人情況及各技術(shù)分支的申請情況以及重點專利的分析，目前室內(nèi)定位的主流趨勢是以基于RSS的Wi-Fi定位為主，并且融合定位也逐步凸顯其優(yōu)勢。然而，AP布置以及數(shù)據(jù)降維依然是影響Wi-Fi定位的定位精度和實時性的重要因素，而隨著融合定位優(yōu)勢的凸顯，未來室內(nèi)定位的發(fā)展方向必將是以Wi-Fi定位為主導(dǎo)的融合定位。目前，國內(nèi)對于該領(lǐng)域的研究主要集中于高校和研究所，一些跨國企業(yè)已經(jīng)實現(xiàn)了室內(nèi)定位的商用，因此國內(nèi)企業(yè)仍需進(jìn)一步提升對室內(nèi)定位領(lǐng)域的技術(shù)研發(fā)，提前做好專利布局，最終實現(xiàn)室內(nèi)定位的產(chǎn)業(yè)化。

［1］賴金陽.基于RSS的WLAN室內(nèi)定位算法分析與應(yīng)用研究［D］. 廣州：暨南大學(xué)，2017.

［2］王海榕.基于BLE的大型商場室內(nèi)定位導(dǎo)航的設(shè)計與實現(xiàn)［D］.杭州：浙江工業(yè)大學(xué)，2015.

［3］AXEL K.Location-based services：fundamentals and operation［M］.New York：John Wiely&Sons，2005.

TN925

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2019.18.023

2095－6835（2019）18－0060－03

王卓然（1990—），男，河南開封人，碩士研究生，研究實習(xí)員，研究方向為信號處理、移動通信。白紅昌（1990—），男，河南商丘人，碩士研究生，研究實習(xí)員，研究方向為移動通信。

＊對本文貢獻(xiàn)等同于第一作者

〔編輯：嚴(yán)麗琴〕