基于無線數(shù)據(jù)的高精度超寬帶定位方法綜述

李英明， 任升蓮， 陳義華， 劉建敏， 張 妍， 李加好

(合肥工業(yè)大學(xué) 資源與環(huán)境工程學(xué)院，安徽 合肥 230009)

近年來，隨著大數(shù)據(jù)信息時(shí)代的發(fā)展，各種各樣的“智慧+”理念層出不窮，如智慧社區(qū)、智慧停車場(chǎng)等，它們的運(yùn)行和服務(wù)需要建立在精確的室內(nèi)導(dǎo)航基礎(chǔ)上。因此高精度的室內(nèi)定位技術(shù)越來越受到重視，其定位的精度要求也越來越高。高精度的室內(nèi)定位技術(shù)是以超寬帶(Ultra Wideband，UWB)、WiFi、藍(lán)牙等無線定位信號(hào)為基礎(chǔ)，輔以其他融合算法、追蹤技術(shù)的綜合技術(shù)，如紫峰(ZigBee)技術(shù)結(jié)合最小二乘法[1]、藍(lán)牙技術(shù)結(jié)合數(shù)據(jù)庫算法[2]等。而在這些無線信號(hào)之中，UWB技術(shù)由于其自身數(shù)據(jù)傳輸速率高、功耗小、能效高、穿透力強(qiáng)和精度高等特點(diǎn)，在高精度應(yīng)用領(lǐng)域(如智慧養(yǎng)老[3]、礦井人員精確定位[4-5]等)具有明顯的優(yōu)越性，且UWB技術(shù)可結(jié)合Chan算法[6]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法[7-8]、Taylor算法[9]、卡爾曼濾波算法[10-11]、慣導(dǎo)算法[12]等進(jìn)一步提高定位精度，是目前高精度室內(nèi)定位系統(tǒng)應(yīng)用最廣泛的技術(shù)之一。但在該領(lǐng)域大多數(shù)學(xué)者將研究重心放在了算法優(yōu)化和其他具體應(yīng)用上，對(duì)于UWB定位技術(shù)的方法和相關(guān)的硬件設(shè)施的總結(jié)性敘述較少，因此本文根據(jù)國內(nèi)外文獻(xiàn)和最新產(chǎn)品性能指標(biāo)，從目前主要應(yīng)用的室內(nèi)定位技術(shù)、基于UWB技術(shù)的室內(nèi)定位方法和優(yōu)化算法以及目前國內(nèi)外市場(chǎng)上較為成熟的UWB硬件設(shè)施及相應(yīng)平臺(tái)軟件3個(gè)角度對(duì)基于無線數(shù)據(jù)的高精度UWB室內(nèi)定位技術(shù)進(jìn)行了綜合論述，探討未來UWB室內(nèi)定位方法和定位技術(shù)在高精度室內(nèi)定位系統(tǒng)中的發(fā)展方向，并發(fā)表了自己的見解。

1 室內(nèi)定位技術(shù)分析

隨著智能化社會(huì)的到來，各個(gè)領(lǐng)域的“智慧+”理念逐漸興起。如 “智慧養(yǎng)老”是指借助物聯(lián)網(wǎng)、可穿戴技術(shù)與移動(dòng)技術(shù)等為老人提供實(shí)時(shí)、高效、智能的養(yǎng)老服務(wù)，而在這些理念之中高精度的室內(nèi)定位數(shù)據(jù)是關(guān)鍵內(nèi)容之一，沒有位置就沒有狀態(tài)，自然就沒有了服務(wù)。因此，以UWB、WiFi、藍(lán)牙等無線定位信號(hào)為基礎(chǔ)的高精度室內(nèi)定位技術(shù)成為室內(nèi)定位系統(tǒng)的主流技術(shù)方案。

1.1 無線連接定位

WiFi是通過IEEE802.11b協(xié)議把具有相應(yīng)模塊功能的智能手機(jī)等終端連接起來組網(wǎng)的技術(shù)手段，是目前組建無線局域網(wǎng)的熱門技術(shù)，特點(diǎn)為覆蓋范圍廣、功耗高、成本低。WiFi技術(shù)的室內(nèi)定位方法主要分為2種：一種是基于無線測(cè)距的室內(nèi)定位算法；另外一種是基于接收信號(hào)強(qiáng)度指示(Received Signal Strength Indication，RSSI)指紋的室內(nèi)定位算法。

基于無線測(cè)距的室內(nèi)定位，由于建筑物內(nèi)部的環(huán)境可能會(huì)引起信號(hào)衰減，信號(hào)會(huì)有一定的波動(dòng)，從而使室內(nèi)定位的精確度有所下降；基于RSSI指紋定位，需要前期不斷采集數(shù)據(jù)，構(gòu)建精確的指紋數(shù)據(jù)庫，后將定位數(shù)據(jù)與優(yōu)化后的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行匹配得到定位結(jié)果[13]。相較而言，位置指紋RSSI定位的準(zhǔn)確度較高一些。Zhang等[14]提出了一種基于WiFi和改進(jìn)的行人航位推算(Pedestrian Dead Reckoning，PDR)的多信息融合室內(nèi)定位算法，并將融合算法的結(jié)果運(yùn)用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法進(jìn)行處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與WiFi或PDR單個(gè)算法定位相比，該算法具有更高的精度和更好的穩(wěn)定性，其平均定位誤差為0.57 m。

WiFi定位方法的優(yōu)勢(shì)是：應(yīng)用普及、速度快、應(yīng)用范圍廣泛、成本低；劣勢(shì)是：功耗高，需要線下采集WiFi信息構(gòu)建指紋庫，且數(shù)據(jù)需要長(zhǎng)期維護(hù)，定位精度偏低等。

1.2 藍(lán)牙定位

藍(lán)牙定位是基于GPS信號(hào)的無線定位技術(shù)，它將接收的GPS數(shù)據(jù)處理后通過藍(lán)牙發(fā)送到手機(jī)、掌上電腦 (Personal Digital Assistant，PDA)、電腦等設(shè)備終端中，以輔助用戶定位。藍(lán)牙常和WiFi結(jié)合用于室內(nèi)定位，常用的定位方法包括指紋定位法、近鄰探測(cè)法和質(zhì)心法[15]。

藍(lán)牙定位在實(shí)際應(yīng)用中通過改進(jìn)算法可以在一定程度上提高精度，Wu等[16]為了解決礦井環(huán)境的不確定性和其他干擾因素引起的藍(lán)牙定位精度降低的問題，提出了一種基于藍(lán)牙定位信息的改進(jìn)的RSSI校正定位算法。以廊道式礦井為實(shí)驗(yàn)環(huán)境，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該方法能有效減小測(cè)距誤差，最小定位誤差為0.11 m，與一般加權(quán)三角質(zhì)心定位法相比，其平均誤差較低,誤差減少約27%。

藍(lán)牙定位方法的優(yōu)勢(shì)是：部署成本低、安全性高，覆蓋范圍1～50 m，功耗小、成本低；劣勢(shì)是：對(duì)于復(fù)雜的空間環(huán)境，藍(lán)牙定位系統(tǒng)的信號(hào)穩(wěn)定性稍差，受噪聲信號(hào)干擾較大。

1.3 紅外線定位

紅外定位主要有2種技術(shù)實(shí)現(xiàn)方法：一種是將定位對(duì)象附上一個(gè)會(huì)發(fā)射紅外線的電子標(biāo)簽，通過室內(nèi)安放的多個(gè)紅外傳感器測(cè)量信號(hào)源的距離或角度，從而計(jì)算出定位對(duì)象所在的位置，這種方法在空曠的室內(nèi)容易實(shí)現(xiàn)較高精度，可實(shí)現(xiàn)對(duì)紅外輻射源的被動(dòng)定位；另一種方法是紅外織網(wǎng)，即通過多組發(fā)射器和接收器織成的紅外線網(wǎng)覆蓋待測(cè)空間，直接對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行定位。紅外線定位在空曠地區(qū)的覆蓋范圍在15 m左右，但是很容易被障礙物遮擋，傳輸距離也不長(zhǎng)，因此需要大量密集部署傳感器，造成較高的硬件和施工成本。

Yuan等[17]針對(duì)被動(dòng)二元熱釋電紅外傳感器跟蹤系統(tǒng)，提出了一種基于改進(jìn)信用和動(dòng)態(tài)剪枝算法的室內(nèi)人體定位設(shè)計(jì)。利用小型靈活的精密紅外輻射計(jì)(Precision Infrared Radiometer，PIR)傳感器系統(tǒng)對(duì)改進(jìn)的定位算法在多人跟蹤中的應(yīng)用中進(jìn)行了測(cè)試。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法效果良好，單目標(biāo)的平均定位誤差為0.37 m，多目標(biāo)的最小平均定位誤差為0.48 m。

紅外線定位方法的優(yōu)勢(shì)是：在空曠的室內(nèi)容易實(shí)現(xiàn)較高精度，不需要定位對(duì)象攜帶任何終端或標(biāo)簽，隱蔽性強(qiáng)；劣勢(shì)是：容易被障礙物遮擋，傳輸距離短，需要大量部署傳感器，成本非常高。此外紅外易受熱源、燈光等干擾，造成定位精度和準(zhǔn)確度下降。

1.4 射頻識(shí)別技術(shù)

射頻識(shí)別(Radio Frequency Identification，RFID)技術(shù)，又稱無線射頻識(shí)別，是一種通信技術(shù)，俗稱電子標(biāo)簽，其利用射頻方式進(jìn)行非接觸式雙向通信。

Liu等[18]提出一種基于螢火蟲群優(yōu)化(Glowworm Swarm Optimization，GSO)與半監(jiān)督在線順序極限學(xué)習(xí)機(jī)(Semi-supervised Online Sequential-Extreme Learning Machine,SOS-ELM)融合的RFID定位算法，稱為GSOS-ELM算法。該算法通過GSO算法自動(dòng)調(diào)整SOS-ELM算法的正則化權(quán)重，從而可以在不同的初始條件下快速獲得最佳正則化權(quán)重，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明其具有更高的精度，靜態(tài)平均定位誤差為0.4302 m，動(dòng)態(tài)平均定位誤差為0.4851 m。

RFID定位方法的優(yōu)勢(shì)是：可以在幾ms內(nèi)得到厘米級(jí)定位精度的信息，且傳輸范圍大，成本、功耗較低；劣勢(shì)是：較易受到多徑效應(yīng)、衍射的影響而降低精度,適用距離短，傳播模型建立難度較大[19],存在用戶隱私保護(hù)安全隱患[15]。

1.5 超聲波定位

超聲波自動(dòng)定位儀是利用超聲波的空間傳播特性，來確定目標(biāo)的具體位置。將超聲波發(fā)生器置于被定位的目標(biāo)上，該發(fā)生器向周圍按照一定的時(shí)間間隔發(fā)送超聲波脈沖，在周圍3個(gè)固定位置上分別接收超聲波發(fā)射裝置發(fā)出來的脈沖信號(hào)，由于超聲波在空間傳送速度相對(duì)較慢，所以通過比較3個(gè)接收裝置收到信號(hào)的時(shí)間，可以反演出超聲波發(fā)生器的具體位置，也就是被定位目標(biāo)的位置，當(dāng)目標(biāo)移動(dòng)的時(shí)候，可以通過不間斷測(cè)量，得到目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡。

目前超聲波定位技術(shù)的指標(biāo)有定位精度、響應(yīng)速度、定位范圍等。大多數(shù)定位誤差在10 cm之內(nèi)，定位距離最遠(yuǎn)可達(dá)210 m。Zhang等[20]提出了一種多自由度(Multi-Degree of Freedom)超聲定位系統(tǒng)，可以有效地從移動(dòng)的AGV的超聲波發(fā)射裝置接收所有信號(hào)。該方法的平均定位誤差為3.2 cm，極大地提高了測(cè)量精度。

超聲波定位方法的優(yōu)勢(shì)是：定位精度較高，可達(dá)到厘米級(jí)，且結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單；劣勢(shì)是：超聲波受多徑效應(yīng)和非視距傳播影響很大，且超聲波頻率易受多普勒效應(yīng)和溫度影響從而降低定位精度，同時(shí)也需要大量基礎(chǔ)硬件設(shè)施，成本極高。

1.6 ZigBee定位

ZigBee技術(shù)是一種近距離、低復(fù)雜度、低功耗、低速率、低成本的雙向無線通信技術(shù)。主要用于距離短、功耗低且傳輸速率不高的各種電子設(shè)備之間的數(shù)據(jù)傳輸以及典型的有周期性數(shù)據(jù)、間歇性數(shù)據(jù)和低反應(yīng)時(shí)間數(shù)據(jù)傳輸?shù)膽?yīng)用。常用的定位方法包括近鄰探測(cè)法、質(zhì)心定位法等。該技術(shù)有效覆蓋范圍在100 m以內(nèi)，其功耗和成本較低，精度一般為3～5 m。

Dong等[21]提出了一種基于RSSI的無線ZigBee傳感器網(wǎng)絡(luò)。模塊CC2431用作設(shè)計(jì)ZigBee節(jié)點(diǎn)的核心芯片，這些ZigBee節(jié)點(diǎn)用于形成ZigBee定位網(wǎng)絡(luò)。現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試實(shí)驗(yàn)表明，該方法可用于較低定位精度要求的情況，不需要額外的硬件和軟件，并且易于實(shí)現(xiàn)，定位誤差一般為3～5 m。

ZigBee定位方法的優(yōu)勢(shì)是：低功耗，對(duì)存儲(chǔ)和計(jì)算能力的要求較低，延時(shí)短，網(wǎng)絡(luò)容量大，數(shù)據(jù)安全；劣勢(shì)是：硬件成本高，通信穩(wěn)定性容易受到影響，應(yīng)用場(chǎng)景受限。

1.7 其他技術(shù)及對(duì)比匯總

基于無線信號(hào)交匯定位技術(shù)除了上述定位技術(shù)以外，還有地磁場(chǎng)定位、慣性傳感器定位、LED可見光定位、計(jì)算機(jī)視覺定位等技術(shù)。地磁場(chǎng)定位方法不需要借助其他器械，算法簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)，有自我糾偏的功能，誤差不會(huì)累計(jì)；但事先要采集數(shù)據(jù)建立磁場(chǎng)分布圖，剛開始定位時(shí)，若地圖較大，需要花較長(zhǎng)時(shí)間來匹配地圖，匹配時(shí)間較長(zhǎng)，有一定概率匹配失敗(依賴于算法的效率和復(fù)雜度)，而且磁場(chǎng)也會(huì)受到大型移動(dòng)鐵塊(車輛)的干擾。慣性傳感器定位方法不依賴任何外部信息，抗噪性強(qiáng)、數(shù)據(jù)更新快、穩(wěn)定性好；但由于導(dǎo)航信息經(jīng)過積累產(chǎn)生，定位誤差隨時(shí)間而增大，長(zhǎng)期精度低，每次使用之前需初始校準(zhǔn)，設(shè)備性能依賴性強(qiáng)。LED可見光定位方法動(dòng)態(tài)范圍大，能夠?qū)崿F(xiàn)較高速率的通信；但圖像處理耗時(shí)較長(zhǎng)，實(shí)時(shí)性較差。上述室內(nèi)定位技術(shù)性能對(duì)比如表1所示。

表1對(duì)上述室內(nèi)定位技術(shù)的定位精度、覆蓋范圍、技術(shù)實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景以及是否需要專有設(shè)備等優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了對(duì)比與匯總。經(jīng)過多方面因素?cái)?shù)據(jù)的比較，用戶可根據(jù)其應(yīng)用方向做初步的定位方案選擇，如WiFi定位、藍(lán)牙定位由于自身成本低、安裝便利等特點(diǎn)適合用于精度要求不高的室內(nèi)定位環(huán)境；而UWB技術(shù)具有穿透力強(qiáng)、抗多徑效果好、安全性高、定位精度高等特點(diǎn)，更適用于本文提出的高精度室內(nèi)定位系統(tǒng)的構(gòu)建，以下對(duì)UWB技術(shù)進(jìn)行梳理和總結(jié)。

表1 室內(nèi)定位技術(shù)性能對(duì)比

2 UWB室內(nèi)定位方法

UWB技術(shù)是一種無載波通信技術(shù)，利用ns～μs級(jí)的非正弦波超窄脈沖傳輸數(shù)據(jù)，擴(kuò)大通信帶寬。其主要應(yīng)用方法有信號(hào)到達(dá)時(shí)間法、信號(hào)到達(dá)時(shí)間差法、信號(hào)到達(dá)角度法、信號(hào)接收強(qiáng)度法、指紋定位方法等。

2.1 信號(hào)到達(dá)時(shí)間法

這是目前基于UWB的室內(nèi)定位方法中最為常用的方法，信號(hào)到達(dá)時(shí)間法(Time of Arrival，TOA) 定位原理簡(jiǎn)單且定位精度高，其核心在于測(cè)量節(jié)點(diǎn)間信號(hào)的飛行時(shí)間，而UWB模塊所發(fā)射的信號(hào)為脈沖電磁波，其速度為光速，因此只要保證兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間的時(shí)間顯示器同步，根據(jù)信號(hào)傳送的時(shí)間便可得到兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的距離。但要求發(fā)送端和接收端必須保持精準(zhǔn)的時(shí)鐘同步，這對(duì)硬件要求相當(dāng)高。實(shí)際應(yīng)用中基本上都是數(shù)據(jù)通過基站發(fā)送給標(biāo)簽，由標(biāo)簽返回?cái)?shù)據(jù)給基站，基站記錄收發(fā)數(shù)據(jù)的時(shí)間差，時(shí)間差乘光速除以2，得到當(dāng)前基站到標(biāo)簽的距離。即

(1)

式中：d為測(cè)算的距離；ttra為信號(hào)在傳輸過程中所用的時(shí)間；c為光速；ttot為信號(hào)從發(fā)射到接收的總時(shí)間；tpro為基站處理信號(hào)的時(shí)間(由于硬件設(shè)施自身性能的影響，可能某些基站處理信號(hào)所需的時(shí)間不能忽略)。

一般情況下，一對(duì)一測(cè)距可分為兩種形式：?jiǎn)芜呺p向測(cè)距(Single-Sided Two-Way Ranging，SS-TWR)和雙邊雙向測(cè)距(Double-Sided Two-Way Ranging，DS-TWR)，前者操作較為簡(jiǎn)單，成本較低；后者無需基站之間的時(shí)鐘同步，且受時(shí)鐘漂移影響較小，精度較高[22]。3個(gè)以上的定位基站就可以定位標(biāo)簽，比如三基站利用3個(gè)圓交于一點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)簽定位如圖1所示，或者四基站時(shí)利用矩形分布對(duì)角線交點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)簽定位如圖2所示。圖中R1～R4為基站，d1～d4為各個(gè)基站到標(biāo)簽的距離。

圖1 三基站定位圖

圖2 四基站定位圖

2.2 信號(hào)到達(dá)時(shí)間差法

TOA方法要求標(biāo)簽和基站的時(shí)間要具有精準(zhǔn)的同步性，這對(duì)于系統(tǒng)硬件設(shè)施的要求相應(yīng)提高。針對(duì)標(biāo)簽和基站之間的時(shí)鐘無法做到精確同步甚至近似同步的情況，采用信號(hào)到達(dá)時(shí)間差法(Time Difference of Arrival，TDOA)可以極大地提高系統(tǒng)的精度，該方法只需要基站之間進(jìn)行時(shí)間同步，因?yàn)榛镜奈恢檬枪潭ǖ?，基站之間進(jìn)行時(shí)間同步比基站和移動(dòng)終端之間進(jìn)行時(shí)間同步要更加容易實(shí)現(xiàn)。根據(jù)其原理目前有3種應(yīng)用方式。

① 系統(tǒng)中的信號(hào)發(fā)射端發(fā)射兩種頻率不同的信號(hào)(如UWB、超聲波)，因?yàn)樗鼈冊(cè)趥鞑ミ^程中的傳輸速度不一，因此通過計(jì)算到達(dá)接收端的時(shí)間差結(jié)合傳輸速度便可計(jì)算距離。

② 首先運(yùn)用TOA方法計(jì)算UWB標(biāo)簽到n個(gè)定位基站(Base Station，BS)BS1、BS2，…，BSn之間的距離分別為d1、d2,…,dn，則計(jì)算公式如下。

…

(2)

式中：(x，y)為定位標(biāo)簽的坐標(biāo)；(xn，yn)為各個(gè)基站的坐標(biāo)；dn為運(yùn)用TOA方法計(jì)算的各基站與定位標(biāo)簽之間的距離。然后根據(jù)上述的公式所得到的距離差繪制雙曲線，2對(duì)以上的雙曲線的交點(diǎn)處(有時(shí)可能會(huì)有多個(gè)交點(diǎn)，此時(shí)需要結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行判定)即為待定位標(biāo)簽的位置，TDOA定位示意圖如圖3所示。

圖3 TDOA定位示意圖

圖中BS1、BS2、BS3為3個(gè)基站的位置，通過繪制雙曲線得到交點(diǎn)L1、L2，根據(jù)之前TOA定位結(jié)果可排除L1，因此初步確定L2處即為待定位標(biāo)簽的位置。

③ 將接收站信息通過服務(wù)器進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)比，并結(jié)合基站參數(shù)運(yùn)算處理。但該方法巨大的計(jì)算量對(duì)于系統(tǒng)的運(yùn)行壓力較大，因此在實(shí)際應(yīng)用中較為少見。

但不管何種應(yīng)用方式，TDOA運(yùn)用的都是相對(duì)時(shí)間，只要求各個(gè)基站之間的時(shí)鐘同步即可，如此便極大地降低了系統(tǒng)對(duì)于時(shí)間同步的要求，同時(shí)也使得硬件電路變得相對(duì)簡(jiǎn)單，因此其應(yīng)用也較為廣泛。王桂杰等[23]借助TDOA的定位模型，著重分析了最小二乘法在求解三維定位坐標(biāo)時(shí)精度誤差產(chǎn)生的主要原因，提出了基于最小二乘法的定位優(yōu)化算法。通過對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)優(yōu)化后的定位精度明顯提高且定位效果穩(wěn)定，平均定位誤差為0.279 m，精度提升68.9%，穩(wěn)定性提升52.9%。

2.3 信號(hào)到達(dá)角度法

信號(hào)到達(dá)角度法(Angle of Arrival，AOA)主要是通過測(cè)量信號(hào)移動(dòng)臺(tái)和基站之間的到達(dá)角度來估計(jì)標(biāo)簽的位置，在二維平面之中至少需要測(cè)出2個(gè)基站的數(shù)據(jù)才能定位1個(gè)標(biāo)簽，以基站為起點(diǎn)形成的射線必經(jīng)過移動(dòng)臺(tái)，2條射線的交點(diǎn)即為理論上標(biāo)簽的位置。該方法只需2個(gè)基站就可以確定標(biāo)簽(Location Tag，LT)的估計(jì)位置，AOA方法定位圖如圖4所示。

圖4 AOA方法定位圖

如圖4所示，基站與定位標(biāo)簽LT構(gòu)成一個(gè)三角形，基站BS1、BS2與LT之間的連線與BS1和BS2之間的連線的夾角分別為θ1和θ2。設(shè)BS1、BS2在坐標(biāo)系中的坐標(biāo)分別為(x1,y1)、(x2,y2);LT的坐標(biāo)設(shè)為(x,y);則通過下面的公式即可計(jì)算出LT在平面中的定位坐標(biāo)(x,y)。

(3)

AOA 的計(jì)算方式簡(jiǎn)單，但是發(fā)送端必須配備有向天線或天線陣列，該方法成本較高，這與價(jià)格較為便宜的UWB收發(fā)信號(hào)機(jī)相比可能無法接受，并且 AOA 在非視距環(huán)境中會(huì)因多徑效應(yīng)出現(xiàn)誤判等情況，因此目前該方法在實(shí)際操作中應(yīng)用較少。針對(duì)這個(gè)問題，Sun等[24]提出的基于AOA和TOA方法的5G與全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(Global Navigation Satellite System，GNSS)聯(lián)合定位方案是通過在原始估計(jì)位置執(zhí)行平均移動(dòng)操作來進(jìn)一步降低噪音的影響，從而可以避免在TOA/TDOA方法中因時(shí)間無法精確同步問題而產(chǎn)生的誤差，進(jìn)而提升了聯(lián)合定位系統(tǒng)的精確性和魯棒性，因此AOA未來還有很大的應(yīng)用前景。

2.4 信號(hào)接收強(qiáng)度法

大多數(shù)的信號(hào)在傳輸過程中都會(huì)出現(xiàn)損耗的情況，而信號(hào)接收強(qiáng)度法(Received Signal Strength,RSS)就是基于這一點(diǎn)，通過對(duì)傳輸過程中的損耗量建立數(shù)據(jù)模型來計(jì)算傳輸距離，具體是檢測(cè)基站接收到的信號(hào)場(chǎng)強(qiáng)值，根據(jù)無線信號(hào)在自由空間的衰落模型和標(biāo)簽處信號(hào)的場(chǎng)強(qiáng)值來確定待定位目標(biāo)與已知定位目標(biāo)之間的關(guān)系進(jìn)而確定定位位置。

在進(jìn)行場(chǎng)強(qiáng)測(cè)量時(shí)，往往設(shè)置一個(gè)參考點(diǎn)，預(yù)先測(cè)出其信號(hào)強(qiáng)度，再根據(jù)衰落模型計(jì)算距離值。無線信號(hào)傳播的信道模型為

(4)

式中:d為發(fā)射點(diǎn)與接收點(diǎn)的實(shí)際距離；d0為發(fā)射點(diǎn)與參考點(diǎn)的實(shí)際距離；PL0與PL(d)分別為參考點(diǎn)和接收點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度；β為信道衰減因子；xδ為加性高斯白噪聲，是一個(gè)滿足正態(tài)分布的高斯隨機(jī)變量。

二維定位下的RSS方法至少需要3個(gè)基站的RSS數(shù)據(jù)，可通過運(yùn)用TOA方法中的三基站定位圓來確定目標(biāo)位置，RSS方法雖然比較簡(jiǎn)單而且不需要同步信息但由于實(shí)際環(huán)境中存在如多徑效應(yīng)、非視距傳播和天線增益等多種因素的干擾，從而會(huì)產(chǎn)生不同程度的誤差，精度較低，因此在實(shí)際生活中對(duì)于精度有較高要求的場(chǎng)景中應(yīng)用較少。對(duì)此Ademuwagun[25]提出了一種創(chuàng)新的RSS距離合理化算法來定位室內(nèi)環(huán)境中的物體，并將該算法與簡(jiǎn)單移動(dòng)平均(Simple Moving Average，SMA)算法進(jìn)行了比較。對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析可知，該算法能更好地修正RSS，從而提高室內(nèi)環(huán)境下的定位精度。

2.5 指紋定位方法

指紋定位算法(FingerPrint Location，F(xiàn)PL)是基于環(huán)境中的信號(hào)在不同位置反射和折射所形成的不同的信號(hào)強(qiáng)度信息而提出的一種算法。該方法的主要步驟如下。

(1) 建立指紋數(shù)據(jù)庫。

① 收集指紋點(diǎn)。在合適的工作區(qū)域中，選擇若干地點(diǎn)放置錨點(diǎn)，以從各個(gè)錨點(diǎn)接收到的基于TOA方法的測(cè)距信息記在一組數(shù)據(jù)庫中，并且盡可能多地設(shè)立采樣點(diǎn)，記錄采樣點(diǎn)到各個(gè)錨點(diǎn)的距離。

② 構(gòu)建數(shù)據(jù)庫。將m個(gè)采樣點(diǎn)與n個(gè)錨點(diǎn)之間的距離寫成矩陣的形式建立數(shù)據(jù)庫L，則

(5)

式中：dmn為第m個(gè)采樣點(diǎn)到第n個(gè)錨點(diǎn)間的距離；(dm1，dm2，…，dmn)為第m個(gè)采樣點(diǎn)的指紋值。

③ 優(yōu)化數(shù)據(jù)庫。該步驟的目的是減少工作量并提高算法效率和定位精度，具體方法為在每個(gè)采樣點(diǎn)和錨點(diǎn)之間多次測(cè)量取平均值，再將每個(gè)測(cè)距值與平均值之間作差，將差值較小的前80%個(gè)數(shù)據(jù)取平均值作為優(yōu)化后的指紋值。

(2) 在線數(shù)據(jù)匹配。

該步驟是運(yùn)用最近鄰算法(Nearest Neighbor，NN)、K最近鄰算法(K-Nearest Neighbor，KNN)以及權(quán)重K最近鄰算法(Weight-K-Nearest Neighbor，WKNN)進(jìn)行在線匹配[26]。

① NN算法，即基于類比學(xué)習(xí)的匹配算法。實(shí)際過程中在線測(cè)量的定位數(shù)據(jù)稱為定位指紋，先前操作過程中儲(chǔ)存在數(shù)據(jù)庫中的定位數(shù)據(jù)稱為位置指紋，計(jì)算定位指紋和位置指紋的歐幾里得距離，將距離最近的那個(gè)位置指紋定為估計(jì)位置。因此該算法的精度與離線采樣的密度具有較大相關(guān)性。

② KNN算法。它是NN算法的改進(jìn)，其原理是選出k個(gè)與待測(cè)點(diǎn)最鄰近(即歐氏距離D最小)的位置指紋，對(duì)這k個(gè)指紋求平均值，得到的新的指紋視為定位指紋的估計(jì)位置，公式為

(6)

該算法相較于NN算法精度有所提高，但也提高了復(fù)雜度，其次由于離線數(shù)據(jù)庫中相似指紋的影響，可能產(chǎn)生較大誤差。

③ WKNN算法。它是KNN算法的改進(jìn)，根據(jù)每個(gè)指紋對(duì)定位的貢獻(xiàn)不同，對(duì)k個(gè)指紋賦予不同的權(quán)重系數(shù)，公式為

(7)

式中：Di為待測(cè)定位指紋與第i個(gè)鄰近點(diǎn)間的歐式距離；n為歸一化后的權(quán)重系數(shù)；ε為一個(gè)較小的正常數(shù)，以避免分母為0。

由式(7)得到的權(quán)重系數(shù)與兩點(diǎn)之間的歐氏距離成反比，該方法顯著地提高了定位精度。Zeng等[27]指出建立和優(yōu)化指紋定位數(shù)據(jù)庫的關(guān)鍵在于選擇合適的無線接入點(diǎn)(Access Point，AP)。并在信息論的角度下分析了AP選擇性能的上限，給出了它的數(shù)學(xué)表達(dá)式，為指紋定位設(shè)定了一種新型的AP選擇模式，該模式綜合考慮了信號(hào)的時(shí)變性以及復(fù)雜度成本。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的層次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)算法相比，AP選擇算法模型的定位精度提高了47%。

除此以外，指紋定位算法還可與其他算法結(jié)合進(jìn)而提升定位精度，如Chen等[28]提出了一種無基站特殊算法來借助指紋測(cè)算基于RSS的距離關(guān)系，該算法相對(duì)于具有廣泛適用性和簡(jiǎn)易操作性的SMA算法來說較好地改進(jìn)了RSS方法。評(píng)估結(jié)果表明，該跟蹤方法在室內(nèi)環(huán)境下僅需稀疏的RSS指紋就能達(dá)到5 m的高精度(最高可達(dá)95%)。

2.6 定位方法對(duì)比匯總

除上述5種方法以外還有鄰近探測(cè)法[29]、極點(diǎn)法、航位推算法[30]等。而在這些方法中，AOA、TOA和TDOA方法用的最多，室內(nèi)定位技術(shù)方法對(duì)比如表2所示。

通過上文對(duì)UWB室內(nèi)定位方法原理及表2中對(duì)其在測(cè)距方式、定位精度等方面數(shù)據(jù)的比較，用戶可根據(jù)自己的相關(guān)需求選擇合適的定位方法。然而確定了定位方法之后需要依靠具體的硬件設(shè)施和軟件來進(jìn)行功能實(shí)現(xiàn)，因此接下來對(duì)UWB室內(nèi)定位硬件設(shè)施進(jìn)行總結(jié)。

表2 室內(nèi)定位技術(shù)方法對(duì)比

3 超寬帶室內(nèi)定位硬件設(shè)施

目前隨著UWB定位技術(shù)逐漸成為室內(nèi)定位的主流技術(shù)，國內(nèi)外許多生產(chǎn)UWB定位產(chǎn)品的企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)更加激烈，如英國Ubisense、美國Zebra、愛爾蘭DecaWave (DW1000芯片)、荷蘭NXP等企業(yè)，國內(nèi)的恒高、唐恩科技、精位科技等企業(yè)。目前市場(chǎng)上提供的室內(nèi)定位硬件設(shè)施主要可以分為2類：一類是芯片或開發(fā)板產(chǎn)品，如DecaWave公司的DWM1000、DWM1001，清華訊科公司的TSG5162和南京沃旭公司的UM221；另一類是完整系統(tǒng)產(chǎn)品，如Ubisense、Zebra 公司的Dart、成都恒高公司的EH100602等。

表3為目前市面上應(yīng)用較多的幾款主流產(chǎn)品在測(cè)距精度、測(cè)距范圍、通信接口、開發(fā)方式以及價(jià)格5個(gè)方面的對(duì)比匯總。

從表3的性能數(shù)據(jù)來看，目前國內(nèi)外大多數(shù)UWB室內(nèi)定位產(chǎn)品的精度在10～30 cm之間，且大部分需要特定的、與之匹配的平臺(tái)軟件對(duì)硬件產(chǎn)品進(jìn)行操作和開發(fā)從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的定位要求。從價(jià)格來看，芯片和開發(fā)板類的產(chǎn)品在幾十到幾百元不等，且大多數(shù)是標(biāo)簽基站一體化；而完整系統(tǒng)產(chǎn)品之中，標(biāo)簽和基站分別為幾百和幾千元不等，有些系統(tǒng)還需要其他設(shè)施。從應(yīng)用角度來看，芯片和開發(fā)板類的產(chǎn)品較適合用來進(jìn)行科學(xué)研發(fā)，若要實(shí)際應(yīng)用還需要跟其他產(chǎn)品進(jìn)行集成，難度較大；而完整系統(tǒng)產(chǎn)品只需與相關(guān)企業(yè)進(jìn)行訂購并由其進(jìn)行安裝便可使用。

表3 UWB室內(nèi)定位硬件性能及價(jià)格表

除上述企業(yè)產(chǎn)品以外，目前市場(chǎng)上的企業(yè)還有國外的美國Time domain、法國BeSpoon、荷蘭恩智浦，以及國內(nèi)的成都精位科技、中海達(dá)(鄭州聯(lián)睿電子)、廣州浩云科技、南京唐恩科技、上海環(huán)旭電子、上海仁微電子、深圳金溢科技、杭州新華等企業(yè)。

4 結(jié)束語

從室內(nèi)定位技術(shù)、UWB定位方法和UWB硬件設(shè)施3個(gè)角度對(duì)室內(nèi)定位技術(shù)進(jìn)行了分析和總結(jié)，針對(duì)以UWB技術(shù)為基礎(chǔ)的室內(nèi)定位技術(shù)方法進(jìn)行了綜合論述，對(duì)構(gòu)建高精度室內(nèi)定位系統(tǒng)有以下認(rèn)識(shí)。

① 與其他定位技術(shù)相比，UWB技術(shù)具有穿透力強(qiáng)、抗多徑效果好、安全性高、系統(tǒng)復(fù)雜度低、定位精度高等特點(diǎn)。在一些要求高精度的定位工作如對(duì)煤礦人員位置和運(yùn)動(dòng)軌跡的信息監(jiān)測(cè)或醫(yī)院中對(duì)貴重的醫(yī)護(hù)設(shè)施的保管應(yīng)用上具有較大的優(yōu)勢(shì)，更適用于筆者提出的高精度室內(nèi)定位系統(tǒng)的構(gòu)建。

② 與其他定位方法相比，TDOA方法具有定位精度高、可容納標(biāo)簽數(shù)量多等特點(diǎn)，在構(gòu)建高精度的UWB室內(nèi)定位系統(tǒng)時(shí)可主要應(yīng)用以TDOA或其與其他方法結(jié)合為原理的技術(shù)手段。

③ 與其他硬件設(shè)施相比，對(duì)于所要搭建的高精度的室內(nèi)定位系統(tǒng)，若相關(guān)機(jī)構(gòu)具有一定的開發(fā)能力且經(jīng)費(fèi)緊張，可以選擇DWM1000或DWM1001進(jìn)行開發(fā)，搭建定位平臺(tái)；若不具有開發(fā)能力且經(jīng)費(fèi)充裕，可以選擇國產(chǎn)恒高EH100602系列產(chǎn)品搭配其配套軟件“恒跡云軟件”直接進(jìn)行使用。

目前 UWB技術(shù)的應(yīng)用需求主要有以下幾方面。

① 養(yǎng)老防護(hù)型室內(nèi)定位系統(tǒng)——UWB+ EH100602。

將恒高EH100602鋪設(shè)在需要的室內(nèi)環(huán)境中，為相關(guān)人員佩戴儀器或安裝標(biāo)簽，依靠恒跡云軟件在總信息臺(tái)進(jìn)行監(jiān)管。一方面對(duì)醫(yī)院的患者(新生兒、殘疾患者、高齡老人等)的位置情況進(jìn)行監(jiān)管；另一方面對(duì)醫(yī)院內(nèi)貴重儀器進(jìn)行位置監(jiān)控。

② 礦井下作業(yè)定位系統(tǒng)——UWB+ LED可見光定位+ UM221。

在礦井工作人員身上放置UM221設(shè)備，并在礦井之下鋪設(shè)LED可見光作為礦燈照明，借其功能輔助UWB進(jìn)行定位，對(duì)井下人員位置情況進(jìn)行監(jiān)管，及時(shí)通知工作人員遠(yuǎn)離危險(xiǎn)區(qū)域。

除此以外UWB還有更多的應(yīng)用方向，如工廠零件裝配、監(jiān)獄人員監(jiān)管等。而在未來大數(shù)據(jù)和人工智能的時(shí)代背景下，高精度的室內(nèi)定位系統(tǒng)的發(fā)展方向應(yīng)致力于以下幾個(gè)方面。

① 應(yīng)將系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成化即標(biāo)簽功能拓展。例如在養(yǎng)老防護(hù)應(yīng)用中將老人心率、血壓、每天運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)等指標(biāo)加入其中，后臺(tái)可隨時(shí)掌握老人每一個(gè)細(xì)微波動(dòng)，一旦發(fā)現(xiàn)老人相關(guān)生理指標(biāo)異常，可進(jìn)行及時(shí)干預(yù)，保障老人安全。

② 在保證精度的前提下降低成本。UWB室內(nèi)定位系統(tǒng)需要基站、標(biāo)簽、引擎、應(yīng)用系統(tǒng)等若干組成部分，與WiFi、藍(lán)牙、RFID相比成本稍高，因此今后的研究應(yīng)著力于改進(jìn)算法，進(jìn)而降低硬件成本。

③ 降低非視距(Non-Line of Sight，NLOS)環(huán)境的影響?，F(xiàn)代的室內(nèi)場(chǎng)景大多具有較多的設(shè)施和器材，如醫(yī)院、煤礦等。NLOS影響較為嚴(yán)重，尤其是對(duì)高精度的室內(nèi)定位系統(tǒng)的影響較大，因此今后的研究應(yīng)著力于通過改進(jìn)算法和硬件方面，降低系統(tǒng)受NLOS環(huán)境的影響。

④ 開發(fā)融合算法。隨著不同技術(shù)之間實(shí)現(xiàn)兼容的可操作性越來越大，不同算法之間進(jìn)行組合的融合算法必然具有更高的精度和更好的穩(wěn)定性，因此多傳感器組合定位將是未來室內(nèi)精確定位發(fā)展的重要方向之一。

不過隨著數(shù)字信息化時(shí)代的發(fā)展以及無線信號(hào)技術(shù)的進(jìn)步，未來對(duì)于更高精度的室內(nèi)定位需求必然更加迫切，因此以UWB技術(shù)為代表的室內(nèi)定位技術(shù)在構(gòu)建高精度室內(nèi)定位系統(tǒng)方面具有較大的發(fā)展空間和潛力，并可結(jié)合人工智能等其他技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展，進(jìn)而迎合時(shí)代的要求。