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无线室内定位技术和系统的调查
摘要：近年来，无线室内定位系统已经变得非常流行。这些系统已经成功应用于许多方面，如资产跟踪和库存管理。本文提供了现有无线室内定位解决方案的概述，并尝试将不同的技术和系统分类。首先，我们分析了三个典型的三角测量，场景分析和接近度的位置估计方案。还详细讨论位置指纹，因为它用于大多数当前系统或解决方案。然后，我们检查一组属性，通过这些属性来评估位置系统，并应用此评估方法来调查许多现有系统。提出了综合性能比较，包括准确性，精度，复杂性，可扩展性，鲁棒性和成本等。
关键词：室内位置感测，位置指纹识别，定位算法，射频(RF)，无线定位。
1.引言
室内位置感测系统近年来已经变得非常流行。这些系统为自动对象位置检测提供了新层自动化。这种自动化有许多现实应用，例如，存储在仓库中的产品的位置检测，医疗人员或医院中的设备的位置检测，火灾中建筑物中的消防员的位置检测，检测被训练以找到爆炸物的警犬的位置，并找到标记的维护工具和设备。
在过去的十年期间取得了室内位置传感系统的主要进展，目前，许多学术界和工业界的人参与这些系统的研究和开发。本调查报告旨在为读者提供室内应用无线定位传感系统的全面评述。在可能的情况下，本文比较了相关技术和系统。作者希望本文将作为这些系统的研究人员，用户和开发人员的指南，帮助他们识别这个新兴领域的潜在研究问题和未来的产品。
近年来，无线系统惊人增长，趋于成熟。无线技术已经进入消费应用领域以及医疗，工业，公共安全，物流和运输系统和许多其他应用领域。自组织传感器网络，敏感位置计费，无处不在的计算，基于上下文的信息服务，跟踪和指导是一些可能的应用领域。由于无线信息的访问现在广泛可用，因此对无线网络（包括室内和室外环境）中的精确定位有很高的需求[1]-[2]。如果使用无线技术，则确定位置的过程被称为位置感测，地理定位，位置定位或无线电定位。
不同的应用可能需要不同类型的位置信息。本文讨论的主要类型是物理位置，符号位置，绝对位置和相对位置[1]。物理位置以坐标的形式表示，其标识2D / 3D地图上的点。广泛使用的坐标系是度/分/秒（DMS），十进制小数分数和通用横向分析器（UTM）系统。符号位置以自然语言的方式表示位置，例如在办公室，三楼卧室等。绝对位置使用用于所有定位对象的共享参考网格。相对位置取决于其自己的参考框架。相对位置信息通常基于与已知参考点或基站的接近度。
各种无线技术用于无线室内定位。这些可以基于：1）位置定位算法，即，确定位置的方法，利用诸如飞行时间（TOF），角度和信号强度的信号的各种类型的测量；2）物理层或位置传感器基础设施，即用于与移动设备或静态设备通信的无线技术。通常，测量涉及系统的硬件组件之间的信号的传输和接收。室内无线定位系统由至少两个单独的硬件部件组成：信号发射器和测量单元。后者通常携带系统的“智能”的主要部分。
有四种不同的系统拓扑结构用于定位系统[3]。第一种是远程定位系统，其信号发射器是移动的，并且使用几个固定的测量单元接收发射器的信号。收集所有测量单元的结果，并将发射器的位置存储在主站中。第二种是自定位，其中测量单元是移动的。该单元接收已知位置中的若干发射器的信号，并且具有基于所测量的信号来计算其位置的能力。如果在定位系统中提供无线数据链路，则可以将测量结果从自定位测量单元发送到远程定位侧，这被称为间接远程定位，其是第三系统拓扑。如果测量结果从远程定位侧通过无线数据链路发送到移动单元，这种情况被称为间接自定位，这是第四种系统拓扑。
我们的论文在几个方面不同于以前的调查论文[1]和[2]。与以前的调查论文[1]相比，我们的论文集中在无线定位的室内应用，而[1]只描述了无处不在的计算的位置系统，而不涉及不同类型的定位算法，特别是无线定位方法。此外，论文[2]提出了一种关于无线室内定位解决方案的技术的略微过时的概述，并且没有提供关于它们和室内无线定位系统性能基准的大量细节。本文的出版日期为2002年，自此以后，已经开发了几种无线室内定位系统或解决方案。在本文中，我们介绍最新开发的系统或解决方案及其位置算法。我们的主要目的是提供一个定性的概述。如果可能，我们还提供这些系统或解决方案的定量比较。
本评论文章组织如下，第二部分显示了位置感测的测量原理和与不同测量原理相对应的定位算法；室内定位技术的性能指标在第三部分中解释；第四部分介绍了当前的无线室内定位系统和解决方案及其性能比较。最后，第五节总结了论文，并给出了关于室内环境无线定位系统研究的未来可能的方向。
2.测量原理和定位算法
在室内环境中建模无线电传播是不容易的，因为严重的多径，视线（LOS）路径可用性的概率较低，以及特定的站点参数，例如楼层布局，移动对象和许多反映表面。目前还没有一个室内无线电多径特性的好模型[2]。除了使用传统的三角测量，开发了使用场景分析或邻近度的定位算法来减轻测量误差。针对不同的应用或服务，这三种算法具有各自的优点和缺点。因此，同时使用多种类型的定位算法可以获得更好的性能。
A.三角测量
三角测量使用三角形的几何属性来估计目标位置。它有两个推导：后移和角度。缩放通过测量对象与多个参考点的距离来估计对象的位置。因此，它也称为距离测量技术。代替直接使用接收信号强度（RSS）测量距离，通常测量到达时间（TOA）或到达时间差（TDOA），并且通过计算衰减发射信号强度或通过乘以无线电信号速度和传播时间。往返飞行时间（RTOF）或接收信号相位方法也用于一些系统中的距离估计。角度通过计算相对于多个参考点的角度来定位对象。在本次调查中，我们关注上述在较短距离，低天线和室内环境中的测量。
图1.基于TOA / RTOF测量的定位
1）测井技术：
a）TOA：从移动目标到测量单位的距离与传播时间成正比。为了实现2D定位，必须针对来自至少三个参考点的信号进行TOA测量，如图1所示。对于基于TOA的系统，测量单向传播时间，并计算测量单元和信号发射器之间的距离。一般来说，直接测量TOA导致两个问题。首先，系统中的所有发射器和接收器必须精确同步。第二，必须在发射信号中标记时间戳，以便测量单元辨别信号行进的距离。 TOA可以使用不同的信令技术来测量，例如直接序列扩频（DSSS）[22]-[23]或超宽带（UWB）测量[78]。
直接的方法使用几何方法来计算TOA的圆的交点。还可以通过最小化非线性成本函数的平方和来计算目标的位置，即最小二乘法[4]-[5]。假设位于（x0，y0）的移动终端在时间t0发送信号，N个基站位于（x1，y1），（x2，y2），...，（xN，yN）处，在时间t1，t2，...，tN接收信号作为性能测量，可以通过形成成本函数
其中alpha;i可以被选择以反映在测量单元i处接收的信号的可靠性，并且fi（x）给出如下：
其中c是光速，x =（x，y，t）T。 该函数针对每个测量单元形成，i = 1，...，N和fi（x）可以通过适当选择x，y和t而变为零。通过使函数F（x）最小化来确定位置估计。还有基于TOA的室内定位系统的其他算法，如最近邻（CN）和残差加权（RWGH）[5]。 CN算法估计的位置用户作为最靠近该用户的基站或参考点的位置。RWGH算法可以基本上被视为加权最小二乘法算法的形式。它适用于LOS，非LOS（NLOS）和混合LOS / NLOS通道条件
图2.基于TDOA测量的定位
b）TDOA：TDOA的想法是通过检查信号到达多个测量单元的时间差来确定移动发射机的相对位置，而不是TOA的绝对到达时间。对于每个TDOA测量，发射器必须位于双曲面上，两个测量单元之间具有恒定的距离差。双曲面方程由下式给出
其中（xi，yi，zi）和（xj，yj，zj）表示固定接收机i和j，（x，y，z）表示目标[3]的坐标。除了通过非线性回归在（3）中显示的双曲线TDOA方程的确切解以外，更容易的解决方案是通过使用泰勒级数展开来线性化方程，并创建迭代算法[6]。
可以从两个或更多个TDOA测量的两个相交估计2D目标位置，如图1所示。在三个固定测量单元（A，B和C）处由TDOA测量形成两个双曲线，以提供定位目标P的交点。用于计算TDOA估计的常规方法是使用相关技术：可以根据在一对测量单元处接收的信号之间的互相关来估计TDOA。假设对于发射信号s（t），测量单元i处的接收信号是xi（t）。假设xi（t）被噪声ni（t）破坏并被延迟di，则xi（t）= s（t-di） ni（t）。类似地，到达测量单元j的信号xj（t）= s（t-dj） nj（t）被延迟dj并且被噪声nj（t）破坏。这些信号的互相关函数通过积分两个的滞后积给出接收信号
TDOA估计是使Rxi，xj（tau;）最大化的值tau;，即范围差。这种方法要求测量单元共享精确的时间参考和参考信号，但不对移动目标施加任何要求。频域处理技术通常用于计算tau;。除了以前的TDOA方法，在802.11无线LAN的[23]中提出了基于延迟测量的TDOA测量方法，这消除了传统方法中初始同步的要求。
图3.基于RSSI的定位，其中LS1，LS2和LS3表示测量的路径损耗。
c）基于RSS的（或基于信号衰减的）方法：上述两种方案具有一些缺点。对于室内环境，很难在发射机和接收机之间找到LOS信道。在这种环境中的无线电传播将遭受多径效应，到达信号的时间和角度将受到多径效应的影响。因此会降低估计位置的精度。一种替代方法是使用发射信号强度的衰减来估计移动单元与某些测量单元集的距离。基于信号衰减的方法试图计算由于传播引起的信号路径损耗。理论和经验模型用于将发射信号强度和接收信号强度之间的差转换为范围估计，如图1所示。
由于室内环境中存在严重的多径衰落和阴影，路径损耗模型并不总是成立。这些模型中使用的参数是特定位点。这种方法的精度可以通过利用以接收机为中心的预先测量的RSS轮廓[7]或在几个基站的多个测量来改进。[8]中所示的模糊逻辑算法能够使用RSS测量显着地改善位置精度。
d）RTOF：这种方法是测量从发射器到测量单元并返回的信号的传播时间，称为RTOF（见图1）。对于RTOF，更好的相对时钟同步需求替换了TOA中的上述同步需求，其测距机制与TOA相同。测量单元被认为是普通雷达，目标应答器响应询问雷达信号，并且完整的往返传播时间由测量单元测量。然而，测量单元仍然难以知道在这种情况下由响应者引起的确切延迟/处理时间。在远程或中程系统中，这种延迟可能很小，与传输时间相比被忽略。然而，对于短程系统，它不能被忽略。一种替代方法是使用调制反射的概念[9]，这只适用于短距离系统。测量无线LAN分组的RTOF的算法在[10]中给出，其测量误差为几米。TOA的定位算法可直接应用于RTOF。
图4.基于信号相位的定位
图5.基于AOA测量的定位
e）接收信号相位法：接收信号相位法使用载波相位（或相位差）来估计距离。这种方法也称为到达相位（POA）[2]。假定所有发射站发射具有相同频率f的纯正弦信号，具有零相位偏移，为了确定在目标点处接收的信号的相位，从每个发射机发射到接收机的信号需要有限传输延迟。在图4中，发射机站A至D被放置在虚拟的立方体建筑物内的特定位置。延迟被表示为信号波长的分数，并且在等式Si（t）= sin（2pi;ft phi;i）中用符号phi;i=（2pi;fDi）/ c表示，其中i属于（A，B，C， D），c是光速。只要发射信号的波长长于立方体结构的二次方，即
0 lt;phi;ilt;2pi;，我们可以得到距离估计Di =（cphi;i）/（2pi;f）。然后，我们可以使用相同的定位算法使用TOA测量。接收机可以测量由站对发送的两个信号之间的相位差，并且定位系统能够采用使用TDOA测量来定位目标的算法。
对于室内定位系统，可以使用信号相位法与TOA / TDOA或RSS方法一起微调位置定位。然而，所接收的信号相位方法具有要克服模糊载波相位测量的问题。它需要一个LOS信号路径，否则会对室内环境造成更多的误差。
2）角度测量技术（AOA估计）
在AOA中，期望目标的位置可以通过几对角度方向线的交集找到，每条角度方向线由从基站或信标站到移动目标的圆半径形成。如图5所示，AOA方法可以使用至少两个已知参考点
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