室内定位算法简述

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2024年4月22日08:33:41评论7 views字数 4303阅读14分20秒阅读模式

1、摘要

随着科技的飞速发展，众多基于位置的服务应运而生。其中，精确追踪物理位置至关重要，尤其是在复杂的室内环境中，这更是一项亟待解决的技术难题。为了攻克这一难题，学术界已积极提出并探索多种室内定位技术和算法。这些算法大多依赖于无线信号的特性来判定个体或设备的位置。本文将深入剖析几种主流的室内定位技术，包括基于接收信号强度指示器（RSSI）、到达时间（ToA）、到达时间差（TDoA）和到达角度（AoA）的技术，并结合多篇研究论文，全面探讨这些技术的优劣、解决策略以及各自适用的场景。

2、引言

近年来，随着智能手机用户数量的迅速增加，基于位置的服务(LocationBasedServices，LBS)越来越受到研究机构和商业公司的关注。LBS在导航、医疗保健应用及诸多室内场景中扮演着至关重要的角色。这些应用往往首先依赖于精准的定位功能，因此，对室内位置估计器的精度和计算成本都提出了较高要求。虽然GPS和北斗解决了室外定位问题，并催生了大量的室外LBS，但由于室内多径效应和大量障碍物的影响，会导致信号的不可预测衰减、散射、阴影和盲区，进而严重影响室内定位的准确性[1]。为了解决以上问题，研究学者提出了诸多解决方案，这些技术普遍基于接收信号强度指示器（RSSI）、到达时间（ToA）、到达时间差（TDoA）以及到达角度（AoA）。

3、测距和定位技术

3.1 接收信号强度指示器(RSSI)

3.1.1基本原理

接收信号强度指示器（RSSI）定位算法是一种利用无线信号强度来估算信号发送源与接收设备之间距离的方法。这种方法基于信号强度与距离之间的关系。由于无线信号会随着距离的增加而衰减，所以通过测量信号的接收强度，可以推断出信号源的大致位置。

RSSI值通常以分贝（dB）为单位，它是一个负值，其绝对值大小与信号源距离成反比。RSSI定位算法的基本步骤如下：

1.信号衰减模型构建：为了将RSSI值转换为距离估计，需要建立一个信号衰减模型。最常用的模型是对数距离路径损耗模型（Log-DistancePathLossModel）[2]，其公式为：

2.距离估计：在上述衰减模型的基础上，同时知道了RSSI(d0)和n的值，可以通过测量的RSSI值来估计信号源的距离d。通过对上述公式变形，可以解出d：

3. 多点定位：单个RSSI测量值只能提供到信号源的距离估计，而无法确定方向。因此，通常需要至少三个已知位置的接收点（锚节点），通过测量它们各自接收到的信号强度，可以利用三角定位（Trilateration）来确定信号源的位置。

对于每个锚节点i，可以计算一个距离di，然后解决一组方程以找到信号源的位置(x,y)：

图1:使用RSSI测量进行定位的示意图

3.1.2 挑战

仅使用RSSI进行定位可能会受到多径传播、信号衰减和环境变化等因素的影响.

3.1.3 解决办法

论文[2]中作者通过结合K-Means聚类和贝叶斯估计的方法，以改善定位精度和系统的鲁棒性

3.2 到达时间(ToA)

3.2.1基本原理

4距离计算：利用信号的传播时间和光速c（在空气中约为299,792,458米/秒）计算发送器和接收器之间的距离d：

由于实际环境中信号可能会遇到障碍物反射、折射或者散射，所以实际应用还需要考虑这些非直线传播因素。

5.多点定位：单一的ToA测量只能提供到发送器的距离信息，而没有方向信息。因此，至少需要三个不同位置的接收器来通过多边测量（Multilateration）确定发送器的二维位置，或者四个接收器确定三维位置。通过解决以下方程组来估计发送器的位置(x,y,z)：

3.2.2挑战

ToA定位算法面临的挑战包括：

1.时钟同步：发送器和接收器之间的时钟必须非常精确地同步，时钟偏差会导致测量误差。

2.多径效应：在室内环境中，信号可能会反射、折射或散射，使得实际到达的信号可能不是视距路径。

3.非视距（NLOS）条件：当信号在到达接收器之前被障碍物阻挡时，会导致额外的延迟和测量误差。

4.锚节点数量要求：需要至少四个传感器实现三维定位

3.2.3解决办法

为了克服这些挑战，可以采用高精度时钟，此外，信号传播速度可能会因介质（如空气、墙壁等）的不同而有所不同，这些因素都需要在实际应用中加以考虑和校正。论文[3]中，为了解决只有三个锚点的ToA基础上的3D定位问题，作者开发了直接方法（DM）和粒子滤波（PF）算法,将问题简化为求解一个二次方程，先估计x或z坐标，然后估计剩余的两个坐标。

3.2 到达时间差(TDoA)

3.3.1基本原理

到达时间差（TimeDifferenceofArrival,TDoA）定位算法是一种基于多个接收器之间接收同一信号的到达时间差来确定发送器位置的方法。与ToA算法不同，TDoA算法不要求接收器与发送器之间的时钟同步，而是测量至少两个接收器接收到同一信号的时间差，通过这些时间差来确定信号源的位置。定位步骤如下：

1.信号发送：发送器在未知时间发送一个信号。

2.信号接收时间记录：多个接收器分别记录下接收到该信号的时间点。suIran不知道发送的确切时间，但可以测量接收器之间接收到信号的时间差。

3.3.2挑战

多径效应：信号可能会因为反射、折射或散射而导致时间差测量不准确。

非视距（NLOS）条件：如果信号在到达接收器之前被障碍物阻挡，会导致额外的延迟。

3.3.3解决办法

论文[4]中作者使用UWB信号减弱了多径效应的影响，由于超宽带（UWB）技术使用的是非常短的脉冲，它可以提供非常精细的时间分辨率，这一特性有助于减少多径效应的影响，这也是室内环境中提高TDOA精度的一个关键因素。

3.4 到达角(AoA)

3.4.1基本原理

到达角（AngleofArrival,AoA）定位算法是利用信号到达接收器的角度来确定信号源位置的一种方法。这种方法通常需要配备方向性天线阵列或者能够测量信号到达角度的接收设备。AoA算法可以单独使用，也可以和其他定位算法（如ToA或TDoA）结合使用以提高定位精度。定位步骤如下：

1.信号接收：方向性天线阵列接收来自发送器的信号。

2.测量到达角：通过比较不同天线接收到的信号的相位差，来确定信号的到达角。

3.确定视距路径：每个接收天线阵列可以确定一个从接收器到信号源的视距路径。

4.多个直线交点：使用多个天线阵列，每个阵列提供一个到达角，信号源的位置在这些直线的交点上。

图2 使用AOA进行定位的示意图

3.4.2挑战

多径效应：信号可能会因为反射、折射或散射而导致到达角测量不准确。

非视距（NLOS）条件：如果信号在到达接收器之前被障碍物阻挡，会导致到达角测量不准确。

3.4.3解决办法

在实践中，由于环境中可能存在多径效应、反射和非视距传播，直接测量的到达角可能会有误差。因此，AoA定位算法通常结合信号处理技术，如波束成形（beamforming）和空间滤波（spatialfiltering），来提高角度估计的精度。结合其他传感器数据，如加速度计、陀螺仪和磁力计，AoA算法可以提供更为精确的定位解决方案。

3.5 技术总结

总的来说，RSSI适合成本敏感且对精度要求不高的宽阔环境，如商场顾客导航；ToA适用于需要高精度定位的专业场合，例如工业自动化；TDoA适合覆盖大面积的场所，如物流仓库，需要较好的精度且基站部署更灵活；AoA适用于需要精确角度定位的复杂场景，如机器人导航。

4、结论

本文结合了多篇论文，简单介绍了目前常用的定位算法，包括基于接收信号强度指示器(RSSI)、到达时间(ToA)、到达时间差(TDoA)、到达角度(AoA)的定位算法，以及其各自的优点、缺点、解决方法以及适用场景。

参考文献

[1]A.Nessa,B.Adhikari,F.Hussain,andX.N.Fernando,“Asurveyofmachinelearningforindoor

positioning,”IEEEaccess,vol.8,pp.214945–214965,2020.

[2]B.Pinto,R.Barreto,E.Souto,andH.Oliveira,“Robustrssi-basedindoorpositioningsystem

usingk-meansclusteringandbayesianestimation,”IEEESensorsJournal,vol.21,no.21,pp.24462–24470,2021.

[3]M.Khalaf-Allah,“Novelsolutionstothethree-anchortoa-basedthree-dimensionalpositioning

problem,”Sensors,vol.21,no.21,p.7325,2021.

[4]S.Bottigliero,D.Milanesio,M.Saccani,andR.Maggiora,“Alow-costindoorreal-timelocating

systembasedontdoaestimationofuwbpulsesequences,”IEEETransactionsonInstrumentationandMeasurement,vol.70,pp.1–11,2021.

[5]Z.A.Hamza,M.F.Mosleh,andF.A.Abed,“Wi_fipositioningutilizingtriangulationstrate-giesandaoainindoorenvironments,”inIMDC-IST2021:Proceedingsof2ndInternationalMulti-DisciplinaryConferenceTheme:IntegratedSciencesandTechnologies,IMDC-IST2021,7-9September2021,Sakarya,Turkey.EuropeanAllianceforInnovation,2022,p.64.

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