室内无线定位概述.doc

室内无线定位技术概述1 引言 随着数据业务和多媒体业务的快速增加，人们对定位与导航的需求日益增大，尤其在复杂的室内环境，如机场大厅、展厅、仓库、超市、图书馆、地下停车场、矿井等环境中，常常需要确定移动终端或其持有者、设施与物品在室内的位置信息。室内定位是定位技术的一种，与室外定位技术相比有一定的共性，但由于室内环境的复杂性和对定位精度和安全性的特殊要求，使得室内无线定位技术有着不同于普通定位系统的鲜明特点，而且这些特点是室外定位技术所不具备的。室内定位范围相对较小，因此对定位的精度要求相对而言较室外定位要求较高。室内信号微弱，且反射现象严重，故要求定位算法对各种误差的鲁棒性要强。室内定位的应用场合通常决定了定位设备简单、功耗小、计算量和通信开销也不能太大，在特殊场合还需要考虑不对室内其它设备造成干扰。相对于较早就发展起来的室外定位，室内定位则起步较晚，但通过近年来研究和努力，也有了明显的进步。尤其，2001年的美国911事件，大量大楼内的工作人员和后期进入进行救援的消防人员由于与外界中断通信以及在室内的位置不明确而葬身火海，凸现出室内定位系统的重要作用和对它的急迫的要求。自此，各国政府意识到对室内定位系统研究的重要意义，在该项目上都投入了大量的资金;其中，美国政府联合Motorola和Intel分别就室内定位系统的算法、软件和硬件设备进行开发。室内定位技术和定位算法已成为各国科技工作者研究的热点。如何提高定位精度将是今后研究的重点。2 国内外室内无线定位技术的发展现状1992年，英国剑桥ORL(Olivetti Research Ltd.)的Active Badge系统是最早期的室内定位系统之一。它是一种使用红外线收发器，无需测距的定位系统。系统的缺点是不容易部署大规模网络，且红外线容易受到光线的干扰，尤其是在户外。因此，Active Badge系统是一个只能用于室内定位的基于蜂窝单元的定位系统。1998年，由Microsoft公司开发的RADAR定位系统利用“指纹识别”技术定位，它是基于RSSI技术的室内无线射频定位系统，利用信号传播模型和经验测试相结合的场景法进行定位。在RADAR系统中，主要考虑建筑物墙壁对信号传播的影响，从而来计算信号衰减程度和传播距离间之间的关系。在实际应用中，要根据建筑物的不同，测试不同的信号穿墙衰减因子，然后再根据经验模型进行距离的计算，从而得到具体位置的估算。RADAR系统实现了办公室范围内23m的实时定位。提出了使用WAF模型替代经验数据来推断节点位置的方法，并作了初步尝试。但由于其受外界环境影响非常大的缘故，使其只能满足一些区域定位的要求，不能实现精确定位。1999年，Bat System做为Active Badge系统的后继发展，实现了最高达3cm的定位精度，它是使用超声波和射频信号收发器，基于TOA技术定位的一种定位系统。SpotON系统也是99年研制的，系统基于RSSI分析的三维位置感知方法，实现了小范围内的定位。2000年，由麻省理工大学研制的Cricket系统是从硬件的尺寸和价格上都有所突破，是现在仍在使用的室内定位系统之一。Cricket系统是MIT的Oxygen项目中的一部分，是使用基于TDOA技术的一种定位系统。Cricket系统设计上的有五大原则：用户私密性、分布式管理、网络的多种多样性、低成本以及尘埃式的硬件模块设计。2001年，基于TDOA测距的AHLOS(Ad-hoc Localization System)系统使用了一种迭代的定位算法。AHLOS系统的最大优点在于可以利用相对较少的参考节点进行定位，但是该系统也有个非常大的缺点，因为其定位是个迭代的过程，所以会造成误差的累积，相对于直接测距，该方法获得的定位精度便降低了一个数量级。同年的Nibble系统是基于Wi-Fi服务的定位系统，它使用Lucent Orinoco Wi-Fi无线网卡，利用Java在JDK 1.3的平台上实现，该系统使用贝叶斯网络推断节点的位置。2002年，加利福尼亚大学的Calamari系统是一种为传感器网络设计的Ad-hoc定位系统，它同时采用了TOA和RSSI两种技术进行定位。相对于前面的定位系统，Calamari系统实现起来，在系统搭建时间上、所用的设备数量上、功耗问题上、成本上以及节点的大小上都进行了优化。除了上面提到的较为典型的定位系统外，近些年来，国内外很多的公司、高校、研究所也等根据具体的应用也设计出了很多无线定位系统。其中应用的比较多的无线定位技术有：基于超宽带的定位技术、基于Wi-Fi的定位技术以及基于ZigBee的定位技术等等。无线定位系统在国内的发展起步比较晚，但发展速度非常快。很多大中小型公司都相继推出自己的定位解决方案。其中比较典型的有：中兴的CDMA移动通信系统定位业务解决方案、康柏电脑公司的移动定位服务解决方案、中软安人的3G车载无线定位系统以及苏州工业园区的基于Wi-Fi的实时定位系统等等。3 室内定位技术31常用的室内定位技术主要包括以下几种： （1）室内GPS定位技术； （2）基于超声波的定位技术；（3）基于红外线的定位技术；（4）基于超宽带的定位技术；（5）射频识别定位技术（WLAN、ZigBee）。32 几种室内定位技术的比较3.2.1室内GPS定位技术 GPS是目前应用最为广泛的定位技术。当GPS接收机在室内工作时，由于信号受建筑物的影响而大大衰减，定位精度也很低，要想达到室外一样直接从卫星广播中提取导航数据和时间信息是不可能的。为了得到较高的信号灵敏度，就需要延长在每个码延迟上的停留时间，A-GPS技术为这个问题的解决提供了可能性。室内GPS技术采用大量的相关器并行地搜索可能的延迟码，同时也有助于实现快速定位。利用GPS进行定位的优势是卫星有效覆盖范围大，且定位导航信号免费。缺点是定位信号到达地面时较弱，不能穿透建筑物，而且定位器终端的成本较高。3.2.2超声波技术超声波定位目前大多数采用反射式测距法。系统由一个主测距器和若干个电子标签组成，主测距器可放置于移动机器人本体上，各个电子标签放置于室内空间的固定位置。定位过程如下：先由上位机发送同频率的信号给各个电子标签，电子标签接收到后又反射传输给主测距器，从而可以确定各个电子标签到主测距器之间的距离，并得到定位坐标。目前，比较流行的基于超声波室内定位的技术还有下面两种：一种为将超声波与射频技术结合进行定位。由于射频信号传输速率接近光速，远高于射频速率，那么可以利用射频信号先激活电子标签而后使其接收超声波信号，利用时间差的方法测距。这种技术成本低，功耗小，精度高。另一种为多超声波定位技术。该技术采用全局定位可在移动机器人身上4个朝向安装4个超声波传感器，将待定位空间区，由超声波传感器测距形成坐标，总体把握数据，抗干扰性强，精度高，而且可以解决机器人迷路问题。定位精度：超声波定位精度可达厘米级，精度比较高。缺陷：超声波在传输过程中衰减明显从而影响其定位有效范围。3.2.3红外线技术红外线是一种波长间于无线电波和可见光波之间的电磁波。典型的红外线室内定位系统Activebadges使待测物体附上一个电子标，该标识通过红外发射机向室内固定放置的红外接收机周期发送该待测物唯一ID，接收机再通过有线网络将数据传输给数据库。这个定位技术功耗较大且常常会受到室内墙体或物体的阻隔，实用性较低。如果将红外线与超声波技术相结合也可方便地实现定位功能。用红外线触发定位信号使参考点的超声波发射器向待测点发射超声波，应用TOA基本算法，通过计时器测距定位。一方面降低了功耗，另一方面避免了超声波反射式定位技术传输距离短的缺陷。使得红外技术与超声波技术优势互补。定位精度：510m。缺陷：红外线在传输过程中易于受物体或墙体阻隔且传输距离较短，定位系统复杂度较高，有效性和实用性较其它技术仍有差距。3.2.4超宽带技术超宽带技术是近年来新兴的一项无线技术，目前，包括美国，日本，加拿大等在内的国家都在研究这项技术，在无线室内定位领域具有良好的前景。UWB技术是一种传输速率高（最高可达1000Mbps以上），发射功率较低，穿透能力较强并且是基于极窄脉冲的无线技术，无载波。正是这些优点，使它在室内定位领域得到了较为精确的结果。超宽带室内定位技术常采用TDOA演示测距定位算法，就是通过信号到达的时间差，通过双曲线交叉来定位的超宽带系统包括产生、发射、接收、处理极窄脉冲信号的无线电系统。而超宽带室内定位系统（如图3-1所示）则包括UWB接收器、UWB参考标签和主动UWB标签。定位过程中由UWB接收器接收标签发射的UWB信号，通过过滤电磁波传输过程中夹杂的各种噪声干扰，得到含有效信息的信号，再通过中央处理单元进行测距定位计算分析。 图3-1 UWB室内定位结构图基于超宽带技术的室内定位系统典型实例为：Ubisense，其定位方法为三边定位，定位精度为：610cm，缺陷：造价较高。3.2.5 射频识别技术射频定位技术实现起来非常方便， 而且系统受环境的干扰较小，电子标签信息可以编辑改写比较灵活。下面具体介绍该技术的相关应用。RFID技术原理：射频识别（RFID）技术是一种操控简易，适用于自动控制领域的技术，它利用了电感和电磁耦合或雷达反射的传输特性，实现对被识别物体的自动识别。射频（RF）是具有一定波长的电磁波，它的频率描述为：kHz、MHz、GHz，范围从低频到微波不一。RFID室内定位系统的基本结构：该系统通常由电子标签、射频读写器、中间件以及计算机数据库组成，结构如图3-2所示。射频标签和读写器是通过由天线架起的空间电磁波的传输通道进行数据交换的。在定位系统应用中，将射频读写器放置在待测移动物体上，射频电子标签嵌入到操作环境中。电子标签上存储有位置识别的信息，读写器则通过有线或无线形式连接到信息数据库。 图3-2 RFID室内定位结构图RFID室内定位技术典型系统LANDMARK：LANDMARK系统是应用RFID的典型的室内定位系统。该系统通过参考标签和待定标签的信号强度RSSI的分析计算，利用“最近邻居”算法和经验公式计算出带定位标签的坐标。LANDMARK系统定位精度：平均1m。缺陷：LANDMARK系统有几方面缺陷，首先，系统定位精度由参考标签的位置决定，参考标签的位置会影响定位；第二，系统为了提高定位精度需要增加参考标签的密度，然而密度较高会产生较大的干扰，影响信号强度；第三，因为要通过公式计算欧几里德公式得到参考标签和待定标签的距离，所以计算量较大。3.2.6 两种基于2.45GHz频段RFID无线室内定位系统无线局域网技术（Wi-Fi/IEEE 802.11b）：基于IEEE802.11b标准的无线以太网已经成功进入人类社会生活中，无论校园，工作场合或是公共场所等都广泛应用了该技术。使用中只需用手机，笔记本电脑或者是PDA等就可以轻松获取无线信号。无线局域网技术也可轻松运用到室内定位系统中。在无线局域网中的AP接入点或是无线网卡都可以方便测得无线信号的强度，利用这一点可以通过匹配信号强度的方法进行定位。位置指纹法是一种常用的无线局域网室内定位技术，典型的系统是RADAR原型系统，由微软研发。基于RSSI技术的RADAR室内定位系统运行分两个过程，分别是先在系统覆盖区域对设置的若干个AP固定点离线采集其位置信息以及信号强度，通过有线网络传输给数据中心形成位置指纹数据库，再对实时待测物所测算得到信号强度利用最近邻居法分析匹配出其位置。精度：23m。缺陷：采集数据工作量大，而且为了达到较高的精度，固定点AP的位置测算设置比较繁琐。ZigBee/IEEE 802.15.4：ZigBee技术应用于较短距离无线通信，主要面向无线个人区域网（PAN），网络系统在应用中表现出近距离，低功耗，低成本等特征，这些都可以满足室内定位系统的要求和条件。应用ZigBee技术的室内定位系统是通过在传感器网络中布置参考节点，移动节点构成系统的，参考节点为静态节点，它们发送位置信息和RSSI值给移动待测节点，该节点将数据写入定位模块，分析计算得到自身位置。该系统常采用分布式节点设置，可以减少网络数据工作量和通信延迟的问题。精度：2m以内，平均1m。缺陷：网络稳定性还有待提高，易受环境干扰。4 相关算法传感器节点的定位算法根据定位过程中所需信息的不同可分为两大类：基于测距(range based)和测距无关(rangefree)。4.1测距无关(range free) 无需确定距离和角度信息，仅根据网络对通性等信息加以实现。主要算法有： 4.1.1质心算法即知道节点位于某一区域或者知道节点的若千个可能位置，则可以用最小二乘法推导出，该节点最可能出现的位置就是该区域的质心。 4.1.2 APIT(approximate point-in-triangulation teat近似三角形内点测试法）PIT（Perfect Point-In-Triangulation Test Theory）测试指一个点如果存在一个方向，沿该方向运动会同时远离或接近三个参考点，则说明该点在以这三个参考点为顶点构成的三角形外，否则该点就三角形内。 图4-1 APIT测试示意图为了在静态网络中执行PIT测试，定义了APIT（Approximate PIT Test）测试:假如普通节点M的邻居节点没有同时远离或靠近三个锚节点A、B、C，则点M位于三角形ABC中，否则点M在三角形ABC外。它利用无线传感器网络较高的节点密度来模拟节点移动;利用在给定方向上若节点距锚节点越远，接收信号强度越弱的无线传播特性来判断与锚节点的远近。通过邻居节点间信息交换，模拟PIT测试的节点移动，如图4-1，节点M通过与邻居节点1交换信息，得知自身如果运动至节点1，将远离锚节点B和C，但会接近锚节点A，与邻居节点2、3、4的通信和判断过程类似，最终确定自身位于三角形ABC中;节点M如果自身运动至邻居节点2处，将同时远离锚节点A、C、D，故判断自身不在三角形ACD中。在APIT算法中，一个目标节点任选三个连通锚节点，测试自己是否位于它们所组成的三角形中。使用不同锚节点组合重复测试直到穷尽所有组合或达到所需定位精度，用包含有目标节点的所有三角形的交集区域质心作为目标节点位置。通过增加邻居节点合法性检查和扩大邻居节点定位范围，可以提高APIT算法的定位精度。4.1.3 DV_Hop算法 DV-HoP算法由两个阶段组成。先使用典型的距离矢量交换协议，使网络中所有节点获得到各锚节点跳数。在获得其它锚节点位置和跳数后，锚节点计算局部平均跳距 AHS(Average HoP Size)并广播。校正值采用可控洪泛法在网络中传播，这意味着一个节点仅接收获得的第一个校正值，而丢弃所有后来者，这个策略确保了绝大多数节点从最近的锚节点接收校正值。在大型网络中，可通过为数据包设置一个TTL参数来减少通信量。 当接收到校正值后，普通节点根据跳数和局部平均跳距计算与锚节点距离。当普通节点获得与三个或更多锚节点的距离，执行三边测量法或者最大似然法定位计算。 举例如下，已知锚节点A与B、C之间距离和跳数。锚节点A计算得到局部平均跳距为(40+75)/(2+5)=16.43。假定普通节点M从锚节点A获得局部平均跳距。这它与三个锚节点测量距离为 A:2X16.43、B:3Xl6.43、C:3Xl6.43。然后用三边测量法计算M的位置。 图4-2 DV-Hop算法示意图 DV-Hop算法在网络平均连通度10，锚节点比例10%的各向同性网络中平均定位精度约为33%。其缺点是仅在各向同性的密集网络中，校正值才能合理地估算平均跳距。 该算法不需要进行节点之间的距离测量，节点不需要任何附加硬件支持，是无线传感器网络节点定位的一个理想方案。但是通过研究发现这种算法有一些不足之处：在获得平均每跳距离的计算过程中，节点之间通信量过大；没有考虑不良节点(本质上无法定位的节点)的影响，导致平均定位误差较大。4.2基于测距(range based)测量节点问点到点的距离或角度信息，使用三边测量法、三角测量法或最大似然估计法计算节点位置。主要算法有：TOA(time of arrival)、TDOA(Time Difference 0f Arrival)、AOA(Angle of Arrival )、RSSI(Received Signal Strength Indication)。4.2.1 TOA算法 该技术通过测量信号传播时间来测量距离，因此需要节点间精确的时间同步。使用TOA技术最基本的定位系统是GPS，GPS系统需要昂贵、高能耗的电子设备来精确同步卫星时钟。因无线传感器网络节点的硬件尺寸、价格和功耗限制，实际应用TOA技术的定位方案较少，但近期超宽带(uwB)技术的发展以及在无线传感器网络中的应用，使得利用TOA定位具有了广阔的前景。4.2.2 TDOA算法 TDOA测距技术被广泛应用在无线传感器网络定位方案中。一般在节点上安装超声波收发器和RF收发器。测距时，在发射端两种收发器同时发射信号，利用声波与电磁波在空气中传播速度的巨大差异，在接收端通过记录两种不同信号到达时间的差异。基于已知信号传播速度，可以直接把时间差异转化为距离。该技术的测距精度较RSSI高，可达到厘米级，但受限于超声波传播距离有限，以及NLOS问题对超声波信号的传播影响。 如图4-3所示,节点A先发射一个无线电信号，然后等待t时间(也可能不等待)以后接着发送一个声信号给节点B。 图4-3 TDOA测距技术示意图4.2.3 AOA算法这是一种估算邻居节点发送信号方向的技术，可通过天线阵列或多个接收器结合来实现。除定位外，还能提供方向信息，如MIT的Cricket项目中就提出了基于AOA的定位算法。AOA技术也受外界环境影响，如噪声、NLOS问题等都会对测量结果产生不同影响。同时，AOA需要额外硬件，可能无法满足传感器节点对硬件尺寸和功耗的要求。4.2.4 RSSI算法 己知发射功率，在接收节点测量接收功率，计算传播损耗，使用理论或经验的信号传播模型将传播损耗转化为距离，该技术主要使用RF信号。因传感器节点本身具有无线通信能力，故其是一种低功率、廉价的测距技术，RADARI2系统、SpotoNI28系统等许多项目中使用了该技术。它的主要误差来源是环境影响所造成的信号传播模型的建模复杂性，反射、多径传播、非视距、天线增益等问题都会在距离相同情况下产生显著不同的传播损耗。通常将其看作为一种粗糙的测距技术，有可能产生士50%的测距误差。该算法的计算公式为： 上式中，d为接收端与发射端之间的距离( m)；d0为参考距离( m)，一般取1 m；Pr(d)是接收端的接收信号功率(dBm)；Pr(d0)是参考距离d0点对应的接收信号功率(dBm)； XdBm是一个平均值为0的高斯随机变量(dBm)，反映了当距离一定时，接收信号功率的变化； n为路径损耗指数，是一个与环境相关的值。通过测量接收信号的强度，利用这个公式即可计算收发节点之间的大概距离31。一旦可以得到参考节点与未知节点之间的距离信息，就可以采用三边测量法或者最大似然估计法计算出未知节点的位置。在三维空间中，三边测量法指的己知一个未知节点到三个以上参考节点的距离，就可以确定该点的坐标;三边测量法在二维空间里可以用几何图形表示为:当得到未知节点到一个参考节点的距离时，就可以确定，此未知节点在以此参考节点为圆心，以距离为半径的圆上;如果得到未知节点到3个参考节点的距离，则3个圆的交点就是该未知节点的位置。5 节点定位计算方法5.1最小二乘法用最小二乘法来估算节点位置坐标也是无线定位中一种经常采用的方法。最小二乘法的突出优点是只需要一个假定的信号传播模型和信号观测值，计算简单，易于实现。已知1，2，3等n个节点的坐标分别为(x1，y1)，(x2，y2)，(x3，y3)(xn，yn)，它们到节点D的距离分别为d1，d2，d3dn，假设节点D的坐标为(x，y)。从第一行开始分别减去最后一行，得：使用最小二乘法得：这里的向量X就是移动节点的坐标。5.2 三角质心法 在圆周定位模型中，三角质心法是一种较易实现、便于理解的算法。三角质心法的原理如下：在圆周定位模型中，理论上如果知道移动节点到三个信标节点的物理距离，用这三个信标节点做三个圆的圆心，到移动节点的物理距离为半径，画三个圆，这三个圆与移动节点都应该是相交的，即三个圆的公共交点就是移动节点MS的位置。但在实际中，由于噪声的影响，信号遇到障碍物以后的急剧衰落，测量工具带来的误差等原因，在圆周模型中的三个圆是不可能相交于一点的。由于在室内环境下，周围的障碍物等对电磁波信号的吸收，一般使得