抗NLOS 室内定位定位算法
1 三边定位基本原理
假设共有M 个基站,第i 个基站的坐标表示为(x i ,y i ,z i ),i =1,2,…M , 待估的标签位置为(x,y,z), 则标签和第i 个基站的距离为
r i =√(x i ?x )2+(y i ?y )2+(z i ?z )2
=√x i 2+y i 2+z i 2?2x i x ?2y i y ?2z i z +x 2+y 2+z 2
对上式进行两边分别进行平方,易得
r 12=x 12+y 12+z 12
?2x 1x ?2y 1y ?2z 1z +x 2+y 2+z 2
r 22=x 22+y 22+z 22?2x 2x ?2y 2y ?2zz +x 2+y 2+z 2
?
r M 2=x M 2+y M 2+z M 2
?2x M x ?2y M y ?2z M z +x 2+y 2+z 2
令K i =x i 2+y i 2+z i 2, 并将式(2)下半部分的M-1条方程两边分别减去第一条方程两边,则消去x 2+y 2+z 2后的方程组可以重写成:
r 22?r 12
+K 1?K 2=?2(x 2?x 1)x ?2(y 2?y 1)y ?2(z 2?z 1)z
r 32?r 12
+K 1?K 3=?2(x 3?x 1)x ?2(y 3?y 1)y ?2(z 3?z 1)z ?
r M 2?r 12
+K 1?K M =?2(x M ?x 1)x ?2(y M ?y 1)y ?2(z M ?z 1)z 式（3）仅有M-1条方程. 进一步把式(3)改写成矩阵形式,可以得到
Y =AX (4) 其中,
A =?2?[x 2?x 1, y 2?y 1,z 2?z 1x 3?x 1,?x M ?x 1,y 3?y 1,?y M ?y 1,z 3?z 1
?z M ?z 1
] ,
Y =[
r 21?r 12+K 1?K 2r 31?r 12+K 1?K 3?r M 1?r 12
+K 1?K M ]
, X =[x
y z
]
这里的X 表示标签的真实位置。其估计值可以利用最小二乘法求得：
X
?=(A T A)?1A T Y (5)
（1）
（2） （3）
2 基于最优化理论的抗NLOS 定位算法 2.1 目标函数
在实际传播环境中,NLOS 的存在会使得测量距离远大于真实距离,如果对测量距离不预先进行NLOS 误差的消除直接使用三边定位算法,则在严重NLOS 区域会存在较大的定位误差。下面介绍一种运用最优化理论来消除NLOS 误差的定位算法。
假设测量距离为d i ,那么它和r i 之间的关系为
r i =αi d i (6)
其中αi 为处于0~1之间的某个实数。如果把式(6)代入式(3)中,就能够得到
{
α22d 22?α12d 12+K 1?K 2=?2(x 2?x 1)x ?2(y 2?y 1)y ?2(z 2?z 1)z α32d 32?α12d 12+K 1?K 3=?2(x 3?x 1)x ?2(y 3?y 1)
y ?2(z 3?z 1)z ?αM 2d M 2?α12d 12
+K 1?K M =?2(x M ?x 1)x ?2(y M ?y 1)y ?2(z M ?z 1)z
(7)
同理,可以将(7)转变成矩阵形式
Y 1Y 2=AX (8) 其中,
Y 1=[ ?d 12,?d 12,d 22
,0,0,?,0,1,0,?,00,d 3
2,0,?,0,0,1,?,0?d 12,?0,0,?,0,d M 2
,0,?,0,1]
Y 2=[
α12?αM 2
K 1?K 2?K 1?K M ]
显然,如果αi 的值能够通过某种方式获得,那么就可以得到X 的LS 解为
X
?=(A T A)?1A T Y 1Y 2 (9) 根据式(9),定位精度就取决于能否获得合适的αi 取值,这可以通过解最优化问题实现。首先我们定义最优化的目标函数为
F (α1,α2,?,αM )=∑|norm (X ?BS i )?αi 2d i 2
|M i=1 (10)
式中,norm(H)表示向量H 的元素平方和以及BS i 表示第i 个基站坐标。为了简化表达,我们定
义一组向量V =[v 1,v 2,?,v M ]T =[α12,α22,?,αM 2]T
,那么目标函数可以改写成
F (V )=∑|norm ((A T A )?1A T Y 1[V K ]?BS i )?v i d i 2|M i=1
(11) 其中
K =[K 1?K 2,K 1?K 3,?,K 1?K M ]T
令Q =(A T A)?1A T Y 1=[Q 1,Q 2],其中Q 1的列数和V 的行数相同,Q 2的列数和K 的行数相同,所以有
(A T A)?1A T Y 1[V K ]?BS i =[Q 1,Q 2][V
K ]?BS i =Q 1V +Q 2K ?BS i (12)
norm (X ?BS i )=norm (Q 1V +Q 2K ?BS i )
=(Q 1V +Q 2K ?BS i )T (Q 1V +Q 2K ?BS i ) (13)
=V T Q 1T Q 1V +2(Q 2K ?BS i )T Q 1V +(Q 2K ?BS i )T (Q 2K ?BS i )
根据(11)、(12)和(13),可得
F (V )=∑|V T Q 1T Q 1V +2(Q 2K ?BS i )T Q 1V +(Q 2K ?BS i )T
(Q 2K ?BS i )?v i d i 2|M i=1
由∑|x i |≥|∑x i n
i=1n i=1|可得
F (V )=∑|V T Q 1T Q 1V +2(Q 2K ?BS i )T Q 1V +(Q 2K ?BS i )T
(Q 2K ?BS i )?v i d i 2|M i=1
≥|∑
(V T Q 1T Q 1V +2(Q 2K ?BS i )T Q 1V +(Q 2K ?BS i )T (Q 2K ?BS i )?v i d i 2
)M i=1
|
=|G (V )| (14) 所以 F(V)的最小值可以通过求G(V)的最小值来获得。对G(V)进行进一步化简,可以获得
G (V )=V T MQ 1T Q 1V +(2∑(Q 2K ?BS i )T Q 1M i=1?D)V +∑(Q 2K ?BS i )T
(Q 2K ?BS i )M i=1 (15) 其中,
D =[d 12,d 22,?,d M 2] (16)
2.2 约束条件
根据文献[1]首先定义向量V 的下限V min 为
V min =[α1,min 2,α2,min 2,?,αM,min 2
]T (17) 其中
αi,min =max {
L i,j ?d j d i
|j ≠i,j ∈[1,M ],i ∈[1,M]}
这里L i,j ,i ≠j 指第i 个BS 和第j 个BS 之间的距离, 而max (H )表示向量（集合）H 的最大元素。实际测量过程中,由于随机噪声的影响,有可能测得两个圆不相交相离, 此时选择取不大于1 的那些当中的最大值替代。最终第一个约束条件可以表示为 V min ≤V ≤V max (18) 其中
V max =[1,1,?,1]T
由于在NLOS 环境中,标签和BS 之间的距离必然小于测量距离,因此标签必然位于几个球的公共区域。我们可以称标签可能出现的区域称为可行域(Feasible region),那么第二个约束条件可以表示为:
Tag 坐标∈可行域 (19) 基于可行域的特性,可以把约束条件重写成
R
?≤D meas (20) 其中,
R
?=[norm(X ?BS 1)norm(X ?BS 2)?
norm(X ?BS 3)
], D meas =D T =[d 12,d 22,?,d M 2]T
(21)
根据式(13)有,
norm (X ?BS i )=V T Q 1T Q 1V +2(Q 2K ?BS i )T Q 1V +(Q 2K ?BS i )T (Q 2K ?BS i )
?F BSi (V 0)+F BSi ′
(V 0)(V ?V 0) (22)
其中,
F BSi (V 0)=V 0T Q 1T
Q 1V 0+2(Q 2K ?BS i )T Q 1V 0+(Q 2K ?BS i )T (Q 2K ?BS i )
F BSi ′(V 0)=V 0T (2Q 1T Q 1)+2(Q 2K ?BS i )T Q 1 V 0为V 的初始值
将式(22)写成矩阵形式有,
A v V ≤Y v (23) 其中,
A v =[F BS1′(V 0)F BS2′(V 0)
?F BSM ′
(V 0)
]
Y v =[ d 12+F BS1′(V 0)V 0?F BS1(V 0)d 2
2+F BS2′(V 0)V 0?F BS2(V 0)?d M 2+F BSM ′
(V 0)V 0?F BSM (V 0)]
2.3 最优化问题
根据2.1和2.2小节的分析,我们可以把NLOS 环境中的权值搜索问题转变为一个最优化问题,该最优化问题如下.
min F(V) (24)
s.t.{V min ≤V ≤V max R ?≤D meas
对该最优化问题进行简化,如
min G(V) (25-1)
s.t.{V min ≤V ≤V max
A v V ≤Y v ?G (V )≤0
或者
min(?G(V)) (25-2) s.t.{V min ≤V ≤V max
A v V ≤Y v G(V)≤0
求得式(25-1)和式(25-2)的最小值后,再去两者之间的较小值作为最优解,这种问题需要求解两次。
matlab 中fmincon()函数可以用来求解如下所示的非线性函数最小值问题:
min f (x ) s.t.{
c (x )≤0ceq (x )=0
A.x ≤b Aeq.x =beq lb ≤x ≤ub
(26)
当然,假设G(V)取值总是大于等于0,则上面的二次规划问题可以转化为标准二次规划问题。其数学形式描述如式(27)所示。
min 1
2x T Hx +f T x,s.t.{Ax ≤b
A eq ?x =b eq lb ≤x ≤ub
(27)
在matlab 中对应的函数为quadprog(H,f,A,b,Aeq,beq,lb,ub). 原问题可以转化为：
min V T MQ 1T Q 1V +(2∑(Q 2K ?BS i )T
Q 1M i=1?D)V s.t.{V min ≤V ≤V max A v V ≤Y v
为了去掉绝对值,可以将原问题转化为:
min G 2(V)
s.t.{V min ≤V ≤V max
A v V ≤Y v
(28)
基于实际测量数据会有更多的随机偏差,因此,可以考虑在目标函数加上惩罚因子。这样可以使得目标函数更好地逼近全局最优。加惩罚因子的优化问题转化为:
min V T (MQ 1T Q 1+λ)V +(2∑(Q 2K ?BS i )T
M i=1Q 1?D)V (29) s.t.{V min ≤V ≤V max A v V ≤Y v
上面的优化策略,基本上都是将非线性约束转化为线性约束处理,下面考虑遗传算法对该问题进行优化,优化问题转化为:
min (G(V))2=(∑(V T Q 1T Q 1V +2(Q 2K ?BS i )T Q 1V +(Q 2K ?BS i )T
(Q 2K ?BS i )?M i=1v i d i 2))2
s.t.{R
?≤D meas V min ≤V ≤V max (30)
实验结果表明,非线性最小二乘法对位于机柜中间的点可以轻易找到最优点,而标准二次规划
最小二乘法在机柜周边可以很好的约束边界,那么是否可以标准二次规划和最小二乘法结合起来标签位置解算得更为准确?
可以使用标准二次规划计算初始值,再通过LM 进行非线性函数迭代, 此方法使得周边的点比单独使用LM 算法更为内聚,却比使用标准二次规划更为扩散,精度有所下降，但在模块内部通道计算较为准确。
如果上述优化过程使得定位精度还不能达到要求.则可以规划这样一个场景,在机房内部,可走的点是固定不变的,在上述计算出的位置使用最近邻方法映射到实际的位置上,如果能实行精确的映射,则可以进一步提高定位精度。下面针对这种想法做一个实际测试。
3 仿真
图1 fmincon方法所得的运动轨迹图(式25)
图2 根据式(28)调用fmincon函数解算的标签运动轨迹
图3 使用quadprog方法解算的标签轨迹部分运动轨迹:
图4 冷通道中间过道轨迹解算
图5 内走廊轨迹
图6 上走廊轨迹
图7 外走廊轨迹
图8 下走廊轨迹
图9 中间通道轨迹
图10 工厂通道四周轨迹
图11 使用瞬时点所得的工厂四周运动轨迹
图12 瞬时点工厂机房周围运动轨迹
图13 取距离最小的4个点解算标签轨迹
图14 取最近的4个点标签运动轨迹
图15 使用非线性最小二乘法进行位置结算所得的标签运动轨迹(式30)
图16 标准二次规划赋初值,lsqnonlin最后迭代的结果
图17 使用KNN对图16所得的坐标进行分类,基本上涵盖了归属于所期望的所有类,设置的容忍度误差为3500mm
3.1 算法实现流程
1)得到基站的坐标BS i和标签到各个基站的测量值d i,计算获得测量距离的基站总数M
2)根据M和标签到各个基站测距d i计算Y1,Y1为(M-1)*(2M-1)维矩阵(式(8)).
3)根据各个基站坐标BS i,计算基站坐标差矩阵A(式(8)), A 为(M-1)*3维矩阵
4)根据2)和3)得到的Y1和A,计算Q,Q为3*(2M-1)为矩阵.然后对Q按列进行分解可以得到
Q1和Q2,其中Q1为3*M维矩阵, Q2为3*(M-1)维矩阵
5)根据M和Q1,计算式（26）中的H矩阵
6)根据基站坐标信息和标签到各个基站的测距以及Q1和Q2计算式(26)中的f T
7)根据基站坐标和测距信息计算V min(式(17))
8)给定基站坐标BS,标签到基站的测量距离D,基站的坐标距离平方差K,以及Q1、Q2和V0,计
算F BSi(V0)和F BSi′(V0)
9)根据标签到基站的测量距离计算A v和Y v
10)调用quadprog()函数求解式(26)中的最优化问题,得到最优化解V opt
11)根据V opt计算Y2
12)由X?=(A T A)?1A T Y1Y2=QY2解算标签所在位置。
参考文献：
[1] VENKATRAMAN S, CAFFERY J J, YOU H R. A Novel ToA Location Algorithm Using LoS Range Estimation for NLoS Environments[J]. IEEE Transaction on Vehicular Technology, 2004, 53(5):1515-1524.
[2]华惊宇,郑志龙,周凯,仲国民,江斌. NLOS无线环境中运用最优化原理的定位算法[J]. 浙江工业大学学报,2014,42(01):93-98. [2017-09-27].
[3]郑志龙,华惊宇,江彬,卢为党,温浩,余绪涛. 运用最优化原理的新型非视距抑制无线定位算法[J]. 传感技术学报,2013,26(05):722-727. [2017-09-27].
先尝试二维的情况
无线传感器网络定位技术分析 摘要 无线传感器网络具有成本低、监测精度高、容错性好、可远程监控、便于诊断与维护等众多优点，在环境监测、事故定位救援等领域有着广阔的应用前景，其根本任务是准确获取物理世界的有价值信息。无线传感器网络借助节点的时间与位置信息，实现传感器节点之间控制和传感数据高速率、低延迟的交换，以保证整个检测与控制系统的准确性与实时性．无线传感器网络面临计算、存储与网络资源等方面的限制，针对如何进行无线传感器网络中节点高效率、低能耗的定位以及覆盖等问题展开研究具有十分重要的意义。在目标监测与跟踪、基于位置信息的路由中，节点的位置信息也是不可缺少的。 关键词：传感器网络定位，实时性 第一章背景分析 无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)被誉为21世纪最有影响力的21项技术和改变世界的10大技术之一。传感器节点定位技术是无线传感器网络多数应用中的关键支撑技术之一。无线传感器网络技术在国民经济建设和军事领域有着非常重要的应用价值，如目标跟踪、入侵检测、灾难管理和战场侦察等。新技术在带来应用机会的同时，也带来新的研究问题。无论是在军事侦察或地理环境监测，还是交通路况监测或医疗卫生中对病人的跟踪等应用场合，很多获取的监测信息需要附带相应的位置信息，否则，这些数据就是不确切的，甚至有时候会失去采集的意义，因此网络中传感器节点自身位置信息的获取是大多数应用的基础。所谓定位是对一组未知位置坐标的网络节点，通过估计其至邻居节点的距离或邻居数目等手段，利用节点间交换的信息，确定节点位置的机制。从广义上讲，传感器网络的定位问题包括节点自身定位和对监控目标的定位。由于传感器网络的节点容量受限，包括有限的功耗、通信带宽、内存和计算能力，节点协作完成感知和通信任务，希望计算和通信量最小化，节点定位是传感器网络运行的一个基本和关键问题。 首先，传感器节点必须明确自身位置才能详细说明“在什么位置发什么了什么事件”。从而实现对外部目标的定位和跟踪；其次，了解传感器节点的位置分布状况可以对提高网络的路由效率提供帮助，从而实现网络的负载均衡以及网络拓扑的自动配置，改善整个网络的覆盖质量。因此，必须采取一定的机制或算法来实现无线传感器网络中各节点的定位。 第二章传统定位技术分析
室内定位解决方案 室内定位顾名思义就是定位室内目标对象的位置，可以是人也可以是物体的位置的一种技术方案，根据定位精度的不同，被广泛使用的定位技术也有多种，像wifi定位技术，蓝牙定位技术，UWBLOC定位技术等。 室内定位要解决的问题概括起来主要有以下几点：1、想要知道目标对象在室内的具体位置，比如说想知道张三现在在哪里，方便找到他。
2、想知道目标对象都去了哪里，该去的地方是否去了，不该去的地方是否到过，也就是想知道目标对象的历史的运动轨迹。 3、某些地方是不允许目标对象进入的，或者只允许某些经过授权的目标对象进入，未经授权的进入要触发报警提醒非法闯入，这就是电子围栏功能了。
4、另外一种需求就是考勤，想要通过定位记录目标对象什么时间点进入，什么时间点离开某区域的。 以上四点就是室内定位主要想解决的一些问题，当然其他的需求还包括室内导航以及互动等功能要求这里就不多做介绍了。 下面的问题我们来探讨如何实现上面的这些功能，我主要介绍下用UWBLOC 技术怎么样来实现上面的这些功能，UWBLOC技术是目前应用比较广泛，精度相对比较高的室内定位技术，定位精度目前可以做到50厘米内。 首先介绍下什么是UWBLOC技术，UWBLOC是英文（UWBLocation）的简称，翻译为中文就是UWB定位技术。UWB(Ultra Wideband)是一种无载波通信技术，利用纳秒至微秒级的非正弦波窄脉冲传输数据。
UWBLOC技术是如何来实现室内定位的呢？ 如下图所示，目标对象需要携带一个信号发射源（定位标签）在室内安装信号接收设备（定位基站），信号源发射信号，接收设备接收信号，信号发射到被接收的时间*信号传输速度就可以得到信号发射源到接收基站的距离，通过三个距离就可以算出信号发射源的实时位置，这个就是简单的定位原理。
隧道人员精准定位方案（精度小于0.5米） 北京华星北斗智控技术有限公司 2020年3月
目录 一、技术先进性简介 (3) 二、定位原理 (4) 三、系统拓扑图 (5) 3.1、网桥传输模式 (5) 3.1、有线传输模式 (7) 四、定位系统功能介绍 (8) 4.1、精确的定位功能 (8) 4.2、自动考勤统计功能 (10) 4.3、轨迹回放功能 (12) 4.4、一键呼救功能 (13) 4.5、电子围栏功能 (14) 4.6、标签基站管理功能 (16) 4.7、长时间静止报警功能 (17) 4.8、气体检测功能 (18) 4.9、LED投屏功能 (21) 五、定位基站的供电 (22) 六、定位标签的供电 (23) 七、定位基站的安装 (24) 八、定位基站参数 (27) 九、定位标签参数 (30) 十一、项目案例 (33) 2
一、技术先进性简介 华星智控隧道人员定位管理系统采用我司具有自主知识产权的UWBLOC技术，该技术基于无线脉冲通信原理实现定位，UWBLOC技术利用纳秒至微秒级的非正弦波窄脉冲传输数据。通过在较宽的频谱上传送极低功率的信号，UWBLOC能在300米左右的范围内实现数百Mbit/s至数Gbit/s的数据传输速率。 UWBLOC技术抗干扰性能强，传输速率高，系统容量大发送功率非常小。UWBLOC系统发射功率非常小，通信设备可以用小于1mW的发射功率就能实现通信。低发射功率大大延长系统电源工作时间。而且，发射功率小，其电磁波辐射对人体的影响不到手机千分之一。 UWBLOC隧道人员定位系统定位精度最高可以做到10厘米，毫秒级的延迟实时显示人员的位置，可以实现隧道内的2维或1维精确定位。 UWBLOC系统信号几乎不对工作于同一频率的无线设备造成干扰，信号具有极强的穿透能力，可在室内和地下空间比如隧道、管廊等进行精确定位，相比于GPS卫星定位系统只能工作在露天环境，在定位卫星的可视范围之内；UWBLOC定位系统可以实现室内室外的精确定位，部署更为方便价格更为便宜。 3
室内定位技术调研 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。但是受定位时间、定位精度以及复杂室内环境等条件的限制，GPS和北斗导航定位系统在室内都很难定位，原因是定位系统星座发射的微波信号过于微弱，并且频率很高，即要沿着直线传播，且难以穿过墙壁，所以在室内就收不到信号了。只有在室外，天空中没有什么阻挡时可以接受。 图1 室内定位的方式 因此，专家学者提出了许多室内定位技术解决方案，如A-GPS定位技术、超声波定位技术、蓝牙技术、红外线技术、射频识别技术、超宽带技术、无线局域网络、光跟踪定位技术，以及图像分析、信标定位、计算机视觉定位技术等等。这些室内定位技术从总体上可归纳为几类，即GNSS技术（如伪卫星等），无线定位技术（无线通信信号、射频无线标签、超声波、光跟踪、无线传感器定位技
术等），其它定位技术（计算机视觉、航位推算等），以及GNSS和无线定位组合的定位技术（A-GPS或A-GNSS）。除了以上提及的定位技术，还有基于计算机视觉、光跟踪定位、基于图像分析、磁场以及信标定位等。此外，还有基于图像分析的定位技术、信标定位、三角定位等。目前很多技术还处于研究试验阶段，如基于磁场压力感应进行定位的技术。如图1所示，能够满足米级定位精度的定位技术，从规模上推广角度来看由易到难，依次为 Wi-Fi、LED、RFID、ZiBee、超声波、蓝牙、计算机视觉、激光、超宽带等。实现室内定位技术上可以采取以下一种或多种混合：北斗定位、基站定位、wifi定位、IP定位、RFID/二维码等标签识别定位、蓝牙定位、声波定位、场景识别定位. Wi-Fi定位 Wi-Fi定位相比于北斗、GPS、基站定位方式的优势在于室内定位精度高。由于Wi-Fi热点廉价、布设容易，很容易通过增加Wi-Fi热点来提高室内定位精度。若用于LBS，Wi-Fi定位可作为一定室内区域（如博物馆内部、校园内各建筑内部）的定位手段，而在室外仍用北斗定位等方式。当前比较流行的Wi-Fi 定位是无线局域网络系列标准之IEEE802.11的一种定位解决方案。该系统采用经验测试和信号传播模型相结合的方式，易于安装，需要很少基站，能采用相同的底层无线网络结构，系统总精度高。Wi-Fi绘图的精确度大约在1米至20米的范围内，总体而言，它比蜂窝网络三角测量定位方法更精确。但是，如果定位的测算仅仅依赖于哪个Wi-Fi的接入点最近，而不是依赖于合成的信号强度图，那么在楼层定位上很容易出错。目前，它应用于小范围的室内定位，成本较低。但无论是用于室内还是室外定位，Wi-Fi收发器都只能覆盖半径90米以内的区域，而且很容易受到其他信号的干扰，从而影响其精度，定位器的能耗也较高。利用 Wi-Fi 可以覆盖一个十万平米的商场,费用几十万元，在这个商场中不仅可以做到米级的定位，还可以满足上网需求（在商场中用户的需求中，上网的需求远远大于室内定位导航的需求）。Wi-Fi 定位并不是不能做亚米级乃至分米级的定位，英国的研究机构就用 Wi-Fi 技术来探测墙后恐怖分子的肢体活动，当然这个成本目前也不是大众消费市场所能负担的。Wi-Fi需要60～140m配置基站继续覆盖。
室内定位技术方案综述及应用前景展望分析研究报告
现代人智能手机里的GPS导航地图愈发不可缺少，但仅仅支持室外定位，当你进到室内，由于导航信号衰减太快，卫星定位根本无法使用。就算使用了现在的AGPS 辅助全球卫星定位系统，国内最热的两款热门地图如百度地图和高德地图的定位缺点依然很明显，精度只能够达到民用的10m级别，而且在AP地址位置发生变化时也容易出错。而我们下面要说的室内定位技术对精度的要求更高，需要米级1m的定位精度，并能够判断楼层，我们用什么技术可以实现呢？ 传统GPS工作原理图
AGPS辅助定位工作原理 室内定位技术的应用前景 室内定位技术在定位搜救、公共安全、商业等方面有非常良好的应用前景，我们可以想象一些比较常见的应用场景：比如在大型商场里面借助室内导航快速找到出口、电梯；家长用来跟踪小孩的位置避免小孩在超市中走丢；房屋根据你的位置打开或关闭电灯；重要的随身物品丢了，当自己走出几米远时手机就发出提醒；商店根据用户的具体位置向用户推送更多关于商品的介绍等等。这种技术已经吸引了一波国内外创新的高潮，各种基于此技术的应用将出现在我们的面前，其规模和影响绝不会亚于GPS。这一切都标志着发展室内定位技术有着广阔的应用前景。 室内定位技术工作原理 全球行业内大咖们的解决方案 如今谷歌、微软、苹果、XX等在内的一些科技巨头，还有一些世界有名的大学都在研究室内定位技术，首先来看看科技巨头公司和各大学的室内定位技术解决方案： ①谷歌方案
谷歌手机地图6.0版的时候已经在一些地区加入了室内导航功能，此方案主要依靠GPS（室内一般也能搜索到2～3颗卫星）、WiFi信号、手机基站以及根据一些“盲点”，如室内无GPS、Wi-Fi或基站信号的地方的具体位置完成室内的定位。目前此方案的精度还不是很满意，所以谷歌后来又发布了一个叫“GoogleMapsFloorPlanMarker”的手机应用，号召用户按照一定的步骤来提高室内导航的精度。 谷歌一直在努力解决两个问题：获取更多的建筑平面图；提高室内导航的精度。建筑平面图是室内导航的基础，就如同GPS车用导航需要电子导航地图一样。谷歌目前想通过“众包”的方式解决数据源的问题，就是鼓励用户上传建筑平面图。另外，用户在使用谷歌的室内导航时，谷歌会收集一些GPS、Wi-Fi、基站等信息，通过服务器进行处理分析之后为用户提供更准确的定位服务。 谷歌6.0地图室内和室外导航对比图
沃科RFID人员精确定位方案 沃科合众科技（北京）有限公司 Walk Horizon Version 1.0 2011年11月
目录 1.系统概述 (3) 2.系统目标 (3) 3.设计原则 (3) 4.系统及产品特点 (4) 5.系统组成及组件功能 (4) 6.系统网络构成示意图 (5) 7.系统功能 (6) 7.1.系统基本功能 (6) 7.2.人员的定位功能 (6) 7.3.敏感区域或人流密集区域监控功能 (6) 7.4.保安人员巡逻监督功能 (7) 7.5.系统的电子地图功能 (7) 7.6.系统多时间区段功能 (7) 8.产品介绍 (8)
1.系统概述 RFID人员精确定位系统是通过远距离、非接触式采集电子标签的信息，实现人员在移动状态下的自动识别，从而实现目标的自动化管理。该系统产品集计算机软硬件、信息采集处理、数据传输、网络数据通讯、等技术综合应用为一体的高性能识别技术，是实现信息化和自动化管理的基础产品之一，是一种能有效对社区人员进行自动识别和联网监管的重要科技手段。 2.系统目标 1、保安巡检点追踪，关键路线的全部覆盖； 2、工作人员出/入社区自动记录； 3、人员定位查询，了解具体人员所处的区域； 4、关键区域内人数统计分析： 关键区域可设定为：区域A，区域B，设备间，消防间，办公区等； 定义报警阙值，当区域内人员的数量达到报警值，系统提出警示，便于安全管理和及时疏散人群。 3.设计原则 ?实用性 系统具备完备的功能和实用水准，系统设置强调实用化；符合国内外有关规范的要求，使用简捷，操作方便。 ?先进性 系统在满足可靠性和实用性前提下保持了技术的先进性，特别符合计算机技术和网络通信技术最新发展潮流并且应用成熟。 ?安全可靠性 系统具有极高的安全性、可靠性。具有长期和稳定工作的能力。
万方数据
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单目视觉定位方法研究综述 作者：李荣明， 芦利斌， 金国栋 作者单位：第二炮兵工程学院602教研室,西安,710025 刊名： 现代计算机：下半月版 英文刊名：Modem Computer 年，卷(期)：2011(11) 参考文献(29条) 1.R.Horaud;B.Conio;O.Leboullcux An Analytic Solution for the Perspective 4-Point Problem 1989(01) 2.任沁源基于视觉信息的微小型无人直升机地标识别与位姿估计研究 2008 3.徐筱龙;徐国华;陈俊水下机器人的单目视觉定位系统[期刊论文]-传感器与微系统 2010(07) 4.邹伟;喻俊志;徐德基于ARM处理器的单目视觉测距定位系统[期刊论文]-控制工程 2010(04) 5.胡占义;雷成;吴福朝关于P4P问题的一点讨论[期刊论文]-自动化学报 2001(06) 6.Abdel-Aziz Y;Karara H Direct Linear Transformation from Comparator to Object Space Coordinates in Close-Range Ph- togrammetry 1971 7.Fishier M A;Bolles R C Random Sample Consensus:A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analy-s~s anu Automated tartograpny 1981(06) 8.祝世平;强锡富用于摄像机定位的单目视觉方法研究[期刊论文]-光学学报 2001(03) 9.沈慧杰基于单目视觉的摄像机定位方法的研究 2009 10.任沁源;李平;韩波基于视觉信息的微型无人直升机位姿估计[期刊论文]-浙江大学学报（工学版） 2009(01) 11.刘立基于多尺度特征的图像匹配与目标定位研究[学位论文] 2008 12.张治国基于单目视觉的定位系统研究[学位论文] 2009 13.张广军;周富强基于双圆特征的无人机着陆位置姿态视觉测量方法[期刊论文]-航空学报 2005(03) 14.Zen Chen;JenBin Huang A Vision-Based Method for theCircle Pose Determination with a Direct Geometric Interpre- tation[外文期刊] 1999(06) 15.Safaee-Rad;I.Tchoukanov;K.C.Smith Three-Dimension of Circular Features for Machine Vision 1992 16.S.D.Ma;S.H.Si;Z.Y.Chen Quadric Curve Based Stereo 1992 17.D.A.Forsyth;J.L.Munday;A.Zisserman Projective In- variant Representation Using Implicit Algebraic Curves 1991(02) 18.吴朝福;胡占义PNP问题的线性求解算法[期刊论文]-软件学报 2003(03) 19.降丽娟;胡玉兰;魏英姿一种基于平面四边形的视觉定位算法[期刊论文]-沈阳理工大学学报 2009(02) 20.Sun Fengmei;Wang Weining Pose Determination from a Single Image of a Single Parallelogram[期刊论文]-Acta Automatica Sinica 2006(05) 21.吴福朝;王光辉;胡占义由矩形确定摄像机内参数与位置的线性方法[期刊论文]-软件学报 2003(03) 22.王晓剑;潘顺良;邱力为基于双平行线特征的位姿估计解析算法[期刊论文]-仪器仪表学报 2008(03) 23.刘晓杰基于视觉的微小型四旋翼飞行器位姿估计研究与实现 2009 24.刘士清;胡春华;朱纪洪一种基于灭影线的无人直升机位姿估计方法[期刊论文]-计算机工程与应用 2004(9) 25.Mukundan R;Raghu Narayanan R V;Philip N K A Vision Based Attitude and Position Estimation Algorithm for Rendezvous and Docking 1994(02)
室内定位常用算法概述 一.室内定位目的和意义 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。但是受定位时间、定位精度以及复杂室内环境等条件的限制，比较完善的定位技术目前还无法很好地利用。因此，专家学者提出了许多室内定位技术解决方案，如A-GPS定位技术、超声波定位技术、蓝牙技术、红外线技术、射频识别技术、超宽带技术、无线局域网络、光跟踪定位技术，以及图像分析、信标定位、计算机视觉定位技术等等。这些室内定位技术从总体上可归纳为几类，即GNSS 技术(如伪卫星等)，无线定位技术(无线通信信号、射频无线标签、超声波、光跟踪、无线传感器定位技术等)，其它定位技术(计算机视觉、航位推算等)，以及GNSS和无线定位组合的定位技术(A-GPS或A-GNSS)。 由于在室内环境下对于不同的建筑物而言，室内布置，材料结构，建筑物尺度的不同导致了信号的路径损耗很大，与此同时，建筑物的内在结构会引起信号的反射，绕射，折射和散射，形成多径现象，使得接收信号的幅度，相位和到达时间发生变化，造成信号的损失，定位的难度大。虽然室内定位是定位技术的一种，和室外的无线定位技术相比有一定的共性，但是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，而且这些特点是户外定位技术所不具备的。因此，两者区域的标识和划分标准是不同的。基于室内定位的诸多特点，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。如何提高定位精度仍将是今后研究的重点。 二. 室内定位技术的国内外发展趋势 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
室内定位应用及解决方案详解 一、什么是室内定位？如何实现室内位置定位？ 在室内环境无法使用卫星定位时，使用室内定位技术作为卫星定位的辅助定位，解决卫星信号到达地面时较弱、不能穿透建筑物的问题。最终定位物体当前所处 的位置。 室内定位是指在室内环境中实现位置定位，主要采用无线通讯、基站定位、 惯导定位等多种技术集成形成一套室内位置定位体系，从而实现人员、物体等在 室内空间中的位置监控。 二、做室内定位比较好的公司有哪些？ 近几年做室内定位的创业公司比较多，怎么选择做室内定位比较好的公司？ 要看该企业是否能够做到满足室内定位用户需求，同时优化成本也是至关重要的 一个方面。 例如恒高科技提出从方案设计、安装、运维三方面来优化产品成本投入。 1.方案设计 方案设计的目标是针对不同应用场景设计产品，降低成本投入。能想象到， 水电站、化工厂中的室内定位技术部署方式和博物馆、自动驾驶中的部署方式一 定有区别，如果设计方案不适合所应用场景，必然将影响研发、生产等一系列环节，增加时间或人才投入，进而增加成本投入。 当然，并不是说不同应用场景的部署方式一定不同。对于做室内定位服务方
案的企业来说，要做的便是归纳用户实际需要，找到共性之后将用户需求分门别 类，从而快速完成方案设计。 谈到用户需求的分类方法，按照定位制式可分为两类：跟踪定位 ( 被动定位 ) 和 导航定位( 主动定位); 按照TDOA定位方法也可分两类：下行TDOA和上行TDOA，两者在定位标签容量、定位动态、定位标签功耗、定位基站功耗方面各有优势， 如下图所示。 以上四种方式自由组合，即能应用在不同场景之中。例如建筑工地、火电厂、水电站、化工厂等通常需要跟踪、导航定位兼得，上/ 下行TDOA兼得; 监狱、港 口码头、养老院 / 疗养院等只需跟踪室内定位与上行 TDOA;而机器人、无人机、 自动驾驶汽车、景区导航等只需导航室内定位与下行 TDOA。总的来说，方案设计 必须依据应用场景与用户需求来定，不可改变。 2.安装
七大室内定位技术P K Document serial number【LGGKGB-LGG98YT-LGGT8CB-LGUT-
七大室内定位技术PK 随着LBS和O2O搅得火热，定位技术近年来也备受关注且发展迅速。虽然室外定位技术已经非常成熟并开始被广泛使用，但是作为定位技术的末端，室内定位技术发展一直相对缓慢。而随着现代人类生活越来越多的时间都处在室内，室内定位技术的前景也非常广阔。 但虽然作为LBS最后一米的室内定位饱受关注，但技术的不够成熟依然是不争的事实。不同于GPS，AGPS等室外定位系统，室内定位系统依然没有形成一个有力的组织来制定统一的技术规范，现行的技术手段都是在各个企业各自定义的私有协议和方案下发展，也致使各种室内定位技术相映生辉。 下面我们就从精确度，穿透性，抗干扰性，布局复杂程度，成本5个方面全方位来比较一下市面上流行的几种室内定位手段。 红外线定位技术 精确度：★★★★☆ 穿透性：☆☆☆☆☆ 抗干扰性：☆☆☆☆☆ 布局复杂程度★★★★★ 成本：★★☆☆☆ 红外线室内定位有两种，第一种是被定位目标使用红外线IR标识作为移动点，发射调制的红外射线，通过安装在室内的光学传感器接收进行定位;第二种是通过多对发射器和接收器织红外线网覆盖待测空间，直接对运动目标进行定位。 红外线的技术已经非常成熟，用于室内定位精度相对较高，但是由于红外线只能视距传播，穿透性极差(可以参考家里的电视遥控器)，当标识被遮挡时就无法正常工作，也极易受灯光、烟雾等环境因素影响明显。加上红外线的传输距离不长，使其在布局上，无论哪种方式，都需要在每个遮挡背后、甚至转角都安装接收端，布局复杂，使得成本提升，而定位效果有限。 红外线室内定位技术比较适用于实验室对简单物体的轨迹精确定位记录以 及室内自走机器人的位置定位。 超声波室内定位技术 精确度：★★★★★ 穿透性：★☆☆☆☆ 抗干扰性：★★★☆☆
如何实现人员精确定位 ——基于WSN技术的第三代人员定位系统 作者：中国矿业大学教授华钢安徽烽讯电子科技公司金灏 井下人员定位系统示意图 随着我国对煤矿安全日益重视，监管力度不断加强，大中型煤矿和众多乡镇小煤矿均已大量装备了煤矿安全监控系统，有效地遏制了重大瓦斯煤尘爆炸事故的发生。 生产安全的核心是人的安全。煤矿迫切需要利用相应的矿井人员跟踪定位设备，全天候对煤矿入井人员进行实时自动跟踪和考勤，随时掌握每个员工在井下的位置及活动轨迹、全矿井下人员的位置分布情况以及井下人员位置。矿用人员定位系统是集井下人员考勤、跟踪定位、灾后急救、日常管理等于一体的综合性应用系统。这一科技成果的实现，将为煤炭企业的安全生产、日常管理以及事故急救带来可靠指挥依据。 实现人员跟踪定位 矿用人员定位跟踪系统以标示卡为基本采集单位，完成对下井者地理信息和工作信息的采集、存储、处理、显示和打印，同时可以对各种异常状态进行预警、报警。系统主要由标识卡、读卡器、人员检测分站、通信接口、服务器、打印机等组成。 从结构上划分，人员定位跟踪系统主要包括主站、分站和移动分站。主站模块既是系统的信息处理中心，又是用户的信息获取源。从各种总线传输汇总的数据，经过主站模块完成数据筛选、信息存储、异常处理后，与用户进行信息交流；分站模块包括各种基站、读卡器和标示卡，共同形成一个动态信息采集监控区，并通过一定的信息传送方式，将数据汇总至主站模块。 从功能上划分，人员定位跟踪系统基本功能包括实时数据采集与存储、井下人员的电子考勤、动态定位、地图管理、历史路径查询与显示、数据联网、报表生成，以及
报警提示井下人员进入危险区域及限制区域，矿难时提供井下人员搜救帮助等功能。 以WSN技术为核心 人员定位跟踪系统的核心主要涉及传感器及其组网技术与人员信息的地理化显示处理技术。特别是前者的升级换代，从根本上标志着人员定位跟踪系统的发展阶段；后者作为决策支持的主要工具，体现了系统智能化、专家化的程度。 传感器及其组网技术 在无线技术基础上的煤矿井下人员定位系统经历了三个主要阶段，前两个阶段都采用RFID技术。RFID的中文全称是无线射频识别技术，它利用无线电波对记录媒体进行读写。与其他识别技术相比，RFID技术具有防水、防磁、耐高温、使用寿命长、读取距离大、标签上数据可以加密、存储数据容量更大、存储信息更改自如等优点。但是这种技术的读卡器价格昂贵，如果要实现人员位置的密集跟踪，系统造价将难以承受。而人员检测与管理系统作为一个综合性系统，与安全监控系统具有同等重要性，若只实现小范围的人员检测，难以体现其价值，更难以发挥其应用前景。 随着现代传感器网络的发展，无线传感器网络（WSN）技术走向成熟，并在多个领域有成功应用。因此，基于WSN技术的第三代人员定位跟踪系统成为近年来的研究热点。WSN由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成，通过无线通信方式形成一个自组织的网络系统，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中被感知对象的信息，并发送给观察者。 WSN家族非常庞大，包含多个协议族。根据煤矿应用的特点，第三代人员定位跟踪系统不约而同地把研究的焦点取在Zigbee标准上。Zigbee是基于IEEE 802.15.4无线标准研制开发的关于组网、安全和应用软件等方面的技术标准。完整的Zigbee协议套件由高层应用规范、应用会聚层、网络层、数据链路层和物理层组成。 应用汇聚层是把不同的应用映射到Zigbee网络上，主要包括安全属性设置和多个业务数据流的汇聚等功能；网络层则可实现网络的自组织和自维护，从而降低了网络的维护成本。Zigbee技术具有低功耗、短时延、低速率、近距离、低成本、大容量、高安全性、免执照频段等特点，因此在短距离无线通信领域有着较大的优势。而煤矿巷道在空间上本身具有局限性，若采用基于Zigbee技术的低成本传感器密集分布，将为当前的井下人员跟踪带来质的飞跃。 人员信息的地理化显示技术 用户并不关心传感器网络采用何种类型，其主要的系统体验来源于人员地理信息的可视化效果。如何将井下人员信息直观地传达给用户，并在灾害过程中为决策者提供临场感，是人员定位跟踪系统面临的另一难题。 人员定位系统的未来
iBeacon室内定位的应用前景 在此之前，先说几个室内定位的案例 1、大型商场（万达） 通过开启蓝牙功能，获取beacon定位信息，可以通过室内定位技术实现商场精准营销，降低o2o过程中的不确定性，提高购买转化率；进行室内互动游戏，升级商场购物体验（趣味性），强化口碑和品牌影响力；提供室内定位导航，满足部分顾客的导向性购物需求，实现智慧购物2.0。 2、娱乐场所（酒吧、夜店）的近场社交
纽约曼哈顿区举行的串酒吧活动——BeaconCrawl充分使用了苹果的iBeacon技术，给参与者提供相关信息和提示，增强活动的趣味性。在BeaconCrawl活动中，参与者可以组群串酒吧，在酒吧里喝酒聊天，于此同时基于ibeacon室内定位会进行一些有趣的社交活动增强顾客之间的交流。除此之外，用户将能通过推送通知获取特别的指示信息，获悉本次活动设有的一些“神秘地点”，提供打折的“特殊饮品”。 深圳云里物里科技股份有限公司(股票代码：872374)是一家专业的物联网（IOT）解决方案供应商，目前BLE蓝牙模块、蓝牙传感器、蓝牙解决方案、蓝牙网关、iBeacon等产品业务遍及全球80多个国家和地区。云里物里已经与中国邮政、中国电信、华为、Google、Inbev, Ericsson等二十多家全球500强公司建立战略合作伙伴关系。 未来应用领域： 1、信息采集领域： 包括上下班打卡、签注、活动区域、工作中日常监控，不过这些要结合各个公司的CRM会比较实际。 2、基于二维定位或三维定位的VR主题游戏乐园： 目前国内已经落地的有北京的身临其境公司，其定位技术提供商是北京的清研讯科团队。其团队提供的UWB技术的定位精度在10CM左右。非常棒的一家公司。另外就是HTC VIVE所使用的光学室内定位。游戏这个东西对体验的要求很高，如果定位技术提供的精度不够高，玩家在使用中会产生强烈的晕眩感，这就让这种方式的游戏根本无法得到消费级市场的认同。而之前传统的定位技术比如WIFI定位，蓝牙定位，因为其技术每单位成本的所提供的精度有局限性，因此根本无法满足室内游戏定位的需求。这也是室内定位技术用于游戏定位的原因之一。 3、安防领域： 比如消防人员进入现场救火，为了确保消防人员的人身安全，在其制服上按上定位的纽扣，来使消防人员现场救援的可视化；再比如在公共场所的恐怖袭击或者突发灾难，由于公共场所的后台指挥地需要和现场人员有比较好的前后台配合，用上室内定位技术让后台指挥实时了解现场人员的动向，以此来让现场人员应对更及时有效。 4、工业流水线： 也就是所谓的工业4.0。具体的用处就是通过室内定位技术让整个生产流程实现可视化，可追踪化。
无线定位算法综述 一无线传感网络与节点定位 1. 无线传感网络中的关键技术 无线传感器网络作为当今信息领域新的究热点，涉及多学科交叉的研究领域，涉及到非常多的关键技，主要包括：拓扑控制；网络协议；网络安全；时间同步；定位技术；数据融合；嵌入式操作系统；无线通信技术；跨层设计和应用层设计。2. 无线传感器网络节点定位机制 无线传感器网络节点定位问题可表述为：依靠有限的位置己知节点即信标节点(锚节点)，确定布设区中其它未知节点的位置，在传感器节点间建立起一定的空间关系的过程。无线定位机制一般由以下三个步骤组成： 第一步，对无线电信号的一个或几个电参量(振幅、频率、相位、传播时间) 进行测量，根据电波的传播特性把测量的电参量转换为距离、距离差及到达角度等，用来表示位置关系； 第二步，运用各种算法或技术来实现位置估计； 第三步，对估计值进行优化。 3. 节点间距离或角度的测量 在无线传感器网络中，节点间距离或角度的测量技术常用的有RSSI、TOA、TDOA和AOA等。 4. 计算节点位置的基本方法 (1) 三边测量法
(2) 三角测量法； (3) 极大似然估计法。 5. 无线传感器网络定位算法的性能评价
几个常用的评价标准：定位精度；规模；锚节点密度；节点密度；覆盖率；容错性和自适应性；功耗；代价。 6. 无线传感器网络定位技术分类 （1）物理定位与符号定位； （2）绝对定位与相对定位； （3）紧密耦合与松散耦合； （4）集中式计算与分布式计算； （5）基于测距技术的定位和无须测距技术的定位； （6）粗粒度与细粒度； （7）三角测量、场景分析和接近度定位。 二典型的自身定位系统与算法 到目前为止，WSN 自身定位系统和算法的研究大致经过了两个阶段。第1 阶段主要偏重于紧密耦合型和基于基础设施的定位系统。对于松散耦合型和无须基础设施的定位技术的关注和研究可以认为是自身定位系统和算法研究的第2 阶段。 1. Cricket定位系统 未知节点使用TDOA技术测量其与锚节点的距离，使用三边测量法提供物理定位。 2. RADAR系统 建立信号强度数据库，通过无线网络查询数据库，选择可能性最大的位置定位自身。 在三边测量定位方式下，未知节点根据RSSI计算与多个基站的距离，然后使用三边测量法定位， 3. AHLos系统 AHLos算法中定义了3 种定位方式——原子式、协作式和重复式最大似然估计定位(atom,collaborative和iterative multilateration)。
室内定位几种算法概述 一.室内定位目的和意义 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。但是受定位时间、定位精度以及复杂室内环境等条件的限制，比较完善的定位技术目前还无法很好地利用。因此，专家学者提出了许多室内定位技术解决方案，如A-GPS定位技术、超声波定位技术、蓝牙技术、红外线技术、射频识别技术、超宽带技术、无线局域网络、光跟踪定位技术，以及图像分析、信标定位、计算机视觉定位技术等等。这些室内定位技术从总体上可归纳为几类，即GNSS技术(如伪卫星等)，无线定位技术(无线通信信号、射频无线标签、超声波、光跟踪、无线传感器定位技术等)，其它定位技术(计算机视觉、航位推算等)，以及GNSS 和无线定位组合的定位技术(A-GPS或A-GNSS)。 由于在室内环境下对于不同的建筑物而言，室内布置，材料结构，建筑物尺度的不同导致了信号的路径损耗很大，与此同时，建筑物的内在结构会引起信号的反射，绕射，折射和散射，形成多径现象，使得接收信号的幅度，相位和到达时间发生变化，造成信号的损失，定位的难度大。虽然室内定位是定位技术的一种，和室外的无线定位技术相比有一定的共性，但是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，而且这些特点是户外定位技术所不具备的。因此，两者区域的标识和划分标准是不同的。基于室内定位的诸多特点，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。如何提高定位精度仍将是今后研究的重点。 二.室内定位技术的国内外发展趋势 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[7]。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。 室内无线定位技术 随着无线通信技术的发展，新兴的无线网络技术，例如WiFi、ZigBee、蓝牙和超宽带等，在办公室、家庭、工厂等得到了广泛应用。 ——红外线室内定位技术。红外线室内定位技术定位的原理是，红外线IR标识发射调制的红外射线，通过安装在室内的光学传感器接收进行定位。虽然红外线具有相对较高的室内定位精度，但是由于光线不能穿过障碍物，使得红外射线仅能视距传播。直线视距和传输距离较短这两大主要缺点使其室内定位的效果很差。当标识放在口袋里或者有墙壁及其他遮挡时就不能正常工作，需要在每个房间、走廊安装接收天线，造价较高。因此，红外线只适合短距离传播，而且容易被荧光灯或者房间内的灯光干扰，在精确定位上有局限性。 ——超声波定位技术。超声波测距主要采用反射式测距法，通过三角定位等算法确定物体的位置，即发射超声波并接收由被测物产生的回波，根据回波与发射波的时间差计算出待测距离，有的则采用单向测距法。超声波定位系统可由若干个应答器和一个主测距器组成，主测距器放置在被测物体上，在微机指令信号的作用下向位置固定的应答器发射同频率的无线电信号，应答器在收到无线电信号后同时向主测距器发射超声波信号，得到主测距器与各个应答器之间的距离。当同时有3个或3个以上不在同一直线上的应答器做出回应时，可以根据相关计算确定出被测物体所在的二维坐标系下的位置。超声波定位整体定位精度较高，结构简单，但超声波受多径效应和非视距传播影响很大，同时需要大量的底层硬件设施投资，成本太高。 ——蓝牙技术。蓝牙技术通过测量信号强度进行定位。这是一种短距离低功耗的无线传输技术，在室内安装适当的蓝牙局域网接入点，把网络配置成基于多用户的基础网络连接模式，并保证蓝牙局域网接入点始终是这个微微网
井下精确定位系统可行性 研究报告 机电装备研究所 2018.4.3 一、义煤集团目前存在的问题 1、矿用电机车 煤炭生产过程中，矿用电机车是井下轨道煤炭运输及辅助运输重要的动力设备，电机车按供电方式分为架线式和蓄电池式两种，轨道数量有单轨道和双轨道两种。由于电机车具有结构简单，维护方便，运输费用低等特点，在煤矿水平巷道中，作为运输工具起着很大作用，得到广泛应用。为确保煤矿井下运输安全，《煤矿安全规程》对电机车运输的轨距、轨型、运行速度、机车的制动距离以及两台机车在同一轨道同一方向行驶时，必须保持不小于100m的距离等做出了明确的规定。
由于煤矿井下运输巷道沿途灯光昏暗，工况恶劣，如果电机车司机注意力稍有不集中，反应迟钝，观察判断失误以及道岔错位等原因，电机车很容易出现事故，轻者掉轨，误开到其它轨道上，重者使两电机车行驶到同一轨道上造成迎面相撞或追尾事故，特别是迎面相撞事故由于极大的惯性，造成的后果更加严重。可能会损毁轨道、路基、车辆和运送的设备，甚至会造成冒顶塌方、火灾瓦斯事故。若是运送人员的车辆相撞后果更为严重，将造成大量人员受伤。而目前电机车的制动一般都是人工操作电阻制动和手闸制动两种，刹车时易产生剧烈抖动或刹车过猛而造成人为事故。这种机车相撞事故一旦发生危害巨大，后果惨重，极大地影响了煤矿企业正常有序的安全生产。 除电机车之间出现碰撞事故外，电机车撞人事故也常有发生。长期以来大巷机车运输事故在主巷运输事故中所占比例一直较大，其发生的类型一般有以下几类：①大巷作业人员避让列车不及被碰挂致伤；②大巷人行道宽度不够，使巷道内人员无法安全避让列车，被列车碰挂致伤；③无乘车候车室的大巷，下班后候车的工人因劳累睡在线路旁，被列车碰挂致伤；④乘车人员乘坐人车时，未挂好防护链且因劳累睡着后，意外被列车甩出车外摔伤； ⑤跟车工摘挂钩时，因与司机联络失误或机车司机操作失误，兑车不当，被挤碰致伤；⑥行人在从石门巷道快速跨越大巷轨道时，被运行中的列车碰伤等。 巷道欠维护，上顶冒落，机车和矸石相撞，也时有发生。 要消除以上事故，一是要完善巷道设施；二是职工要做好自我保护；更重要的是要在完善机车安全设施，主动做好大巷行车安全防范工作。 2、人员定位 煤矿安全生产事关煤矿系统人员的生命和财产安全，各级政府一贯高度重视煤矿安全生产问题，并采取了一系列措施不断加强安全生产工作。通过不断的努力，煤矿安全生产状况总体上趋于稳定好转，但煤矿生产的主体集中在井下，随着机械化开采程度的普及，井下巷道不断向四面延伸，巷道纵横交错，人流、车流错综复杂。作为地面生产指挥控制核心部门，实时了解井下人员、车辆、原煤及材料的流动运行情况和跟踪监测就显得尤为重要，一旦遭遇各种井下事故，必须在最短的时间内获取事故现场的人员状况及分布情况，将为后续工作提供主要参考依据，以减少盲目性，因此，改变目前煤矿企业对井下人员的管理模式，优化井下人员定位管理系统，实现井下人员的精确定位和管理信息的精确化、精细化已成为所有煤矿企业日趋关心的问题。 煤矿井下人员定位系统能够及时、准确的将井下各个区域人员及设备的动态情况反映到地面计算机系统，使管理人员能够随时掌握井下人员、设备
抗NLOS 室内定位定位算法 1 三边定位基本原理 假设共有M 个基站,第i 个基站的坐标表示为(x i ,y i ,z i ),i =1,2,…M , 待估的标签位置为(x,y,z), 则标签和第i 个基站的距离为 r i =√(x i ?x )2+(y i ?y )2+(z i ?z )2 =√x i 2+y i 2+z i 2?2x i x ?2y i y ?2z i z +x 2+y 2+z 2 对上式进行两边分别进行平方,易得 r 12=x 12+y 12+z 12 ?2x 1x ?2y 1y ?2z 1z +x 2+y 2+z 2 r 22=x 22+y 22+z 22?2x 2x ?2y 2y ?2zz +x 2+y 2+z 2 ? r M 2=x M 2+y M 2+z M 2 ?2x M x ?2y M y ?2z M z +x 2+y 2+z 2 令K i =x i 2+y i 2+z i 2, 并将式(2)下半部分的M-1条方程两边分别减去第一条方程两边,则消去x 2+y 2+z 2后的方程组可以重写成: r 22?r 12 +K 1?K 2=?2(x 2?x 1)x ?2(y 2?y 1)y ?2(z 2?z 1)z r 32?r 12 +K 1?K 3=?2(x 3?x 1)x ?2(y 3?y 1)y ?2(z 3?z 1)z ? r M 2?r 12 +K 1?K M =?2(x M ?x 1)x ?2(y M ?y 1)y ?2(z M ?z 1)z 式（3）仅有M-1条方程. 进一步把式(3)改写成矩阵形式,可以得到 Y =AX (4) 其中, A =?2?[x 2?x 1, y 2?y 1,z 2?z 1x 3?x 1,?x M ?x 1,y 3?y 1,?y M ?y 1,z 3?z 1 ?z M ?z 1 ] , Y =[ r 21?r 12+K 1?K 2r 31?r 12+K 1?K 3?r M 1?r 12 +K 1?K M ] , X =[x y z ] 这里的X 表示标签的真实位置。其估计值可以利用最小二乘法求得： X ?=(A T A)?1A T Y (5) （1） （2） （3）