由于建筑物遮擋等因素，定位精度達(dá)到10米以下的民用GPS室外定位無法為室內(nèi)定位服務(wù)提供高精度服務(wù)。同時(shí)，伴隨著5G技術(shù)的發(fā)展，新的編碼方式、波束賦形、大規(guī)模天線陣列、毫米波頻譜等為高精度距離測(cè)量提供技術(shù)支持。因此，室內(nèi)定位的研究成為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的一個(gè)重要分支。
通常用于室內(nèi)定位研究的傳感器包括：Wi-Fi、藍(lán)牙、RFID、紅外、ZigBee等。本文我們將以RFID技術(shù)為藍(lán)本，向大家介紹室內(nèi)定位原理。
1.RFID定位原理
如圖1所示，目前傳統(tǒng)的RFID室內(nèi)定位跟蹤系統(tǒng)是一種以計(jì)算機(jī)為基礎(chǔ)，集合了RFID數(shù)據(jù)采集，RFID數(shù)據(jù)處理與傳輸、GIS空間分析和查詢等技術(shù)形成的智能技術(shù)系統(tǒng)。
基于RFID的室內(nèi)定位系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖
其定位依據(jù)是結(jié)合RFID信號(hào)的接收信號(hào)強(qiáng)度、相位等參數(shù)，利用定位算法完成距離和方位的計(jì)算。例如，Saad等人通過捕獲標(biāo)簽的相位信息，利用卡爾曼濾波來計(jì)算標(biāo)簽的位置。Alippi等人則是利用安裝在固定位置的讀寫器天線，通過旋轉(zhuǎn)對(duì)環(huán)境中的標(biāo)簽進(jìn)行掃描，獲得標(biāo)簽所在的角度范圍及其接收信號(hào)強(qiáng)度，并利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)計(jì)算標(biāo)簽的位置。而Choi等人提出一種利用目標(biāo)標(biāo)簽對(duì)參考標(biāo)簽的信號(hào)強(qiáng)度的干擾對(duì)標(biāo)簽進(jìn)行定位的方法。清華大學(xué)劉云浩教授的團(tuán)隊(duì)提出了一種基于無源RFID標(biāo)簽信號(hào)強(qiáng)度高階變換的高精度室內(nèi)定位方法，其定位精度可以到厘米級(jí)別。
2.常見的定位算法
2.1 三邊測(cè)距法
Hightower等提出的SpotON系統(tǒng)是該類型算法的典型代表。系統(tǒng)使用3個(gè)或3個(gè)以上的讀寫器作為基站，記錄每個(gè)讀寫器讀到的標(biāo)簽接收信號(hào)強(qiáng)度，通過三角測(cè)距的方法，計(jì)算出標(biāo)簽的位置。
2.2 LANDMARC定位算法
Landmarc[8]是近年來比較熱門的RFID定位系統(tǒng)。其主要思想是引入了參考標(biāo)簽。在室內(nèi)若干個(gè)固定位置分別部署讀寫器和參考標(biāo)簽，通過比對(duì)參考標(biāo)簽和目標(biāo)標(biāo)簽的接收信號(hào)強(qiáng)度，從而推算出目標(biāo)標(biāo)簽的位置。隨后，不少學(xué)者對(duì)Landmarc系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)以提高其定位精度。其中，Jin等人在Landmarc系統(tǒng)中引入了鄰居節(jié)點(diǎn)的概念，以此提高定位的效率。Chattopadhyay等人則是通過對(duì)參考標(biāo)簽的排列方式和密度進(jìn)行定量分析，指出Landmarc系統(tǒng)的定位效果依賴于標(biāo)簽的擺放方向，需要標(biāo)簽都按照同樣的方向擺放，或者標(biāo)簽天線自身有著良好的全向性。
同時(shí)，該團(tuán)隊(duì)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)Landmarc系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)，通過預(yù)先布置的目標(biāo)標(biāo)簽和參考標(biāo)簽的信號(hào)強(qiáng)度，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，利用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來計(jì)算未知的目標(biāo)標(biāo)簽的位置。Choi等人在系統(tǒng)中引入了一個(gè)信號(hào)強(qiáng)度修正方法，利用修正后的目標(biāo)標(biāo)簽和參考標(biāo)簽的信號(hào)強(qiáng)度來進(jìn)行位置計(jì)算。香港科技大學(xué)的趙戈洋等人提出了基于虛擬參考標(biāo)簽的VIRE(Virtualreferenceelimination)算法，通過線性插值方式結(jié)合實(shí)際參考標(biāo)簽的位置信息和信號(hào)強(qiáng)度，估計(jì)虛擬參考標(biāo)簽的位置信息及信號(hào)強(qiáng)度，實(shí)現(xiàn)室內(nèi)傳輸環(huán)境的細(xì)粒度化。
2.3 到達(dá)時(shí)間定位算法(TOA)
Xu等人利用到達(dá)時(shí)間法對(duì)人員的運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行跟蹤;Wang等人則是將L-MUSIC方法與到達(dá)時(shí)間法整合，實(shí)現(xiàn)對(duì)標(biāo)簽定位。然而，到達(dá)時(shí)間法存在一定缺陷：
(1)由于室內(nèi)定位的應(yīng)用場(chǎng)景通常較小，標(biāo)簽到讀寫器的距離較近，以電磁波在空氣中的傳播速度，進(jìn)行短距離測(cè)距需要很高的時(shí)間精度;
(2)讀寫器和標(biāo)簽之間需要精確的同步;
(3)RFID自身較低的通信速率，使得精確的時(shí)間戳(Timestamp)的加入較為困難。
除了以上提到的方法之外，波達(dá)角(AOA)、波達(dá)方向(DOA)等室內(nèi)定位算法也是研究熱點(diǎn)，能夠提供較好的定位精度。