室内无线定位算法解析

        多方面的需求推动了室内定位技术的发展。 目前室外定位技术成熟、市场机制良好、应用广泛。然而室内无GPS信号无法进行定位，但人们大部分时间是处在室内，故对室内定位也有强烈的定位需求。室内定位的技术分支多样，下图是各种室内定位方案的对比。        据统计我们一生当中80%的时间是待在室内，但GPS却不能在室内运作。心理学家说，人们对周遭环境不了解是会有恐惧感的，尤其在室内的封闭空间更加如此。想一想你曾在地下停车场花了多少时间找路？那种找不到出口出去的感觉是不是很糟？        室内定位导航有着巨大的需求和广阔的前景：在商业场景下，商店希望消费者进店消费时可以主动发送一些促销折扣，可以应用到手机购物、移动电子商务、个性化广告/优惠信息。用户会希望能够直接获取商店或者所需产品的位置。在机场、医院、会展中心、大型停车场等场所找登机口、找医院科室、找展位、找车，太多太多需要导航定位。最后也是最重要的，家长不用再担心孩子走丢了，通过室内定位技术和室外定位技术的完美结合可以实时跟踪孩子的位置。　　  室内定位技术        多方面的需求推动了室内定位技术的发展。 目前室外定位技术成熟、市场机制良好、应用广泛。然而室内无GPS信号无法进行定位，但人们大部分时间是处在室内，故对室内定位也有强烈的定位需求。室内定位的技术分支多样，下图是各种室内定位方案的对比图：       1、UWB（超宽带）脉冲信号
　　由多个传感器采用TDOA和AOA定位算法对标签位置进行分析，多径分辨能力强、精度高，定位精度可达厘米级。但UWB难以实现大范围室内覆盖，且手机不支持UWB，定位成本非常高。
　　2、RFID的定位
   　采用刷卡方式，根据阅读器位置对刷卡人员或设备进行区间定位。主要应用在仓库、工厂、商场广泛使用在货物、商品流转定位上、ETC、办公考勤等，无法进行实时定位，定位精确度低，不具有通信能力，抗干扰能力较差。
　　3、ZigBee室内定位技术
　　通过若干个待定位的盲节点和一个已知位置的参考节点与网关之间形成组网，每个微小的盲节点之间相互协调通信以实现全部定位。作为一个低功耗和低成本的通信系统，ZigBee的信号传输受多径效应和移动的影响都很大，而且定位精度取决于信道物理品质、信号源密度、环境和算法的准确性，造成定位软件的成本较高，提高空间还很大。
　　4、超声波定位
　　超声波在空气中的衰减较大，不适用于大型场合，加上反射测距时受多径效应和非视距传播影响很大，造成需要精确分析计算的底层硬件设施投资，成本太高。
　　5、 LED定位系统
　　通过往天花板上的LED灯具实现，灯具发出像莫斯电报密码一样的闪烁信号，再由用户智能手机照相机接收并进行检测，定位精度可以在1米之内。LED定位需要改造LED灯具，增加芯片，增加成本，红外线只能视距传播，穿透性极差也极易受灯光、烟雾等环境因素影响明显。定位效果有限。
　　6、地磁和计算机视觉定位
　　目前这两类产品大多用于军事及科学探测，如军事上的水下导航常用的地磁导航，火星车的导航用到了计算机视觉导航。
　　7、Wi-Fi定位
　　由于Wi-Fi网络的普及，变得非常流行。Wi-Fi定位可以达到米级定位（1~10米）， Wi-Fi定位技术有两种，一种是通过移动设备和三个无线网络接入点的无线信号强度，通过差分算法，来比较精准地对人和车辆进行三角定位。另一种是事先记录巨量的确定位置点的信号强度，通过用新加入的设备的信号强度对比拥有巨量数据的数据库，来确定位置（“指纹”定位）。但是iOS不支持Wi-Fi室内定位（Apple把Wi-Fi底层的东西锁住了，开发者无法得知一些Wi-Fi重要讯息），无法做到精准定位且响应速度不高。Wi-Fi定位适用于对人或者车的定位导航，可用于医疗机构、主题公园、工厂、商场等各种需要定位导航的场合。目前市场上已逐步用ibeacon定位。
　　室内无线定位算法
　　室内无线定位算法技术基本上归结于以下几类：
　　1、 近邻法
　　最简单的方式，直接选定那个信号强度最大的AP的位置，定位结果是热点位置数据库中存储的当前连接的Wi-Fi热点的位置。
　　2、三角测量法
　　通过信号的各种参数得到目标与AP的距离或者角度，用几何方法计算出位置。包括到达时间法、相对到达时间法、到达角度法、基于信号强度的测距方法，及其混合算法。
　　3、指纹法
　　就是事先把各个位置上的信号特征（各Wi-Fi的信号强度）测量一遍，存入指纹数据库。定位的时候，将当前的信号特征与指纹库中的进行匹配，从而确定位置。
       SKYLAB可提供蓝牙室内定位技术方案，有终端侧和网络侧两种定位方案，而且是采用的指纹定位技术，想必大家对指纹定位技术还不了解吧，下面小编为大家详细介绍一下：
       指纹定位技术：
       在室内环境下，特别是大型建筑物，无线电在传输的过程中，经过传播在室内环境下，特别是大型建筑物，无线电波在传输的过程中，经过传播损耗、反射、折射、绕射以及多径传播，每次接触到阻碍物表面就会有一部分能量被吸收。
室内环境虽然复杂，但基本格局保持不变，设施也不会有大的移动，因此只要信源不作变化，在特定位置上形成的无线信号特征（信号数目，强度等）就会呈现较高的特殊性。如果把这一特征和位置的坐标进行关联，则该信号特征可以表征该点位置，这是指纹定位技术成立的必要条件。       如果把这一特征和位置的坐标进行关联，则该信号特征可以表征该点位置，这是指纹定位技术成立的必要条件。       指纹定位实现：       离线训练阶段：主要是通过采集来自参考节点的无线信号，通过训练提取出特征参数（信号强度等），然后连同该点位置信息一起作为一条指纹存入位置指纹数据库。       在线定位阶段：利用移动接收端（智能手机）测定的周边的无线特征参数，采用匹配算法与位置指纹库中的各种数据进行匹配计算，求出最相似的数据，从而获得估计的用户的位置信息。