一种改进的室内无线定位算法

一种改进的室内无线定位算法

邹 杰，李珊君李珊君，，陈晓明

(四川大学电气信息学院通信工程系，成都 610065)

摘 要：为提高室内无线定位精度并降低算法复杂度，提出一种改进的室内无线定位算法，包含2种分支算法。以视距路径数为标准，将室内无线环境划分为非视距污染较轻和较重2种环境。对污染较轻的环境，采用改进的Fang-Taylor 级联算法；对污染较重的环境，采用新的迭代定位算法。仿真实验结果表明，该算法能达到甚至超过同类算法的定位精度，且适应多种室内无线环境，提高对环境的鲁棒性。 关键词关键词：：室内无线定位；超宽带；Fang-Taylor 级联算法；Chan-Taylor 级联算法；迭代定位

Improved Indoor Wireless Localization Algorithm

ZOU Jie, LI Shan-jun, CHEN Xiao-ming

(Department of Communication Engineering, School of Electrical Engineering and Information, Sichuan University, Chengdu 610065, China) 【Abstract 】In order to improve indoor wireless localization, and reduce complexcity, this paper presents an improved indoor wireless localization algorithm. It includes two algorithms. It divides the complex indoor wireless environment into small degree of Non-light Of Sight(NLOS) pollution and serious NLOS pollution environment, which takes the number of lines of sight as standard. An improved Fang-Taylor cascaded algorithm is proposed to achieve localization in the indoor wireless environment which contains less NLOS pollution. On the other hand, it uses a new iterative localization algorithm. Simulation results indicate that this integrated indoor wireless localization algorithm can achieve the location accuracy of the similar algorithms and even better than them. Moreover, it can adapt to the ever-changing indoor wireless environment, and improves the robustness of the algorithm.

【Key words 】indoor wireless localization; Ultra-wide Band(UWB); Fang-Taylor cascaded algorithm; Chan-Taylor cascaded algorithm; iterative localization

DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.14.024

计 算 机 工 程 Computer Engineering 第37卷 第14期

V ol.37 No.14 2011年7月

July 2011

·网络与通信网络与通信·· 文章编号文章编号：：1000—3428(2011)14—0076—03 文献标识码文献标识码：：A

中图分类号中图分类号：：TP393.02

1 概述

当今世界无线通信技术高速发展，如果在通信的同时能

够确定移动节点的位置，不但可以作为一种服务业务，还可以为网络路由、检测管理等带来诸多好处。传统的室内无线定位系统都有其各自的适用环境，很难在抗干扰性、成本和环境适应性等方面做好平衡，这是因为它们使用的技术有其固有的缺点，所以近几年人们越来越多地关注于超宽带(Ultra-wide Band, UWB)技术。超宽带是在时域发射极窄的脉冲，相应地在频域产生频带很宽、功率谱密度极低的信号。因其具有高带宽、低功耗、抗多径能力强、时间分辨率高、穿透力强等优点，所以非常适合应用于室内无线定位。针对室内无线定位问题，本文提出一种改进的室内无线定位算法。

2 问题描述

早期无线定位技术的研究和应用主要针对室外环境，开

展研究最多的是蜂窝移动通信中的定位问题。对于室内环境，虽然信道模型、干扰因素等很多方面与室外环境存在差别，但是基本思想和方法是相通的。因此，目前室内无线定位中许多技术多是对原有定位技术的改进，甚至直接应用。基于测距的定位算法常用的测距技术有RSSI 、TOA 、TDOA 、AOA [1]。其中基于接收信号时间的定位方法最适合室内无线定位且能发挥UWB 信号的优势，所以该种改进算法前期采用TDOA 测距技术。

欲直接采用TDOA 测距技术得到定位结果必须求解非线性方程组，但求解非线性方程组较为困难且不可能得到绝对准确的定位结果，其定位精度较差。在无线定位过程中，如

果有多个参考节点参与定位时，可以利用冗余信息提高定位

精度。目前，已经出现解决该类问题的经典算法有Fang 算 法[2]、Chan 算法[3]以及Taylor 展开法[4]等。

对于无线定位问题，目前经典定位算法都建立在视距(Light Of Sight, LOS)环境下，主要解决由仪器测量精度等引起的误差问题，对于Non-light Of Sight(NLOS)误差无能为力，而NLOS 引起的误差巨大。同时，室内环境中NLOS 路径大量存在，UWB 信号的自身特点也不能很好地解决该问题，因此，对基于UWB 的室内无线定位而言，NLOS 问题也是一个亟待解决的重要问题。

3 算法基本思想与策略

室内无线定位算法涉及的基本思想及策略繁多，如下为本文提出的改进算法所依赖的关键技术及方法。

(1)TDOA 测距技术

在室内无线定位问题中，TDOA 并非用待定位节点与参考节点的时间测量值直接定位，而是通过多个参考节点测得的时间之差来定位的，如此就不需要待定位节点与参考节点的时钟同步，仅需要参考节点之间的时钟同步。

设有N 个参考节点，分别是BS 1,BS 2,…,BS n ，以BS 1为服务节点，测得BS 1与BS 2,BS 3,…,BS n 之间的TDOA 值分别为21τ,31τ,…,1n τ，则N -1个距离差值如式(1)所示：

11i i r c τ=× 2,3,,i n =L (1) 作者简介作者简介：：邹 杰(1987－)，男，硕士研究生，主研方向：信号与信息处理；李珊君，副教授；陈晓明，硕士研究生

收稿日期收稿日期：：2011-01-13 E-mail ：ZouJie_SCU@https://www.wendangku.net/doc/f217821153.html,

第37卷 第14期 77

邹 杰，李珊君，陈晓明：一种改进的室内无线定位算法 其中，c 为电磁波传播速度，约为3×810 m/s 。

设(x i ,y i )为已知第i 个参考节点的位置，其中，(x 1,y 1)为服务节点BS 1的位置。待定位节点的位置为(x ,y )，可得如式(2)所示方程组：

1i r = i =2,3,…,n (2)

(2)经典算法简述

Fang 算法是一种TDOA 算法，

它利用3个基站并通过双曲线的线性近似获得对待定位节点的位置估计。具体算法详见文献[2]。

Chan 算法也是一种TDOA 算法，它是LOS 环境下最大似然(ML)估计的近似实现方法，在参数误差很小时能够达到

克拉美罗下界(Cramer-Rao Lower Bound, CRLB)。

特点是计算量小，在噪声服从高斯分布的环境中具有很高的定位精度，但在NLOS 环境下，其定位性能大大降低。具体算法详见文献[3]。

最为经典的Taylor 展开法的主要原理是：首先需要一个待定位节点位置的初始估计值，将非线性方程组在初始值处进行Taylor 级数展开，省略二阶以上因式，将非线性方程组转化为线性方程组，再用加权最小二乘估计求解初始值与真实位置间的偏差，进而修正初始值，然后将修正后的初始值作为下一次计算的初始值，如此迭代计算，直到计算结果满足要求的定位精度为止。具体算法详见文献[4]。

(3)NLOS 鉴别

要解决NLOS 下的无线定位问题，就要依靠NLOS 路径自身的特点进行NLOS 鉴别，目前较为经典的是Wylie 法[5]和残差鉴别法[6]。本文改进算法在进行NLOS 鉴别时，选择后者，即残差鉴别法。残差鉴别法基于TDOA 测距技术，基于式(2)定义TDOA 残差为：

212)n

i i e r ==?∑ (3)

4 改进算法及其仿真分析

4.1 算法描述

在无线定位过程中，要使用Taylor 展开法，就必须先要得到较为精确的初始值，在蜂窝移动通信系统中，这个值可以根据小区基站的位置给出，而在室内定位中，这个值本身就是未知的。要解决这个问题，可以将2个算法级联，用第一个算法得到的估计位置作为Taylor 展开法的初始值。该类思想已有文献[6]提出的Chan-Taylor 级联算法，但是在NLOS 环境下，Chan-Taylor 级联算法的性能与得到较精确初始值的Taylor 展开法的性能相比，没有明显提高。因此，本文提出一种改进的室内无线定位算法。

算法根据NLOS 路径的残差鉴别对待定位室内环境进行划分，划分为NLOS 污染较轻室内环境和NLOS 污染较重室内环境。在NLOS 污染较轻环境中采用小巧、简单、计算量小且能获取较高精度估计值的Fang 算法作为Taylor 展开法的前级算法，即Fang-Taylor 级联算法；在NLOS 污染较重室内环境中提出一种迭代定位算法用以减弱NLOS 对定位结果的影响。算法的具体描述如图1所示。

在如图1所示的改进算法中，首先基于TDOA 测距技术进行数据测量，然后利用残差鉴别法对待定位室内环境进行划分，当LOS 路径数≥3时认为室内NLOS 污染较轻，此时采用Fang-Taylor 级联算法求得定位结果。在这种情况下，设置门限ε，并利用式(3)计算残差e ，当e >ε时，丢弃TDOA 测量数据，重新测量；反之，说明TDOA 测量数据较为精确，能够代入后级Taylor 展开法进行最终定位。

当LOS 路径数＜3时认为室内NLOS 污染较重，此时设置迭代算法的迭代步长为λ、迭代次数为n ，并根据先验信息得到λ的变化范围(0,γ)，最终迭代更新的TDOA 数据为TDOA R R nm =?，其中，R TDOA 表示基于TDOA 测距技术得到的原始距离值。

设置门限初始化迭代步长

且

更新=e +m n =+1

Y

图1 改进的定位算法流程

4.2 实验仿真

4.2.1 NLOS 污染较轻环境下算法仿真实验

实验仿真使用Matlab 软件，仿真信道模型为IEEE802. 15.4a 工作小组提出的信道模型，在10 m×10 m 的范围内随机生成待定位节点的位置。按照文献[6]，UWB 信号在室内环境传播时，LOS 路径测量值的测量误差服从(0N ,20.15)的高斯分布。为了使仿真结果更能反映现实，仿真次数设为 10 000。

在室内NLOS 污染较轻的环境下，门限ε的设置能够影响该改进算法的性能，通过仿真实验可以得到如表1所示的门限与丢弃率的对应关系。

表1 门限设置与TDOA 测量数据丢弃率的对应关系

门限ε 丢弃率/(%)

门限ε 丢弃率/(%) 180 2.18 70 14.56 150 4.04 50 18.90 130 4.60 20 31.09 90

8.89

78 计 算 机 工 程 2011年7月20日

由表1可知，随着门限ε设置值的减小，TDOA 测量数据丢弃率增大。经大量仿真分析可知，当ε=130时改进的Fang-Taylor 级联算法与Chan-Taylor 级联算法性能相当，此时TDOA 测量数据丢弃率为4.6%。当然，在ε＜130时算法精度更高，计算更为简单，其性能将会超过Chan-Taylor 级联算法，但考虑到TDOA 测量数据丢弃率不宜过大，因此，将ε=130设为最优门限值。

此时，改进算法的性能如图2所示(限于篇幅，选取部分实验数据罗列)。

图2 含2条NLOS 路径环境下各算法性能的比较

4.2.2 NLOS 污染较重环境下算法仿真实验

实验仿真平台如4.2.1节所述。假设迭代步长初始化为λ=m =0.05，γ=2，除服务几点外其余都为NLOS 路径。由实验仿真得出如表2所示本文迭代算法与经典Chan 算法的均方根误差。

表2 迭代算法与Chan 算法的均方根误差

NLOS 路径数 迭代算法 Chan 算法 4条NLOS 路径 3.013 30 5.198 8 3条NLOS 路径 2.986 30 4.206 5 2条NLOS 路径

2.893 39

3.131 3

对表2进行直观分析可知，在室内NLOS 污染较重环境下，本文提出的迭代算法对NLOS 路径数量不敏感，在NLOS 路径为4条时能有效提高定位精度，但该算法的性能不能随着NLOS 污染的减轻而进一步提高。迭代算法性能如图3所示。

无线网络定位论文综述

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

基于arduino的无线传感器网络室内定位方法的研究大学论文

摘要 无线传感器网络（WSN，Wireless Sensor Network）是近年来迅速发展并受到普遍重视的新型网络技术，它的出现和发展给人类的生活和生产的各个领域带来了深远的影响。无线传感器网络节点定位技术是无线传感器网络应用研究的基础。目前，已有多种定位技术被应用于室内定位中，尤其是基于接收信号强度（RSSI，Received Signal Strength Indication）的定位技术以其低功耗、低成本、易于实现等优点，得到了无线传感器网络研究学者们的青睐。 本文重点研究了基于RSSI的室内定位的关键技术，主要包括定位模型分析和定位算法设计。首先，为了获得较为精确的定位，根据RSSI测距原理和无线信号传播衰减模型在设定的室内环境进行多次实验，通过计算及均值处理等方法反复调整以获得标准的定位模型参数，得到高精度的等效距离。接着，根据三边定位算法原理简化定位算法，建立更为简单的定位模型，采用双边定位得到两个可能的定位点，再利用RSSI测距原理对两个定位点进行择优选择确定定位点。最后，在Arduino开发平台上对参考节点与未知节点这两类iDuino节点的室内定位模型进行了软件开发设计和程序开发。在设定的室内环境部署iDuino节点，搭建实验定位模型，并实现了定位。 关键词：无线传感器网络，节点，室内定位，RSSI，Arduino

ABSTRACT Wireless sensor network (WSN) is developed rapidly and universally emphasized as a new network technology in recent years, the advent and development of WSN have had a profound and lasting impact on the life and all areas of production of human beings. Wireless nodes localization technology is the basis in the application and studies of wireless sensor network. There are a variety of positioning technology have been used in indoor location at present, especially the based on RSSI (received signal strength) positioning technology gets a great preference from many scholars of studies of wireless sensor network with the advantages of low power consumption, low cost and easy to realize. This paper mainly studies the key technology of indoor positioning based on RSSI, which mainly includes the positioning model analysis and positioning algorithm design. First, in order to obtain more accurate positioning, we perform several experiments according to the RSSI ranging principle and wireless signal propagation attenuation model in the setting of indoor environment, and get accurate positioning model parameters and equivalent distance by the methods of calculation and mean processing. Then, we simplify Trilateral Localization Algorithm to Bilateral Location Algorithm and establish a simpler positioning model, with which we can get two nodes of possible location, and determine the better node according to the RSSI ranging principle. At last, we make software designing and programming of these nodes that are anchor nodes and nodes of unknown on the Arduino development platform. Combined with the indoor environment we selected, we deploy the iDuino nodes and then build location model, with which we implement the location. KEY WORDS：Wireless Sensor Network，Nodes，Indoor Location，RSSI，Arduino

_无线传感器网络定位算法

无线传感网络定位算法 目录 一、常用定位技术 (2) 1.1 GPS与A-GPS定位 (2) 1.2 基站定位（cell ID定位） (3) 1.3 Wifi AP定位 (3) 1.4 FRID、二维码定位 (3) 二、定位算法研究的目的和意义 (4) 三、WSN定位算法分析 (5) 3.1 基于锚节点的定位算法 (5) 3.1.1 距离相关定位算法 (5) 3.1.2 距离无关定位算法 (6) 3.2 基于移动锚节点的定位算法 (8) 3.2.1 基于移动锚节点的距离相关定位算法 (9) 3.2.2 基于移动锚节点的距离无关定位算法 (11) 四、总结 (13) 附：组员及分工情况..................................................................................... 错误！未定义书签。

一、常用定位技术 1.1 GPS与A-GPS定位 常见的GPS定位的原理可以简单这样理解：由24颗工作卫星组成，使得在全球任何地方、任何时间都可观测到4颗以上的卫星，测量出已知位置的卫星到用户接收机之间的距离，然后综合多颗卫星的数据就可知道接收机的具体位置。在整个天空范围内寻找卫星是很低效的，因此通过GPS 进行定位时，第一次启动可能需要数分钟的时间。这也是为啥我们在使用地图的时候经常会出现先出现一个大的圈，之后才会精确到某一个点的原因。不过，如果我们在进行定位之前能够事先知道我们的粗略位置，查找卫星的速度就可以大大缩短。 GPS系统使用的伪码一共有两种，分别是民用的C/A码和军用的P（Y）码。民用精度约为10米，军用精度约为1米。GPS的优点在于无辐射，但是穿透力很弱，无法穿透钢筋水泥。通常要在室外看得到天的状态下才行。信号被遮挡或者削减时，GPS定位会出现漂移，在室内或者较为封闭的空间无法使用。 正是由于GPS的这种缺点，所以经常需要辅助定位系统帮助完成定位，就是我们说的A-GPS。 例如iPhone 就使用了A－GPS，即基站或WiFi AP 初步定位后，根据机器内存储的GPS 卫星表来快速寻星，然后进行GPS 定位。例如在民用的车载导航设备领域，目前比较成熟的是GPS + 加速度传感器补正算法定位。在日本的车载导航市场是由Sony 的便携式车载导航系统Nav-U1 首先引入量产。例如在增加了三轴陀螺仪的iphone4里可以利用三轴陀螺仪来辅助完成定位，具体可以参见这篇文章的介绍，不过三轴陀螺仪定位的误差会随着时间逐渐积累。

室内定位常用算法概述

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

室内定位技术方案综述及应用前景展望分析研究报告

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

基于RSSI的室内定位算法研究

基于RSSI的室内定位算法研究 摘要:近年来，随着无线网络的迅速发展，室内定位技术在诸多领域中得到了广泛应用，成为重要的研究对象之一。室内定位技术的核心要素是定位算法。优秀的定位算法，可以有效地降低无线信道的影响，并利用较少的网络资源获取较高的定位精度。论文在研究了基于RSSI测距的无线定位算法后，重点研究了基于泰勒级数展开的RSSI测距定位算法，针对传统算法的缺点提出了改进方案。 关键词：室内定位 RSSI 泰勒级数 1.引言 现代社会，基于信息技术的发展，导航、定位等信息在人们纷繁庞杂的信息要求中，占据了越来越大的比重。比如航海、军事、智能公交、煤矿等领域均要求室外或者室内导航定位技术。进入二十一世纪以来，由于传统局域网己经不能满足人们的需求，加上无线网络的组网成本大幅下降，无线网络呈现出蓬勃发展的趋势，而人们在使用的同时也越来越不满足于现状，开始对其有了更多更深层次的要求。 目前,世界上正在运行的卫星导航定位系统主要是美国的全球定位系统(Global Positioning System GPS) ，但GPS这种定位方法是在室外使用得较多的定位方法，它不适用于室内。针对GPS的室内定位精确度偏低、成本较高等缺点，具备低成本、较高定位精度的诸多室内定位技术便应运而生，并在诸多领域正越来越发挥着重要的作用。例如:煤矿企业要实现对井下作业人员的实时跟踪与定位、方便企业对员工的管理与调度，要用到室内定位技术，营救被困人员，室内定位技术可以提供被困人员位置信息，为营救节省大量的时间;在超市等购物中心，室内定位技术可以实现对商品定位、消费者定位、广告发布、地图导航等功能。所以若能实现低成本且高精度的室内定位系统，具有非常重要的现实意义。 未来的发展趋势是室内定位技术与卫星导航技术和通信技术有机结合，发挥各项技术自身的优点，不仅可以提供较高的定位精度和响应速度，还可以覆盖较广的范围，真正实现无缝的、精确的定位。 2 室内定位方法简介 所谓室内定位技术是指在室内环境下确定某一时刻接收终端在某种参考系中的位置。在室内环境下，大多采用无线局域网来估计接收终端的位置。一般典型的无线局域网架构中接入点（AP,Acess Point）类似于无线通信网络中的基站，大部分无线局域网都使用RF（Radio Frequency）射频信号来进行通信，因为无线电波可穿越大部分的室内墙壁或其它障碍物，已提供更大的覆盖范围。常见的室内定位方法有： (1) ZigBee定位技术ZigBee是一种新兴的短距离、低速率、低功耗、低成本及网络扩展性强的无线网络技术，它的信号传播距离介于射频识别和蓝牙之间，工作频段有三个——2.4GHz (ISM国际免费频段)和858/91 SMHz，除了可以应用于室内定位，还可以应用于智能

单目视觉定位方法研究综述

万方数据

万方数据

万方数据

万方数据

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)

(useful-定位)基于ZigBee无线传感器网络的室内定位系统设计

福建电脑 2010年第9期 基于ZigBee无线传感器网络的室内定位系统设计 江晓飞，王英俊，王武，蔡逢煌 （福州大学电气工程与自动化学院福建福州350108） 【摘要】：研究设计了一种基于ZigBee无线传感器网络的室内定位系统。该系统通过待定位点发射红外信号和超声波信号到达各个参考节点的时间差计算出待定位点到达参考点的距离，再通过三点定位法计算出待定位点的坐标信息。文章介绍了ZigBee技术，TDOA定位原理，设计了红外传感器、超声波传感器的发射、接收模块，主芯片hc9s12dg128外围接口电路，并完成了相关的软件设计。 【关键词】：ZigBee，无线传感器网络，TDOA,三点定位 0、引言 定位通常是指确定地球表面某种物体在某一参考坐标系中的位置，它能为导航提供信息。在无线传感器网络中，节点所采集到的数据，（如温度，湿度等）必须与测量坐标系内的位置结合，所采集的信息数据才有意义。在智能机器人研究中，定位为导航提供基础和保障。当今使用最广泛，也是最成熟的定位技术是全球定位系统（GPRS，Global Positioning System），它能在全球范围内全天候地进行定位，具有定位精度高，抗干扰能力强等特点[1]，但是它适用于无遮挡的室外环境，无法满足室内定位的需要。无线传感器网络融合了网络通信技术，微机电系统机技术和传感器技术，是当前国际上备受关注、由多学科交叉的一个新兴前沿热点领域[2]。它能够协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息,并对其进行处理,传送到这些信息的用户.通过建立传感器网络，再将传感器信息发送至PC上位机计算处理可以得到传感器网络区域内的各种信息。 目前的定位算法从定位手段上分有两大类：基于测距算法（ranged-based）和非测距算法（range-free）。常用的测距方法包括RSSI（Received Signal Strength Indicator）法、TOA（Time of Arrival）法、TDOA（Time Difference On Arrival）法和AOA（Angle of Arrival）法。非测距的定位算法有DV-hop算法、DV-distance算法、APIT算法、Amorphous算法和质心算法[2],[3]。 本文研究基于ZigBee无线传感器网络的室内定位系统，采用红外传感器，超声传感器进行基于测距的TDOA算法.该系统结构简单，可拓展性强。 1、ZigBee技术简介 无线传感器网络一般由传感器子节点，终端节点，上位机构成。传感器节点在区域内取得各种信息并通过无线网络传给终端节点，终端节点接收子节点信息并传输给上位机，上位机接收终端节点信息处理显示给用户。无线网络节点间信息的传输通常使用ZigBee 技术。ZigBee技术是一种新兴的短距离、低速率无线网络技术，主要应用于段距离范围之内并且数据传输速率不高的各种电子设备之间，尤其适用于传感器。它具有以下特点：数据传输速率低、有效范围小、工作频段灵活、省电、时延短、可靠、成本低、网络容量大[4],[5]。2、TDOA定位原理。 不同的信号在空气中的传播速度不同，通过不同传播速度的信号到达的时间差可计算出两点之间的距离。本文使用红外和超声两种信号到达参考点的时间差进行测距。红外信号和超声信号同时从同一点发射，红外信号传播速度快，先到达已知点后开始计时，等超声信号到达已知点后停止计时，这段时间即是两种信号到达的时间差。设两个点之间的距离为s,红外信号传播速度为v1（光速）,到达已知点所需时间为t1，超声信号传播速度为v2（声速）,到达已知点所需时间为t2。两种信号到达同一个参考节点的时间差为t2-t1。 (1) (2) 由于光速为30公里每秒，实验测距范围小于10米，红外信号传播所需时间小于3*10E-8秒，且远小于超声信号传播的时间，在测量精度内可忽略所以(2)式可转化为 （3）3、红外、超声传感器原理 红外传感器包括了红外发射管和红外接收管。对红外发射管供电就会发射出不可见的红外光。红外接收管对一定频率的红外光敏感，当接收到一定频率的红外光时会引起其信号脚电压的变化。本文将红外接收管的信号脚的高低电平用于控制计时器的开始信号。 超声传感器包括超声波发射器T和超声波接收器R。给发射器T提供一定频率的驱动信号，就会向空气 221 *() s v t t ?? 基金项目：福州大学科研资助项目（2009-XQ-05） 13

实现无线定位——chan算法

实现无线定位中的CHAN算法 function X = ChanAlgorithm(BSN, MSP, Radius, Noise) %CHANALGORITHM 本函数用于实现无线定位中的CHAN算法 % - BSN 为基站个数，3 < BSN <= 7； % - MSP 为移动台的初始位置, MSx, MSy均为[0,1]之间的数； % 特别要注意服务小区与MS之间的关系，MS的位置不能越界。% - Noise 测距误差方差。 % - R 为小区半径，单位(meter)； % - X 为移动台经算法处理后的位置. %See also: ChanAlgorithm.m % 参数检查： if nargout>1, error('Too many output arguments.'); end if nargin<2 | nargin>4, error('Wrong number of input arguments.'); end % 算法开始： BS = Radius*NetworkTop(BSN); MS = Radius*MSP; % 噪声功率： Q = eye(BSN-1); % 第一次LS： % Ri K1 = 0; for i = 1: BSN, R0(i) = sqrt((BS(1,i) - MS(1))^2 + (BS(2,i) - MS(2))^2); end for i = 1: BSN-1, R(i) = R0(i+1) - R0(1) + Noise*randn(1); K(i) = BS(1,i+1)^2 + BS(2,i+1)^2; end % Ga for i = 1: BSN-1, Ga(i,1) = -BS(1, i+1); Ga(i,2) = -BS(2, i+1); Ga(i,3) = -R(i); end % h for i = 1: BSN-1, h(i) = 0.5*(R(i)^2 - K(i) + K1); end % 由（14b）给出B的估计值：

基于无线局域网的室内定位研究 毕业设计开题报告

中国地质大学（武汉） 本科毕业设计（论文）开题报告 课题名称：基于无线局域网的室内定位研究 学院专业：机电学院测控技术与仪器 学生班级：076102 学生姓名：李明理 指导教师：王青玲 完成日期：2014年

1技术背景 随着无线网络、移动通信和普及计算技术应用的不断扩大和深入，位置感知计算(Location-aware Computing)、基于位置的服务(LBS，Location-based Services)越来越重要，典型的例子有资源查找、旅游导航、矿井下定位、社交定位，寻人寻物等。如何确定用户的位置是实现LBS的核心问题。目前，影响最大、定位覆盖范围最广的定位系统是GPS 全球定位系统。GPS是70年代初美国出于军事目的开发的一种卫星导航定位系统，并于80年代初投入使用。地面接收设备通过接收和测量来自四个或四个以上卫星信号的到达时间差来估计移动终端的位置。在移动终端内置GPS模块可在室外大部分场合下实现精度较高的定位，特别是从2000年5月1日0时美国宣布中止选择性可靠度(Selective Availability)政策以后，GPS也能被用于民用，精度可达到15m以内。相较于GPS，我国也在2003年投入了大量资金开始建造北斗卫星导航系统。 在实际环境里，GPS定位系统的覆盖范围仍然存在一定的局限性。由于GPS卫星发射的无线电讯号太微弱，以至于无法穿透绝大部分的建筑物或是稠密的植被，因此导致所谓的“都市峡谷”(Urban Canyon)效应。在高楼林立的都市，楼宇等建筑物阻隔了卫星信号的传播或者将它们分散开去，造成GPS系统无法定位。GPS虽然在室外能有效地定位，但几乎不能覆盖到人们经常工作和活动的室内。因此，GPS除了在交通工具的导航上的应用占有优势以外，尚很少被应用在其他领域。另外，一般环境里，用户更青睐轻便的移动设备。如果将GPS 作为普通的定位工具，用户需要在其携带的设备上加装GPS接收模块，会增加移动设备的体积、成本以及对有限电量的消耗。 从20世纪90年代末期起，许多高校和研究机构开始了室内定位技术的研究，具有代表性的有AT&T Cambridge主持的Active Badges项目，之后进一步改进为Active Bats，cricket，微软的Easy Living项目以及Georgia Tech公司的Smart Floor项目等。上述项目虽然取得了一定的效果，有的还可以达到毫米级的精度，但这些定位系统需要添加新的硬件，系统部署复杂，维护成本高，可扩展性差。 2选题依据与研究意义 从以上研究背景可以看出，目前的定位技术还不能完全满足普适计算应用的要求，特别是在室内的环境里。随着无线局域网的广泛部署和普及应用，利用无线局域网(Wireless Local Area Network，简称WLAN)的室内定位技术逐渐发展起来。无线局域网络技术是20世纪末发展起来的一种高速无线网络通信技术，技术标准组为IEEE 802．1l，目前应用最广泛的标准是IEEE 802．1lb和IEEE 802．1lg。WLAN网络具有高速通信、部署方便的特点，切合了现代社会对移动办公、移动生活娱乐的需求。室内环境和人们活动的热点地区(如机场、写字楼、大型超市、校园、酒店和家庭)是WLAN主要的应用环境。基于无线局域网的定位就是在无线局域网中通过对接收到的无线电信号的特征信息进行分析，根据特定的算法来计算出被测物体所在的位置。 目前，无线局域网网络已经成为基础网络通讯架构中的一个组成部分。许多移动设备，像笔记本、PDA、智能手机，已经内置了对无线局域网的支持。因此，它可以有效地避免了部署专用的网络体系架构，不需要添加其他的硬件设备或电子标签，从而降低了成本。其次，与采用红外线、视频信号的室内定位系统相比，基于无线局域网的定位系统能够使用的范围更大。无线信号通常可以覆盖整个大楼甚至是一个楼群，因此既能被应用在室内又能被应用在室外。第三，在使用无线局域网的数据通信功能的同时，用户还可以获得定位服务以及基于位置的服务，反过来也充分开发了无线局域网的应用潜能。最后，由于无线射频信号的健

无线定位(00002)

无线定位算法综述

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)。

无线定位常用算法概述

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)。

无线室内定位技术和系统的最新进展

Hindawi Publishing Corporation Journal of Computer Networks and Communications Volume2013,Article ID185138,12pages https://www.wendangku.net/doc/f217821153.html,/10.1155/2013/185138 Review Article Recent Advances in Wireless Indoor Localization Techniques and System Zahid Farid,Rosdiadee Nordin,and Mahamod Ismail School of Electrical,Electronics&System Engineering,University Kebangsaan Malaysia(UKM),43600Bangi, Selangor,Malaysia Correspondence should be addressed to Zahid Farid;zahidf9@https://www.wendangku.net/doc/f217821153.html, Received17May2013;Accepted17August2013 Academic Editor:Rui Zhang Copyright?2013Zahid Farid et al.This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use,distribution,and reproduction in any medium,provided the original work is properly cited. The advances in localization based technologies and the increasing importance of ubiquitous computing and context-dependent information have led to a growing business interest in location-based applications and services.Today,most application requirements are locating or real-time tracking of physical belongings inside buildings accurately;thus,the demand for indoor localization services has become a key prerequisite in some markets.Moreover,indoor localization technologies address the inadequacy of global positioning system inside a closed environment,like buildings.Based on this,though,this paper aims to provide the reader with a review of the recent advances in wireless indoor localization techniques and system to deliver a better understanding of state-of-the-art technologies and motivate new research efforts in this promising field.For this purpose,existing wireless localization position system and location estimation schemes are reviewed,as we also compare the related techniques and systems along with a conclusion and future trends. 1.Introduction Location based services(LBSs)[1]are a significant permissive technology and becoming a vital part of life.In this era, especially in wireless communication networks,LBS broadly exists from the short-range communication to the long-range telecommunication networks.LBS refers to the applications that depend on a user’s location to provide services in various categories including navigation,tracking,healthcare,and billing.However,its demand is increasing with new ideas with the advances in the mobile phone market.The core of the LBSs is positioning technologies to find the motion activity of the mobile client.After detection,we pass these statistics to the mobile client on the move at the right time and the right location.So,the positioning technologies have a major influence on the performance,reliability,and privacy of LBSs, systems,and applications[2]. The basic components of LBS are software application (provided by the provider),communication network(mobile network),a content provider,a positioning device,and the end user’s mobile device.There are several ways to find the location of a mobile client indoors and outdoors.The most popular technology outdoors is global positioning system (GPS)[1].Location finding refers to a process of obtaining location information of a mobile client(MC)with respect to a set of reference positions within a predefined space. In the literature,many terms are used for location finding like position location,geolocation,location sensing,or local-ization[3].Position system is a system arranged in such a way to find or estimate the location of an object.The aims of this paper are to provide the reader with fingerprinting based wireless indoor localization techniques and systems for indoor applications.The authors hope that this paper will benefit researchers working in this field,users,and developers in terms of using these systems and will help them identify the potential research shortcoming and future application products in this emerging area. 1.1.Indoor versus Outdoor Positioning.Positioning system can be categorized depending on the target environment as either indoor,outdoor,or mixed type.For localization in an outdoor environment,global navigation satellite systems (GNSS)such as GPS have been used in a wide range