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发表于:2018-11-08 15:30:54
楼主

随着室内定位需求日益增加,不断的衍生出各种室内定位技术,且其中一些在某些领域已应用的比较成熟。

室内定位技术:

1)A-GPS

A-GPS(Assistant-GPS,辅助全球定位技术)由美国高通公司提出,利用手机基站信号,辅以连接远程服务器,配合接收机来实现快速定位,广泛应用于具有GPS功能的手机上。A-GPS定位的速度快、精度较高,但是要与服务器进行多次网络通信,占用了大量的通信资源,在使用手机密集的区域,受到网络堵塞的影响,因此,没有得到广泛推广与应用。

2)超宽带定位

超宽带(Ultra WideBand,UWB)技术通过发送纳秒级或纳秒级以下的超窄脉冲来传输数据,可以获得GHz级的数据带宽,实现室内定位。Ubisense是TDOA和AOA相结合的室内定位系统,测距范围达到50m,精度可达15 cm。Zebra推出了Dart UWB系统,精度达到30 cm,测距范围达到100m。UWB难以实现大范围室内覆盖,较高的系统建设成本也相应限制了超宽带定位技术的应用。

3)红外线定位

红外线定位通过室内的光学传感器接收到的红外线发射器发射出的特定红外线(InfraredRay)后进行定位。红外线室内定位精度相对较高,但是无法穿透障碍物,仅在直线可视距离内传播,有效距离较短,受室内布局和灯光影响较大,定位成本较高,实际应用上存在一定局限性。

4)超声波定位

超声波定位是采用反射式测量方法,根据发射超声波到参考节点响应回波的时间差计算与参考节点之间的距离,通过三角定位方法计算出待测目标的位置。超声波定位能在非可视距离下传播,定位精度较高且误差较小,但是超声波信号传输衰减严重,定位有效范围有限,设备成本较高,适用于特定环境下的室内定位应用。

5)蓝牙定位

蓝牙室内定位根据测量终端设备信号强度通过指纹定位算法进行定位。蓝牙定位技术安全性高、成本低、功耗低、设备体积小,目前大部分手机终端都自带蓝牙模块,容易大范围的普及和部署实施,但是该技术容易受到外部噪声信号的干扰,信号稳定性较差,通信范围较小。

6)射频识别定位

射频识别(Radio FrequencyIdentification,简称RFID)定位技术利用射频信号进行非接触式双向通信交换数据以达到识别和定位的目的。目前,具有代表性的RFID定位系统有MITOxygen 项目开发的Cricket 系统、华盛顿大学的SpotON系统、微软公司的 RADAR系统等。RFID技术传输范围大、成本很低,但作用距离短,最长只有几十米,而且射频信号不具有通信能力,只使用射频识别技术是不能进行室内定位的,必须与其他辅助技术相结合才能完成。

7)惯性传感器定位

利用惯性传感器采集的运动数据,如加速度传感器、陀螺仪等测量物体的速度、方向、加速度等信息,通过积分定位方法或者基于航位推测法,经过各种运算得到物体的位置信息。随着行走时间增加,惯性导航定位的误差也在不断累积。由于其定位数据比较稳定,一般与GNSS技术相结合进行辅助导航,在无法接收到其他有效定位信号的情况下,使用该方法来辅助定位。

8)基站定位

从第二代、第三代到现在的 LTE 第四代通信系统定位技术的发展,使得利用基站进行定位的精度大大得到了提高。基站定位在室内、室外广域环境下都能定位,能作为普适化的定位方案,但是定位精度与基站密度密切相关。

9)WiFi室内定位

近年来WiFi技术飞速发展,城市中的公共场所如大型超市商场、学校、企业等都已经广泛部署WiFi。WiFi室内定位技术已经出现了很多具有代表性的研究成果,如RADAR系统、Nibble系统、Weyes系统等室内定位系统。由于WiFi网络的普及,WiFi定位是目前比较流行的定位技术,定位精度能达到米级,定位成本低,定位信号收发范围大,适用性强,可以被普及推广。

10)其他室内定位技术

光跟踪室内定位技术让LED灯具发一定规律和频率的光信号,智能手机的摄像头接收该光信号进行检测、计算位置信息,定位精度在1m之内,Bytelight是LED定位技术的代表,国内的华策光通信采用LED定位开发了Ubeacon室内定位系统。

伪卫星是在地下、隧道及室内等环境下无法接收GPS卫星信号时,发射与GPS轨道卫星相同的信号,替代GPS卫星实现室内定位。

ZigBee室内定位是一种低功耗、低成本、短距离的无线网络技术,常用于工业传感领域和智能家居方面。

计算机视觉是从复杂变化的背景环境中准确识别出所需的运动目标,提取稳定的目标特征,并对目标的位置等信息进行快速实时的跟踪及计算定位,代表系统为Microsoft研究院的EasyLiving系统。

此外,地磁定位技术采用识别环境中的地磁信号与磁场基准图进行比对来实现精准定位,无需依赖环境中的任何硬件条件,通过智能手机自带的感应器即可进行定位,代表系统为芬兰奥卢大学IndoorAtlas,精度已经可以达到0.1~2m。




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