林 峰 張 磊 李貴楠 王 智,2

1(浙江大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院 杭州 310027) 2(工業(yè)控制技術(shù)國家重點實驗室(浙江大學(xué)) 杭州 310027)

基于智能手機(jī)聲信號的自標(biāo)定室內(nèi)定位系統(tǒng)

林 峰1張 磊1李貴楠1王 智1,2

1(浙江大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院 杭州 310027)2(工業(yè)控制技術(shù)國家重點實驗室(浙江大學(xué)) 杭州 310027)

(21532066@zju.edu.cn)

隨著室內(nèi)位置信息服務(wù)需求的爆發(fā)式增長，對室內(nèi)定位系統(tǒng)的定位精度、與智能手機(jī)的兼容性、成本控制、實時性及數(shù)據(jù)更新速率等提出了新的要求.基于通用智能手機(jī)平臺，應(yīng)用聲技術(shù)提出了一種新的錨節(jié)點自標(biāo)定與用戶定位方法，設(shè)計并實現(xiàn)了一套室內(nèi)定位系統(tǒng)：LinLoc.該系統(tǒng)在聲技術(shù)TPSN測距模型的基礎(chǔ)上，利用到達(dá)時間(time of arrival, TOA)估計技術(shù)，提出一種高實時性的用戶定位方法，實現(xiàn)了厘米級別的用戶定位，無需時間同步且與智能手機(jī)完全兼容，同時提出一種基于TPSN測距的半定規(guī)劃(semidefinite programming, SDP)錨節(jié)點自標(biāo)定方法，解決了大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中錨節(jié)點的坐標(biāo)標(biāo)定及后期維護(hù)問題.針對LinLoc系統(tǒng)做了充分的仿真及實驗，其結(jié)果表明：系統(tǒng)性能良好，定位精度可達(dá)0.05～0.3 m，能夠在室內(nèi)環(huán)境中為人們提供精確的位置信息服務(wù).

聲信號；室內(nèi)定位；自標(biāo)定；智能手機(jī)；到達(dá)時間；時間同步

近年來，以北斗、GPS(global position system)和伽利略為代表的衛(wèi)星定位技術(shù)提供的位置服務(wù)(location based service, LBS)為人們的生活提供了極大的便利，已成為日常生活中不可或缺的重要組成部分.由于衛(wèi)星信號在穿越墻壁時的劇烈衰減，使得衛(wèi)星定位技術(shù)在室內(nèi)環(huán)境使用時受到巨大限制[1].隨著大型地下停車場的車輛定位和導(dǎo)航、商場精準(zhǔn)營銷、交通樞紐人流監(jiān)測、智慧工廠等室內(nèi)定位與導(dǎo)航需求的提出[2]，加之智能手機(jī)多傳感、移動計算和大眾普及的特性，與智能手機(jī)兼容的室內(nèi)定位與導(dǎo)航技術(shù)具有極大的市場潛力與實際應(yīng)用價值.國內(nèi)外現(xiàn)有的室內(nèi)定位技術(shù)如表1所示：

Table 1 Indoor Localization Technologies表1 室內(nèi)定位技術(shù)對比

對比發(fā)現(xiàn)，能夠與智能手機(jī)兼容的只有WiFi、藍(lán)牙、地磁和聲技術(shù).WiFi、藍(lán)牙以及地磁技術(shù)的定位原理通常采用的是基于網(wǎng)格劃分的指紋識別(fingerprint)[9]方法，可達(dá)米級精度.藍(lán)牙技術(shù)的精度與布設(shè)的錨節(jié)點密度有關(guān)[10].與這些技術(shù)相比，基于聲音的定位技術(shù)具有的優(yōu)勢包括：1)與智能手機(jī)完全兼容，無需增加額外的硬件；2)錨節(jié)點(beacon node)，即用于輔助定位提前布設(shè)的信標(biāo)節(jié)點，其硬件僅由麥克風(fēng)、揚聲器、通信模塊及采集電路構(gòu)成[11]，具有體積小、結(jié)構(gòu)簡單且成本低的特點；3)可達(dá)厘米級定位精度.這3方面優(yōu)勢使得基于聲音的定位技術(shù)成為最具競爭力的室內(nèi)定位技術(shù)之一.

目前國內(nèi)外基于聲技術(shù)的定位系統(tǒng)按照定位方式可以分為4類：

1) 基于到達(dá)時間差(time difference of arrival, TDOA)的定位系統(tǒng)，如基于無線電波及超聲波信號到達(dá)時間差的Cricket系統(tǒng)[12]和基于錨節(jié)點嚴(yán)格時鐘同步的ASSIST系統(tǒng)[13];

2) 基于到達(dá)時間(time of arrival, TOA)的定位系統(tǒng)，如基于聲信號調(diào)制和解調(diào)原理及嚴(yán)格時鐘同步Guoguo系統(tǒng)[14]和超聲波厘米級測距的SpiderBat系統(tǒng)[15];

3) 基于到達(dá)方向角(direction of arrival, DOA)的定位系統(tǒng)，如整合了一個傳感器陣列[16]的ENSBox系統(tǒng)[17];

4) 基于多普勒效應(yīng)的Swadloon定位系統(tǒng)[18].

對上述系統(tǒng)進(jìn)行總結(jié)可以發(fā)現(xiàn)，要將基于聲技術(shù)的室內(nèi)定位系統(tǒng)推向?qū)嶋H場景，需要解決的問題包括：1)錨節(jié)點之間的高精度時鐘同步,成本較高且需要定期維護(hù)；2)系統(tǒng)中錨節(jié)點自身位置的精確標(biāo)定.隨著系統(tǒng)布設(shè)規(guī)模的擴(kuò)大，人工量測會極大地增加系統(tǒng)成本并引入累積量測誤差[19].針對上述高精度時間同步和錨節(jié)點人工標(biāo)定帶來的挑戰(zhàn)，本文設(shè)計并實現(xiàn)一種室內(nèi)定位系統(tǒng)：LinLoc.該系統(tǒng)無需額外的時間同步和自標(biāo)定硬件成本，其創(chuàng)新點包括3個方面：

1) 提出一種免除時鐘同步的高實時性TOA定位方案，僅需一次交互便可估計出用戶手機(jī)到達(dá)所有錨節(jié)點的精確TOA值，實現(xiàn)高精度定位；

2) 提出一種錨節(jié)點高精度自標(biāo)定方案，除錨節(jié)點本身不增加其他任何硬件設(shè)備支持，僅需極少量已知錨節(jié)點的絕對位置的先驗條件下，實現(xiàn)所有未知錨節(jié)點絕對位置的高精度一次性自標(biāo)定；

3) 直接基于智能手機(jī)平臺實現(xiàn)，與智能手機(jī)完全兼容，無需在手機(jī)中增加任何其他硬件，支持Android及IOS操作系統(tǒng).

1 系統(tǒng)方案

1.1 總體方案

LinLoc室內(nèi)定位系統(tǒng)的總體方案設(shè)計為3個階段：1)錨節(jié)點的自標(biāo)定，利用本文提出的高精度自標(biāo)定方案(1.2節(jié)詳述)，通過極少量的人工標(biāo)定錨節(jié)點的絕對坐標(biāo)得到其他未知錨節(jié)點的絕對坐標(biāo)；2)用戶智能手機(jī)與錨節(jié)點的信息交互，用戶智能手機(jī)提出定位請求并發(fā)射聲信號，錨節(jié)點網(wǎng)絡(luò)接收到請求后發(fā)射聲信號完成交互(1.3節(jié)詳述)；3)定位過程，服務(wù)器處理第2階段中用戶智能手機(jī)端及錨節(jié)點網(wǎng)絡(luò)所接收到的聲音信號，精確估計TOA值并由定位算法計算得到用戶位置，再通過WiFi網(wǎng)絡(luò)將定位結(jié)果反饋至用戶智能手機(jī)進(jìn)行顯示.總體方案設(shè)計的流程圖如圖1所示：

Fig. 1 The flow diagram of system solution圖1 系統(tǒng)方案流程圖

本系統(tǒng)受啟發(fā)于傳感網(wǎng)絡(luò)時鐘同步協(xié)議(time synchronization protocol for sensor networks, TPSN)[20]，采用一種基于聲技術(shù)的交互式測距方法(TPSN測距模型)，該方法得到1個距離量測需要2次聲信號廣播，可規(guī)避測距過程的時鐘同步問題(第2節(jié)詳述).系統(tǒng)中錨節(jié)點的自標(biāo)定方案與目標(biāo)用戶的定位方案均是以此為基礎(chǔ)的應(yīng)用和擴(kuò)展.為避免傳統(tǒng)的迭代算法(如梯度下降、牛頓法等)對初始值的依賴而收斂到局部最優(yōu)解的問題[21]，本文采用基于網(wǎng)格劃分的最大似然估計算法來定位用戶智能手機(jī).

1.2 錨節(jié)點自標(biāo)定方案

現(xiàn)有的基于聲技術(shù)的室內(nèi)定位系統(tǒng)，如Guoguo，ASSIT，Swadloon系統(tǒng)等，均需預(yù)先布設(shè)錨節(jié)點網(wǎng)絡(luò)，并采用人工量測的方法對錨節(jié)點進(jìn)行精確地標(biāo)定.然而在實際的應(yīng)用中，隨著錨節(jié)點網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴(kuò)大，需要量測的錨節(jié)點數(shù)量也隨之增多，此時人工量測的工作量和維護(hù)的成本也將隨之劇增.針對上述問題，本文提出一種自標(biāo)定方案應(yīng)用于LinLoc系統(tǒng).

LinLoc系統(tǒng)錨節(jié)點由微處理器、麥克風(fēng)、揚聲器、WiFi模塊及支撐電路組成.各個錨節(jié)點通過WiFi模塊連入同一個局域網(wǎng)，由服務(wù)器統(tǒng)一控制數(shù)據(jù)和指令的傳輸.在不增加任何硬件設(shè)備的情況下，通過每2個錨節(jié)點之間進(jìn)行TPSN測距獲得每2個錨節(jié)點之間的距離量測值.對于有N個錨節(jié)點的系統(tǒng)，所有錨節(jié)點完成兩兩交互共需要N(N-1)次發(fā)聲，耗時巨大.針對上述問題，LinLoc系統(tǒng)僅通過1次遍歷共N次發(fā)聲便可以得到錨節(jié)點兩兩之間的距離量測.具體地，服務(wù)器控制錨節(jié)點信號采集模塊打開，各錨節(jié)點按照節(jié)點編號以固定時間間隔依次發(fā)聲，在最后一個錨節(jié)點發(fā)聲完畢之后關(guān)閉信號采集模塊，完成網(wǎng)絡(luò)聲信號的采集.在獲得距離量測值并已知少量錨節(jié)點絕對位置的前提下，本文提出了一種基于TPSN測距的SDP自標(biāo)定模型一次性估計出所有未知錨節(jié)點的絕對位置坐標(biāo)(第3節(jié)詳述).LinLoc系統(tǒng)自標(biāo)定方案流程圖如圖2所示：

Fig. 2 The flow diagram of self-calibration solution圖2 自標(biāo)定方案流程圖

1.3 用戶智能手機(jī)定位方案

LinLoc系統(tǒng)采用的是基于TOA的3邊定位來標(biāo)定用戶位置，即需要獲得用戶智能手機(jī)到至少3個錨節(jié)點的距離量測.設(shè)錨節(jié)點的個數(shù)為N，一次定位過程便需要2N次聲信號廣播，十分耗時.為了提高實時性需要改進(jìn)方案，若將自標(biāo)定方案應(yīng)用到用戶定位中來，一次定位過程只需要N+1次聲信號廣播.然而隨著N的增長，更新速率將會下降，所以需要進(jìn)一步改進(jìn).為了提高定位更新速率、縮短信號交互時間，本文提出一種高實時性的目標(biāo)定位方案，其一次定位的耗時不隨錨節(jié)點的規(guī)模變化，僅需要用戶智能手機(jī)與錨節(jié)點網(wǎng)絡(luò)中的某一個節(jié)點進(jìn)行1次交互(共2次聲信號的廣播)便可以獲得所有距離量測值.其原理圖如圖3所示：

Fig. 3 The principle of localization for user’s smartphone圖3 用戶智能手機(jī)定位方案原理圖

圖3中A，B分別是網(wǎng)絡(luò)中2個錨節(jié)點，其中A是與用戶智能手機(jī)U交互的節(jié)點，A，B，U的時鐘均未同步，ΔtAB，ΔtAU，ΔtUB分別表示A與B,A與U,U與B之間的時鐘偏差，三者滿足：

ΔtAB=ΔtAU+ΔtUB.

用戶手機(jī)U與錨節(jié)點A的一次交互過程如圖3所示：用戶手機(jī)U先廣播聲信號請求定位，U，A，B各自記錄信號在本地時鐘的到達(dá)時刻tU1，tA1，tB1，然后錨節(jié)點A廣播一個聲信號作為反饋，U，A，B各自記錄信號在本地時鐘的到達(dá)時刻為tU2，tA2，tB2.其中為了表示方便，假設(shè)用戶智能手機(jī)U到錨節(jié)點B的距離大于到錨節(jié)點A的距離，錨節(jié)點A到錨設(shè)節(jié)點B的距離大于到智能手機(jī)U的距離.即tB1>tA1，tB2>tU2.由錨節(jié)點B分別接收到用戶手機(jī)U與錨節(jié)點A廣播的信號可得：

(1)

其中，DAB為錨節(jié)點A，B之間的距離，由于錨節(jié)點A，B的絕對坐標(biāo)已知，所以DAB已知；Dx為用戶手機(jī)U與錨節(jié)點B的距離，是需要估計的值.由用戶手機(jī)U與錨節(jié)點A的交互過程可以得到：

(2)

其中，DAU為錨節(jié)點A與用戶手機(jī)U之間的距離，v是聲速.由式(2)可得：

(3)

將式(1)及式(3)帶入ΔtAB=ΔtAU+ΔtUB，化簡后可以得到：

(4)

可以看到，DAU由TPSN測距得到，DAB已知，將tA1，tA2，tB1，tB2帶入式(4)便可以得到Dx，即在用戶智能手機(jī)U與錨節(jié)點A交互的同時，可以通過式(4)得到用戶智能手機(jī)U與錨節(jié)點B的距離.由此推廣到錨節(jié)點網(wǎng)絡(luò)中的所有錨節(jié)點，便可以僅通過一次交互計算出用戶手機(jī)U到所有錨節(jié)點的距離，并同時規(guī)避掉同步問題.

由此方案獲得距離量測值之后，下一步對用戶智能手機(jī)位置進(jìn)行求解.設(shè)場景中共有n個錨節(jié)點，(xi,yi)表示第i個錨節(jié)點的絕對位置坐標(biāo)，其中i=1,2,…,n，用戶智能手機(jī)的位置坐標(biāo)記為(x,y)，di為用戶智能手機(jī)到錨節(jié)點i的距離.考慮距離量測值中的誤差因素，可以得到:

(5)

其中，εi為用戶智能手機(jī)到錨節(jié)點i的距離量測誤差，假設(shè)εi服從均值為0、方差為σ2的高斯分布，即εi～N(0,σ2)，由最大似然估計方法可以得到代價函數(shù)J(x,y)為

對式(6)中的無約束優(yōu)化問題，LinLoc系統(tǒng)采用基于網(wǎng)格劃分的最大似然估計搜索求解未知目標(biāo)的坐標(biāo)(x,y)的估計值：

(7)

Y={ystart:β:yend},

其中，X和Y分別表示橫軸及縱軸的搜索范圍[xstart,xend]，[ystart,yend]；搜索步長分別為α和β.

2 TPSN測距

2.1 TPSN測距模型

圖4為以2部通用智能手機(jī)為例的TPSN測距模型的原理圖.A，B這2臺智能手機(jī)各自的時鐘為ClockA與ClockB，手機(jī)A在自己時鐘的時刻tA0發(fā)送1個聲信號，手機(jī)B在自己時鐘的時刻tB1接收到該信號，延遲一定時間之后，手機(jī)B在自己時鐘的時刻tB0反饋1個聲信號，手機(jī)A在自己時鐘的時刻tA2接收到該信號.

Fig. 4 The principle of TPSN ranging model圖4 TPSN測距模型原理

LinLoc系統(tǒng)采用的是基于樣本計數(shù)的時延估計方法，即tdelay=n/fs，其中n為樣本點數(shù)，fs為采樣頻率.值得注意的是：考慮到手機(jī)自身尺寸的影響，估計得到的發(fā)送信號的時間往往是tA1與tB2，與真實發(fā)送時間tA0與tB0存在一定的誤差，其原因是通用智能手機(jī)自身麥克風(fēng)和揚聲器之間存在7～10 cm的間隔，產(chǎn)生的誤差在0.2～0.3 ms之間，該誤差相比于距離量測D可以忽略不計.因此，在實際使用中，可以將tA1與tB2近似為真實的發(fā)送時刻.在手機(jī)A，B時鐘預(yù)先同步的情況下，距離可以表示為

(8)

將式(8)中2個等式相加整理后得到：

(9)

其中,v是聲速.從式(9)中可以看出，此方法可以成功規(guī)避掉測距過程中的時鐘同步問題.

2.2 聲信號的選取

通用智能手機(jī)所支持的聲音信號的頻段為200 Hz～20 kHz[22]，為了選取合適頻率范圍的聲信號，本文對智能手機(jī)Google Nexus4的揚聲器及麥克風(fēng)頻率響應(yīng)進(jìn)行測試.2部手機(jī)在辦公室環(huán)境下間距1 m放置，其中1部手機(jī)連續(xù)播放200 Hz～20 kHz的聲信號；另一部手機(jī)通過麥克風(fēng)以44.1 kHz的頻率進(jìn)行采集，得到的信號強(qiáng)度隨頻率變化的結(jié)果如圖5所示，其中為了使圖像更直觀便于分析，縱坐標(biāo)是根據(jù)幅頻響應(yīng)中幅度最大值進(jìn)行歸一化之后的結(jié)果.

Fig. 5 Signal strength change with singnal frequency圖5 信號強(qiáng)度隨信號頻率變化圖

從圖5中可以看到，10 kHz以下具有較好的頻率響應(yīng)，采用此頻段的信號可以獲得更大的測距范圍以及更高的測距精度.但是從人體工程學(xué)的角度出發(fā)，應(yīng)選用人耳不敏感的15 kHz以上的高頻段信號.綜合考慮，LinLoc系統(tǒng)使用3～8 kHz頻段用于錨節(jié)點的自標(biāo)定以保證較高的精度，選取16～20 kHz頻段用于用戶智能手機(jī)定位，以提升用戶體驗.

在信號的調(diào)制形式上選擇線性調(diào)頻信號(linear frequency modulated, LFM)來有效抑制背景噪聲[23]，有限長度的LFM信號的表達(dá)式為

(10)

其中,t∈[0,T]，A(t)為信號幅度，T為信號時間長度，f0為載頻，μ0為調(diào)頻率，φ0為初始相位.

2.3 聲信號的檢測

(11)

且x1(t)與x2(t)的互相關(guān)函數(shù)為

(12)

(13)

由傅里葉變換及卷積定理得到頻域表達(dá)式：

(14)

基于互相關(guān)技術(shù)的LFM信號檢測如圖6所示，可以明顯看到經(jīng)過互相關(guān)處理之后，在信號到達(dá)時刻有明顯尖峰，能夠得到較為精確的估計時延.

Fig. 6 Using cross correlation to detect the LFM signal圖6 互相關(guān)檢測LFM信號示意圖

3 錨節(jié)點自標(biāo)定

3.1 錨節(jié)點網(wǎng)絡(luò)設(shè)計

Guoguo系統(tǒng)、ASSIT系統(tǒng)以及文獻(xiàn)[25]等對于錨節(jié)點的布設(shè)均根據(jù)房屋的結(jié)構(gòu)采用環(huán)繞式布局，如圖7(a)(b)所示.對于一般的矩形房頂結(jié)構(gòu)，在房頂墻面的4個角分別布設(shè)1個錨節(jié)點，并結(jié)合系統(tǒng)實際精度情況增加錨節(jié)點個數(shù).考慮到LinLoc系統(tǒng)無需同步僅需要1次交互的特點，并結(jié)合TPSN測距的高精度高穩(wěn)定特性，本文僅需在中間區(qū)域多增加1個錨節(jié)點來作為與用戶交互的錨節(jié)點，如圖7(c)結(jié)構(gòu)所示.圖7中圓點表示錨節(jié)點，其中方點表示系統(tǒng)中與用戶智能手機(jī)交互的錨節(jié)點.交互節(jié)點無需完全在中央位置，可以結(jié)合房屋實際情況而定.

Fig. 7 Anchor network design圖7 錨節(jié)點網(wǎng)絡(luò)設(shè)計

3.2 基于TPSN測距的SDP自標(biāo)定模型

(15)

其中,Nα表示已知節(jié)點和未知節(jié)點間(k,j)的連通集合，Nx表示未知節(jié)點之間(i,j)的連通集合.

在不考慮誤差的情況下，用X=(x1,x2,…,xn)來表示待求的未知節(jié)點坐標(biāo)，則X是一個2×n的矩陣.設(shè)ei表示長度為n的單位向量，即第i位為1，其他均為0.那么問題可以進(jìn)一步描述為

findX∈2×n,Y∈n×n,
s.t. (ei-ej)TY(ei-ej)=,?(j,i)∈Nx,
?(j,k)∈Na,
Y=XTX,

(16)

其中，二次約束Y=XTX并非是一個凸集，可以通過松弛技術(shù)，將Y=XTX松弛為Y?=XTX，從而將其轉(zhuǎn)化為一個SDP問題[26]：

findZ∈(n+2)×(n+2),
s.t. (0;ei-ej)TZ(0;ei-ej)=,?(j,i)∈Nx,
(ak;-ej)TZ(ak;-ej)=,?(j,k)∈Na,
?=0,

(17)

在真實的TPSN測距場景中，由于多徑效應(yīng)、噪聲干擾、采樣率波動、響應(yīng)延遲等相關(guān)因素的影響，量測誤差是一個不容忽視的問題.假設(shè)已知節(jié)點αk與未知節(jié)點xj之間的量測誤差為ej k，未知節(jié)點xi和未知節(jié)點xj之間的量測誤差為ei j.那么可以將引入誤差之后的距離量測描述為

(18)

同時假設(shè)誤差ej k，ei j均服從均值為0、方差為σ2的正態(tài)分布，即ej k～N(0,σ2)，ei j～N(0,σ2)，且相互獨立.則在已知距離量測信息的情況下，待估量X=(x1,x2,…,xn)的最大似然估計

(19)

將這個問題描述成優(yōu)化問題并結(jié)合之前的松弛技術(shù)，將其松弛的SDP問題表達(dá)為

(20)

4 仿真及實驗

4.1 錨節(jié)點自標(biāo)定仿真分析

為了驗證基于TPSN測距的SDP節(jié)點自標(biāo)定模型的精度，本文首先通過仿真來分析自標(biāo)定算法的效果.仿真場景設(shè)置為：在2×2的區(qū)域內(nèi)，隨機(jī)散布20個未知節(jié)點，即N=20，且所有噪聲服從均值為0、方差為σ2的獨立高斯分布.在仿真中使用控制變量法，首先保持σ不變(σ=0.2)，研究已知節(jié)點的個數(shù)M對定位性能的影響，M分別取5，10，20.為了消除節(jié)點分布對定位結(jié)果的影響，仿真實驗中的已知節(jié)點都按照M的個數(shù)隨機(jī)分布在實驗場景內(nèi).進(jìn)一步，保持已知節(jié)點個數(shù)不變(M=5)，分別將噪聲方差設(shè)為σ=0.1，0.2，0.4來研究噪聲對自標(biāo)定性能的影響.上述仿真結(jié)果都是基于1 000次蒙托卡洛方法.

仿真中使用2個自標(biāo)定性能衡量標(biāo)準(zhǔn)：

2) 平均誤差(mean error,me).定義n個未知節(jié)點的平均誤差為

(22)

如圖8(a)所示結(jié)果，在保證噪聲σ=0.2不變的情況下，隨著已知節(jié)點M個數(shù)的增加，均跡avg_trace和平均誤差mean_er的值逐漸減小.從直觀的定位圖上來看，也可以明顯地看出，隨著已知節(jié)點M個數(shù)的增加，定位性能也越來越好，當(dāng)M增加到一定程度時，定位性能的提升變得平緩.因此在實際的應(yīng)用過程中，可根據(jù)實際的精度要求來調(diào)整已知節(jié)點的個數(shù)M.如圖8(b)所示結(jié)果，在保證已知節(jié)點個數(shù)M=5不變情況下，隨著噪聲σ值的增加，均跡avg_trace和平均誤差mean_er的值逐漸增大，從直觀的定位圖上也可以明顯看出，隨著噪聲σ值的增加，定位性能逐漸變差.綜合來說，在真實的應(yīng)用場景中，需要根據(jù)實際的噪聲強(qiáng)度以及分布，綜合考慮布設(shè)已知節(jié)點的個數(shù)M來保證實際需要的定位性能.

4.2 錨節(jié)點自標(biāo)定實驗

為使實驗更具一般性，本文采用智能手機(jī)Google Nexus4作為實驗的錨節(jié)點，實驗中選取的3～8 kHz頻率范圍的LFM信號對應(yīng)式(10)中的具體參數(shù)為：T=50 ms，f0=3 kHz，μ0=100 kHz/s，φ0=0.實驗設(shè)計如圖9(a)所示：在7 m×7 m的室內(nèi)環(huán)境中，在屋頂布設(shè)9個錨節(jié)點，其中選定4個錨節(jié)點作為已知節(jié)點，其余5個為未知節(jié)點.9個錨節(jié)點通過WiFi連入同一局域網(wǎng)，數(shù)據(jù)通過局域網(wǎng)傳輸至服務(wù)器端進(jìn)行互相關(guān)(CC)時延估計、TPSN距離估計以及SDP自標(biāo)定算法未知節(jié)點坐標(biāo)估計.每個實驗重復(fù)100次，統(tǒng)計測距以及定位結(jié)果用于性能分析.實驗場景如圖9(b)所示，其中布設(shè)的9個錨節(jié)點用圓圈標(biāo)出，真實位置使用激光測距儀精確標(biāo)定，實驗環(huán)境溫度為27.4℃，濕度為62%，噪聲為62.4 dB.

實驗可以獲得100組每2個節(jié)點之間的距離估計結(jié)果，隨機(jī)選擇4個節(jié)點作為已知坐標(biāo)的錨節(jié)點，剩下5個節(jié)點為未知坐標(biāo)的錨節(jié)點，可以得到未知節(jié)點100組SDP模型的自標(biāo)定結(jié)果.用每次實驗的平均誤差作為評價標(biāo)準(zhǔn)，定義TPSN測距平均誤差為

Fig. 8 The simulation result of self-calibration圖8 自標(biāo)定仿真結(jié)果

Fig. 9 Self-calibration experiment design and experiment scene圖9 自標(biāo)定實驗設(shè)計及實驗場景

(23)

(24)

Fig. 10 The result of self-calibration experiments圖10 自標(biāo)定實驗結(jié)果

統(tǒng)計實驗結(jié)果的平均誤差如圖10所示.從圖10(a)自標(biāo)定誤差以及測距誤差的CDF圖可以看到，在進(jìn)行的這100次實驗中，測距誤差在14 cm以內(nèi)的置信度為90%，在20 cm以內(nèi)的置信度為100%，達(dá)到了一個較高的測距精度.自標(biāo)定誤差在17 cm以內(nèi)的置信度為90%，在21 cm以內(nèi)的置信度為100%，同樣達(dá)到了一個較高的定位精度.這100次實驗的平均測距誤差為13.4 cm，平均自標(biāo)定誤差為15.49 cm.為了獲得一個更加直觀的定位性能評價，圖10(b)取未知節(jié)點自標(biāo)定結(jié)果的平均坐標(biāo)繪制出直觀圖.

Fig. 11 Smartphone localization experiment approach and scene圖11 用戶智能手機(jī)定位實驗方案和場景

4.3 用戶智能手機(jī)定位實驗

如圖11(a)所示，為了驗證LinLoc系統(tǒng)對于用戶智能手機(jī)的定位精度，本節(jié)采用1.3節(jié)所述定位方案以及3.1節(jié)錨節(jié)點網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，設(shè)計了實驗方案.為更具一般性，用戶智能手機(jī)以及錨節(jié)點均采用Google Nexus4，用戶定位實驗選取16～20 kHz頻率范圍的LFM信號對應(yīng)式(10)中的具體參數(shù)為：T=50 ms，f0=16 kHz，μ0=80 kHz/s，φ0=0.實驗場景如圖11(b)所示，實驗環(huán)境數(shù)據(jù)：溫度為28.1℃，濕度為63%，噪聲為64.2 dB.

實驗中在運動軌跡上一共有35個測試點，每個測試點進(jìn)行5次定位，按照人工精確標(biāo)定和使用自標(biāo)定方案標(biāo)定所有錨節(jié)點坐標(biāo)可以得到2種不同的用戶定位結(jié)果，分別稱作直接定位結(jié)果和使用自標(biāo)定的定位結(jié)果.通過對比直接定位結(jié)果與測試點真實坐標(biāo)可以評價LinLoc系統(tǒng)定位性能的好壞，通過對比直接定位結(jié)果與使用自標(biāo)定的定位結(jié)果可以衡量自標(biāo)定方案在實際應(yīng)用中性能的優(yōu)劣.取每一個測試點上5次定位結(jié)果的中值中作為最終定位結(jié)果，繪制對比圖如圖12(a)所示，計算每一次實驗的定位誤差繪制CDF圖如圖12(b)所示.

Fig. 12 The result of user’s smartphone localization圖12 用戶智能手機(jī)定位實驗結(jié)果

從圖12(a)直觀分析，LinLoc系統(tǒng)對用戶智能手機(jī)的定位精度與激光測距儀標(biāo)定的測試點的真實位置相差無幾，系統(tǒng)定位性能較好.使用自標(biāo)定對用戶實際定位精度幾乎沒有影響，說明了自標(biāo)定在實際應(yīng)用時的良好性能.定量分析來看，35個測試點的直接定位結(jié)果的平均定位誤差為12.39 cm，最大誤差為22.91 cm，最小誤差為1.22 cm.使用自標(biāo)定方案，35個測試點的平均誤差為16.66 cm，最大誤差為35.78 cm，最小誤差為5.07 cm.對比發(fā)現(xiàn)，錨節(jié)點自標(biāo)定使LinLoc系統(tǒng)的平均定位精度僅僅下降了4.27 cm，再次證明了其良好性能.

從圖12(b)繪制的定位誤差的CDF圖來看，對于直接定位結(jié)果，定位誤差在21 cm以內(nèi)的置信度為90%，在24 cm以內(nèi)的置信度為100%，對于使用自標(biāo)定的情況，定位誤差在22 cm以內(nèi)的置信度為80%，在26 cm以內(nèi)的置信度為90%，在36 cm以內(nèi)的置信度為100%，由此可以看到，LinLoc系統(tǒng)可以保證一個較高的用戶智能手機(jī)定位精度，性能良好.

5 結(jié) 論

本文研究基于通用智能手機(jī)平臺，應(yīng)用聲技術(shù)解決室內(nèi)環(huán)境下用戶的高精度定位問題.1)本文從保證實用性和定位精度的角度出發(fā)，詳細(xì)介紹了系統(tǒng)方案設(shè)計以及相關(guān)技術(shù)機(jī)理，包括TPSN測距、互相關(guān)檢測技術(shù)和定位算法的原理，并通過對智能手機(jī)麥克風(fēng)頻響進(jìn)行測試討論了信號頻率范圍的和信號調(diào)制方式的選取.2)針對于大規(guī)模錨節(jié)點網(wǎng)絡(luò)的自標(biāo)定問題，本文提出一種基于TPSN測距的SDP高精度自標(biāo)定模型，除錨節(jié)點本身不增加其他任何硬件設(shè)備支持，在僅已知少量錨節(jié)點的絕對位置的先驗條件下，實現(xiàn)所有未知錨節(jié)點的高精度一次性自標(biāo)定.同時，針對用戶智能手機(jī)定位問題，提出一種免除時鐘同步的高實時性TOA定位方案，僅需一次聲信號交互便可以精確估計出用戶手機(jī)到所有錨節(jié)點的TOA值，實現(xiàn)高精度用戶定位.3)本文基于通用智能手機(jī)平臺設(shè)計并實現(xiàn)了LinLoc系統(tǒng)，并通過仿真和實驗充分驗證了系統(tǒng)的良好性能.

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AcousticSelf-CalibratingIndoorLocalizationSystemviaSmartphones

Lin Feng1, Zhang Lei1, Li Guinan1, and Wang Zhi1,2

1(CollegeofControlScienceandEngineering,ZhejiangUniversity,Hangzhou310027)2(StateKeyLaboratoryofIndustrialControlTechnology(ZhejiangUniversity),Hangzhou310027)

Growing needs for the indoor location based service (ILBS) bring newer and higher requirements for indoor localization systems, such as high accuracy, hardware compatibility, low cost for commercial application, instantaneity and fast data update rate etc. In order to meet those requirements with commercial smartphone platform, we design an indoor localization system named LinLoc, which includes a new self-calibrating approach and a new localization method. Based on TPSN ranging, LinLoc applies time-of-arrival (TOA) method with acoustic signals to achieve real-time users’ localization on normal commercial smartphone platform. With no extra time synchronization need, it can achieve centimeter-level accuracy. Furthermore, we propose a new self-calibrating approach based on acoustic TPSN ranging and semidefinite programming (SDP) algorithm. Through the interaction of every anchor nodes in the network, the new approach helps to solve the problem of self-calibrating in large-scale anchor network, and also helps to remove the heavy maintenance requirements afterwards. Then, LinLoc system which consists of a special-designed anchor network, smartphones installed with real-time app inside, and a backend server for processing is implemented. Simulations and experiments have been performed. The results show that LinLoc has nice indoor localization performance and its accuracy can be 0.05～0.3 m, which provides accurate ILBS for users.

acoustic signal; indoor localization; self-calibration; smartphones; time-of-arrival (TOA); time synchronization

2016-09-28；

2017-04-27

國家自然科學(xué)基金項目(61273079,61611130127)；工業(yè)控制技術(shù)國家重點實驗室開放課題(ICT1600199,ICT1600213)

This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (61273079, 61611130127) and the Open Project of State Key Laboratory of Industrial Control Technology (ICT1600199, ICT1600213).

王智(wangzhizju@gmail.com)

TP311

LinFeng, born in 1992. Master. His main research interests include indoor localiza-tion technology, signal processing and wireless sensor network.

ZhangLei, born in 1985. PhD.His main research interests include acoustic signal processing, time-frequency analysis, indoor localization and tracking of mobile target.

LiGuinan, born in 1992. Master. His main research interests include array signal processing, sensor network.

WangZhi, born in 1969. PhD, associate professor, PhD supervisor. Committee member for CCF Internet of Thing and China National Technical Committee of Internet of Thing. His main research interests include localization and tracking of mobile target, compressive sensing and statistical information processing.