黑龍江東方學(xué)院 張翼

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，基于位置的服務(wù)和計(jì)算備受關(guān)注[1]。在室外環(huán)境下，全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)（GNSS）是目標(biāo)定位的主要手段。然而，由于建筑物的遮擋導(dǎo)致信號(hào)衰減，GNSS 在室內(nèi)定位方面的應(yīng)用受到限制。研究顯示，人們平均有超過(guò)80%的時(shí)間在室內(nèi)[2]，因此，室內(nèi)定位系統(tǒng)的需求將更加迫切。該技術(shù)在智能家居、倉(cāng)庫(kù)、博物館、醫(yī)療保健中心、室內(nèi)停車(chē)場(chǎng)以及購(gòu)物中心等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用，因此，研究低成本、高精度的室內(nèi)定位系統(tǒng)顯得十分重要。

現(xiàn)今，研究人員已提出了許多室內(nèi)定位技術(shù)方案。這些方案包括基于紅外線(xiàn)、可見(jiàn)光、聲音（可聽(tīng)聲和超聲）、磁場(chǎng)或無(wú)線(xiàn)電信號(hào)的實(shí)現(xiàn)方式，還包括慣性導(dǎo)航和基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的室內(nèi)定位方案[3]。在基于無(wú)線(xiàn)電的室內(nèi)定位系統(tǒng)中，超寬帶（UWB）信號(hào)因其具有抗多徑干擾能力強(qiáng)、穿透力強(qiáng)[4]、低功耗、高安全性以及高定位精度等優(yōu)點(diǎn)，尤其適用于室內(nèi)定位系統(tǒng)。因此，本文將解析基于UWB 的室內(nèi)定位算法。

1 超寬帶定位算法綜述

超寬帶技術(shù)（UWB 技術(shù)）是一種無(wú)線(xiàn)電技術(shù)。聯(lián)邦通信委員會(huì)（FCC）對(duì)UWB 技術(shù)的定義如式（1）所示[5]：

在該公式（1）中，fH和fL分別指功率下降10dB 時(shí)所對(duì)應(yīng)的高端和低端頻率，fC則為載波頻率或中心頻率。由于其獨(dú)特性能，超寬帶技術(shù)可提供分米級(jí)測(cè)距精度，非常適用于室內(nèi)定位系統(tǒng)。超寬帶信號(hào)通常在GHz 量級(jí)帶寬內(nèi)操作，低頻成分具有更好的穿透性，此外，超寬帶脈沖可以較好地對(duì)抗多徑效應(yīng)。與其他基于無(wú)線(xiàn)電信號(hào)的定位技術(shù)不同，UWB 采用極短的脈沖信號(hào)而非連續(xù)載波信號(hào)進(jìn)行通信或定位。以下將探討常用的超寬帶定位算法。

1.1 ToA 算法和ToF 算法

ToA(Time of Arrival)或ToF(Time of Flight)定位算法被稱(chēng)為“到達(dá)時(shí)間”或“飛行時(shí)間”算法。其原理是信標(biāo)和基站在時(shí)間同步的情況下，根據(jù)無(wú)線(xiàn)電信號(hào)從信標(biāo)到基站的飛行時(shí)間，計(jì)算飛行距離，利用公式計(jì)算出信標(biāo)位置。該算法的系統(tǒng)組成原理如圖1 所示。

圖1 ToA 和ToF 算法系統(tǒng)組成Fig.1 Composition of ToA and ToF algorithm system

ToA 算法的處理過(guò)程如下：已知3 個(gè)基站的坐標(biāo)分別為(x1,y1)、(x2,y2)和(x3,y3)，假設(shè)信標(biāo)坐標(biāo)為(x,y)，在t時(shí)刻發(fā)送信號(hào)。3 個(gè)基站接收時(shí)間為t1、t2和t3，信號(hào)的傳輸速度為c。求解式（2）、式（3）、式（4）所示的方程組即可獲得信標(biāo)位置。

ToF 算法的原理是，信標(biāo)首先向基站發(fā)送請(qǐng)求信息，基站經(jīng)過(guò)的一段時(shí)間后，回復(fù)確認(rèn)信息。設(shè)信標(biāo)發(fā)出信號(hào)到接收基站應(yīng)答信號(hào)的時(shí)間間隔為T(mén)1，基站接收信號(hào)到發(fā)出應(yīng)答信號(hào)的時(shí)間間隔為T(mén)2，則信號(hào)飛行時(shí)間如式（5）所示：

目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的距離D=Ttof×c，其中c為無(wú)線(xiàn)信號(hào)的傳播速度，近似于光速。

ToA 或ToF 算法具有系統(tǒng)組成簡(jiǎn)單、算法易于理解和方便計(jì)算等優(yōu)勢(shì)。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，也存在明顯的缺點(diǎn)，例如，信標(biāo)和基站之間的時(shí)間同步代價(jià)很大，數(shù)學(xué)模型沒(méi)有考慮多徑效應(yīng)，因此，計(jì)算距離會(huì)存在非視距誤差。為了解決這些缺點(diǎn)，在算法設(shè)計(jì)中可以考慮使用其他技術(shù)或算法來(lái)輔助改善其性能。

1.2 TDoA 算法

TDoA（Time Difference of Arrival）定位方法是對(duì)ToA 算法進(jìn)行改進(jìn)的一種算法，被稱(chēng)為“到達(dá)時(shí)間差”算法。該算法通過(guò)測(cè)量信標(biāo)信號(hào)到不同基站的傳播時(shí)間差，可以確定信號(hào)源的距離，并利用信號(hào)源到多個(gè)基站的距離計(jì)算出信號(hào)的位置。具體而言，通過(guò)比較信號(hào)到達(dá)多個(gè)基站的時(shí)間差，可以得到以基站為焦點(diǎn)、距離差為長(zhǎng)軸的雙曲線(xiàn)，而雙曲線(xiàn)的交點(diǎn)就是信標(biāo)的位置。TDoA 的算法模型圖如圖2 所示。為改進(jìn)TDoA 算法的性能，可以考慮采用其他算法或技術(shù)來(lái)輔助實(shí)現(xiàn)。

圖2 TDoA 算法模型圖Fig.2 TDoA algorithm model

已知基站1、2、3 的坐標(biāo)分別為(x1,y1)、(x2,y2)和(x3,y3)，假設(shè)信標(biāo)坐標(biāo)為(x,y)，則可得到TDoA 算法公式如式（6）所示：

TDoA 算法的特點(diǎn)是只需要對(duì)基站間進(jìn)行時(shí)間同步，而不需要對(duì)基站和信標(biāo)進(jìn)行時(shí)間同步，使得系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)成本降低。當(dāng)信標(biāo)位于基站所組成的三角形內(nèi)部時(shí)，定位精度最高，然而，當(dāng)信標(biāo)越靠近三角形的邊緣，誤差就越大。此外，TDoA 算法仍然存在非視距誤差問(wèn)題，為了提高其性能，可以考慮進(jìn)一步優(yōu)化算法或結(jié)合其他技術(shù)來(lái)輔助實(shí)現(xiàn)。

1.3 AoA 算法

AoA（Angle of Arrival）定位方法被稱(chēng)為“到達(dá)角度測(cè)距”算法。該算法通過(guò)基站設(shè)備感知信標(biāo)信號(hào)到達(dá)的方向，計(jì)算接收站和信標(biāo)之間的相對(duì)方位或角度，進(jìn)而利用三角測(cè)量法或其他方式計(jì)算信標(biāo)位置。AoA 算法模型的示意圖如圖3 所示。

圖3 AoA 算法模型示意圖Fig.3 Schematic diagram of AoA algorithm model

已知基站1、2 的坐標(biāo)分別為(x1,y1)和(x2,y2),信標(biāo)坐標(biāo)為(x,y)，以垂直于基站和信標(biāo)的直線(xiàn)作為基準(zhǔn)方向，基站1 和2 的夾角分別為A1和A2，可得到算法公式如式（7）所示：

AoA 算法的優(yōu)點(diǎn)在于定位精度高，系統(tǒng)組成簡(jiǎn)單，只需要兩個(gè)基站就能實(shí)現(xiàn)定位，并且不需要同步時(shí)鐘。但是，此種方法需要安裝高靈敏度和空間分辨率的陣列天線(xiàn)，從而增加設(shè)備成本，同時(shí)，該方法同樣會(huì)受到非視距環(huán)境的影響。為解決這些問(wèn)題，可以考慮采用其他算法或技術(shù)，或結(jié)合多種定位方法進(jìn)行綜合定位。

1.4 RSS 算法

通過(guò)測(cè)量節(jié)點(diǎn)間的能量來(lái)估算目標(biāo)與接收機(jī)之間的距離，被稱(chēng)為Received Signal Strength（RSS）算法。由于接收信號(hào)強(qiáng)度與距離成反比，因此可以利用傳播模型和發(fā)射信號(hào)強(qiáng)度與接收信號(hào)強(qiáng)度之間的差異來(lái)計(jì)算距離。超寬帶定位中采用RSS 算法，其操作簡(jiǎn)單，無(wú)需進(jìn)行時(shí)間同步，且成本低廉。但是，由于無(wú)線(xiàn)單波傳播環(huán)境復(fù)雜，整個(gè)過(guò)程容易受到物品擺放、障礙物遮擋等影響，且多徑效應(yīng)影響明顯，因此定位效果并不理想。為提高RSS 算法的性能，可以嘗試結(jié)合多種方法進(jìn)行綜合定位。

2 超寬帶定位算法的影響因素

2.1 非視距誤差

視距傳輸（Line of Sight Propagation，LOS Propagation）是指在發(fā)射天線(xiàn)和接收天線(xiàn)間能夠相互“看見(jiàn)”的距離內(nèi)，無(wú)線(xiàn)電波直接從發(fā)射點(diǎn)傳播到接收點(diǎn)（一般要包括地面的反射波）的一種傳播方式。然而，在真實(shí)的無(wú)線(xiàn)環(huán)境中，信號(hào)在從信標(biāo)到基站的傳輸路徑中會(huì)遇到各種障礙物，因此信號(hào)需要經(jīng)過(guò)反射和折射才能夠到達(dá)接收端。而信號(hào)在經(jīng)過(guò)反射和折射后傳輸?shù)木嚯x比信標(biāo)和基站之間的直線(xiàn)距離長(zhǎng)，基站接收到信號(hào)的到達(dá)角也會(huì)發(fā)生較大的偏差，這種現(xiàn)象被稱(chēng)為非視距傳輸（Non Line of Sight Propagation，NLOS Propagation）。如果利用非視距傳輸情況下所測(cè)量的參數(shù)對(duì)信標(biāo)位置進(jìn)行計(jì)算，其結(jié)果和真實(shí)值之間會(huì)存在一定的誤差，稱(chēng)為非視距誤差。為解決這個(gè)問(wèn)題，研究者們提出了許多方法，例如，提出一種混合定位方法，在非視距條件下采用基于指紋的定位算法，在視距條件下采用傳統(tǒng)算法；再比如，可利用深度學(xué)習(xí)和圖優(yōu)化技術(shù)通過(guò)邊緣計(jì)算解決非視距誤差問(wèn)題。

2.2 多徑效應(yīng)

多徑效應(yīng)是指無(wú)線(xiàn)電波受到環(huán)境影響后，通過(guò)不同路徑傳播，各分量場(chǎng)到達(dá)接收端的時(shí)間不同，導(dǎo)致干擾信號(hào)失真或錯(cuò)誤。目前減少多徑干擾的方法有：提高接收機(jī)的距離測(cè)量精度和使用抗多徑天線(xiàn)。

3 高精度室內(nèi)定位技術(shù)發(fā)展展望

3.1 多種技術(shù)融合定位

為了滿(mǎn)足各種室內(nèi)環(huán)境和應(yīng)用場(chǎng)景的需求，彌補(bǔ)單一技術(shù)的局限性，越來(lái)越多的室內(nèi)高精度定位方案已將慣性傳感器技術(shù)與基于WiFi 的定位技術(shù)等其他技術(shù)融合，這已經(jīng)成為一種趨勢(shì)。Google、Broadcom、CSR 等公司提供了多種技術(shù)融合的混合解決方案。未來(lái)，還將出現(xiàn)更多傳感器、WiFi、BLE 等技術(shù)混合的解決方案，以滿(mǎn)足不同需求。

3.2 室內(nèi)地圖和室內(nèi)定位數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)迅速發(fā)展

隨著室內(nèi)高精度定位相關(guān)技術(shù)趨于成熟，為保證快速擴(kuò)展的能力和定位性能的可靠性與一致性，室內(nèi)定位技術(shù)依然需要面對(duì)諸多挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)包括地圖和數(shù)據(jù)庫(kù)的擴(kuò)展性，快速有效地產(chǎn)生和維護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)的技術(shù)等。但是，隨著室內(nèi)定位應(yīng)用場(chǎng)景的增多，室內(nèi)地圖和室內(nèi)定位數(shù)據(jù)庫(kù)必然得到迅速發(fā)展。

3.3 基于位置的應(yīng)用和服務(wù)會(huì)更多利用附近的感應(yīng)和發(fā)現(xiàn)

相對(duì)于室內(nèi)高精度定位來(lái)說(shuō)，附近的設(shè)備發(fā)現(xiàn)更加簡(jiǎn)單，因?yàn)樗恍枰?jì)算精確的位置，只需要發(fā)現(xiàn)附近的設(shè)備就能提供相應(yīng)的服務(wù)。這種室內(nèi)高精度定位技術(shù)對(duì)于室內(nèi)和連續(xù)無(wú)處不在的定位有很大影響，并且可以作為很好的補(bǔ)充技術(shù)，尤其是針對(duì)精確定位不容易實(shí)現(xiàn)的場(chǎng)景。這種技術(shù)包括BT/BLE、LTEDirect、WiFiDirect 和NFC 等。

3.4 低功耗優(yōu)化

為了實(shí)現(xiàn)隨時(shí)隨地的精準(zhǔn)定位，需要降低定位功能對(duì)移動(dòng)設(shè)備帶來(lái)的額外功耗。這可以通過(guò)使用專(zhuān)用的室內(nèi)高精度定位處理引擎來(lái)減少應(yīng)用處理器的喚醒次數(shù)、結(jié)合運(yùn)動(dòng)檢測(cè)和行為模式檢測(cè)來(lái)降低功耗，以及融合多種定位技術(shù)并選擇最省電的同時(shí)滿(mǎn)足精度的技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。此外，還可以通過(guò)關(guān)閉或?qū)⒏吖牡亩ㄎ患夹g(shù)置于休眠模式，以此來(lái)降低使用高功耗傳感器的功耗。

4 結(jié)語(yǔ)

室內(nèi)定位作為未來(lái)物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)設(shè)施之一，正受到廣泛關(guān)注和發(fā)展。在眾多的無(wú)線(xiàn)高精度室內(nèi)定位技術(shù)中，超寬帶(UWB)技術(shù)因其視距條件下的分米級(jí)測(cè)距精度、抗多徑衰落能力和低占空比，被認(rèn)為是最有前途的技術(shù)。本文首先介紹了超寬帶技術(shù)和室內(nèi)定位的概念，然后分析了主要的超寬帶定位算法及其優(yōu)缺點(diǎn)，并展望了室內(nèi)無(wú)線(xiàn)定位技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)，由此指出，基于超寬帶技術(shù)定位需要解決重要的非視距誤差問(wèn)題和多徑效應(yīng)問(wèn)題。本文旨在幫助室內(nèi)定位領(lǐng)域的研究者了解目前超寬帶定位系統(tǒng)算法的發(fā)展現(xiàn)狀和需要解決的問(wèn)題，明確未來(lái)室內(nèi)定位技術(shù)的發(fā)展方向。