谢恩德，洪毅
（广东工业大学计算机学院，广东广州510006）
摘要：基于位置的服务应用已经包含了人们生活的方方面面，这也使得人们对位置信息的需求越来越大。在室外我们可
以依赖美国GPS 和中国北斗等来获取精确的位置信息，但在复杂的室内环境中，由于卫星信号的极速衰减，无法提供满足人们要求的室内位置信息，同时没有普适性的室内定位解决方案，室内定位仍是研究热点。文章简单介绍什么是定位，然后对室内定位算法和定位介质进行了分类和简单介绍，最后对不同定位介质从不同方面进行了比较并指出了当前室内定位方案存在的问题。 关键词：基于位置服务；室内定位；定位算法；定位介质中图分类号：TP3文献标识码:A 文章编号：1009-3044(2021)11-0231-04
开放科学（资源服务）标识码（OSID ）:
A Survey of Indoor Positioning Methods XIE En-de,HONG Yi
(Faculty of Computers,Guangdong University of Technology,Guangzhou 510006,China)
Abstract:Location-based service applications have already included all aspects of people's lives,which makes people's demand for location information more and more.In the outdoor environment,we can rely on GPS and Bei-dou to obtain accurate location in⁃formation.However,in the complex indoor environment,due to the rapid attenuation of satellite signals,indoor location information that meets people's requirements cannot be provided.Meanwhile,there is no universal indoor location solution,so indoor location is still a research hotspot.Article introduces what is the location,and then to indoor localization algorithm and positioning media has carried on the classification and simple introduction,and finally compares the different positioning media from differ
ent as⁃pects and points out the problems existing in the current indoor positioning scheme.Key words:location-based services;indoor positioning;location algorithm;locating medium
pigg
在过去的几十年间，以美国的全球定位系统（Global Posi⁃tioning System ，GPS ）为代表的全球导航卫星系统（Global Navi⁃gation Satellite System ，GNSS ）给人们的日常生活以及思维方式带来了巨大的变化，它是现代社会一个重要的技术里程碑。在此基础上，基于位置的服务（Location -based Services ，LBS ）也受到越来越多人的关注，从地图导航到社交网络，位置服务都在其中发挥重要作用。 随着物联网和移动计算的迅速发展，人们对位置服务需求不再局限于室外，室内也有定位及导航需求。之所以需要室内定位，一方面是人类在室内环境中同样有方位和导航需求，另一方面智慧物流，智慧工厂，无人超市等对位置信息的需求。然而，由于非视距通信问题，室内场景受到建筑物遮挡，卫星信号衰减迅速，GPS 无法在室内条件下提供可靠的位置数据。所以，室内定位技术研究成为学术研究与行业应用的热点。
1定位算法
定位简单来说就是根据已知节点（AP ）的位置信息，利用
已知节点与未知节点（MS ）间存在的关系如距离，来估算MS 的
位置信息。定位的内在逻辑可以用如下等式表示：
定位方法=定位介质+定位算法（1）
在等式（1）中定位介质是多样的，可以是声波[1,2]
，光学[3,4]，无线信号[5,6]，地磁场[7]等；定位算法可以分为基于测距和非测距的。基于测距的有到达时间（Time Of Arrive ，TOA ）、到达时间差（Time Difference Of Arrive ，TDOA ）、到达角度（Angle Of Ar⁃rive ，AOA ）、信号强度指示（Received Signal Strength Indication ，RSSI ）。基于非测距的是指纹定位（Fingerprint ，FP ）。1.1基于测距的定位算法1.1.1TOA 定位算法 在TOA 到达时间定位算法中AP 是信号的发射端，MS 是信号的接收端，信号的传播速度为v ，从AP 到达MS 所用时间记为t ，则两者之间的距离d=v*t 。原理如图1所示。TOA 算法需要接收端和发送端保持时间上的同步，在时间精确同步基础上，
收稿日期：2020-12-10
基金项目：广东省“珠江人才计划”引进领军人才项目(2016LJ06D557）作者简介：谢恩德（1993—），男，安徽安庆人，硕士研究生，研究方向：无线室内定位；洪毅（1995—），男，黑龙江牡丹江人，硕士研究
生，研究方向：物联网智能设备与应用。
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定位精度可以达到厘米级。
图1TOA 算法原理[8]
1.1.2TDOA 定位算法
TDOA 算法需要发送端保持时间同步即可，它利用MS 接收
到的两个不同AP1，AP2的信号到达时间差，计算出MS 到AP1和AP2的距离差为L12，则MS 就在以这AP1，AP2为焦点的双曲线上，再测得MS 到AP1，AP3的距离差为L13，则MS 就在这两个双曲线的交点上，原理如图2所示。1.1.3AOA 定位算法
AOA 达到角度算法，AP 作为信号接收端架设有天线阵列，MS 作为信号发送端，MS 发射的信号被AP 的天线阵列接收，AP 从而获取到入射角度。两个接受端的入射角度射线的交点，即为MS 位置。原理如图3
所示。
图2TDOA 定位原理
[8]
图3AOA 定位原理[8]
1.1.4RSSI 测距定位算法
根据无线信号空间传播的路径损耗效应构建路径损耗模型[9]如式（2）：
RSSI ()d =RSSI ()d 0-10*n *lg
()
d
d 0
+X （2）式（2）中RSSI （d ）表示收发端距离为d 时接收端的RSSI 值，单位dB ；RSSI （d0）表示收发端近距离时（一般d0=1m ）的RSSI 值，由实际测得；n 表示路径损耗系数，它依赖周围环境和建筑
物类型，一般取2-4；X 表示噪声干扰，它符合N （0，d 2
）的正态分布，d 的取值一般在3.0dB-14.1dB 之间变化。根据模型可以计算出接收端和发送端的距离d 。不同发送端到同一接收端距离不同，然后依据多边定位或质心定位计算出MS 位置坐标。1.2指纹定位
无线信号易受周围环境（式（2）中n ）影响及存在路径效应
问题（式（2）中X ）导致RSSI 测距定位精度不高，所以基于无线信号的室内定位比较经典常用的算法就是指纹定位。
指纹定位包含两个阶段：离线建库和在线定位[10]。在离线建库阶段，首先将定位区域进行划分，划分为一个个的小正方形，划分完毕之后，构建坐标系，为每一个小正方形定好坐标，之后采集每个小正方形区域内的RSSI 值，采集完所有正方形之后构建指纹数据库，数据库中的每一项是一个由坐标和RSSI 构成的二元组即指纹<；坐标，RSSI>；在线定位阶段，获取到待测点处RSSI 值，与数据库中指纹作对比，出与待测点处RSSI 值差值最小点，输出其对应坐标作为待测点处坐标。具体如图4
所示。
图4指纹定位
指纹定位的精度取决于指纹库的精准度，采集的指纹越精细，定位越精准，但同时也需要花费大量时间和精力，为了平衡成本和定位精度，在指纹库构建时可以采用智感知或虚拟指纹方法来解决。清华大学的吴陈沭利用移动智感知机制[11]，提出了无人工现场勘测的无线信号指纹地图构建技术；He 等人[12]基于已知节点的RSSI 信息，通过对数路径损耗模型来对虚拟参考点处的RSSI 值进行估计，得到该参考点处的虚拟指纹，从而构造指纹数据库。
在线定位阶段直接使用指纹库进行在线匹配，工作量大，计算时间长，所以为了减少计算量，需要用聚类算法对指纹库进行划分，划分指纹库的聚类算法有用K-means [13]、模糊C 均值[14]等。
2定位介质
2.1基于光学的室内定位2.1.1红外线室内定位
红外线是频率介于微波和可见光之间的电磁波，具有良好
的方向性。常用的定位算法是TOA 。
具有代表性的携带红外标签的红外定位系统是由Want 等人[15]提出的Active Badge 系统，在该定位系统中待定位的人员需携带一个红外标签，红外标签每隔10秒钟会发射一个特定的红外编码，红外传感网络收到编码后，交由与红外传感网络的计算机处理，处理完成后得到标签的位置信息。该系统中带定位人员需要携带专门的红外标签，信息定时发送对人员的位置隐私性保护不足，且该系统需要在视距环境下才具有良好定位效果。
红外线只能进行视距传播且穿透性能差，同时易受其他光源（如太阳光）影响，所以红外定位更适合的是应用于机器人定位系统，毛玲等人[3]利用六对红外收发传感器组成小型定位系
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统，结合粒子滤波算法，实现了小型机器人的自定位，定位最大标准差为7.4mm。
2.1.2可见光室内定位
可见光室内定位是利用可见光通信来实现的。可见光通信（Visible Light Communication，VLC）指利用可见光波段的光作为信息载体，利用可见光的高速明暗闪烁来传递信息，在空气中直接传输光信号的通信方式。与荧光灯和白炽灯相比，
LED可以支持更高频率的明暗变换，所以在可见光室内定位中LED成为光源首选。
Zhang等人[16]提出的基于VLC的室内定位，利用收发节点的RSSI不同，得到收发节点之间的距离，然后使用最小二乘法计算得到待测点的位置，在信道竞争问题上不再使用时分多址的方式，而是使用BFSA（basic-frame slotted ALOHA）实现不同LED的信道竞争问题，但是文中表明限于视距传播的情况，仿真结果表明定位准确率超过95%，定位误差为5.9cm。
对于边界定位误差较大问题，Zheng等人[17]针对二维平面中基于VLC定位时边界误差较大问题提出误差校正算法来提高边界处的定位精度，并进一步实现了在三维空间中的定位，对于不同LED光源采用不同频率的LED作为光源利用Ham⁃ming窗作为过滤器来进行区分，解决了信道竞争问题。实验结果表明，边界的定位误差在3.67cm到1.56cm之间，在三维空间中平均定位误差为3cm。
可见光室内定位不受无线电波的干扰，定位整体精度高，但仍是视距传播，易受其他光源影响，存在信道竞争问题，同时需要改造LED光源，增加成本。
2.2基于声波的室内定位
2.2.1超声波室内定位
因为声音的传播速度远小于电磁和光线的传播速度，所以对于声音在收发端的传播时间可以测量得更加精确。基于超声波的室内定位算法通常是TOA和TDOA。
早期应用超声波进行定位的是Active Bat系统[18]。在Bat 系统中，用户携带一个可以发射超声的标签，当中央控制器收到无线射频信号时，接收端开始计时，发射端发射超声波，接收端收到超声波信号后停止计时，利用TOA算法计算出发射端的位置，作者声称系统的定位精度接近3cm。
超声波室内定位的整体精度高，可以达到厘米级，且系统结构相对简单，但是需要部署收发超声的设备，增加成本，超声波随着距离增加衰减很快所以不适用与大型场合。
2.3无线电波通信技术的室内定位
2.3.1Wi-Fi室内定位
Wi-Fi是一个创建于IEEE802.11标准的无线局域网技术。室内Wi-Fi网络不仅可以作为一般的网络基础设施，还可以利用它进行室内定位。常用的定位算法是RSSI测距定位算法和指纹定位。
罗宇峰等人[19]考虑到Wi-Fi信号发送端部署高度对定位精度影响，利用几何方法对垂直高度进行消除，得到Wi-Fi发射端和接收端的水平距离，从而提出基于RSSI测距和消除高度影响的加权质心法较传统定位算法有巨大优越性。
杨帆等人[20]考虑到不同时间段Wi-Fi信号强弱不同，对定位带来误差，设定RSSI标准差的阈值，把信号的波动降到最低，得到处理后的信号的均值，设计并实现基于Android平台的Wi-Fi定位。
Wi-Fi总定位精度较高，硬件成本低（不用额外部署其他硬件），传输速率高，可以实现复杂的大范围定位、追踪任务，适用于工厂、商场等场合，但功耗较大，如果用指纹定位，指纹库的建立、维护和更新问题待解决，同时也会增加成本。
2.3.2RFID室内定位
RFID是一种通过交变磁场或电磁场耦合的无线通信方式，根据信号强度变化来进行室内定位。根据标签是否带有电池可以分为主动定位和被动定位。常用定位算法有RSSI测距算法[21]和指纹定位[22]。
对于RSSI测距算法陈龙鹏等人[21]提出一种基于双神经网络RFID室内定位算法，利用双神经网络克服当前环境下的路径损耗系数n对定位的影响，提高了系统鲁棒性。RFID传输速率较高，安全性好且不受非视距通信问题困扰，但是要部署大量RFID设备，同时定位人员需要持有标签，成本高，功耗大。
2.3.3蓝牙室内定位
蓝牙室内定位利用室内安装好的位置信息已知的若干个蓝牙局域网接入点（如iBeacon），对每一个新加入的MS，通过获取MS处iBeacon[24]的RSSI值，利用RSSI测距算法或指纹定位获取MS的位置信息。
蓝牙信号易受环境干扰，尤其是人的活动影响。王乐等人[23]将人员活动引起的信号强度变化带来的
测距误差视为异常误差，提出四种不同抗差算法，实验结果表明，抗差算法对蓝牙室内定位的精度有一定的改善。
蓝牙体积小、功耗低且易集成到手机等移动设备中；但需要部署蓝牙局域网网络接入点所以成本较高，易受电磁干扰，稳定性较差。
2.3.4ZigBee室内定位
ZigBee室内定位[25,26]技术通过待测点和若干参考点与网关之间组网，待测点广播信息，采集各相邻参考点数据，待测点能够通过参考点所对应的RSSI值上传到定位引擎中，并且利用定位引擎确定待测点位置。
ZigBee室内定位安全性高，功耗相对较低，但对算法的要求较高。
2.3.5UWB室内定位
UWB技术是目前备受关注的一种新型短距离高速率无线通信技术。基于UWB的室内定位算法有TOA、TDOA、AOA[27,28]。由于特殊的信号类型及频谱相对于其他无线电波信号，UWB信号在复杂室内环境下不受多路效应影响，并具有极佳的障碍物穿透能力，定位精度可以达到厘米级别[29]。UWB难以实现大范围覆盖，且不能直接迁移到智能手机上，定位成本非常高。
2.4地磁室内定位
地球本身自带的磁场在不同经纬度其强度和方向都不同，在室内地磁场受到建筑物的干扰是一定的，所以室内不同位置的地磁强度不同，利用室内地磁强度和智能手机自带的地磁传感器就可以实现指纹定位[30]。地磁信号稳定，磁场强度变化小，也不用部署大量设备。但是室内位置的磁场强度存在相似
特征问题[31]，这对算法的特征提取能力和鲁棒性提出更高要求。
3定位比较及存在问题
表1给出不同的定位介质在定位精度，定位成本，抗干扰性等方面的比较。
从表1可以看到不同定位介质有着各自优缺点，在考虑定位方案时往往成本，精确度会成为首要考虑的方面，但目前仍然没有一种定位介质可以很好平衡成本与精确度，在设计定位方案时，总要平衡成本和精确度。现有的室内定位解决方案还有以下问题：
第一，缺乏普适性，不同的室内场所往往采用不同的定位技术，没有一个方案可以适应多个不同场所，如红外线定位在机器人定位上反应很好但却不适用于商场这样人员活动频繁的场所；
第二，不同设备由于软硬件的差异性给信息采集带来差异从而影响定位精度；
第三，现有的室内定位都是已知室内环境进行定位方案设计的，对环境依赖大，一旦室内环境遭到破坏或改变，定位精度就会下降甚至出现无法定位的情况。
表1不同定位介质比较
定位介质红外线可见光超声波Wi-Fi RFID 蓝牙ZigBee UWB 地磁定位精度
厘米级
厘米级
厘米级
米级
米级
米级
米级
乳液聚合
厘米级
米级
成本
较高
高
较高
低
高
较高
较高
很高
低
抗干扰
弱
较弱
弱
弱
弱
玻璃倒角机弱
较弱
强
较弱
采集工作
无
无
无
无或较多
无或较多
无或较多
无
无
较多
穿透性
低
低
低
较高
超低碳钢
较高
较低
较低
高
较低
4结束语
基于位置的服务已经涉及人们日常生活的方方面面，实现高精度、普适性、低成本的室内定位方案仍是室内定位的研究方向与热点，随着5G移动通信时代到来，给室内定位也带来了新的活力，相信未来一定可以实现室内外全方位的无缝定位。参考文献：
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（下转第244页）
园进程中适应5G技术的终端产品前期硬件成本较高，相关软件和体系设计较为复杂，教育信息系统建设以及多网融合（机房众多，软件，硬件，病毒，数据恢复等各种敀障或问题）导致的建设、运维成本和对网管人员技能要求高，调试运行难度也较高[4]。这些因素阻碍了推进5G技术在智慧校园的功能快速发挥。
需要积极推进宽带网络光纤化改造，加快提升网络通信能力，加强互联网协议第6版（IPv6）地址管理、标识管理与解析，大幅提高网络访问速率。积极探索建立私有云或租用公共云，引导信息化应用向云计算平台迁移，优化校园数据中心建设。
4.25G技术应用安全机制还不健全
一方面，切实高效的5G技术已经在教学实践中积极展开，并受到了良好的效应，另一方面，对智慧校
园环境中的多种5G 技术应用的安全机制的制定还需加强，这对构建安全校园网络又是极其重要的。诸如跨校区的共享资源、学生信息等存在泄漏风险，教育大数据的汇聚也将进一步加剧数据安全风险。应该建立起专门的监管指导部门，提升互联网安全管理、态势感知和风险防范能力，加强信息网络基础设施安全防护和信息保护[5]。建设高质量的信息化教职队伍，探索科学合理的应急机制，按照信息安全等级保护等制度和网络安全国家标准的要求，加强关键领域重要信息系统的安全保障。重视融合带来的安全风险，确保数据安全。完善网络数据共享以应对5G网络和人工智能等技术大规模应用情形下网络安全新特点和新变化。
2019年以来，备受世人瞩目的第五代移动通信技术（以下简称为“5G”或“5G技术”）应用落地进程持续加快。2019年11月1日，三大移动通信运营商颁发了5G套餐上线，这也标志着我国5G正式商用。2020年，随着配套基础设施和上下游产业链的完善，5G技术还将推动教育变革和创新，带来全新的技术应用场景，构建网络化、数字化、个性化、终身化的教育体系，建设“人人皆学、处处能学、时时可学”的学习型社会，深刻改变人们的生活方式。军队院校应积极应对新局面，在教育面向科研成果（学科建设和高新产业融合）转换，教学模式创新（教育走向服务化，个性定制化），教师队伍能力构建、教育教评督导以及平安校园等方面以5G技术的推广应用为契机，积极推进各项5G应用项目，推动军队院校信息化建设的不断发展。综合运用大数据、云计算、物联网、移动互联、人工智能、虚拟现实等新兴信息技术，加大硬件集、数据集中、应用集成力度，丰富完善信息资源，构建信息网
络全域覆盖、信息资源统建共享、校情态势实时感知、教学训练模式创新、管理决策智能高效、综合服务快捷便利的智慧校园。
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（上接第230页）
如图所示，图5为使用混合高斯背景建模算法进行运动目标的检测，可以发现由于船舶形状的特殊性，造成目标检测时，船的主体被误识别为背景，从而造成识别的目标四分五裂。图
6为本文算法所提取的运动目标，虽然船体没有很完整的识别出来，但是仍能保证整个船体的识别和噪声的去除。实验结果表明，本文所提出的方法确实有效，并通过实验可以在实时环境下运行。
5结论
调浮标本文提出了一种简易的背景建模算法和水波纹噪声去除方法，针对缓慢变化的视频帧背景可以有效进行更新，并可以准确提取出航道上缓慢运动的船舶，为后续获取船舶更多数据打下基础。但本文提出的背景建模算法还存在一定缺陷，没有进行初始图像的鬼影消除，这也是后续需要研究的内容。参考文献：
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【通联编辑：梁书】
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