定位算法文献综述

定位算法文献综述

随着普适计算和分布式通信技术的深入研究，无线网络、通信等技术得到了迅速普及，同时，位置服务已渗透到人们生活中的方方面面。基于低功耗、自组织、信息感知的无线传感器网络，其监测的事件与物理位置戚戚相关。对于大多数应用，不知道传感器位置而感知的数据是没有意义的[1]，因此确定信息的位置成为众多应用的迫切需求和关键性问题，有着重要的意义[2，3]。

现代定位技术最早出现在军事领域，以提供精确制导、战场监控和单兵作战系统保障，如全球定位系统(Global Positioning System，GPS)作为目前应用最成功的定位技术，但是，对于室内近距离定位，GPS的精度远远达不到要求。

基于位置服务的网络有多种，如WSN、GPS、Wi-Fi等，每种定位技术有着各自的优缺点，定位的适用场景、定位精度、实时性、功耗、使用成本也各不相同。如何进行网络间的协作定位成为了解决室内定位问题的一大选择。本文首先介绍无线传感器网络的各种定位算法，介绍每种网络的信号特点，然后描述算法的评价标准，最后对所有文章进行总结，提出多模信号融合的室内定位算法的研究思路。

1.定位算法的性能评价标准

定位算法的性能直接影响到它的定位精度以及在实际中的应用可行性，如何评价它的性能是一个需要深入研究的问题，下面讨论几个常用的性能评价标准[8]。

（1）定位精度。定位技术首要的评价指标就是定位精度，一般用误差值与节点无线射程的比例表示，例如，定位精度为20％表示定位误差相当于节点无线射程的20％．也有部分定位系统将二维网络部署区域划分为网格，其定位结果的精度也就是网格的大小，如微软的RADAR[9]，Wireless CorporationRadioCamerat等。

（2）规模。不同的定位系统或算法也许可在园区内、建筑物内、一层建筑物或仅仅是一个房间内实现定位．另外，给定一定数量的基础设施或在一段时间内，一种技术可以定位多少目标也是一个重要的评价指标．例如，RADAR[8]系统仅可在建筑物的一层内实现目标定位，剑桥的Active Office定位系统[10]每200ms定位一个节点。

（3）锚节点密度。锚节点定位通常依赖人工部署或GPS实现．人工部署锚节点的方式不仅受网络部署环境的限制，还严重制约了网络和应用的可扩展性．而使用GPS定位，锚节点的费用会比普通节点高两个数量级[11]，这意味着即使仅有10％的节点是锚节点，整个网络的价格也将增加10倍．因此，锚节点密度也是评价定位系统和算法性能的重要指标之一。

（4）节点密度。在WSN中，节点密度增大不仅意味着网络部署费用的增加，而且会因为节点间的通信冲突问题带来有限带宽的阻塞．节点密度通常以网络的平均连通度来表示．许多定位算法的精度受节点密度的影响，如DV-Hop[12，13]算法仅可在节点密集部署的情况下合理地估算节点位置。

（5）容错性和自适应性。通常，定位系统和算法都需要比较理想的无线通信环境和可靠的网络节点设备．但在真实应用场合中常会有诸如以下的问题：外界环境中存在严重的多径传播、衰减、非视距(non．1ine．of-sight，简称NLOS)、通信盲点等问题；网络节点由于周围环境或自身原因(如电池耗尽、物理损伤)而出现失效的问题；外界影响和节点硬件精度限制造成节点间点到点的距离或角度测量误差增大的问题．由于环境、能耗和其他原因，物理地维护或替换传感器节点或使用其他高精度的测量手段常常是十分困难或不可行的．因此，定位系统和算法的软、硬件必须具有很强的容错性和自适应性，能够通过自动调整或重构纠正错误、适应环境、减小各种误差的影响，以提高定位精度。

（6）功耗。功耗是对WSN的设计和实现影响最大的因素之一．由于传感器节点电池能

量有限，因此在保证定位精度的前提下，与功耗密切相关的定位所需的计算量、通信开销、存储开销、时间复杂性是一组关键性指标。

（7）代价。定位系统或算法的代价可从几个不同方面来评价．时间代价包括一个系统的安装时间、配置时间、定位所需时间．空间代价包括一个定位系统或算法所需的基础设施和网络节点的数量、硬件尺寸等．资金代价则包括实现一种定位系统或算法的基础设施、节点设备的总费用。

上述7个性能指标不仅是评价WSN自身定位系统和算法的标准，也是其设计和实现的优化目标．为了实现这些目标的优化，有大量的研究工作需要完成。同时，这些性能指标是相互关联的，因此，要提高移动节点定位算法的精度必须根据应用的具体需求对以上7个性能指标进行权衡[14]，以选择和设计合适的定位技术。

2.室内无线定位

可进行定位的信号是多种多样的，所以定位系统种类繁多。如利用卫星无线RF信号的GPS、利用红外和激光的光学定位、利用超声和声纳的声音定位、利用图像处理和计算机视觉的视觉定位、利用陀螺原理的相对定位等等。其中，GPS是目前应用最成功的定位技术，但是对室内近距离定位，GPS的精度远远达不到要求。

目前室内无线定位技术的研究相对集中在基于RF信号，并结合各种无线网络技术如ZigBee，超宽带(Ultra-Wide Band，UWB)，Wi-Fi，蓝牙，射频识别(Radio-frequency Identification，RFID)等定位技术的研究。

2.1基于ZigBee的定位技术研究

基于ZigBee的定位技术主要是采用接收信号强度指示(Received Signal Strength Indicator，RSSI)来实现，目前ZigBee已经广泛地应用于工业、农业、军事、医疗等领域[7]。最初由国外科研人员通过实际测量、仿真评估[8，9]，建立了无线RF信号的RSSI 传播模型[10]，由于单纯的使用RSSI的ZigBee定位系统精度有限，Hyunggi Cho等人通过在此基础上使用最大似然估计方法提高定位精度[11]。目前在国内已经商业化的定位系统有成都无线龙通讯科技有限公司开发的“ZigBee无线网络定位标准开发系统”，它使用Chipcon公司(已被TI公司收购)的CC2431和CC2430开发的可实现最大区域为64*64 米空间的定位[12]。由于CC2431的RSSI定位引擎的分辨率为0.25米[13]，因此，“ZigBee无线网络定位标准开发系统”的定位精度不高，一般在3~5米。

2.2 基于UWB的定位技术研究

根据FCC的定义，只要信号在-10dB处的绝对带宽大于0.5GHz或者相对带宽大于20%，并且中心频率大于500MHz，那么这一信号就是超宽带(Ultra-wideband，UWB)。基于UWB 的定位主要是通过到达时间(Time of Arrival，TOA)或者到达时间差(Time Difference of Arrival，TDOA)来实现的。基于UWB的TDOA方法，Robert J. Fontanat等人[14，15]早在2003年就成功地开发出可产品化的，用于财物定位的PAL650定位系统，如图1所示，定位精度可到15厘米以内。另外，Ubisense公司开发基于UWB的UbisenseSystem定位系统也能实现精度为15厘米的三维定位，目前该系统[16]已应用于人员定位，仓储物流，军事，安防预警等。国内的南京唐恩科技资讯有限公司Ubisense公司的一些硬件产品，并在此基础上与南京大学、南京航天航空大学、东南大学合作自主研发了基于UWB的iLocate定位系统，能够实现2D/3D的人员及物品定位[17]。由于时间脉冲持续的时间很短(大约10~100ps)，大大降低了发射信号所需的功率，所以UWB的发射功率很小，同时这一性能也决定了其具有精确定位的功能。UWB定位在一定程度上代表着当前室内或者局部区域范围三维定位的一个趋势[18]，因此目前国内外针对UWB的位置估计[19]、减小NLOS误差[20，21]及求精的算法研究很多[22]。