室内定位论文阅读总结

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1、关于室内定位文献阅读的总结在实验室实习期间，蔡超学长让我阅读了一些关于室内定位方法的论文。其中包括RADAR室内定位方法，HORUS室内定位方法，智能手机的WiFi定位推进极限和beepbeep高精度测距系统。1、RADAR室内定位方法RADAR是一个基于WLAN的室内定位系统，该系统依赖室内以后的wifi设备进行定位，不需要其他专门设计的硬件。这个系统在室内环境，即使用的空间内选取少量的参考点，利用欧氏距离和无线电信号在室内传播的特性来实现对目标单位的定位。但是由于室内环境非常复杂，墙壁，桌椅，书柜等物品对信号有着严重的干扰，会对信号产生严重的多径效应。而多径效应会导致严

2、重的码间串扰，这个问题在通信原理中是要要个避免的，因此，这个系统虽然实现方法简单，但是不具有实际使用的价值和能力。2、HORUS系统HORUS系统是一个完全基于指纹数据库的wlan室内定位系统。该系统没有使用很难估计和计算的无线电信号模型，而是增加室内环境，及需要定位的区域的参考点数量，从而通过比对数据库中的信息来实现系统定位。在该系统对参考点上接受到的信号强度分布使用高斯分布模型建模，在定位阶段，实时匹配计算每个参考点出现的概率，取其中概率最大的点作为设备的定位点。但是，HORUS定位方法仍然存在这很大的问题，首先，参考点的增加使得系统在离线采样阶段需要花费更多的人力和物

3、力，而且这个离线采样过程如果室内环境一旦发生改变，就必须重新进行离线采样。这使得定位数据库只能应对一个区域的一个样子，不能够灵活的使用。由于室内信号的噪声没有一个高精度的模型，在这个方法中他只能近似的使用高斯模型进行模拟，和估计。但是实际在室内定位的过程中，高斯模型并不一定能够很好的契合。因此这个模型需要一个更加精确的模型来替换，以此来实现高精度的定位。Horus将同一个参考点上接受到的各个信号强度看做是无关的，这个与实际情况不符，这个问题上应该要深入研究。对于指纹数据库查找算法，horus是采用的最大值雷剧法对指纹数据库进行雷剧。这个算法将信号强度最大的k接入点类聚为一个

4、子类，这样，在匹配时只需要在其中一个子类进行就可以了。但是，这个算法准确度不高，一旦将膜表的子类判断错了，误差将会非常大。3、beepbeep高精度测距系统在beepbeep高精度测距系统中，我们提供了一种高精度的室内定位方法，他不需要进行诸如离线数据采集，专用设施搭建的过程，只需要利用当前存在的无线网接入点和手机登移动设备的麦克风和喇叭，利用移动设备之间的通信来实现物理定位。在这个方案中,待定位物体(声源)需要能够发出一个声音信号,表明其存在。这具有一定的代表性,因为很多电子设备,如手机、PDA、一般传感器等都能发出和录制声音。在定位开始阶段，节点开始录音，并用他们的麦克

5、风记录待测点发出的声音信号。之后在基准节点检测到待测点发出的声音信号后，等待一段时间，发出另一个声音信号。随后，在基准节点发送的声音信号到达其余各个移动终端后，每一个终端就都记录了一段声音信号，这每一段录音当中能够包含着待测点发出的声音信号，基准点发出的另一个待测信号。然后根据每一个移动终端的当地时钟，计算出两个信号到达先后的时间差，再根据时间差综合算法算出各个节点之间的距离，再通过无线网将每一个移动终端的所得到的信息进行交换汇总，最终计算出发出声音的信号源的位置。这个方法算法虽然复杂，但是避免了前期大规模的离线采样阶段，具有很高的自由度，能够适应于任何场合。但是，该模型仍

6、然存在这很严重的问题。这个模型需要众多的移动终端同时工作才能够进行在线定位。假如室内此时的移动终端数目不是很多，定位服务就会出现问题。而其他设备需要进行协同工作，如果有人利用这个系统的漏洞进行非法的隐私信息采集活动，用户根本无法知道，因此这个方法需要更加严格的验证机制和加密接口。在实际使用过程中，会有噪声对信号声音的影响。环境噪音总是被记录下来，而噪声一般很难率除掉，因此噪声对这个系统的影响不容忽视。多径效应会让信号产生严重的码间串扰，使得系统无法正确获取到达的时间。4、智能手机的WiFi定位推进极限在智能手机上的室内定位领域中，虽然有一些商业产品，但是他们的误差往往在十米

7、左右，而对商店定位仅能实现定位商店的粒度。而其他的室内定位方法呢，一般需要特殊的硬件支持，或者价格昂贵的基础设施部署。之前人们在电脑室内定位中有很深入的研究，但是手机端的室内定位仍然没有一个很好的方法。我们在生活中容易观察到，手机在我们的社会生活之以非常高的密度存在的，因此，我们可以利用智能手机之间的通信来辅助定位，以此来提高定位的精度。这个方法首先利用wifi接入点的信号强度获取一个较为粗略的地理位置，之后再利用同行的手机来进行位置修正，获取较为准确的手机位置。两个手机之间通过声音信号来进行测距，之后两个手机与无