室内定位方案常用的4种定位算法
发布日期：2019-04-23 浏览次数：404次

      目前常见的室内定位技术有超宽带UWB室内定位技术，蓝牙室内定位技术，RFID(无线射频识别)定位，超声波定位，Wi-Fi定位等。室内定位依赖于定位算法，定位算法决定了室内定位的模式。室内定位种类虽然比较多，但是室内定位算法一般都是通用的。总结起来室内定位有3种常见的定位算法。

一、室内定位算法-近邻法

近邻法是一种比较简单的定位算法，直接选定那个信号强度最大的AP的位置，定位结果是热点位置数据库中存储的当前连接的Wi-Fi热点的位置。

二、室内定位算法-基于无线信号的三角测量定位算法

       基于无线信号的三角测量定位算法是室内定位算法中非常常见的一种，三边定位算法是怎么实现的呢？三角测量定位算法类似GPS卫星定位。实际定位过程中使用的是RSSI信号值衰减模型，如下图所示。原理是在离线状态下，无线信号强度在空间中传播随着距离衰减！ 而无线信号强度（RSSI值）对于手机上的接收器来说是可测的！那么依据测试到的信号强度，再根据信号衰减模型就可以反推出距离了。微能信息

www.95power.com.cn基于三角测量定位算法的定位方案是被动式蓝牙定位方案和主被动一体式蓝牙定位方案。

信号衰减模型是针对理想状况（真空，无反射的环境），在实际的室内复杂环境下，信号在不断的折射反射（多路径效应）下，这个模型可能会出现误差。也就是说通过测量信号强度来反推距离是会有一定的误差。同时由于不同定位基站的信号特征不同，RSSI信号衰减模型参数也有区别，基于无线信号的三角测量定位算法的定位精度有一定误差。

三、室内定位算法-指纹定位算法

      指纹定位算法这个方法也是针对无线信号定位的。所谓指纹定位算法，类似公安部门采集人的指纹数据存入数据库一样。

室内定位中的指纹定位算法也是如此，首先在定位区域收集很多的指纹数据（无线信号的RSSI值数据，定义一个个网格点来采集无线强度值），当需要定位的时候，就可以通过手机采集到的无线信号和预先收集的指纹数据库对比，找出最相似的指纹的位置，从而标记在室内地图上。微能信息基于指纹定位算法的定位方案是主动式蓝牙定位导航解决方案。

四、室内定位算法-TDOA定位算法

      TDOA定位算法是是一种新型的无线通信技术超宽带UWB定位中常用的定位算法。TDOA，也就是飞行时间差，英文是Time Difference of Arrival，通过测量被测标签(B)与已知位置基站(P1,P2,P3)间的报文传输时间差，计算出距离差；计算出被测标签的位置。需要已知位置基站间时钟同步。

4种定位算法相比较而言，

近邻法定位精度不高，一般在5-8米，胜在部署简便；

三角测量定位算法理论上精度较高，但在实际的室内定位中，由于多路径效应的影响，定位精度不太高，对于普通设备来说，时间、角度这些参数较难获取。

指纹采集定位算法前期地图绘制工作量大，而且场地布置临时有变化各位置上的信号就会变化，从而导致定位不准。也受到非视距和多径环境的影响，精度误差大，一般在2-3米左右。

TDOA定位算法定位精度高，微能信息的UWB定位精度一般根据定位场景，误差在10厘米-30厘米，抗干扰能力和穿透能力较强，但是UWB基站和标签部署成本比较高。

      深圳市微能信息科技有限公司专业提供室内定位解决方案，提供基于三角测量定位算法的被动式蓝牙定位系统、基于指纹采集法的主动式蓝牙定位导航系统、基于TDOA定位算法的超宽带UWB定位。应用于养老院、医院、展馆、监狱、隧道等场所的人员和物品定位。更多室内定位算法的问题可咨询0755-23779409