信号指纹定位算法

信号指纹定位算法：

利用事先已经测好的先验指纹信息进行定位的算法，指纹信息的建立和利用指纹信息进行定位时都只需要简单的硬件即可实现。

信号指纹定位算法利用了复杂环境的多径效应，可以在NLOS环境下进行精确定位，算法本身不需要硬件的额外支持，依靠已经建立好的离线数据库，只要在接收端获得超宽带信号对应的信息，即可得到定位结果。

根据定位阶段匹配函数的不同，信号指纹定位算法一般可以分为确定性的定位算法、概率性的定位算法和神经网络法三类。

确定性定位算法是利用已有的信号指纹推算出目标节点的位置信息。

基于概率的定位算法是通过条件概率为指纹建立模型，然后通过贝叶斯法则来推算出目标节点的位置信息；

神经网络法是一种最有效反映非线性输入-输出映射的方法。

定位过程：

一、建立指纹数据库；

二、训练（整理）指纹数据库；

三、利用实时测得的信号和已有的指纹信息进行定位。

指纹定位算法中，主要有两种方法可以进行TOA的估计：

一、基于匹配滤波的的相关接收技术。

匹配滤波是最佳滤波的一种，当输入信号具有某种特殊波形时，其输出达到最大，对信号的匹配滤波相当于对信号进行自相关运算。此时，接收机具有较高的采样速率，精度较高。利用发射信号的模板与接收信号进行互相关即可得到精度较高的TOA估计，但是受到Nyquist采样定理的限制，使得其很难匹配接收到的众多的多径分量；匹配滤波必须具有接收信号的先验信息（模板信号），但是，此模板信号在不同的环境下是不同的，甚至受到多径的影响而不同。所以此法，在环境复杂的室内环境或NLOS环境下不适用。

二、基于能量探测的接收技术。

是一种低采样速率、低复杂度的接收技术，是一种非相关（Non-coherent）的TOA估计技术，通常采用适当的门限与接收信号比较，选择最先超过门限的能量块作为TOA估计值。

室内定位常用算法概述

室内定位常用算法概述 一.室内定位目的和意义 随着数据业务和多媒体业务的快速增加，人们对定位与导航的需求日益增大，尤其在复杂的室内环境，如机场大厅、展厅、仓库、超市、图书馆、地下停车场、矿井等环境中，常常需要确定移动终端或其持有者、设施与物品在室内的位置信息。但是受定位时间、定位精度以及复杂室内环境等条件的限制，比较完善的定位技术目前还无法很好地利用。因此，专家学者提出了许多室内定位技术解决方案，如A-GPS定位技术、超声波定位技术、蓝牙技术、红外线技术、射频识别技术、超宽带技术、无线局域网络、光跟踪定位技术，以及图像分析、信标定位、计算机视觉定位技术等等。这些室内定位技术从总体上可归纳为几类，即GNSS 技术(如伪卫星等)，无线定位技术(无线通信信号、射频无线标签、超声波、光跟踪、无线传感器定位技术等)，其它定位技术(计算机视觉、航位推算等)，以及GNSS和无线定位组合的定位技术(A-GPS或A-GNSS)。 由于在室内环境下对于不同的建筑物而言，室内布置，材料结构，建筑物尺度的不同导致了信号的路径损耗很大，与此同时，建筑物的内在结构会引起信号的反射，绕射，折射和散射，形成多径现象，使得接收信号的幅度，相位和到达时间发生变化，造成信号的损失，定位的难度大。虽然室内定位是定位技术的一种，和室外的无线定位技术相比有一定的共性，但是室内环境的复杂性和对定位精度和安全性的特殊要求，使得室内无线定位技术有着不同于普通定位系统的鲜明特点，而且这些特点是户外定位技术所不具备的。因此，两者区域的标识和划分标准是不同的。基于室内定位的诸多特点，室内定位技术和定位算法已成为各国科技工作者研究的热点。如何提高定位精度仍将是今后研究的重点。 二. 室内定位技术的国内外发展趋势 室内GPS定位技术 GPS是目前应用最为广泛的定位技术。当GPS接收机在室内工作时，由于信号受建筑物的影响而大大衰减，定位精度也很低，要想达到室外一样直接从卫星广播中提取导航数据和时

基于RSSI的室内定位算法研究

基于RSSI的室内定位算法研究 摘要:近年来，随着无线网络的迅速发展，室内定位技术在诸多领域中得到了广泛应用，成为重要的研究对象之一。室内定位技术的核心要素是定位算法。优秀的定位算法，可以有效地降低无线信道的影响，并利用较少的网络资源获取较高的定位精度。论文在研究了基于RSSI测距的无线定位算法后，重点研究了基于泰勒级数展开的RSSI测距定位算法，针对传统算法的缺点提出了改进方案。 关键词：室内定位 RSSI 泰勒级数 1.引言 现代社会，基于信息技术的发展，导航、定位等信息在人们纷繁庞杂的信息要求中，占据了越来越大的比重。比如航海、军事、智能公交、煤矿等领域均要求室外或者室内导航定位技术。进入二十一世纪以来，由于传统局域网己经不能满足人们的需求，加上无线网络的组网成本大幅下降，无线网络呈现出蓬勃发展的趋势，而人们在使用的同时也越来越不满足于现状，开始对其有了更多更深层次的要求。 目前,世界上正在运行的卫星导航定位系统主要是美国的全球定位系统(Global Positioning System GPS) ，但GPS这种定位方法是在室外使用得较多的定位方法，它不适用于室内。针对GPS的室内定位精确度偏低、成本较高等缺点，具备低成本、较高定位精度的诸多室内定位技术便应运而生，并在诸多领域正越来越发挥着重要的作用。例如:煤矿企业要实现对井下作业人员的实时跟踪与定位、方便企业对员工的管理与调度，要用到室内定位技术，营救被困人员，室内定位技术可以提供被困人员位置信息，为营救节省大量的时间;在超市等购物中心，室内定位技术可以实现对商品定位、消费者定位、广告发布、地图导航等功能。所以若能实现低成本且高精度的室内定位系统，具有非常重要的现实意义。 未来的发展趋势是室内定位技术与卫星导航技术和通信技术有机结合，发挥各项技术自身的优点，不仅可以提供较高的定位精度和响应速度，还可以覆盖较广的范围，真正实现无缝的、精确的定位。 2 室内定位方法简介 所谓室内定位技术是指在室内环境下确定某一时刻接收终端在某种参考系中的位置。在室内环境下，大多采用无线局域网来估计接收终端的位置。一般典型的无线局域网架构中接入点（AP,Acess Point）类似于无线通信网络中的基站，大部分无线局域网都使用RF（Radio Frequency）射频信号来进行通信，因为无线电波可穿越大部分的室内墙壁或其它障碍物，已提供更大的覆盖范围。常见的室内定位方法有： (1) ZigBee定位技术ZigBee是一种新兴的短距离、低速率、低功耗、低成本及网络扩展性强的无线网络技术，它的信号传播距离介于射频识别和蓝牙之间，工作频段有三个——2.4GHz (ISM国际免费频段)和858/91 SMHz，除了可以应用于室内定位，还可以应用于智能

信号指纹定位算法

信号指纹定位算法： 利用事先已经测好的先验指纹信息进行定位的算法，指纹信息的建立和利用指纹信息进行定位时都只需要简单的硬件即可实现。 信号指纹定位算法利用了复杂环境的多径效应，可以在NLOS环境下进行精确定位，算法本身不需要硬件的额外支持，依靠已经建立好的离线数据库，只要在接收端获得超宽带信号对应的信息，即可得到定位结果。 根据定位阶段匹配函数的不同，信号指纹定位算法一般可以分为确定性的定位算法、概率性的定位算法和神经网络法三类。 确定性定位算法是利用已有的信号指纹推算出目标节点的位置信息。 基于概率的定位算法是通过条件概率为指纹建立模型，然后通过贝叶斯法则来推算出目标节点的位置信息； 神经网络法是一种最有效反映非线性输入-输出映射的方法。 定位过程： 一、建立指纹数据库； 二、训练（整理）指纹数据库； 三、利用实时测得的信号和已有的指纹信息进行定位。 指纹定位算法中，主要有两种方法可以进行TOA的估计： 一、基于匹配滤波的的相关接收技术。 匹配滤波是最佳滤波的一种，当输入信号具有某种特殊波形时，其输出达到最大，对信号的匹配滤波相当于对信号进行自相关运算。此时，接收机具有较高的采样速率，精度较高。利用发射信号的模板与接收信号进行互相关即可得到精度较高的TOA估计，但是受到Nyquist采样定理的限制，使得其很难匹配接收到的众多的多径分量；匹配滤波必须具有接收信号的先验信息（模板信号），但是，此模板信号在不同的环境下是不同的，甚至受到多径的影响而不同。所以此法，在环境复杂的室内环境或NLOS环境下不适用。 二、基于能量探测的接收技术。 是一种低采样速率、低复杂度的接收技术，是一种非相关（Non-coherent）的TOA估计技术，通常采用适当的门限与接收信号比较，选择最先超过门限的能量块作为TOA估计值。

基于MR的位置指纹定位算法

62 2016年8月 第 8 期（第29卷 总第227期）月刊 2016年 第8期 电信工程技术与标准化 经验与交流 基于MR 的位置指纹定位算法 孙林洁1，王粟2 (1 中国移动通信集团设计院有限公司，北京 100080；2 中国移动通信集团公司，北京 100033) 摘　要　基于MR的无线优化方法在无线网络中正逐步推广应用，而其中位置指纹定位算法更适合于复杂的室内环境， 能够较准确的区分室内外用户并实现室内分层的覆盖评估及业务定位。 关键词　MR；定位方法；指纹库；匹配；校准 中图分类号 TN929.5 文献标识码 A 文章编号 1008-5599（2016）08-0062-03 收稿日期：2016-01-28 通过 LTE 网络的快速建设，中国移动4G 网络的覆盖优势已经初步建立。随着4G 用户的大发展，4G 网络需要进一步实现从数量优势到质量优势的转变，从做广向做深做厚的转变，从室外覆盖提升向室内覆盖提升为主的转变。室内覆盖优势的进一步确立成为当前网络工作的重中之重。中国移动超过70%的业务量发生在室内，但目前业界一直缺乏有效手段可以全面评估室内区域的无线网络覆盖情况，给深度覆盖方面的网络质量评估、网络规划、网络优化工作造成极大困难。 通过采集网络所有终端用户上报的测量报告（MR）数据，根据一定的空间定位算法，将所有用户端的测量数据渲染到空间地图中，可以为网络质量评估、话务热点分布分析、载频隐性故障分析、越区覆盖分析、网络干扰分析、邻区优化、覆盖优化等提供支撑，为无线优化和网络规划建设提供较准确的依据。 1 MR 定位技术 MR 是指移动终端通过控制信道，在业务信道上以一定时间间隔，以测量报告的方式向基站周期性上报所 在小区的下行信号强度、质量等信息。基站将终端上报的下行信息和自身收集的上行物理信息上传给基站控制器，并由其收集与统计。 所有基于MR 的无线优化方法，其核心算法是定位。本文分析比较了几种常用定位算法的优劣性，并对位置指纹定位优化算法做了详细的分析，现网优化结果验证了其算法的有效性。 目前业界主要有以下几种定位方法。 （1）APP 定位方法：通过解析S1-U 口信令，将用户上报的经纬度提取出来，获取用户位置信息。此方法精度校准，但需在室外才能精准定位且由于绝大多数APP 的经纬度被加密，无法直接解析得出，可用的样本点数量有限。（2）TA+AOA 定位：根据MR 中TA 值估算基站和UE 之间的距离，再根据AOA 的角度信息就可以获得终端的位置信息。此方法定位精度受环境的影响明显，在开阔地区定位较准；但在高大建筑物较多区域，定位精度会较差。 （3）三角定位：结合MR 场强信息及网元工参信息，利用主服小区和2个或多个最强的邻区形成的三角形或多边形，计算中心点，并进行场强加权偏移，获得定位结果。然而现网MR 数据邻区信息不全的现象占较大比

室内定位几种算法概述

室内定位几种算法概述 一.室内定位目的和意义 随着数据业务和多媒体业务的快速增加，人们对定位与导航的需求日益增大，尤其在复杂的室内环境，如机场大厅、展厅、仓库、超市、图书馆、地下停车场、矿井等环境中，常常需要确定移动终端或其持有者、设施与物品在室内的位置信息。但是受定位时间、定位精度以及复杂室内环境等条件的限制，比较完善的定位技术目前还无法很好地利用。因此，专家学者提出了许多室内定位技术解决方案，如A-GPS定位技术、超声波定位技术、蓝牙技术、红外线技术、射频识别技术、超宽带技术、无线局域网络、光跟踪定位技术，以及图像分析、信标定位、计算机视觉定位技术等等。这些室内定位技术从总体上可归纳为几类，即GNSS技术(如伪卫星等)，无线定位技术(无线通信信号、射频无线标签、超声波、光跟踪、无线传感器定位技术等)，其它定位技术(计算机视觉、航位推算等)，以及GNSS 和无线定位组合的定位技术(A-GPS或A-GNSS)。 由于在室内环境下对于不同的建筑物而言，室内布置，材料结构，建筑物尺度的不同导致了信号的路径损耗很大，与此同时，建筑物的内在结构会引起信号的反射，绕射，折射和散射，形成多径现象，使得接收信号的幅度，相位和到达时间发生变化，造成信号的损失，定位的难度大。虽然室内定位是定位技术的一种，和室外的无线定位技术相比有一定的共性，但是室内环境的复杂性和对定位精度和安全性的特殊要求，使得室内无线定位技术有着不同于普通定位系统的鲜明特点，而且这些特点是户外定位技术所不具备的。因此，两者区域的标识和划分标准是不同的。基于室内定位的诸多特点，室内定位技术和定位算法已成为各国科技工作者研究的热点。如何提高定位精度仍将是今后研究的重点。 二.室内定位技术的国内外发展趋势 室内GPS定位技术 GPS是目前应用最为广泛的定位技术。当GPS接收机在室内工作时，由于信号受建筑物的影响而大大衰减，定位精度也很低，要想达到室外一样直接从卫星广播中提取导航数据和时间信息是不可能的。为了得到较高的信号灵敏度，就需要延长在每个码延迟上的停留时间，A-GPS技术为这个问题的解决提供了可能性[7]。室内GPS技术采用大量的相关器并行地搜索可能的延迟码，同时也有助于实现快速定位。 利用GPS进行定位的优势是卫星有效覆盖范围大，且定位导航信号免费。缺点是定位信号到达地面时较弱，不能穿透建筑物，而且定位器终端的成本较高。 室内无线定位技术 随着无线通信技术的发展，新兴的无线网络技术，例如WiFi、ZigBee、蓝牙和超宽带等，在办公室、家庭、工厂等得到了广泛应用。 ——红外线室内定位技术。红外线室内定位技术定位的原理是，红外线IR标识发射调制的红外射线，通过安装在室内的光学传感器接收进行定位。虽然红外线具有相对较高的室内定位精度，但是由于光线不能穿过障碍物，使得红外射线仅能视距传播。直线视距和传输距离较短这两大主要缺点使其室内定位的效果很差。当标识放在口袋里或者有墙壁及其他遮挡时就不能正常工作，需要在每个房间、走廊安装接收天线，造价较高。因此，红外线只适合短距离传播，而且容易被荧光灯或者房间内的灯光干扰，在精确定位上有局限性。 ——超声波定位技术。超声波测距主要采用反射式测距法，通过三角定位等算法确定物体的位置，即发射超声波并接收由被测物产生的回波，根据回波与发射波的时间差计算出待测距离，有的则采用单向测距法。超声波定位系统可由若干个应答器和一个主测距器组成，主测距器放置在被测物体上，在微机指令信号的作用下向位置固定的应答器发射同频率的无线电信号，应答器在收到无线电信号后同时向主测距器发射超声波信号，得到主测距器与各个应答器之间的距离。当同时有3个或3个以上不在同一直线上的应答器做出回应时，可以根据相关计算确定出被测物体所在的二维坐标系下的位置。超声波定位整体定位精度较高，结构简单，但超声波受多径效应和非视距传播影响很大，同时需要大量的底层硬件设施投资，成本太高。 ——蓝牙技术。蓝牙技术通过测量信号强度进行定位。这是一种短距离低功耗的无线传输技术，在室内安装适当的蓝牙局域网接入点，把网络配置成基于多用户的基础网络连接模式，并保证蓝牙局域网接入点始终是这个微微网