常用的室內(nèi)定位技術(shù)對比（下）
1：偽衛(wèi)星定位技術(shù)
偽衛(wèi)星是指安裝在地面附近的能夠發(fā)射類似于 GNSS信號的裝置,，其本質(zhì)是一個 GNSS 信號模擬器,，可以作為室內(nèi)環(huán)境中對GNSS信號的補充。偽衛(wèi)星技術(shù)定位的規(guī)?；y度比較低,，同時定位精度為亞米級，能夠滿足大多數(shù)時候的定位需求,，但是較高的基站部署成本使該技術(shù)停留在專業(yè)領(lǐng)域,，尚未投入市場使用。目前國內(nèi)上海交通大學(xué),、中國電子科技集團公司第54研究所也對偽衛(wèi)星技術(shù)進行了深入的研究,，對偽衛(wèi)星的組網(wǎng)配置方案進行了詳細(xì)的研究和分析，共同探討偽衛(wèi)星獨立組網(wǎng)配置方案的可行方案,。
2：基于天然信源的室內(nèi)定位技術(shù)
基于天然信源的室內(nèi)定位技術(shù)是指利用傳感器將某些與位置相關(guān)的天然信源轉(zhuǎn)換為可用于定位的信號以實現(xiàn)定位,，例如，慣性導(dǎo)航技術(shù)利用慣性傳感器感知載體的運動狀態(tài),；地磁導(dǎo)航技術(shù)利用地磁傳感器獲取當(dāng)前位置的磁場特征,；氣壓計測高技術(shù)利用氣壓計測量當(dāng)前位置的氣壓等。
3：慣性定位
慣性導(dǎo)航技術(shù)是基于慣性測量單元（Inertial MeasurementUnits, IMU）對狀態(tài)進行預(yù)測，具體是利用加速度計,、陀螺儀和磁力計等傳感器對前一刻的位置信息進行處理,，得到當(dāng)前時刻的相對位置。隨著傳感器的小型化與低成本,，近些年IMU被廣泛應(yīng)用于室內(nèi)導(dǎo)航定位,。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)基于航位推算方法實現(xiàn)終端的定位，具備較強的自主性,，短時間內(nèi)的定位精度和連續(xù)性非常高,；但定位導(dǎo)航精度極大地受限于器件成本，且不可避免地隨著時間的推移產(chǎn)生累積誤差,，需要借助外界定位信息源不斷地對位置推算進行校準(zhǔn),。零速校正是慣性導(dǎo)航技術(shù)中的一種誤差補償技術(shù)，可有效控制長時間的累計和誤差,，提高系統(tǒng)精度,。
4：地磁定位
地球的磁場特性最先被廣泛用于航海和軍事等室外定位。地磁定位同樣可以采用指紋匹配的方法,，通過事先采集并構(gòu)建精確的地磁指紋數(shù)據(jù)庫,，利用傳感器獲取人員當(dāng)前位置的磁場數(shù)據(jù)，將實時數(shù)據(jù)與地磁指紋庫基準(zhǔn)數(shù)據(jù)精確匹配獲得最佳估測值,，從而實現(xiàn)人員在指定區(qū)域中的定位,。由于地球磁場分布方向的原因，室內(nèi)采集到的地磁3軸數(shù)據(jù)本質(zhì)上只具備2個維度的指紋信息,，大型建筑物的室內(nèi)地磁特征差異不明顯,，在傳統(tǒng)的室內(nèi)區(qū)域柵格化指紋匹配方法中表現(xiàn)不佳，因此室內(nèi)地磁信息多用于室內(nèi)定位的多源信息融合,，與慣性導(dǎo)航系統(tǒng)組合使用,，起到輔助和誤差糾正的作用。
5：融合定位
上文介紹的各種定位技術(shù)各具優(yōu)勢和局限性,，例如,，WiFi、藍(lán)牙和UWB信號屬于射頻信號,，易受多徑效應(yīng)的影響,；慣性導(dǎo)航雖不依賴外置信源，但定位誤差會隨時間累積,。目前,，國內(nèi)主流的室內(nèi)定位方法是根據(jù)場景需求及各類室內(nèi)定位技術(shù)的特點，選擇2種及以上的定位技術(shù)進行融合以獲得當(dāng)前位置的最優(yōu)估計,。融合方法有松耦合和緊耦合兩種方法，兩者的區(qū)別在于：松耦合需要各類傳感器提供定位結(jié)果,，而緊耦合需要各類傳感器直接提供觀測信息,；松耦合易于實現(xiàn),，但要求各類傳感器均輸出定位結(jié)果，緊耦合與松耦合相比實現(xiàn)難度大,，但各類傳感器只需提供觀測信息即可,。信息融合的實現(xiàn)依賴濾波算法，如卡爾曼濾波,、無跡濾波和粒子濾波,，目前工程應(yīng)用多采用卡爾曼濾波。融合定位的信息源可以是多種多樣的,，如GNSS信號,、加速度計/陀螺儀、基站信號,、WiFi,、藍(lán)牙、氣壓計,、地磁,、視覺、室內(nèi)地圖等,；但融合定位模型和方案同樣需要考慮室內(nèi)定位結(jié)果的精度和可靠性：多種信息的協(xié)同融合可以帶來精度的提升,，同樣可能會導(dǎo)致災(zāi)難性的定位失準(zhǔn)。獲得傳感器數(shù)據(jù)后需要對多來源信息進行預(yù)處理以剔除原生和融合噪聲,，從數(shù)據(jù)中提取特征后要根據(jù)不同應(yīng)用情景,、設(shè)備條件和具體需求進行特征級融合，賦予不同的權(quán)重,，結(jié)合地圖信息和各種狀態(tài)估計濾波算法后進行決策級融合,。
隨著室內(nèi)定位技術(shù)的不斷進步，定位精度也逐漸提商到米級甚至亞米級,。目前,，國內(nèi)主流的室內(nèi)定位方案主要是針對不同的應(yīng)用需求選用WiFi、藍(lán)牙,、UWB,、慣導(dǎo)、氣壓計和磁場中的2種以上信源,，并對不同信源提供的定位信息進行融合,。與室外相比，室內(nèi)信道環(huán)境和空間拓?fù)潢P(guān)系復(fù)雜,，雖然室內(nèi)信源種類繁多,，但各種信源都有一定的局限性；不同定位信息的融合目前仍采用最簡單的擴展卡爾曼濾波技術(shù)；室內(nèi)定位方案的選擇多數(shù)以成本和定位精度為衡量指標(biāo),，尚未構(gòu)成與 GNSS 定位類似的完整的室內(nèi)定位性能評估體系,。
