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針對存在非視距(non-line-of-sight, NLOS)的室內定位算法進行研究. 首先描述室內定位中的常用技術和算法(航跡推算、指紋識別定位、鄰近探測、極點定位、三角定位、多邊定位、質心定位), 概括其原理、優缺點和適用場景; 其次, 通過仿真測試說明研究NLOS識別和抑制的必要性; 再次, 分別介紹NLOS識別和NLOS抑制的幾類算法, NLOS識別算法包括統計學方法、幾何關系法、機器學習法、信道特征提取法和虛點密度識別法, NLOS抑制算法包括模糊理論法、引入平衡參數法、幾何關系法、小波去噪法、機器學習類算法、凸優化類算法、殘差類算法、最小二乘類算法和多維縮放類算法; 最后, 對全文進行總結并指出NLOS室內定位亟待解決的問題。

全球定位系統(global positioning system, GPS), 憑借其廣泛的應用范圍和較高的定位精度, 受到了各方面專家和學者的青睞, 其在室外可以提供比較可靠的定位服務. 然而, 由于室內環境較為復雜, 信號的傳播過程中會遇到障礙物(行人、墻壁、桌椅等)的阻塞, 使得信號發生反射、折射或散射, 導致強度減弱, GPS并不能實現精確的定位, 即在存在非視距(non-line-of-sight, NLOS)的室內環境中, 定位精度會有所下降. 如何有效識別和抑制NLOS, 從而提高定位精度是目前室內定位研究的熱點問題之一. 室內定位作為定位技術在室內環境的延續, 應用更加廣泛. 精確的節點位置信息可以應用在環境監測、軍事偵察、定位打擊目標、公共安全及應急響應等方面.

當發生地震、火災等意外災害時, 室內環境由于崩塌、火燒等會發生改變, 根據感覺盲目尋找很難快速找到被救援人員的位置. 而通過無人機等實地采集信息, 利用室內定位技術可以快速進行搜救, 既節省時間又能規劃出安全的救援路徑. 當發生恐怖襲擊或者人質劫持等社會安全事件時, 利用室內定位技術可以快速確定襲擊者或人質的位置. 反恐人員進入室內執行任務時, 通過室內協同定位算法進行配合, 可以精確地獲得自己和同伴的位置, 對于任務的解決起到了更好的促進作用. 當處于火車站、高鐵站、飛機場或地下停車場時, 室內定位技術可以為用戶提供導航定位、停車、找車服務, 提高用戶的滿意度. 在商場或者倉庫可以幫助用戶快速找到心儀的商品, 增強用戶體驗感。

目前, 在室內定位方面所使用的技術有很多, 包括地磁技術、Wi-Fi、藍牙、超聲波技術、激光技術、計算機視覺技術、超寬帶(ultra wide band, UWB)技術等。

地磁技術主要依據地磁場強度實現定位, 成本較低, 而且對環境的要求不高. Wi-Fi技術不受燈光、濕度、溫度等外界因素的影響，在一定頻段內可以很好地穿越障礙，但在室內極易受到多徑效應的影響, 定位精度中等[2]. 低功耗藍牙具有功耗低、成本低、部署方便等優點, 誤差可達到2 m左右。超聲波技術由固定的參考基礎設施和多種移動單元組成, 可以穿透部分固體和液體, 在黑暗、有毒等環境中仍可以應用, 但其頻率受多普勒效應的影響且成本較高. 激光技術可根據信號和反射信號的時間差值計算距離，結合角度信息完成相對定位，成本較高。

計算機視覺技術主要分為利用地標包含的信息解算為矩陣實現定位和對數據庫內存儲的相機位置信息進行圖像指紋匹配實現定位兩種。伴隨計算機視覺技術的發展和成熟，使得基于視覺的用于同時定位與地圖構建(simultaneous localization and mapping, SLAM)的技術可獲得圖形和視覺的支持。視覺SLAM技術包括前端和后端兩部分，前端又稱視覺里程計(visual odometry, VO)，主要進行特征檢測和數據關聯任務；后端主要對前端的輸出結果進行優化，得到最優的位姿估計和地圖。

由于較高的時空分辨率、良好的隱私保護、強穿透性以及高精度的定位性能，使得UWB技術能為室內定位提供良好的解決方案。同時也為許多應用程序提供了便利，如醫療監控、安全和資產跟蹤等。

室內定位中的常用算法包括航跡推算、指紋識別定位、鄰近探測、極點定位、三角定位、多邊定位和質心定位等。下面主要介紹這些算法定位的原理以及優缺點。

1.指紋識別定位

指紋識別定位算法主要由離線階段和在線階段兩部分構成：在離線階段，用小網格劃分待定位區域，得到交點并記錄其坐標，對在交點處接收到的無線電信號提取特征(常用接收信號強度(received signal strength, RSS))，利用交點的坐標和相應的特征構成的信息鏈建成指紋數據庫；在線階段，通過匹配算法對比實際信息提取的特征與指紋數據庫中的參數實現定位。