蓝牙室内定位技术发展现状Word文档格式.docx
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一类蓝牙设备的信号覆盖范围是100m，2类蓝牙设备是10m，3类是4m。
基于这种范围特性，当用户携带设备进入到信号覆盖范围之内时，就能感知用户的位置，达到对应Range范围的精度。
因此在早期的蓝牙定位研究中，大部分工作都是基于Cell-ID的应用原理。
2003年AnastasiG等人[26]提出使用蓝牙技术来实现一种定位框架和服务。
基于Cell-ID的方法实现了一个BIPS蓝牙定位系统。
BIPS系统是在一个建筑物内布置蓝牙接入点，使用以太网将各个接入点连接到定位服务器上，移动用户在他的手持终端上就可以看到到达同一建筑物内其他移动用户位置时他必须行进的路线。
蓝牙接入点的任务是发现并登记进入它覆盖区域的用户，其位置信息注册在服务器上。
BIPS可以追踪移动用户在一个建筑物内的走动和站立，实现“房间级”的定位精度。
实验分析了蓝牙查询周期的影响，同时考虑一个移动用户在蓝牙接入点覆盖范围内的接入时间，比如查询周期为3.84s时，发现设备的概率在95%以上，在20米的覆盖范围内以1.3m/s的速度移动则接入时间为15.4s，剩下11.56秒可提供服务。
文献[27]中同样利用Cell-ID的思路，提出将蓝牙与3G网络结合，组成一个定位服务网络。
文中指出GPS不适合室内定位，其他几种技术（2G的Cell-ID，TOA方法）的定位精度过低，为了提高定位精度，可结合蓝牙技术实现10米的定位精度。
RaffaeleBruno等人[28]考虑位置感知的需求以及已有的一些定位和追踪系统设备成本太高的问题，提出一种基于蓝牙的定位和追踪系统，实现低成本定位方案。
该系统同样利用Cell-ID的方法，进入覆盖点的蓝牙设备与蓝牙接入点建立连接，重点分析了蓝牙的发现和连接建立过程，以及此过程的时间消耗和延迟。
Chawathe.
S.
S等人[29]描述了一种新的方法来决定移动终端的位置，使用基于Cell-ID的方法来确定蓝牙锚节点（beacon）交集覆盖区域的位置。
根据蓝牙Range的特点，在室内环境下覆盖的区域是不规则的，利用最大分离子超图的方法来确定锚节点的布置位置。
主要利用蓝牙的短距离接收范围优点，以及蓝牙设备低成本和易布置的优势。
该方法的另一个优点是让移动设备来决定它自己的位置，而蓝牙锚节点和其他用户都是匿名不确定的。
根据以上的研究工作，基于范围检测的定位方法只能实现“房间级”的定位精度，对于构建大范围的定位追踪服务网络是一种可取的方案，但是对于室内的高精度定位需求基于范围检测的方法只能达到“房间级”的定位精度，不能够满足要求。
蓝牙定位研究中开始探索利用蓝牙信号强度RSSI来提高定位精度，根据信号传播的空间关系来确定设备的坐标位置。
2.2.2基于信号强度的定位方法
蓝牙技术中提供了基于连接的RSSI和基于查询的RSSI两个可供定位技术实现的参数。
在早期的蓝牙规范中只提供基于连接的RSSI，这就意味着定位接入点设备和用户蓝牙设备必须在定位阶段一直建立连接。
应用基于连接的RSSI时遇到了一个GRPR问题，即在信号强度的定义中存在一个黄金分割区，处于这个分割区的RSSI值总为0，表示在合适的信号接收范围，对于要将实时RSSI值与距离映射成对应关系的定位方法，GRPR问题是一个限制点。
在以后的蓝牙规范当中，提供了基于查询的RSSI，该方法的优点是不需要建立连接，只需基本的查询过程就可以获取目标蓝牙设备的信号强度值。
Kotanen.A等人[30]引入了基于信号传播模型的方法，通过读取连接RSSI值来构建信号强度与距离的映射关系。
实验结果达到了3.76m的定位精度，实验中也使用了扩展的卡漫滤波来实现3D位置的估计。
但是基于连接的RSSI值存在GRPR的问题，使得定位参数并不可靠，小范围取得3.76m的定位精度并不是一个理想的结果。
文献[31]中也实现一种基于蓝牙信号强度的定位系统，利用蓝牙发送者和接收者之间距离与RSSI值的相关性，采用三角定位来估计位置，在PDA上进行了实现。
该系统提出了三角定位的公式（LSE），在地图上采集标定数据，最后用三角定位方法求出位置，定位误差为2.06m。
系统同样遇到了GRPR的问题，采用了多项式近似转换的方法。
BandaraU等人[32]提出蓝牙定位系统中使用RSSI的三个问题：
一是室内环境下信号强度受到多径衰退，干挠等影响；
二是信号强度定义中的GRPR问题；
三是蓝牙的连接建立时间过长。
提出了一种多天线的接入AP的方法，每个天线都连到AP上，定位服务器分别记录各个天线上的RSSI值。
使用一种可变衰减器来解决建立RSSI映射的问题，使用采集标定数据的方法来解决干挠和多径衰退的问题，实验获得了92%2m的定位精度。
该方法采用的仍然是基于连接的RSSI，不过提供了新的蓝牙定位思路。
Sheng
Zhou等人[33]提出用一个简单的cell和信号传输模型来测量具体的RSSI值与距离的关系，系统表明距离误差为1.2m。
该文献中同样遇到了GRPR的问题，只是单纯的利用信号传播模型来测量距离与RSSI的关系。
文献[34]中提出了利用贝叶斯滤波进行蓝牙定位和用户轨迹估计的方法，该方法同样基于信号强度RSSI与距离的相关性，利用一个简单的信号传播模型来计算距离，再用贝叶斯滤波来估计静态用户和移动用户的位置。
文献[35,
36]中采用了基于指纹标定Fingerprinting的定位方法。
其中[35]中结合了蓝牙和Wi-Fi两种无线信号，分别在实验地图上采集标定数据，不仅直接利用信号强度RSSI来进行定位，同时文中提出了利用信号差值来解决设备无关性的问题，消除硬件设备RSSI标准不统一的差异。
实验结果表明结合蓝牙和Wi-Fi这两种无线信号能取得更高的定位精度。
文献[36]同样利用Fingerprinting定位方法，在办公室环境下采集了蓝牙RSSI标定数据，系统能够取得平均2.5米的定位精度。
系统同时比较了不同蓝牙锚节点个数、采集训练样本和定位样本个数对定位精度的影响。
从以上基于信号强度的蓝牙定位研究工作来看，基于信号传播模型的方法应用广泛。
一般认为，距离和信号强度RSSI之间存在一种基于LOG形式的线性关系。
根据信号的衰减特性，结合其他因素的影响提出了多种信号传播模型，如弗里斯公式模型，加入隔墙因子WAF，加入地面反射因子FAF，以及根据实际采集数据集训练出传播模型等。
这些信号传播模型的方法在实际应用环境中仍然不可取，很难找到一个准确的模型来计算RSSI与距离的对应关系。
2.2.3其他定位方法
其他基于蓝牙技术的定位方法主要是利用链路质量LQ、蓝牙的功率伸缩、信号到达时间差以及查询反馈速率等方法。
文献[37,38]都采用了基于链路质量LQ的定位方法，其中[37]主要利用标定方法采集LQ值和802.11无线信号的RSS值，结合这两种无线技术实现定位。
实验结果表明在定位评估中利用多个无线信号的一个主要优点是某种无线信号不能用时利用其他的无线信号也能实现定位，提高定位系统鲁棒性，实验证明用蓝牙信号结合802.11信号有时并不能提高定位精度。
文献[38]提出了基于链路质量LQ的三步定位方法，使用低成本的蓝牙设备来实现高精度的定位过程，其中三步定位过程分别为LQ采样、蓝牙基站调度和实时定位。
该方法假定每个作为CELL的蓝牙LQ是特定的，最后用神经网络模型来估计位置。
FornoF等人[39]提出构建一个低成本定位系统架构，提出用不同功率级来查询周围的蓝牙设备，利用一个简单的、可伸缩的方法进行过滤测量和计算移动位置，同时采用了基于类比的理想功率伸缩状态，最后建立了蓝牙Adhoc传感器网络。
实验取得了1.88m的定位精度。
Le
Thanh
Son等人[40]针对当前的蓝牙定位系统在定位延迟、精度和可行性上的问题，提出一种新的定位方案，通过修改现有的蓝牙规范，利用蓝牙在无线信道上传播的信号时间偏移来估算位置，仿真实验能够达到1.5m的定位精度。
修改蓝牙规范不是一种实际可行的方法，而且仅靠模拟的实验结果无法提供足够的说服力。
Barahim,
M.Z等人[41]提出一种低成本，易布置，可升级定位框架。
系统由蓝牙传感器网络和中心控制系统构成，移动用户能够接收与位置相关的信息，如房间标志等。
系统能利用OBEX对象交换协议来推送定位信息，利用三角定位原理可以实现高精度定位。
文献[42]中分析了同一个频段的Wi-Fi和蓝牙两种技术在同时工作时的干挠情况。
实验结果表明在同一无线信道上连接的AP越多，Wi-Fi之间的干挠越大，蓝牙与Wi-Fi之间的干挠也非常明显，而蓝牙设备之间的干挠非常小。
这样用蓝牙设备来构建定位网络能满足要求。
根据蓝牙设备的稳定性，提出了布置蓝牙tag参考点的定位方法，再通过比较地图上参考点的方法来确定目标用户的位置，在有RSSI信息的情况下，能够更精确地估计坐标位置。
但是布置大量蓝牙参考点增加了定位系统的成本。
文献[43]中提出一种CMF定位架构，利用蓝牙锚节点的查询反馈速率
IRR作为定位参数，采用基于Fingerprinting的方法采集IRR数据，对定位区域的静态用户进行定位。
实验结果表明在蓝牙传感器较好覆盖的情况下，只用在静态位置停留3分钟就能取得98%“房间级”的定位精度。
综上所述，蓝牙定位的研究一直探索利用更好的方法来解决室内定位的问题，可以将这些方法归纳为基于Cell-ID的方法、基于信号时间偏移的方法、基于信号传播模型的方法、基于Fingerprinting的方法、基于参考点的方法和其他方法等。
尽管蓝牙定位开展了大量的研究工作，但是暴露出的首要问题是室内定位精度不高，其次是查询周期过长、提供训练样本的采样率过低，这些因素导致利用蓝牙技术实现定位过程中没有取得理想的定位效果。
本文的首要目的就是要提高蓝牙定位的精度，提高蓝牙技术在室内定位中的实际应用意义。
可以改进的不足
虽然室内定位技术和行为识别技术已经开展了大量的研究工作，仍然存在许多关键的问题没有解决，如利用信号强度实现室内定位一直面临信号强度
RSSI
受环境因素影响动态变化的问题[44]；
信号强度依然不是一个可信的定位参数，基于信号强度的蓝牙定位研究工作未能取得理想的定位精度。
《基于低功耗蓝牙的室内定位技术研究_石志京》
蓝牙简介
蓝牙是一种支持设备间进行短距离无线通信的技术，传统蓝牙通信距离为10米左右，而BLE4.0版本的蓝牙通信距离能达到100米。
蓝牙技术能将各种使用蓝牙技术的电子设备（包括蓝牙音箱、蓝牙耳机、蓝牙笔记本等）连接起来进行无线通信，无需再部署大量的线缆，从而能简化设备间的连接。
蓝牙采用分布式网络结构，支持点对点及点对多点通信，工作在全球通用的2.4GHzISM[10]频段。
蓝牙4.0[11]技术集传统蓝牙技术、高速技术和低功耗技术于一体，优势显著。
在速度上，蓝牙4.0支持1Mbps数据传输速度下的超短数据包传输，如此在传输小数据量时可以缩短传输时间；
在连接延迟上，蓝牙4.0可以在最短3毫秒内完成设备连接并开始数据传输，延迟极短；
在通信范围上，蓝牙4.0最大通信距离可以达到100米，远远超过同类产品传输距离；
在功耗上，蓝牙4.0支持设备不工作时进入休眠状态，从而降低设备功耗，延长设备使用时间；
在使用安全性上，蓝牙4.0使用AES-128加密算法对数据包进行加密和认证，足够保证数据传输的安全性。
室内定位技术发展
随着当今科技的迅猛发展，尤其是计算机技术、无线通信技术和半导体技术的飞速发展，大力的推动了当今室内定位技术的发展。
当前，主流的室内定位技术主要包括：
红外定位技术、RFID定位技术、蓝牙定位技术、超声波定位技术、ZigBee定位技术等。
其中定位的原理包括：
基于测距的定位算法和与距离无关的定位算法。
其中与距离无关的定位算法包括质心算法、近似三角形内点测试法和DV_Hop算法等，基于测距的算法包括TOA算法、TDOA算法、AOA算法、RSSI算法等。
无线定位技术起源于上世纪八九十年代，当时，英国剑桥大学研发的ActiveBadge[6]系统属于研制室内无线技术的领跑者，这项技术使用了非测距的红外线定位技术，优点是功耗低、体积小、携带方便，但缺点是定位算法复杂、延时高，大概十几秒才能完成一次定位过程，这样对于室内静止的物体来说可以接受，但对于移动的物体来说，其实时性太低，效率不高。
而且在室内部署的各传感器都是通过有线方式连接起来的，布线复杂且增加设备成本，因此没有得到大规模使用。
2000年，微软公司提出了基于射频技术Radar[7]的室内定位系统，该系统实现室内定位需要在离线阶段采集大量的RSSI值数据记录在数据库里，然后在在线阶段根据现场采集到的RSSI值以及一定的定位算法最终确定目标的位置，该系统定位精度能达到6米以内，算法实时性也较高，但缺点是在离线数据采集阶段需要测量大量数据，这增加了定位所需的工作量，而且换了工作环境，就又需要重新进行数据采集，工作量比较大，因此，该技术有待改进。
在国内，室内定位技术的研制也是紧跟世界潮流，目前越来越多的高等院校和研究机构投入到该领域中。
比如在2002年，清华大学研究组研制了基于RFID的非测距室内定位系统LANDMARC[8]，该系统定位精度达到了米级。
在2011年，北京邮电大学研究组研制成功了基于TC-OFDM的室内定位系统，该系统实现了水平优于3米垂直优于1米的高精度室内定位。
《基于蓝牙4_0低功耗室内定位研究_卞合善》
2.1国内外室内定位技术介绍
目前主流室内定位技术可以根据使用何种信息可以简单分为两大类:
基于指
纹匹配的定位算法和基于测距的定位算法。
基于指纹匹配的定位算法又包括确定性类型定位算法和基于概率性的定位算法,主要方式就是首先针对定位环境进行格子化釆样,然后进行数据处理后建立此环境下的指纹库,实时定位阶段,便可
以釆用确定型或者概率型算法进行样本匹配便可以得到坐标。
而基于测距的定位算法,主要是根据近场射频所发射的RSSI建立距离转化模型。
在实时定位的过程中,可以根据实时RSSI得到实时距离,然后根据实时距离采用相应的定位算
法获得实时坐标。
2.1.1基于WIFI指纹匹配技术
基于指纹的定位算法主要分为确定型算法和概率型算法两类。
不论是哪种类型的定位算法,基本都可以分为离线釆样阶段和在线定位阶段。
在离线釆样阶段,系统通过对特定样本数据的采集、分析、处理,训练所需的模型,确定相关的参数和配置,为后续阶段提供数据基础。
在在线定位阶段,系统通过对特定信号特征进行观测,并采用特定的方法,使用离线采样阶段生成的模型进行匹配计算,从而提供位置估计。
随着定位技术研究的不断深入,可以利用的信息也不断增多。
目前,可以被用来进行定位的场景中的信号特征主要有无线信号（RSSI）、基站FM（FrequencyModulation）、磁场信号等。
同时,模型的定义也随着定位理论的不同而多种多样。
常见的方法包括:
基于传播模型、基于贝叶斯概率模型、基于粒子滤波框架、基于神经网络等等。
其中,对于不同的信号特征,研宄其分布特征,并以其分布特性为基础,构建相关的模型也是常见的研宄方法。
如无线定位方法中,对于无线信号强度分布的拟合问题即可使用高斯分布、混合高斯分布来完成,而其他的诸如KNN技术、核方法、指纹排序方法,都极大的丰富了定位理论,提供了诸多的可能性。
2.1.2基于地磁采样定位技术
地磁场是具有波粒的福射特性的特殊物质,磁场是磁体间相互作用的媒介。
在室外环境屮,地磁场的信号特征基本保持恒定,但是在室内环境屮,由于钢筋
混凝土结构、机房等设备对磁场造成局部紊乱现象,因此理论上讲室内场景不同
的区域的地磁特征观测结果应当具有良好的可区分性。
近年关于使用磁场进行室内定位的研究成果逐渐增多,在使用WiFi进行无
线定位遇到瓶颈的今天,使用地磁定位己经成为了一个灸手可热的关注点。
而对
于室内磁场特征的时间迁移性、设备迁移性研究,是决定磁场是否可被用来辅助
定位的重要标准。
2.1.3基于信号传播模型的ZigBee室内定位
2.1.3基于信号传播模型的ZigBee室内定位ZigBee是一种新兴的短距离、低速率无线网络技术,它介于射频识别和蓝牙之间,也可以用于室内定位。
它有自己的无线电标准,一般使用基于测距方式实现定位。
需要有特定的ZigBee信标,以及ZigBee接收器,然后根据ZigBee接收器上的RSSI转化为距离,进而在选择相应的定位计算方案实现定位。
对于ZigBee来说,其传感器只需要很少的能量即可维持正常的广播功能,他的所以其功耗很低,但是由于其传播距离特别低,所以导致现在一般采用传感器接力的方式来解决这种方式。
但是近几年对于ZigBee室内定位技术研究的不是很多,其中最重要的原因就是消费领域中,没有支持ZigBee协议的配套智能终端。
所以ZigBee—般用来标签定位。
ZigBee最显著的技术特点是它的低功耗和低成本。
同样,其相对短板主要是相配套设备少,发射功率低,距离近。
2.1.4基于信号传播模型的蓝牙4.0室内定位
蓝牙定位技术分为基于指纹匹配以及基于信号强度测量两种方式,而在这里选用蓝牙4.0是因为蓝牙4.0协议具有弥补之前蓝牙功耗高、距离短等缺点。
在这里基于信号传播模型的蓝牙4.0室内定位是通过在室内安装蓝牙发射器信标这样有发射器组成的定位铺点,用户使用手机就可以获得从三个点以上的距离以及三个点自身坐标,通过方程迭代就可以获得待测坐标点。
蓝牙定位技术的最大优点就是易部署、体积小、终端设备支持多以及另外一个最大优点低功耗,这将给室内定位解决方案的推广带来极大便利。
只要手机一直开启蓝牙,便可以获得用户的最新位置。
采用另外的一个缺点为蓝牙信号系统的稳定性差,受噪声信号干扰大。
2.2国内外室内定位解决方案研究介绍
2.2.1基于Win指纹匹配室内定位解决方案
上文提到的微软研究院推出的RADAR系统是最经典的Win定位系统案例。
它充分利用室内无线设备信号,通过指纹采集、定位时观测、KNN方法等一系列步骤最终完成目标的定位。
Horus也是一款经典的基于Win的定位系统。
正如上文所述,Homs使用朴素贝叶斯概率模型,对无线信号的统计分布特性进行建模和参数化表述,并在定位阶段进行概率计算和位置估计。
本文的研究基础WiMap系统[6]【7】也是一款经典的WiFi定位系统。
WiMap与Homs为同一类型的定位系统,都是基于贝叶斯概率模型的。
不同的是,在信号强度分布的问题上,WiMap使用混合高斯模型去拟合,是一项重要的改进。
同时,WiMap还在AP分区域、设备迁移性、时间迀移性、AP选择等等问题上做了优化。
2.2.2
基于ZigBee传播模型室内定位解决方案
CC2431I6是一款集成了定位引擎的ZigBee射频收发器,ZigBee接收节点就可以构成无线局域网,可以实现3m~5rn的定位精度。
ZigBee的出现具有一定代表性,它具有了无线通信技术的低功耗、低成本、高性价比的优点,在实现是内无线定位技术中具有良好的应川前景,但是随着近几年智能手机的发展来看,
ZigBee技术根本无法满足常规用户的室内定位需求,因为想苹果、三星、小米
等大厂商来说,他们的终端并没有集成ZigBee接收器,也就是说对于普通的用
户来说智能购买特殊的节点,还需要额外的显示软件配套,这样又带来一系列集
成问题,这也将导致基于ZigBee室内定位技术无法推广,只能适用于一些特殊
升级会员 