室内定位技术研究
室内定位与导航技术研究与开发
室内定位与导航技术研究与开发随着现代社会生活的步伐加快，人们对室内定位与导航技术的需求越来越高。
尤其在大型商场、机场、医院、办公楼等室内环境中，传统的地图和标识已经无法满足人们的导航需求。
因此，室内定位与导航技术的研究与开发变得尤为重要。
室内定位与导航技术的研究与开发旨在解决室内环境下的人员定位和导航问题。
与室外环境相比，室内环境更为复杂，由于建筑物的密闭性和多层结构，导致GPS等全球定位系统无法直接应用于室内定位。
因此，研究人员提出了一系列技术方案来实现室内环境下的定位和导航功能。
在室内定位技术方面，目前主要有基于无线电频率、视觉识别、惯性测量等多种方法。
其中，基于无线电频率的技术包括Wi-Fi定位、蓝牙定位和射频识别定位等。
利用Wi-Fi定位，通过分析Wi-Fi信号强度和到达时间差等参数，可以实现比较准确的室内定位。
蓝牙定位则利用蓝牙信号的强度和到达时间差来确定位置。
而射频识别定位则是通过读取射频标签上的信息来确定位置。
除了无线电频率，视觉识别技术也被广泛运用于室内定位。
例如，利用摄像头进行人脸识别或者通过图像处理识别出室内环境中的标志物体，从而实现定位功能。
另外，还有利用传感器测量移动设备的加速度、陀螺仪和磁力计等信息，来进行惯性测量定位。
这些定位技术各有优劣，可以根据实际应用场景选择合适的方案。
除了定位技术，室内导航技术也是研究的重点之一。
室内导航技术旨在提供人员在室内环境中的导航指引。
目前，常见的室内导航技术包括声音导航、视觉导航和虚拟现实导航等。
声音导航一般通过耳机或扬声器向用户提供语音指引，指示用户朝着正确的方向前进。
视觉导航则利用摄像头或显示屏显示导航地图，并标示出当前位置和行走路径。
虚拟现实导航则结合了虚拟现实技术，通过头戴式显示器或智能眼镜向用户提供虚拟的导航场景，使用户能够更直观地感受到导航指引。
这些技术在室内环境中为用户提供了更加智能、便捷的导航体验。
在室内定位与导航技术研究与开发过程中，还需要解决一些技术难题。
高精度室内定位技术研究
高精度室内定位技术研究概述在现代社会中，人们对定位技术的需求越来越高。
室内定位技术作为一种能够实现在室内环境下准确定位的技术，受到了广泛的关注和研究。
本文将针对高精度室内定位技术展开研究，探讨其原理、应用和挑战。
一、技术原理1. 无线信号定位室内定位技术中最常用的方法之一是利用无线信号的传播特性进行定位。
这种方法通常利用Wi-Fi、蓝牙、RFID等无线信号，通过测量信号强度、到达时间差等参数来确定设备的位置。
2. 惯性导航定位惯性导航定位是通过测量设备加速度和角速度等参数，利用运动学和力学模型进行定位的方法。
它可以提供实时的定位信息，但由于误差积累的问题，在长时间使用中可能导致定位误差增大。
3. 环境感知定位环境感知定位利用传感器感知周围环境的特征，如磁场、声音、光线等，通过与事先建立的地图进行匹配，确定设备的位置。
这种方法需要依赖于环境的特征，因此对于不同的环境可能需要采用不同的感知技术。
二、应用领域1. 室内导航高精度室内定位技术可以为导航系统提供准确的室内定位服务。
例如，在商场、机场、医院等大型室内场所，人们可以准确找到特定商店、登机口、医生诊室等目的地。
2. 室内定位服务高精度室内定位技术可以为定位相关的服务提供支持。
例如，出行导航、餐饮服务、室内运动跟踪等。
通过应用程序，用户可以实现在室内环境下更便捷地获取所需信息或完成指定任务。
3. 室内安全高精度室内定位技术对于室内安全也具有重要意义。
例如，在火灾或紧急情况下，定位技术可以准确确定人员位置，为救援提供及时支持。
此外，室内定位还可用于安全防护、人员监控等场景。
三、技术挑战1. 多路径效应在室内环境中，信号会受到多个传播路径的影响，如反射、衰减等。
这些影响会导致信号强度的变化，从而影响定位的准确性。
如何准确地分析和处理多路径效应是一个技术挑战。
2. 数据处理高精度室内定位技术需要处理大量的数据，并对数据进行精确的分析和处理。
如何高效地处理数据，提取有用的信息，并进行实时的定位计算是一个重要挑战。
基于WiFi定位技术的室内定位方案研究
基于WiFi定位技术的室内定位方案研究一、引言随着科技的不断进步，人们对于室内定位的需求越来越高。
室内定位技术可以为人们提供更好的服务和体验，使得人们可以更加方便快捷地获得信息以及享受服务。
目前，室内定位技术的应用越来越广泛，其中基于WiFi定位技术的室内定位方案是比较成熟和广泛应用的一种。
本文主要就基于WiFi定位技术的室内定位方案进行研究，并对这一技术的原理、实现过程、优缺点以及应用前景进行探讨。
二、基于WiFi定位技术的原理WiFi定位技术是利用WiFi信号在空间中的传输和接收来实现定位的。
WiFi信号是无线电磁波，需要在接收器和发射器之间进行传输。
接收器通过接收WiFi信号时延（即WiFi信号传输所需要的时间）来计算出距离，从而实现定位。
在计算距离的过程中，还需考虑到WiFi信号在传输过程中的路径损耗、多径效应等因素的影响。
三、基于WiFi定位技术的实现过程基于WiFi定位技术的室内定位方案主要包括以下几个步骤：1.信号采集：在室内布置一定数量的WiFi接入点，采集WiFi 信号强度数据。
2.信号处理：通过对采集到的WiFi信号强度数据进行处理，得出每个接入点的信号强度和移动设备到相应接入点的距离。
3.定位算法：通过定位算法计算出移动设备的位置。
4.定位结果展示：将定位结果展示在地图上或其他形式进行呈现。
四、基于WiFi定位技术的优缺点1.优点：（1）WiFi接入点已经普及，无需增加额外的硬件设备，节省成本。
（2）WiFi信号的覆盖范围较广，定位精度较高。
（3）WiFi定位技术可以实现室内定位，满足了室内定位的需求。
（4）基于WiFi定位技术的室内定位方案成熟，应用广泛，相对比较稳定。
2.缺点：（1）WiFi信号的干扰因素多，对定位精度有一定影响。
（2）对于复杂的室内环境，如高层建筑等，WiFi信号的反射和干扰可能会比较复杂，导致定位精度下降。
（3）WiFi信号的传输速度相对较慢，可能会造成定位速度较慢。
使用智能手机进行室内定位的技术研究
使用智能手机进行室内定位的技术研究智能手机已经成为了我们生活中非常重要的通讯工具和娱乐设备。
而随着技术的发展，智能手机的功能也越来越强大。
室内定位技术是其中一个重要的领域，这种技术可以让我们在室内环境中更精确地定位自己的位置，而这对于室内导航、场馆管理、商场营销等领域有着非常重要的应用价值。
在本文中，我们将探讨当前采用的主要室内定位技术，分析它们的优缺点，以及目前各种技术在实践中所面临的各种问题。
一、WLAN室内定位技术WLAN室内定位技术是目前应用较为广泛的技术之一。
它通过收集Wi-Fi信号的强度和信号传输时间的差异来计算手机与AP之间的距离，并据此确定用户的位置。
这种技术具有较高的定位精度和可靠性，而且无需部署新的基础设施。
但是，由于物理环境的干扰，WLAN室内定位技术的精度还不够理想。
例如，在复杂的室内环境中，由于建筑物、墙壁和障碍物等的存在，Wi-Fi信号的传输路径可能会被阻断或反射，导致定位精度的下降。
此外，随着用户的移动或物理环境的变化，Wi-Fi 信号的特性也会发生变化，这可能会对定位精度造成进一步的影响。
为了解决这些问题，研究人员提出了很多改进的方法，例如将WLAN室内定位技术与其他传感器结合使用，以提高定位精度。
但是这些方法通常需要更多的计算资源和能耗，因此对于手机等资源受限的设备来说，这些方法并不适合。
二、蓝牙室内定位技术蓝牙室内定位技术是较新的一种室内定位技术，它使用蓝牙信标（beacon）来确定手机的位置。
与Wi-Fi不同，蓝牙信标的信号传输范围更小，因此可以更精确地定位用户的位置。
这种技术具有很高的精度和可靠性，并且因为蓝牙信标通常比Wi-Fi更方便部署，所以很适合在商场、体育场馆和博物馆等场合中使用。
然而，就像WLAN一样，蓝牙信号也容易受到物理环境的影响。
例如，当用户走近一扇门或转弯时，信号强度可能会突然减弱或丢失，从而导致定位精度的下降。
三、声纹室内定位技术声纹室内定位技术是使用手机内置的麦克风和扬声器来确定用户的位置。
基于机器视觉的室内定位研究
基于机器视觉的室内定位研究随着科技的发展，机器视觉技术已经逐渐应用到各个领域。
室内定位作为其中之一，也受到了越来越多的关注，被广泛应用于智能家居、物流仓储、商场导航等场景。
本文将会阐述基于机器视觉的室内定位技术，并分析其应用现状以及未来发展趋势。
一、室内定位需求在室内环境中，人们往往不太容易定位自己所处的位置，尤其是大型商场、展览馆等。
而且，室内环境中存在众多的障碍物，GPS信号的传输也受到了很大的限制，致使GPS定位无法准确定位到室内位置。
这时候，室内定位就成为了迫切需要解决的问题。
二、基于机器视觉的室内定位技术机器视觉技术是指利用计算机视觉对图像、视频及其他输入数据进行处理的技术。
而机器视觉技术在室内定位领域的应用主要基于两个原理：一是利用摄像头对环境进行建模，二是利用摄像头对移动物体进行跟踪。
这两个原理主要实现方式分别是基于纹理特征和深度学习。
1、基于纹理特征纹理特征包括颜色纹理、形状纹理以及复合纹理等，这些纹理特征可以用来识别室内环境中的物体。
识别出室内环境中的物体之后，就可以建立物体和位置的对应关系，从而实现室内定位。
该方法的主要缺点是对图像及物体颜色、尺寸等条件有较高的要求，并且对于同类物体区分度不高，容易误识别。
2、基于深度学习深度学习是机器学习中比较热门的技术之一，其主要利用神经网络对图像、视频等进行训练。
在室内定位中，深度学习技术可以通过摄像头对室内环境进行拍摄，再将这些数据输入到神经网络中进行训练。
通过训练，神经网络可以学习获得每个物体的特征信息以及物体位置的对应关系，从而实现室内定位。
相较于基于纹理特征的室内定位方法，基于深度学习的室内定位方法需要的条件较少，对于同类物体的区分度较高，但需要的计算资源较大。
三、应用现状及未来发展趋势目前，基于机器视觉的室内定位技术已经被广泛应用于商场导航、智能家居、物流仓储等领域。
例如，在商场导航场景下，通过在商场内部的摄像头对消费者进行跟踪，可以获得消费者的位置信息，再结合商场地图实现导航。
基于深度神经网络的室内定位技术研究
基于深度神经网络的室内定位技术研究从前，我们需要不断地寻找卫星信号，才能用 GPS 定位我们的位置。
而今，在室内，GPS 却无力发挥作用。
因此，如何在室内准确定位一直是科技领域重要的研究方向之一。
近年来，随着深度学习技术的发展和应用场景的不断扩大，基于深度神经网络（Deep Neural Network，以下简称 DNN）的室内定位技术也逐渐崭露头角，成为值得研究和探讨的课题。
一、基于 DNN 的室内定位技术传统的室内定位技术包括无线局域网（Wireless Local Area Network，以下简称WLAN）定位、蓝牙定位、超声波定位等。
这些技术虽然在一定程度上具有精准度，但仍然存在一些限制和缺陷。
例如，WLAN 定位技术的信号强度受到物体遮挡、信号干扰等因素的影响，蓝牙定位的覆盖范围较小、精准度也不高。
而基于 DNN 的室内定位技术具有以下几大优势：（1）无需建立复杂的信号模型：传统的室内定位技术需要构建复杂的信号模型，从而识别信号和位置之间的关联，而 DNN 可以通过自动学习数据特征，从而实现室内定位。
（2）精度高：DNN 可以逐步提高模型的精度，同时可以通过增加样本数量，优化网络结构等方式来提高室内定位精度。
（3）可扩展性强：DNN 可以根据不同的场合和需求进行迭代更新和扩展，具有很强的可扩展性。
（4）适应性强：DNN 可以根据不同的环境和需求进行优化和调整，具有很强的适应性。
二、 DNN 室内定位技术的研究应用DNN 室内定位技术已经在多个领域得到了应用。
例如，物流业可以借助 DNN实现基于室内信号的包裹定位和追踪；零售业可借助 DNN 实现基于用户定位的营销策略等。
此外，DNN 室内定位技术还有以下应用前景：（1）室内导航：基于 DNN 的室内定位技术可以为人们提供室内导航和路径规划功能，减少人们在室内迷路和走弯路的问题。
（2）室内安防：基于 DNN 的室内定位技术可以为室内安防提供实时监测和分析功能，从而提高室内安全性。
基于无线电频段的室内定位技术研究
基于无线电频段的室内定位技术研究随着我们的生活越来越数字化，各种先进技术不断涌现，无线电频段的室内定位技术也逐渐成为人们关注的焦点。
室内定位技术一直是个挑战。
目前，GPS在室内是无法实现准确定位的，无线电频段的室内定位技术逐渐兴起，成为解决室内定位难题的有力工具。
在本文中，我们将探讨无线电频段的室内定位技术。
1. 无线电频段的室内定位是什么？室内定位是一项技术，通过使用无线电频率信号，可以定位在建筑物、商场和其他大型结构内部活动的人员位置。
室内定位是实现物联网和智能家居之间通信的重要基础设施。
无线电频段的室内定位技术就是利用从Wi-Fi、蓝牙、NFC和其他无线设备中发出的信号，计算出人员的位置。
2. 常见的无线电频段的室内定位技术在无线电频段的室内定位中，有几种不同的方法可用于定位。
这些包括如下：- Wi-Fi 定位技术：Wi-Fi是目前应用最多的无线定位技术之一。
通过将Wi-Fi信号源的位置输入到定位算法中，可以识别特定Wi-Fi网络的位置。
这种技术被广泛应用于商业环境以及个人和家庭网络中。
- 蓝牙定位技术：蓝牙是另一种常见的室内定位技术。
蓝牙信号在短距离内传输数据，它们可以用于检测物体和人员位置，但是其覆盖范围相对较小。
- RFID阅读器：射频识别（RFID）是指使用无线电波来识别远程物体的技术。
这种技术能够快速定位位置，并且无需使用强大的信号。
- 物联网定位技术：与蓝牙和Wi-Fi不同，物联网（IoT）信号需要建立与IoT节点之间的连接。
使用物联网传感器和节点，可以构建一个灵活的、自适应的室内定位系统。
3. 室内定位技术的应用无线电频段的室内定位技术可以用于各种应用，包括以下几个方面：- 商业：室内定位可以帮助商家确定客户的位置并跟踪他们的行踪。
这样可以为商家提供实时数据，例如客流量、受欢迎的部门、热门商品更改和测试购物体验。
- 室内导航：室内定位技术可以为用户提供室内导航服务，使他们只需以一种简单的方式找到目的地。
室内定位技术对消防救援的应用研究
室内定位技术对消防救援的应用研究随着城市化进程不断推进，大量人口聚集在城市的建筑物内部，尤其是高层建筑或地下空间。
因此，室内消防救援越来越成为一项重要的任务。
然而，在室内环境下进行救援工作面临着许多挑战，其中最主要的问题之一就是定位。
为了解决这个问题，室内定位技术应运而生。
本文将研究室内定位技术在消防救援中的应用及其意义。
一、室内定位技术的概述与分类1.1 室内定位技术的概述室内定位技术是指在封闭建筑环境中，基于无线通信、传感器等技术手段，通过对目标进行定位和跟踪，以获取目标在室内场景的准确位置信息。
室内定位技术的应用范围广泛，包括商场导航、物流管理、智能家居等领域。
对于消防救援来说，室内定位技术尤为重要。
1.2 室内定位技术的分类根据定位原理和方法的不同，室内定位技术可以分成无线定位、传感器定位和图像定位。
无线定位技术包括蓝牙、Wi-Fi、超宽带等技术，通过信号强度、到达时间差等信息进行定位。
传感器定位技术包括惯性导航系统、加速度计等，利用传感器采集的数据进行定位。
图像定位技术则是通过摄像头捕捉目标图像，并通过图像处理技术进行定位。
二、室内定位技术在消防救援中的应用2.1 定位受困人员在火灾事故中，受困人员的位置是救援行动中最重要的信息之一。
室内定位技术可以通过在建筑物内部安装无线设备或传感器，实时监测人员位置，为救援人员提供精确的位置信息。
救援人员可以根据这些信息快速找到被困人员，并提供及时有效的救援。
2.2 路线规划和导航在火灾事故中，烟雾和火焰会使室内环境变得混乱和危险。
室内定位技术可以帮助指挥部和救援人员规划最安全的逃生路径，并提供实时导航指引。
通过与建筑物平面图的结合，室内定位技术可以迅速确定逃生路线，减少救援人员在复杂环境中的迷失和耽误。
2.3 灾情监测和预警在火灾事故中，火势的扩展速度和范围都是非常重要的信息。
室内定位技术可以通过对传感器的使用和数据分析，准确监测火势的扩散情况，并进行预测。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
西北工业大学先进测试控制技术导论大作业室内定位系统的研究姓名：XXX班级：XXXXXXXX学号：XXXXXXXXXX1摘要目前,人们对室内定位与导航的需求越来越大,如在展厅、图书馆、仓库、超市等室内环境中,用户希望持有可移动设备能够自由定位并导航,虽然室外定位技术发展越来越完善,但是室内定位仍在起步阶段。
本文研究了室内定位系统的背景和国内外发展状况，阐述了室内定位系统的相关概念和原理，列述了室内定位所用到的一些定位算法、定位结构和模型。
同时，在几种定位算法的基础上罗列了几种室内定位技术，包括：超声波技术、红外技术、频射技术、WIFI与蓝牙技术、ZigBee与超宽带技术等等。
并通过比较分析了解了每种技术的相应优缺点。
关键词：室内定位、定位算法、定位技术2目录摘要 (2)第一章绪论 (5)1.1 课题背景及研究意义 (5)1.2 研究现状及其趋势 (5)1.3 国内外的研究现状 (6)第二章室内定位系统基本概念与原理 (7)2.1 定位算法 (7)2.2 室内定位系统的结构与模型 (8)第三章室内定位系统 (11)3.1 超声波技术 (11)3.2 红外技术 (11)3.3 蓝牙技术 (12)3.4 射频技术 (12)3.5 WIFI技术与蓝牙技术 (13)3.6 Zigbee与超宽带技术 (13)第四章结束语 (14)参考文献 (16)34第一章绪论1.1 课题背景及研究意义卫星定位导航系统的产生及发展，让人们拥有了在广阔的室外空间中以前所未有的可靠性、精度获取事物地理位置属性的技术方法，已经基本上解决了在室外空间中进行准确定位的问题，并且已经在军事、资源、交通、农牧渔业、环境、测绘等领域以及人们日常的生活中得到了非常广泛的应用。
然而，虽然定位技术性能、精度都很高,但是其信号遇到障碍物衰减,无法穿透建筑物进行室内定位导航的局限性也日渐凸显,它在室内工作效果并不理想。
社会经济的飞速发展及人们生活水平的提高,使得我们对室内的定位导航需求越来越大,比如在博物馆、超市、机场等场所消费者需要快速了解自身所处位置,并到达目的地在矿井、火灾现场,为警察等工作人员提供精确的导航与定位。
为了解决室内这一特殊环境定位的问题，必须研究专门的定位方法。
与已经非常成熟的室外卫星定位导航系统相比，室内定位技术还处于刚起步阶段，但是却具有很大的应用空间。
室内定位的应用领域主要包括导航和工程测量、位置服务和监控以及智能空间。
伴随着人类对室内定位需求的增大,科学技术也在高速发展,总结、分析、研究当前的室内定位技术有利于室内定位技术广泛应用于人们的生产和生活之中。
1.2 研究现状及其趋势室内定位技术应用的区域是封闭或半封闭空间，室内不止是通常所说的一般建筑物内部，它还包括地下矿井、密集的高层建筑区、树林等。
室内环境相比户外要复杂的多，根据不同的环境、应用和需求，用于室内定位的技术主要有:激光、红外、蓝牙、射频、无线电、超声波、计算机视觉、磁场等。
其中，有些技术经过开发利用，形成了比较系统的定位服务解决方案或成形的商业产品，但仍有许多技术尚在研究试验中。
如使用磁场压力感应的智能地板的研制试验，这种方法需依赖特定的设备，成本昂贵实用性低。
进行室内定位的主要测距方法有到达时间(TOA)、到达时间差(TDOA)、到达角度(AOA), RSS技术[等。
这些方法都能在定位系统中计算有效的距离，其中到达时间、到达时间差、到达角度技术都能提高定位精度，但是由于室内环境复杂可能会影响其定位精度。
美国高通公司(QUALCOMM)及其子公司Snap Track在GPS定位技术的基础上，提出了A-GPS解决方案。
结合CDMA网实现了移动终在室内外端准确的定位。
由于A-GPS是基于CDMA 网络，需要使用手机作为载体，所以可能需要用户使用特制的手机设备。
一般用户很难接受为了不频繁使用的位技术更换手机，并且这种特制的手机相对一般手机耗电量会增加，所以A-GP技术目前没有得到广泛推广。
近几年来一种基于WIFI的室内定位技术进入到大家的视野中，各大媒体争先报道，有的5甚至称WIFI将是室内定位的最佳选择。
目前WIFI技术在现代生活中己经被广泛使用，无论是在政府公共场所还是咖啡厅等休闲场所都有非常广泛的WIFI热点部署，人们可以随时随地跟各大运营商的无线网络像CMCC进行连接。
而且在移动终端方面，移动终端可以直接由智能手机替代，只需要开发一个APP就可以。
由于智能手机的大量普及，这方面的成本也几乎可以忽略不计。
WIFI进行室内定位的主要思想是充分利用现有的无线网络建立能提供目标室内定位的服务。
虽然主流的室内定位技术还有ZigBee, RFID、红外线、蓝牙，磁场甚至灯光都可以定位，不过这些新兴室内定位技术还是有各自的限制，其主要原因是必须个别部署它们专属的定位网络系统，这样会耗费非常大的建设成本。
目前，室内定位技术还处于起步阶段，首先需要解决的是系统开发问题。
虽然国外一些公司和研究机构已在这一领域开展数年的研究，设计出许多系统，如RADAR, AT&T, Active Bat，Cricket等，并且有些已投入商业应用，受成本、定位精度、可靠性以及易用性等方面影响，室内定位技术尚未广泛用于人们的生产生活当中，室内定位系统仍然存在大量需要解决的问题。
1.3国内外的研究现状近年来在WIFI室内定位技术上己经出现了很多具有代表性的研究成果，较为典型的是RADAR系统、Eorus系统、Nibble系统与Weyes等室内定位系统。
1.3.1RADAR系统RADAR定位系统是微软公司在2000年提出来的，这个系统是基于RSSI的室内定位方案。
它的硬件是基于802.11协议的。
RADAR定位系统定位算法主要分为两个阶段:第一个阶段，离线建库阶段，就是在实时定位前，在目标区域内大量采集样本，建立起地理位置和信号强度的关系映射表;第二个阶段，在线定位阶段，也就是实时定位阶段，移动终端把接收到的无线接入点的RSSI信号值，通过己有的RSSI与地理位置映射数据库相比较，查找出最有可能的结果，完成定位。
RADAR定位系统的优点在于它的平台比较成熟，无需开发一个新的应用平台。
它的缺陷是:室内环境一旦改变，那么原有的射频数据库就会失效，数据库必须随着时间的推移定期更新。
1.3.2Eorus系统Eorus定位系统同样选用RSSI作为参考点的指纹数据，与RADAR定位系统不同的是其使用概率模型来创建信号数据库。
Eorus系统在收集参考点上的的RSSI数据时，并不像RADAR 系统中那样把接收到的信号取其中值或均值，而是通过大量的数据构建成每个基站的接收RSSI值在指纹参考点上的概率分布，并利用生成的概率分布来建立位置指纹数据库。
在实时定位阶段中，为减少计算量、提高定位算法的速度，Eorus系统提出了一种位置指纹数据库分类的方法。
由于单个基站的覆盖范围有限，在实际定位过程中，没有必要在整个数据库当中进行匹配搜索，而只需要在定位时，缩小搜索范围，只搜索相对应的区域，从而提高定位算法的速率与实时性。
61.3.3Nibble系统Nibble定位系统跟上面的两个系统的最大不同点在于其采用信噪比(SNR)作为信号样本，并用接收信号的信噪比值来建立参考点的位置指纹数据库。
开发Nibble定位系统的人认为信号的SNR比RSSI能更好的提取出位置特征信息。
跟上面的Eorus系统一样，Nibble系统也使用概率模型来建立位置指纹数据库，但与Eorus不同的是Nibble定位系统使用贝叶斯网络来创建SNR的概率分布图与参考点的位置指纹数据库。
Nibble系统把较大的一个区域(比如整个房间)当成一个点来进行定位，所以比较适用于对定位精度要求不高的环境中。
第二章室内定位系统基本概念与原理2.1定位算法目前的定位算法，从原理上来说，大体上可以分为3种：邻近信息法、场景分析法以及几何特征法。
2.1.1邻近信息法利用信号作用的有限范围，可以确定待测点是否在某个参考点的附近。
但只能提供大概的定位信息，能满足某些应用的要求。
例如利用手机基站定位，可以确定来电归属地，但精度也只能确定在某一地区。
2.1.2 场景分析法对于指定位置的可测量特征定位。
比如测量接收信号的强度，与实现测量的、存在数据库的该位置的信号强度作对比。
理想的场景分析法可以利用视频识别，看到某一景物就能确定位置，但这需要庞大的信息知识库做支撑。
2.1.3几何特征法几何特征法是利用几何原理进行定位的算法，是目前应用最广泛的定位算法，通常需要多个点和边作为已知条件进行计算定位，具体又分为以下几种。
（1）三边定位法:在平面上，三边定位法就是测量待测点到3个不在同一直线上的参考点的距离。
根据估计的三边距离，再结合参考点的位置，待测点的位置就在3个圆的交点上。
(2)三角定位法:利用了这样一个事实:在一个三角形中，如果已知一条边的长度和两个角的大小，那么可以确定第3个点的位置，且该点是三角形另外两条边的交点。
(3)双曲线定位法:形成双曲线的几何原理是:到两个固定点距离差为常数的动点轨迹，是以这两个固定点为焦点的双曲线。
由3个不在一条直线上的参考点可以确定两条双曲线，两条双曲线的交点就是待测点。
782.2室内定位系统的结构与模型2.2.1结构原理目前的定位技术多要借助辅助节点进行定位，通过不同的测距方式，计算出待测节点相对于辅助节点的位置，然后与数据库中事先收集的数据进行比对，从而确定当前位置，如图4所示。
图4室内定位结构原理图首先在室内环境设置固定位置的辅助节点，这些节点的位置已知，有的位置信息是直接存在节点中，如RFID的标签，有的是存在电脑终端的数据库中，如红外线、超声波等。
然后测量待测节点到辅助节点的距离，从而确定相对位置。
使用某种方式进行测距通常需要一对发射和接收设备，按照发射机和接收机的位置大体可以分为两种:发射机位于被测节点，接收机位于辅助节点，例如红外线，超声波和RFID ;另一种是发射机位于辅助节点，接收机位于被测节点，例如WiFi、超宽带、ZigBee和蓝牙。
最后分析计算位置，利用计算机终端的数据库进行匹配，从而得出具体位置。
具体流程如图5所示，除了用到之前已知的辅助节点位置和计算得出的距离外，还需要一定的模型来提高精度。
图5室内定位流程图2.2.2模型分析随着人们对定位精度要求的不断提高，测距后利用几何定位已不能满足要求，因此目前的室内定位方法都使用计算模型，具有更高精度和可靠性。
目前比较成熟的模型包括传播模型和指纹模型，这两种模型在WiFi定位技术上应用广泛。
(1)传播模型。
依靠分析信号传播过程中的特性来推算传播距离。
常用的特性包括:RSSI ( ReceivedSignal Strength Indication)，AOA (Angel of Arrival)，TOA(Time of Arrival)。