灵思科电子科技—室内定位技术有哪些_七大室内定位技术详解

本文详细介绍了七种室内定位技术,包括蓝牙、Wi-Fi、红外线、超声波、RFID、ZigBee和超宽带技术。每种技术都有其优缺点和适用场景,如蓝牙适合小范围定位,Wi-Fi适用于大范围定位,超声波精度高但受限于空气衰减,RFID经济实用但抗干扰能力较弱,ZigBee和超宽带则分别面临精度与成本、功耗与成本的平衡问题。室内定位技术的选择需考虑精度、覆盖范围、可靠性、成本、功耗和可扩展性等因素。

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1、蓝牙室内定位技术

蓝牙室内技术是利用在室内安装的若干个蓝牙局域网接入点,把网络维持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(piconet)的主设备,然后通过测量信号强度对新加入的盲节点进行三角定位。

蓝牙室内定位技术最大的优点是设备体积小、短距离、低功耗,容易集成在手机等移动设备中。只要设备的蓝牙功能开启,就能够对其进行定位。蓝牙传输不受视距的影响,但对于复杂的空间环境,蓝牙系统的稳定性稍差,受噪声信号干扰大且在于蓝牙器件和设备的价格比较昂贵。

蓝牙室内定位主要应用于对人的小范围定位,例如单层大厅或商店。现在已经被某些厂商开始用于LBS推广。

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2、Wi-Fi室内定位技术

Wi-Fi定位技术有两种,一种是通过移动设备和三个无线网络接入点的无线信号强度,通过差分算法,来比较精准地对人和车辆的进行三角定位。另一种是事先记录巨量的确定位置点的信号强度,通过用新加入的设备的信号强度对比拥有巨量数据的数据库,来确定位置(“指纹”定位)。

Wi-Fi定位可以在广泛的应用领域内实现复杂的大范围定位、监测和追踪任务,总精度比较高,但是用于室内定位的精度只能达到2米左右,无法做到精准定位。由于Wi-Fi路由器和移动终端的普及,使得定位系统可以与其他客户共享网络,硬件成本很低,而且Wi-Fi的定位系统可以降低了射频(RF)干扰可能性。

Wi-Fi定位适用于对人或者车的定位导航,可以于医疗机构、主题公园、工厂、商场等各种需要定位导航的场合。

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3、红外线定位技术

红外线室内定位有两种,第一种是被定位目标使用红外线IR标识作为移动点,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;第二种是通过多对发射器和接收器织红外线网覆盖待测空间,直接对运动目标进行定位。

红外线的技术已经非常成熟,用于室内定位精度相对较高,但是由于红外线只能视距传播,穿透性极差(可以参考家里的电视遥控器),当标识被遮挡时就无法正常工作,也极易受灯光、烟雾等环境因素影响明显。加上红外线的传输距离不长,使其在布局上,无论哪种方式,都需要在每个遮挡背后、甚至转角都安装接收端,布局复杂,使得成本提升,而定位效果有限。

红外线室内定位技术比较适用于实验室对简单物体的轨迹精确定位记录以及室内自走机器人的位置定位。

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4、超声波室内定位技术

超声波室内定位系统是基于超声波测距系统而开发,由若干个应答器和主测距器组成:主测距器放置在被测物体上,向位置固定的应答器发射同无线电信号,应答器在收到信号后向主测距器发射超声波信号,利用反射式测距法和三角定位等算法确定物体的位置。

超声波室内定位整体精度很高,达到了厘米级,结构相对简单,有一定的穿透性而且超声波本身具有很强的抗干扰能力,但是超声波在空气中的衰减较大,不适用于大型场合,加上反射测距时受多径效应和非视距传播影响很大,造成需要精确分析计算的底层硬件设施投资,成本太高。

超声波定位技术在数码笔上已经被广泛利用,而海上探矿也用到了此类技术,室内定位技术还主要用于无人车间的物品定位。

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5、射频识别(RFID)室

随着人们对基于位置的服务(Location Based Service,LBS)需求日益增,以及无线通信技术的快速发展,无线定位技术成为了一个研究热点。人们在室外广泛使用目前较成熟的GPS,A-GPS等定位系统进行定位,但是在复杂的室内环境中,这些技术定位精度不高,不能满足室内定位的需求。WIFI网络具有通信快速、部署方便的特点,它在室内场所广受欢迎.Android系统从几年前发布以来在智能手机操作系统市场占有率不断升高,成为目前使用最为广泛的智能手机操作系统,同时Android移动终端自身具备WIFI无线连接功能。指纹定位算法以其独特的优势减小了对室内难以精确定义的信号传播模型的依赖性,成为定位技术中的一个研究热点。基于此,本课题重点研究并改进指纹定位算法,设计实现基于Android的WIFI室内定位系统。 首先,通过阅读量相关的文献资料,对比分析了当前国内外WIFI室内指纹定位技术的研究现状对其中涉及到的相关技术的原理和特点进行介绍分析,包括WIF1无线通信技术,室内无线定位技术以及位置指纹定位技术,并根据室内WIFI指纹定位技术的特征对定位过程中的影响因素进行分析。 其次,根据前面提到的定位过程中的关键影响因素,介绍了对应的解决方案。分析与研究了几种典型的指纹定位算法,包括最近邻法(NN).K近邻法(KNN)、K加权近邻法(WKNN),并提出算法的改进方案,使用MATLAB软件进行算法的仿真分析,寻求其中的最佳参数值以及定位性能差异。通过分析几种算法的性能仿真结果,拟定了基于最强AP法的改进算法作为定位系统采纳的算法。 然后,通过对基于Android的WIFI室内定位系统的需求分析,提出了一种基于Android 的WIF1室内定位系统设计方案。接着介绍了定位系统软件开发环境,并设计了定位系统总体架构,以及定位系统的各个功能模块。在各项设计确定以后,采用JAVA语言编程实现定位系统的各项功能。 最后,搭建了WIFI室内定位实验环境,使用完成的室内定位系统结合硬件资源,在实验环境下,进行离线阶段创建数据库以及在线阶段的定位测试,并记录呈现在定位客户端上定位结果,分析对应的定位性能.
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