智能室内定位系统研究

张 琳，张 涛，郭希蕊，李福昌（中国联通网络技术研究院，北京 100048）

0 前言

伴随着5G 网络建设，业务种类持续增加，行业边界不断扩展，促使结合位置服务（LBS）和人工智能、物联网技术的行业应用需求迅速增长。室内导航、智慧商业、智能停车、智能办公、智慧仓储等，结合运营商网络建设与室内定位技术、智能网络管理的室内综合应用，为运营商网络增值服务提供了切入点。

国外科技巨头纷纷看好室内定位前景，早在2015年Facebook 就开始向企业免费发送蓝牙信标数据用于定位营销。谷歌也在2017 年推出了与广告服务一起使用的访问者推动通知功能。我国政府也十分重视室内定位技术的发展和业务应用，科技部、工信部等部委下发多项指导政策，提出大力推动室内定位系统发展的要求。

未来，如何为室内用户提供更优质而完善的网络应用，将成为运营商的核心竞争力之一。

1 室内定位技术和应用场景分析

1.1 室内定位技术分析

1.1.1 定位原理

定位原理可以分为基于测量的定位和基于指纹匹配的定位2类。其中基于测量的定位包括基于到达时间、到达角及基于RSSI 传输模型等几种类型。

基于RSSI 信号传输模型的定位实质上是一种基于距离的定位方法，已知信号传输模型，测量传输时间确定待定位目标到已知参考点传输距离，利用三边测量法确定待定目标的位置。二维定位需要与待定位目标不在同一直线上的3 个参考点辅助定位，三维空间定位需要4个与待定位目标不共面的参考点。

到达时间算法（TOA）也是一种基于距离进行定位的算法。通过测量无线信号从待定位位置到已知位置之间的时间差，计算出待定位位置与已知位置间的距离，进而确定待定位位置。由于TOA 算法须保证待定位置和已知位置严格同步的要求，难以达到，基于到达时间差（TDOA）的算法应运而生。TDOA 是利用信号到达已知位置的时间差来估计用户位置，只需已知位置间实现同步。

基于AOA 的算法是已知参考点的位置坐标，通过测量目标位置到两参考点的角度来计算待定位位置。

基于指纹匹配的原理是把实际环境中的位置和某一种或多种特征信息，即指纹，进行关联，离线阶段采集位置指纹信息构建指纹数据库，在线阶段当移动设备发出定位请求时，收集待定位位置的特征数据，与指纹数据库中数据进行对比，结合匹配算法估算待定位位置。基于指纹的定位方法精确度与离线阶段收集指纹和位置信息的采集点数量密切相关，采集点数量越多，采集的信息量越大，在线阶段定位匹配度越高，定位越准确。但同时，会增加离线采集的工作量和数据存储需求，对在线匹配算法的处理要求也会增加。

1.1.2 定位技术

常用定位技术主要包括基于无线通信的定位、基于WLAN 的定位、蓝牙定位、超声波定位、射频识别定位等。

基于无线通信的室内定位以室内无线基站作为定位参考点，移动智能终端作为定位终端用于收集测量数据，定位应用平台进行定位算法处理。在定位原理方面，无线通信定位技术采用基于测量的三角定位技术，如RSSI 信号场强、TDOA、AOA 等。无线通信系统的定位精度与定位参考基站的部署密度和无线环境参数等密切相关。传统的DAS 系统只能定位到小区级别，定位精度比较差。数字化室内分布系统定位能力由RRU 部署密度决定，通常定位能力达到米级。

基于WLAN 的室内定位将无线AP 作为定位参考点，具备WLAN 接入功能的终端测量数据，对已接入的移动设备位置进行定位，可实现复杂环境中的定位、监测和追踪任务。基于WLAN 的室内定位精度由AP部署密度决定，定位精度可以达到米级。原理方面可采用基于测量的定位或基于指纹的定位原理。基于WLAN的位置服务具有设施简单、覆盖范围广、服务可集成度高等特点，但容易受到其他信号的干扰，定位器的能耗也较高。

蓝牙是一种短距离无线通信技术。任何2种设备只要遵循了蓝牙规范协议，就可进行短距离的无线数据通信。蓝牙技术最早由爱立信公司1994 年发起，2019 年蓝牙联盟推出蓝牙5.1 技术规范，相比上一个版本，5.1 版本在传输速率、传输距离以及针对物联网应用优化等方面提升显著。但目前基于蓝牙技术的室内定位需要专用的定位信标，同时需要安装专用程序通过应用层上报定位数据。

其他较常见的定位技术还包括地磁定位、超宽带定位、射频识别定位等。地磁定位是利用地磁场的地磁三分量、地磁总场以及磁偏角等参数，量化地磁空间点的地磁场特征，进行准确定位。超宽带定位技术通过发送和接收具有纳秒或纳秒级以下的极窄脉冲进行定位，与传统的窄带系统相比，具有定位精度高、穿透力强、功耗低、抗多径效果好等优点。射频识别（RFID）定位技术，设置固定位置标签，阅读器利用射频方式接收标签信息，实现移动设备识别和定位的目的。RFID 定位精度高，可达分米级，同时时延短、传输范围大、成本较低。

1.2 室内定位的应用场景

个人消费领域，随着移动互联网技术发展和自媒体等新应用形态的普及，用户对于个性化、定制化服务的需求不断提升。大型商业区能够借助室内定位技术为前来购物的消费者提供实时导引服务和个性化营销推广服务，为用户带来便利的同时，挖掘营销潜力，优化品牌规划，提升效益。

公共服务领域，机场、停车场、交通枢纽等场所通过为用户提供导航和线路规划，科学引导分流车辆、人群，保障运营安全、提升运营效率。医院、养老院内可建立对需要特殊护理的病患实时定位监控系统，防止意外发生；同时可与物联网技术相结合，对医疗设备进行定位，方便管理及快速调配。在救灾方面，通过建筑物内定位信息，合理安排救援路线，提升救援效率。

工业领域，利用位置信息和自动控制技术实现智能仓储管理、生产过程追踪、自动货物搬运、自动加工、自动巡检，推进工业转型升级，达到降本增效目的。对于具有危险性的工厂，还需要对人员进行定位管理，预防安全生产责任事故的发生。

可以说，室内定位在零售、餐饮、物流、制造、化工、电力、医疗等行业均展现出了广阔的市场前景。

2 智能室内定位系统方案

2.1 智能定位系统需求分析

针对定位系统面临的各项挑战，智能室内数字化定位系统需要具备精确定位、便捷规划、智能管理、开放交互的能力，以满足设计建设、应用、维护的多样性要求。

2.1.1 精确定位

实现更精确的定位是定位系统最重要的目标，不同应用场景下，对定位精度的要求有所不同。超市、仓储物流、展馆讲解等场景，需要亚米级的定位能力。而室内导航、个人商业娱乐、位置监控等应用，米级定位精度完全可以满足需求。

不同定位技术能达到的定位精度也有差异，数字化室分定位、Wi-Fi 定位、蓝牙定位精度相对低，超宽带定位、射频识别（RFID）定位和超声波定位，相对精度较高。因此，在定位系统实际建设中，选用合适的定位技术是确保定位性能的基础条件。此外，还需要采取多种定位技术融合实现高于单一定位技术性能的更高精度定位，并具备自适应算法修正能力，保证定位算法性能的稳定性。

2.1.2 便捷规划

室内定位系统性能与采用的定位技术和系统设计方案密切相关，规划时需要根据建筑物的结构、定位精度、建设成本等多方面因素，选择合适的定位技术，设计合理的网络结构。此外，对室内结构频繁调整或定位需求变化的场景，如商超、会展中心等，还面临对已建系统进行维护和升级改造的问题。

在实际建设中，仅凭借设计施工人员经验进行定位系统规划设计，定位精度和可靠性均无法得到保障。采用自动规划思路，根据定位精度要求、场景信息、成本和系统复杂度的要求等信息建立数据库，自主设计定位方案，叠加利用理论计算、大数据分析、仿真分析等多种技术，进行自动规划、自动调整。并形成定位监测和反馈机制，优化自动规划模型，提升输出方案的准确性。

2.1.3 智能管理

智能管理应包括硬件设备管理和定位算法管理2方面，保障定位系统位置信息精确、安全可靠、易于维护。

硬件设备是定位系统提供服务的基础，硬件设备数量多，部署环境复杂，可靠性易受影响。需要对定位系统的硬件设备进行实时管控，对可能出现的故障进行排查，对室内环境发生的变化及时更新处理，确保位置信息的准确性。

定位算法管理通过对定位算法校正和多种定位融合算法优化提升定位精度。算法优化通过设立监督机制，根据定位结果对定位算法参数进行自适应校正。融合定位算法结合大数据、人工智能理论设计，周期性检测定位误差并根据误差对融合算法中不同定位技术的权值进行修正，提高定位能力。

2.1.4 开放交互

室内定位系统，其本身开发集成的应用功能有限，无法满足用户多样的需求。应用方如大型商场、医院、行政中心等，有自建的信息化系统，但以线上信息发布为主，与线下用户行为结合的能力不足。

为打通线上线下信息壁垒，为客户提供精准化、个性化的服务，需要定位系统提供开放接口，实现与应用方已有资源平台及第三方应用数据便捷交互，丰富室内定位功能，满足室内用户的多元化业务需求。

2.2 定位平台架构

为了满足智能定位需求，需要定位系统具备位置信息定位、定位系统规划、自适应定位优化、便于应用开发的能力。为此设计智能定位平台，对室内定位系统进行统一规划、统一管理，实现高精度、智能化、开放化的智能室内数字化定位系统构想。定位平台主要包括4层结构（见图1）。

数据采集层负责从多个数据源处采集数据信息。对已建成的定位系统，数据源包括定位终端传回的位置信息数据和从其他数据源收集建筑结构、定位需求等基础信息数据。对于新建定位系统需求，数据源包括从网络切片、MEC、直接输入或其他需求方采集定位需求，定位场景的建筑物结构等基础信息，用于定位系统规划设计。

智能定位处理中心包括自动定位规划、智能定位、系统管理等模块。自动规划模块负责分析定位需求，制定定位解决方案；智能定位模块负责完成位置信息的精确定位，并对定位设备、定位算法进行管理；定位系统管理，处理监控、告警、安全等信息。

图1 融合定位架构

系统应用层主要是开发或集成基于位置信息的应用，包括但不限于解决方案输出、位置信息的可视化呈现，结合电子围栏等技术进行位置监控告警处理，对用户行为轨迹进行跟踪、分析、预测等功能。

对外接口层提供多种数据源接入和位置信息的输出，以实现与第三方应用的交互功能。开放接口需要负责管理第三方应用的接入请求、身份校验、权限检查、流量控制、行为监控、服务转发、返回结果等行为，保障系统安全和用户体验。

2.3 定位平台功能

2.3.1 融合的高精度定位

智能定位平台从3个方面保证了定位精度和可靠性。首先，选合适的定位方法，定位平台根据精度要求和场景特点选择采用的定位技术。其次，采用融合多种定位技术的算法，提高定位精度。从规划建设层面即考虑多种定位技术融合，合理安排硬件布局，并配合融合算法，取长补短，提高定位精度。再次，设立位置结果优化机制，对已建成的定位系统性能进行监测，根据测试结果对定位算法的参数进行优化，确保算法合理有效。

采用单一定位技术，定位精度、覆盖范围、抗干扰能力有限，通过多种技术联合定位，可以有效提高室内定位系统整体精度。融合定位算法如图2 所示：首先采用n种不同定位技术分别对待定位位置进行测量，并对待定位位置进行估计，得到n个位置估计的结果。采用融合估计算法获得对于待定位位置最优的估计结果。

图2 融合定位架构

常用的融合估计算法包括最小二乘法拟合和卡尔曼滤波估计方法。

最小二乘估计法是以观测值与拟合值之间的残差平方总和最小为准测估计静态模型的方法。以各定位技术的位置估计结果作为非线性最小二乘估计的观测值，线性近似的拟合值与观测值之间的残差作为迭代参数序列，迭代计算直至参数序列收敛到使目标函数极小的参数点。最小二乘估计在雷达定位和联合估计中应用较广泛。

卡尔曼滤波是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。已有利用卡尔曼滤波法对行人航迹推算（PDR）与蓝牙、超宽带、WLAN等技术对定位结果融合估计的研究。利用各定位技术位置估计结果作为观测值，建立非线性扩展卡尔曼滤波器，各位置估计值与卡尔曼估计结果的差值信息作为方差矩阵，自适应地实现定位结果估计。

2.3.2 智能化规划和管理

智能定位平台集成自动规划和智能管理2 个模块，自动规划模块为新建或改建定位系统制定解决方案，智能管理模块负责对定位系统的软硬件进行监控、管理、优化。

新建场景根据数据采集层获得的定位需求和基础信息，对需要建设的场景进行判决。并根据场景和精度要求决定采用的定位技术。综合考虑精度、覆盖、网元的数量和位置、成本、建设复杂度等因素，制定解决方案。对于已建成需要改造的场景，在场景判决阶段标识出优化需求，在定位技术选取阶段对其采用的定位技术进行评估，确定是否沿用原有的定位方式或采用其他更合适的定位方式。在规划阶段根据上述判决制定优化方案，可能包括采用原定位技术增加定位锚点，添加其他定位技术终端进行融合定位，新建定位系统等。

图3示出的是自动定位规划流程示意。

图3 自动定位规划流程示意

智能定位管理则面向已建成的定位系统，包括设备管理、位置信息管理、算法优化管理等。定位系统中终端设备、标识数量多，有源无源混杂容易发生故障或因建筑物结构的变化导致终端设备标识不可用。因此，需要对定位系统进行监管控制，对终端可能发生的位置形态变化进行预警和更新。

2.3.3 开放的平台

智能定位平台除从终端设备获取位置信息外，还提供数据接口，从网络切片、MEC 和其他外部数据源收集基础信息，用于定位系统规划、优化及系统应用开发，同时为更多智能化应用提供条件。此外，平台开放外部接口，提供位置信息和规划方案的输出，与第三方应用开发商合作，为用户提供更加丰富和便捷的应用，形成良性循环，促进室内定位系统生态圈的发展。

3 结束语

随着技术发展，工商业信息化、智能化程度不断提高。室内位置信息，尤其是米级、亚米级的精确定位信息将为运营商移动网络增值，与物联网、工业4.0 等领域企业的合作提供广阔的前景。但从室内定位的现状来看，在定位精度、覆盖、成本、可延展性等各方面仍然面临着巨大的问题和挑战。国际标准化组织也在加紧制定相关标准，3GPP 在5G 定位相关标准化中引入了多种定位技术和安全机制，2019 年蓝牙联盟也推出蓝牙5.1核心技术规范，帮助室内定位性能进一步提升。

未来，融合化、智能化、开放化将成为室内定位的发展方向。运营商在室内系统规划、建设、管理上拥有丰富的经验，结合大数据、人工智能、AR/VR 等先进技术，可以为个人用户带来更丰富便捷的应用体验，并与合作伙伴和行业用户一道深入挖掘业务增长潜力，实现互利共赢。