室内定位技术在校园位置服务中的应用与探索＊

何莹莹，保 骏，刘 朋，陈祝明

（1.电子科技大学信息与通信工程学院，四川 成都 611731；2.中移（成都）信息通信科技有限公司研发一部，四川 成都 610213）

1 研究背景

科技是战胜困难的有力武器，创新是引领发展的第一动力。全社会高度重视科学技术的发展，并把科技创新摆在社会发展全局的核心位置。科学技术具有世界性和时代性，科学技术与人类社会密切相关。发展科学技术必须具有全球性的视野并把握时代的脉搏。21 世纪以来，信息化、网络化、数字化成为当今科技发展的大趋势。在信息技术领域，“互联网+”、大数据、云计算等引领信息技术的潮流，智慧地球、智慧城市、智慧物流、智能生活等应用技术不断拓展，形成了无时不在、无处不在的信息网络环境，使人类生产生活发生了重大改变，这些变化无疑是科技创新的成果。

随着信息技术的迅速发展，迅猛的信息化浪潮冲击着人类社会的各个领域。近年来，中国十分重视教育的信息化，提出以教育信息化带动教育现代化，破解制约中国教育发展的难题，促进教育的创新与变革。借着教育改革的东风，各学校纷纷将“数字化”引入到教学、科研、管理和信息发布等日常工作和生活的各个环节中，从而建立了以计算机网络通讯为基础的信息管理和服务平台，用来辅助教学、科研和管理等各种活动。

随着校园信息化建设的深入开展，信息化手段和工具在“数字校园”中得到广泛应用。校园是一个具有特殊职能的区域，“数字校园”是现实校园空间的延伸和扩展。校园作为城市的一个重要组成部分，在履行部分社会职能的过程中需要大量与空间位置有关或具有空间内涵的信息及相关服务。近年来，位置服务伴随着互联网技术的发展而迅速兴起。所谓位置服务（Location Based Service，LBS），就是通过无线定位技术，根据用户的当前地理位置，提供用户所需内容和方便快捷的服务。校园师生作为互联网用户中的活跃群体，希望在“数字校园”中获得与校园学习、工作和生活紧密结合的位置服务，“校园位置服务”应时而生。校园位置服务是依赖于移动设备位置信息的服务，通过空间定位系统确定移动设备的地理位置，并利用地理信息系统（Geographic Ⅰnformation System，GⅠS）数据库和无线通信向教师、学生、管理者和公众及时、有效地提供与位置有关的服务[1]。

在校园位置服务中，位置信息是关键，定位技术是获取位置信息的关键途径。在空旷的室外环境中，全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）作为发展较为成熟的位置服务系统，能够提供非常精确的定位信息，但是对于室内环境中，由于信号遮挡严重、信道条件复杂、多路径效应等因素，现有的室外定位方法无法在室内定位中取得很好的效果。但是据统计数据表明，人们每天大约有70%～90%的时间待在室内，有大量的潜在用户对室内位置服务有着一定的需求[2]。针对室内众多复杂场景中的位置服务需求，目前主流的室内定位技术有无线通信（Wireless Fidelity，Wi-Fi）、蓝牙（Bluetooth）、ZigBee、超宽带（Ultra Wide Band，UWB）、射频识别（Radio Frequency Ⅰdentification，RFⅠD）等[3]，其中低频射频识别（Low Frequency-Radio Frequency Ⅰdentification，LF-RFⅠD）因其低频信号具有通信距离短、抗干扰能力强的特点，对应的低频感应技术已被广泛应用于RFⅠD室内定位领域。目前，低频感应技术已在汽车无钥匙进入系统及考勤、门禁系统的人员进出检测中被广泛应用。2011 年，清华大学何晓晓[4]在汽车无钥匙进入系统中，利用布置在主驾车门、副驾车门、前排中间、后备箱处的4 个低频发射天线对相应4 个检测区域进行钥匙位置检测，通过比较钥匙端感应到各处低频天线的接收信号场强的大小，得出钥匙端的当前位置，从而实现对携带钥匙人员在车内或车外的判别。2012年，电子科技大学梁龙等[5]在无源RFⅠD 考勤系统中，利用无接触刷卡方式低频唤醒标签卡，完成对携卡人员的身份判别以实现考勤系统。温州神思电子科技有限公司[6]在远距离自动感应门禁系统中，利用低频地埋天线激活标签卡，对进出人员进行身份的自动识别和进出方向的准确判断，实现了对进出人员的管理。

2 室内定位技术的发展

目前，室外常见的定位技术主要有卫星定位技术、移动通信网定位技术、Assisted-GPS 定位技术，以及基于无线局域网（WLAN）等无线网络的定位技术。常见的室内定位技术主要有红外线、超声波、Wi-Fi、蓝牙、ZigBee、UWB、LF-RFⅠD 等。其中，红外线和超声波室内定位技术是室内定位领域早期的发展成果，当下应用并不广泛。在校园位置管理中，如何通过定位技术获取用户的位置信息是校园位置服务的关键问题。在校园环境中，室外主要采用北斗或GPS 定位，室内主要采用 Wi-Fi、蓝牙、ZigBee、UWB、LF-RFⅠD定位。

2.1 Wi-Fi 定位

Wi-Fi 是基于ⅠEEE 802.11 标准的一种无线局域网（WLAN），具有高带宽、高速率、高覆盖度的特点，并且受非视距（Non Line of Sight，NLOS）影响极小[7]。在中短距离的应用范围内，Wi-Fi 具有很大的优势。近年来，WLAN 作为一种与Ⅰnternet 有线网、3G 网络互补的宽带无线接入方式，被广泛部署在室内场所中，且随着支持Wi-Fi 的移动终端日益普及，基于Wi-Fi的室内定位技术也受到了广泛的关注。Wi-Fi 因其相对低廉的成本和较好的定位精度，且与智能手机等移动终端设备有较好的兼容性，被广泛应用于大型商场、地下停车场的室内导航、广告推介等领域[6]。同时Wi-Fi定位技术还可以应用到不同的定位方案中，室内定位主要釆用基于Wi-Fi 信号强度值的位置指纹定位。

2.2 蓝牙定位

蓝牙设备体积小，容易集成在手机、笔记本电脑等多种设备中，能够方便地实现自组织网络，在设备之间进行无线信息交换，使蓝牙室内定位技术得到推广普及。由于蓝牙成本低廉、定位精度较好，且与智能手机等移动终端设备有较好的兼容性，被广泛应用于大型商场、地下停车场的室内导航、广告推介等领域[8]。通过在室内广泛布设蓝牙接入点，终端设备中的蓝牙模块可以通过互联模式接入网络，且能通过测量无线信号的方式得到终端的位置，实现定位目的。但是，蓝牙定位稳定性不高，易受噪声干扰。

2.3 ZigBee 定位

ZigBee 是一种低速率的无线通信规范，基于802.15.4 无线标准协议的物理层和MAC 层协议[9]。利用网络节点之间信息的互传，将信息从一个节点传输到另一个节点。ZigBee 定位具有低能耗、低速率、低成本、高容量、高可靠性、短时延等优点，可以嵌入各种设备中。ZigBee 作为一种短距离无线通讯技术，在室内定位领域的应用主要体现在家庭安防领域[10]。但是，其信号穿透性不好。

2.4 UWB 定位

UWB 是一种新型的无线通信技术，通过发送极窄的脉冲信号，可以提高探测设备对移动终端的距离分辨率和角度分辨率。通过提取脉冲信号中的有效信息实现定位，增强了对随机因素的应对能力[11]。UWB 定位具有范围广、功耗低、抗干扰能力强、传输速率高[12]等特点，且定位精度能够精确到厘米级别，在抗多径能力和穿透性方面也有着较好表现，适用于高精度的室内定位服务[13]。但是由于其部署及运营成本较高，目前只应用于贵重物品保管、重要人员监控等工业领域[14]。

2.5 LF-RFID 定位

RFⅠD 定位技术是通过射频集成电路发送电磁波信号并进行釆集和存储的技术，是一种非接触式的自动识别技术。RFⅠD 具有高精度、低成本、非接触性的优势，在非接触性交互领域得到了广泛应用[15]。按照工作频率的不同，RFⅠD 标签可以分为低频（LF）、高频（HF）、超高频（UHF）和微波等不同种类。低频标签工作频率范围在30～300 kHz，一般为无源标签，其工作能量通过电感耦合方式从阅读器耦合线圈的辐射近场中获得，当低频标签与阅读器之间传送数据时，低频标签需位于阅读器天线辐射的近场区内，低频标签的阅读距离通常小于1 m。其中工作频率在125 kHz的低频信号具有通信距离短、抗干扰能力强等特点，因此低频感应定位技术被广泛应用于考勤、门禁等系统的人员无感进出检测中，能够实现对密集人群进行准确高效的卡口进出检测。

3 校园位置服务的需求

校园为实施位置服务提供了良好的环境[16]，校园中通常都会架设无线局域网，这是位置服务在校园中得以应用的前提条件；学生们只需要随身携带一个移动设备，如智能手机、手表或手环即可，校园位置服务系统体系结构如图1 所示。

图1 校园位置服务系统体系结构

在校园位置服务系统中，用户通过智能手机、手表或手环等智能移动终端设备，在卫星定位系统、无线通信网络等方式下实现定位，确定用户当前的地理位置信息，并借助校园无线网和移动通信网络，访问位置服务应用服务器以获取相应的位置服务信息。校园位置服务应用通过校园地理信息数据库提供的地理位置信息实现定位。数字校园应用服务器根据数字校园信息数据库（包括学生数据库、教师数据库、教务数据库、门户数据库等）中的数据提供信息和服务。位置服务应用服务器将二者整理结合，向用户提供相应的信息和服务，既保证了数据的独立，又提高了访问的效率。下面将从课堂出勤、校园导航、校园社交、轨迹追踪和危险预警5 个方面分析校园位置服务的需求。

3.1 课堂出勤

学生的到课情况直接影响学生的学业成绩，为了更好地监督学生，建立考勤系统在学校的日常教学和管理中十分必要。现有的手动和自动出勤跟踪系统可以确保学生在指定的时间到指定的地点上课，然而，大多数自动化系统在实际应用中都会出现成本高、需要安装专门的硬件设备、操作复杂等问题，有时还会因系统精度不高出现学生伪造或代签的问题。为解决上述问题，2016 年，ANAND 等[17]在《Attendance monitoring in classroom using smartphone&Wi-Fi fingerprinting》一文中提出了一种使用智能手机和Wi-Fi 指纹技术的课堂考勤监管，通过智能手机的摄像头进行面部识别以确定学生身份，还利用校园Wi-Fi网络确定学生的位置，成本低且不需要专门的硬件设备，此外，利用指纹识别技术即使在复杂的教室环境中也能进行较高精度的定位。2019 年，XU 等[18]在《 Research on mobile phone attendance positioning system based on campus network》一文中提出了一种通过关联ⅠP 地址、MAC 地址、用户账号、交换机端口等信息，对校园网用户进行在线记录和实时跟踪的方法，解决了移动考勤系统的身份验证和人员定位2 大问题。该系统通过特征人脸的图像训练和人脸识别对用户进行身份验证，在校园网下进行各种信息处理的同时，也实现了对人员签到时的位置定位。

目前，市面上的一些产品针对校园内学生考勤管理，已经实现了学生进入校门时自动签到，走到对应教室时自动点名，后台可生成所有学生进出校园/教室的时间列表，教师可以查看所有考勤数据，无需再进行手动签到和人为考勤，提高了校园内管理学生的效率。

3.2 校园导航

校园是学生学习和生活的主要场所，对于新生和来访者而言，熟悉校园环境通常需要他人的帮助，很难自行解决，校园导航系统就可以有效地解决这一问题。ActiveCampus 项目有关人员在University of California，San Diego（加州大学圣地亚哥分校）设计了一个校园位置服务系统[19]，该系统为用户提供在线地图（OpenStreetMap），使用户能够看到周围的好友，并可以通过即时消息，与附近的好友进行实时通信。用户还可以看到周围的实验室以及有趣的活动。The National University of Ⅰreland Maynooth（爱尔兰国立梅努斯大学） 则设计了一个校园会议导航系统[20]，为到学校参加国际会议的人员提供校园和会议导航支持，同时，该系统可以根据用户当前位置，计算出用户到目的地的最短路径，并通过不断更新用户当前位置将用户引导到目的地。2018 年，CHEN 等[21]在《Smart campus care and guiding with dedicated video footprinting through internet of things technologies》一文中，通过物联网技术为学生提供了一个基于深度学习的人脸识别智能校园关怀和导引系统——深度引导，该系统实现了校园内建筑物之间的无缝室内外导航，为学生提供了高效的校园导航服务，以便学生快速到达目的地、发现周围的朋友、找到同学等。

3.3 校园社交

社交是校园活动中不可缺少的一部分，校园社交就是讨论哪些学生经常独处，哪些学生喜欢结伴而行，哪些同学经常聚在一起，同学们经常集体参加什么活动等问题，校园中的人际交往关系对学生的学习成绩、日常表现以及身心健康有着重要的作用。定位校园中学生的移动轨迹可以帮助教师和家长很好地了解学生的日常行为和校园社交情况。

在校园环境中发生的各种活动在很大程度上决定了学生在校园中表现出的社交互动类型。2018 年，ELDAW 等[22]在 《 Presence analytics:making sense of humans social presence within a learning environment》一文中通过使用Wi-Fi 追踪的大数据集进行校园社交活动规律的研究，发现社交活动都与校园内的特定地点有密切关系。为了进一步预测和分析学生的社交和学业成绩的关系，2020 年，SWAⅠN 等[23]在《Leveraging WiFi network logs to infer student collocation and its relationship with academic performance》一文中利用Wi-Fi 关联日志，重新推断用户的粗略位置，可以描述个体搭配并模拟个人行为，同时探讨了这些搭配与个人表现的关系，为校园社交的研究提供了途径，如果对校园内的搭配进行大规模纵向分析，还可以进一步研究影响学生身心健康的因素。

同时，利用校园学生在特定时间指定地点的规律性聚集还可以检测该地点发生的活动和课程。2017 年，GEORGE 等[24]在《Social-DBSCAN:a presence analytics approach for mobile users'social clustering》一文中通过对WLAN 活动跟踪进行聚类，在校园环境中检测移动用户的细粒度群体，提出了基于密度的聚类算法——Social-DBSCAN，可以自动检测目标地点进行的常规课程，并精确估计出勤率。

3.4 轨迹追踪

2020 年年初，在全球范围内爆发了新型冠状病毒疫情，由于其传染性极强，为保障人民生命安全，防疫工作成为了抗疫中的首要任务，对危险人群接触者的轨迹追踪在预防病毒传播方面至关重要。防疫工作初期，人们采用手动登记、人工检查的方式进行轨迹追踪，受感染者的密切接触人在几小时甚至几天后才能获得信息，效率低下，不利于防疫工作的进行。为解决这一问题，2021 年 3 月，NG 等[25]在《COVⅠD-19 and your smartphone:BLE-based smart contact tracing》一文中提出了一种基于低功耗蓝牙（BLE）的智能接触追踪（SCT）系统，利用智能手机的蓝牙低功率信号和机器学习分类器自动检测可能与感染者接触的人，利用接收信号强度（RSS），每部智能手机都会估计自己与其他用户手机的距离，并在违反社交距离规则时发出实时警报，并使用精确的近距离感应将接触者分为高/低风险人群，大大提高了效率，为防疫工作的进行提供了支持。这种系统的使用场所广泛，如校园、医院、超市等人员密集地。校园作为一个大型开放的人群聚集地，同样面临着疫情巨大的威胁，因此，为校园师生提供一个安全的环境迫在眉睫。对校园中的危险人群进行行动轨迹追踪，可以有效遏制流行病的传播。由于Wi-Fi 网络几乎可以覆盖整个校园，并且每个学生至少随身携带一个支持Wi-Fi 的移动设备（如智能手机、手表或手环等），2021 年6 月，TU等[26]在《Epidemic contact tracing with campus wifi network and smartphone-based pedestrian dead reckoning》一文中提出了一种利用校园Wi-Fi 网络和智能手机的行人推算（PDR）的流行病接触追踪方法，把学生之间接触的持续时间和距离相结合来分析学生之间的接触程度，实现了学生在校园日常生活中位置分布信息的非感知获取，准确地追踪学生的行动轨迹和接触人群，为疫情的防控提供了信息支持。

3.5 危险预警

如今，校园内面临的最大挑战之一就是校内人员的安全问题，尤其是中小学校园的学生安全问题尤为突出，如校园霸凌、打架斗殴等事件，大学校园还会出现盗窃、抢劫、性侵犯等事件。目前，很多学校已经在校园内所有建筑物、电梯和楼梯间安装了蓝光应急电话用于紧急求救，但是求救时间与警察到达现场时间之间存在很长的延迟，导致危险事件不能得到及时的处理。为解决这一问题，2017 年，LⅠU 等[27]在《Location-aware smart campus security application》一文中提出了一种位置感知智能校园安全系统，将Wi-Fi指纹定位方法与基于蓝牙信标的三边测量定位方法相结合，实现了定位精度提高到米级且成本较低的效果，使用户可以直接从随身携带的移动设备中向警方发送求救信号以及当前所在的位置，即使在室内，也可以精确锁定所在的位置，从而及时获取警方的帮助，降低了校园危险事件带来的损失，有效保障了校园中学生的人身安全。为进一步加大对校园内学生安全情况的监测，2018 年，CHEN 等[21]在《Smart campus care and guiding with dedicated video footprinting through internet of things technologies》提出的深度引导系统中，通过基于深度学习的人脸识别方法对学生在校园内的日常行为进行实时监测，利用校园内现有的监控摄像机，构建了校园学生的专用视频轨迹，把对每个学生录制的视频进行自动分类，以备必要时进行足迹审查，成本低且节省劳动力，使校园中查找特定事件或目标的时间大大减少。

针对校园内人员安全问题，一些致力于室内外人员定位的企业采用了在相关活动区域设置电子围栏的方法，实时定位学生的位置，查看详细的活动轨迹，当学生在非正常区域内活动，或在校期间走出校园、上课时间不在教室、晚休时间不在寝室等情况下立即报警，提醒相关教师对此情况进行及时处理，提高对学生在校期间的安全管控。相关定位公司还采用了移动设备报警方式，一旦遇到危险情况，学生可以通过随身携带的智能手机、手表或手环自主呼救，教师、家长或学校保卫处人员将在移动端收到报警信息。

4 低频感应定位技术应用于无感考勤的探索

学生考勤管理是学校教学管理的重要环节，学校迫切需要智能化考勤系统对学生的到课情况进行统计。对于室内定位技术在考勤系统的应用中，LF-RFⅠD室内定位中因其低频信号具有通信距离短、抗干扰能力强、成本低、功耗低等特点，因此可以利用低频感应定位技术进行人员无感进出检测，以实现无感考勤。基于LF 的人员无感进出检测的考勤系统能够对密集人群进行准确高效的卡口进出检测，实现高效且低成本的无感考勤方式，是一种校园信息化的较优选择。系统总体架构图如图2 所示。

图2 系统总体架构图

基于LF 的人员无感进出检测的考勤系统主要包括3 部分，即标签卡模块、卡口基站模块、后台解算和可视化模块。标签卡模块主要用来采集和处理标签卡到卡口基站各低频天线的接收信号场强（Received Signal Strength Ⅰndicator，RSSⅠ），并将此 RSSⅠ数据上传；卡口基站模块由标签卡阅读器（包括高频接收器和低频发射器等）、中央控制模块、以太网通信模块、电源模块和辅助模块（包括人机交互单元等）组成，卡口基站模块主要用来唤醒卡口处低频覆盖区域标签卡，收集标签卡定位数据，建立与后台计算和可视化模块的网络通信；后台解算和可视化模块搭载在计算机硬件平台上，主要用来调度卡口人员进出定位算法，对收集的标签卡定位数据进行解算，实时更新人员进出状态的位置信息，同时在用户（User Ⅰnterface，UⅠ）界面上显示。

基于LF 的人员无感进出检测的考勤系统工作流程如下：①当携卡人员进入标签卡低频感应区域，标签卡被卡口基站低频天线发出激励信号唤醒；②标签卡阅读器的高频接收器快速读取各标签卡的定位信息，并通过中央控制模块和以太网通信模块及时上传至后台解算和可视化模块；③后台解算模块合理调度卡口人员精确定位算法，对各标签卡的定位信息进行解算，实时更新人员进出状态的位置信息，同时在UⅠ界面上显示。这样就完成了整个系统的人员定位信息采集、传输、处理和显示的全过程，以便管理者统计人员考勤信息。

为了验证上述考勤系统的在校园环境中的可行性，实验地点选择在学校教室门口附近，实验环境部署如图3 所示。

图3 实验环境部署

卡口区域门的尺寸为100 cm×25 cm×200 cm，卡口基站低频天线共有4 个，依次编号为1、2、3、4，所有天线均安装在同一水平面，分别位于在卡口外右侧、卡口内右侧、卡口内左侧和卡口外左侧的门框左右墙壁上，且离地高度均为1.0 m。实验的主要硬件设备包括卡口基站、标签卡和笔记本电脑，设置低频发射源的功率为9 W，标签卡超高频发射功率为1 MW。

实验测试时，为了模拟学生上课进出教室的行为，同时教室门口附近有其他人员走动，对4 名携卡人员进行了100 次测试，可通过UⅠ界面实时查看携卡人员进出卡口状态的位置信息。

以下将该考勤系统对人员进出教室卡口的检测效果进行演示，其中包括携卡人员从教室卡口外侧走入教室，从教室卡口内侧走出教室。本次演示所携带的标签卡为1 号标签，标签卡为红色代表人员在教室卡口外侧，标签卡为灰色代表人员在教室门口中间，标签卡为蓝色代表人员在教室卡口内侧，演示效果图如图4 和图5 所示。

图4 携卡人员在教室卡口外侧

图5 携卡人员在教室卡口内侧

通过搭建测试环境，开展实地实验，全面地验证了该考勤系统的可行性：人员进出检测准确率高于95%、系统反应时间约为400 ms、标签卡续航时间远超过6 个月。

5 结论

本文简述了几种主要的室内定位技术的发展及应用，分析了校园位置服务的需求，结合室内定位技术，可以将校园位置服务分为课堂考勤监测、校园导航、校园社交分析、行为轨迹追踪、危险报警5 个方面。目前，室内定位技术已在校园位置服务中获得了一些初步的应用并取得了良好的效果，但是由于定位精度和设备部署成本等问题还未完全普及。

基于LF 的人员无感进出检测的考勤系统利用低频感应定位技术，能够对密集人群进行准确高效的卡口进出检测，并从检测准确率、系统反应时间和标签卡续航时间3 个方面验证了该系统的可行性，可以实现高效且低成本的无感考勤方式。但是，由于校园中室内布设各不相同，可能会出现卡口基站与标签卡之间的通信受障碍物阻挡而导致定位失败的情况，因此，如何提高检测系统的稳定性值得进一步研究。