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6G室内定位技术原理与展望.docx
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6G室内定位技术原理与展望.docx
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1 引言
面向高山海洋、自动驾驶、虚拟现实、全息通信和触觉互联网等新兴业务
和场景,与 6G 移动通信相关的研究持续推进,其关键技术涉及网络切片
[1]
、区
块链
[2]
、人工智能
[3]
、云边协同
[4]
、密集组网
[5]
、智慧感知等,最终 6G 网络将呈
现智能内生
[6]
、万物智联、内生安全
[7]
等全新特征。在智慧感知方面,全球发布
的首个 6G 白皮书
[8]
对 6G 性能指标提出了更高要求,其中包括室内定位精度达
10 cm,室外定位精度达 1 m。
数据指出,如今人们 80%至 90%的时间都在室内度过,且 2022 年,室内
定位的市场规模将增长至 409.9 亿美元
[9-10 ]
,基于位置的服务(location based
service,LBS)将无处不在。在办公楼、机场、商场、医院、酒店、停车场等
人流密集之处, LBS 可以通过定位导航有效疏通人流并提供动向分析,提高运
营效率和用户服务质量(quality of service,QoS);在垂直行业领域,如工厂、
物流、仓库、矿井等,精准的定位服务可以实现智能化货物管理、分类、运输
与追踪,降低产业成本,提高管理效率;在特殊场景下,如紧急救援、军事战
场等,实时准确的定位服务能让救援、战术指挥更加及时高效。当前室内定位
技术的发展已无法支撑相关基于位置的服务需求,在 6G 相关技术的发展和演进
下,室内定位技术的发展受到了更多的期待,有望突破 5G 室内定位的米级精度,
实现更智慧、更安全的定位。
不同于已经形成广阔且完整的基于全球定位系统( the global positioning
system,GPS)的室外卫星定位网络,室内环境十分复杂,且随时会因为人的
行为而发生改变。无线信号受室内环境的 影响导致非视距传播 ( non-line of
sight,NLOS),致使信号不可预测地出现衰减、散射、阴影和盲点等情况,
因而将传统的室外定位网络应用于室内时无法获得理想的定位效果。目前,常
见的室内定位技术有基于到达时间( time of arrival, TOA)、到达角(angle
of arrival,AOA)、接收信号强度(received signal strength,RSS)和信道
状态信息(channel state information,CSI)等典型测距技术,也有基于信号
指 纹 的 非 测 距 技 术 。 此 外 , 借 助 智 能 手 机 内 置 惯 性 测 量 单 元 ( inertial
measurement unit,IMU)也可实现行人自主定位导航功能。
目 前 , 国 内 外 涉 及 室 内 定 位 技 术 研 究 的 公 司 已 近 千 家 , 如 中 海 达 、
CloudNav、Inpixon、PoleStar 等公司均研发了不同的室内定位方案,国内外
室内定位相关研究企业见表 1。国内相关室内定位研究团队主要有清华大学刘云
浩团队、北京邮电大学邓中亮团队、大连理工大学卢炳先团队等,其中清华大
学 刘 云 浩 团 队 于 2002 年 提 出 并 实 现 了 全 球 首 个 基 于 射 频 识 别 ( radio-
frequency identifica-tion , RFID ) 标 签 技 术 的 非 测 距 室 内 定 位 系 统
LANDMARC
[11]
,并于 2014 年提出了“差分增强全息图”
[12]
定位方法,将室内定位
精度突破性地提升至毫米级。
表 1国内外室内定位相关研究企业
企业 应用领域 定位方案 精度 成
本
时
延
95power
煤矿、隧道、管廊设备/
车辆/人员一维室内定位
UWB+TWR
厘米~
分米级
高
/
企业 应用领域 定位方案 精度 成
本
时
延
中海达 物流追踪、智能工厂/医
院/监狱室内定位
IR-UWB
分米级 高
/
CloudNav
室内外定位与运动跟
踪、手势识别
GNSS/BLU/Wi-
Fi+IMUs
米级 中
/
Inpixon
IoT 位置感知、人员/设
备和资产跟踪
Chirp+UWB+TDOA
厘米~
米级
高
/
Phunware
室内定位与室内外无缝
导航
BLE/vBLE/Wi-Fi+指纹 米级 中 <5
s
IndoorAtlas
室内定位、人员/设备及
资产追踪
PDR+地磁+BLE+Wi-
Fi+气压
米级 低
/
PoleStar
室内寻路导航、资产/人
员追踪、地理围栏
BLE
米级 低
/
AiRISTA
Flow
医疗服务如病人管理、
资产追踪、员工工作流
程
Wi-Fi+BLE+RFID+IR
分米级 低
/
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借助大数据、云计算、机器学习和人工智能等技术, 6G 时代将前所未有地
充分利用用户位置信息数据深度挖掘用户需求,提高用户服务质量、节约网络
资源,与此同时,6G 网络也将催生更多样化和智能化的 LBS 产业,对实时高精
度定位技术的需求将愈发迫切。
2 室内定位技术分类
由于室内环境的复杂性,迄今没有单一的室内定位解决方案适用于所有室
内环境,因此基于不同定位方法可以将室内定位技术分为基于测距的定位方法
和基于非测距的定位方法。
解决室内定位问题的早期方法通常为基于室外定位技术开发的基于测距的
定位方法,如 RSS、TOA 和 TDOA(time difference of arrival)等,TOA 和
TDOA 技术的唯一区别是 TDOA 需要源节点之间的时间同步,而 TOA 需要锚节
点(已知位置)和目标节点(未知位置)的时间同步。因此,仅当基于时间的
定位技术使用由有效的时间同步协议提供的精确定时信息时,它们才可能支持
更好的定位性能。无线网络受到能耗、实施成本和复杂度的限制,不能像有线
网络那样支持标准时间。基于非测距的定位技术主要为基于数据库的定位技术 ,
根据其不同地理位置具有的不同特征来依据数据匹配算法进行定位,如图像、
信号、传感器等。该方法虽然可以适应复杂性较高的室内环境,但易受环境变
化的影响,需定期更新数据库并占用较大存储空间。
根据定位发起者的不同,可将定位技术区分为主动定位和被动定位。主动
定位由被定位终端发起定位服务并接收服务器返回的定位结果,常用于室内导
航领域,常见应用为电子导医导诊系统、反向寻车系统以及购物导航系统等。
相反,被动定位由服务器轮询发起定位请求,通过人员携带或物体上安装的定
位标签对其进行实时定位,常用于垂直行业领域的人员、设备及物资管理。此
外,非标签的被动定位则多用于入侵检测,利用图像、信号解决室内安全防控
问题。
根据定位结果的不同可将定位技术区分为绝对定位和相对定位,因相对定
位的定位结果无法映射在具体的地理环境中,一般需要与绝对定位结合获取初
始位置。在融合定位方法中常利用卡尔曼滤波、粒子滤波等方法将相对定位方
法与绝对定位融合,以获得更高精度、更低时延的定位结果。
面向更多样化的业务应用需求和更大覆盖的信号网络, 6G 室内定位性能应
具有更细粒度的量化标准。如何对不同的定位技术进行选取和结合,可以参照
以下性能指标。
● 定位精度:根据定位估计值与被测实际地理位置之间的欧氏距离,可以
评定所使用的定位方法的精确度和准确度,6G 场景下室内定位精度需达厘米级。
● 定位时延:指定位终端到达定位地点与服务器输出该定位结果之间的时
间差,需考虑服务器输出定位结果的频率(即定位刷新率)以及被测终端的移
动速度。越小的定位时延即表示越好的追踪效果, 6G 场景下有望实现时延小于
1 ms。
● 定位成本:包括设备成本、功耗成本以及人力成本。面对 6G 大连接物联
网场景,定位成本往往成为定位技术首要考虑的性能指标。
● 定位容量:基于超密集组网和空天海地一体化网络,6G 场景下定位系统
的连接密度有望达到之前的 2 倍。
2.1 基于测距的室内定位技术
2.1.1 基于时间的定位方法
已知无线信号传播的时间以及信号传播速度为光速 c≈3×10
8
m/s 后,可以通
过简单的计算式 d=v×Δt 获得信号传播的距离,在获取 3 个已知位置锚点向未知
位置点发送信号经过的距离后,即可通过三边测量法求得定位终端的地理位置。
然而,由于光速过大,信号传播时间测量的结果将大大影响定位精度,仅是毫
秒级的传播时间测量误差也将导致几百米的定位误差。其中,导致时间测量误
差的主要原因有参考点和未知点的时间同步问题,以及晶体振荡器产生的时钟
漂移。此外,室内多径影响也大大降低 TOA 的定位精度。
无线网络中每个节点的时间设置不会因为外部条件(如节点温度、压力、
频率)的影响而改变,时间同步是指在无线节点之间定义一个标准的公共时间
帧。尽管许多已提出的无线时间同步协议可以提供一些帮助,但仍然需要精确
的时间同步
[13]
。针对 TOA 对时间同步精度的高要求,参考文献[14]提出了基于
双向测距(two way ranging,TWR)的回环 TOA,以减小误差。此外,通过
降低信号传播的速度,也可将时间测量误差降低到可接受范围,由此参考文献
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