室內定位是指在室內環(huán)境中實現(xiàn)位置定位，主要采用無線通信、基站定位、慣性導航定位等多種技術集成形成一套室內位置定位體系，從而實現(xiàn)人員、物體等在室內空間中的位置監(jiān)控。
室內場景越來越龐大復雜，大型商超、綜合性醫(yī)院、機場、停車場等場所對于定位和導航的需求也逐漸增多。
大型商超希望能夠借助室內定位技術為前來購物的消費者提供實時導引服務，同時基于位置提供對應的營銷服務。醫(yī)院希望對醫(yī)療設備進行實時定位，便于需要時快速調用;希望能對特殊病患進行定位監(jiān)護，防止其發(fā)生意外。高危化工廠需要對人員進行定位管理，防止發(fā)生安全事故等。室內定位在零售、餐飲、物流、制造、化工、電力、醫(yī)療等行業(yè)均展現(xiàn)出了廣闊的市場前景。
目前，從技術角度來說，室內定位主要有基于無線信號發(fā)射技術、基于慣性導航的技術、基于視覺的技術及基于地磁等技術。具體包括Wi-Fi定位、藍牙定位、ZigBee、RFID定位、UWB（超寬帶）定位、紅外技術、超聲波等技術，為不同行業(yè)的室內定位需求貢獻了諸多行之有效的位置服務方案。
（圖片來自網絡）
近年來，《電子技術應用》刊載了一些室內定位方面優(yōu)秀稿件，整理于此，歡迎相關領域研究者參考借鑒！
1.基于行人航跡推算的室內定位算法研究
摘要：針對室內定位的實際應用需求,提出了基于行人航跡推算算法(PDR)的適用于手機采集數(shù)據(jù)的室內定位方法。不同于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集方法,該種定位方法利用手機得到加速度、陀螺儀以及地磁原始數(shù)據(jù),通過分析加速度信號實現(xiàn)步頻探測和步長估計。利用擴展卡爾曼濾波器(EKF)融合各慣性傳感器數(shù)據(jù)以提高方向角的解算精度。最后設計了基于Android平臺的數(shù)據(jù)采集軟件,可利用手機內置的傳感器設備實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集。經實驗數(shù)據(jù)分析,該算法的定位精度優(yōu)于2m,在實用的基礎上具有較高的定位精度和較低的實現(xiàn)復雜度。
全文鏈接：
http://theprogrammingfactory.com/article/3000064436
中文引用格式： 王亞娜，蔡成林，李思民，等. 基于行人航跡推算的室內定位算法研究[J].電子技術應用，2017，43(4)：86-89，93.
英文引用格式： Wang Yana，Cai Chenglin，Li Simin，et al. The research on indoor positioning algorithm based on pedestrian dead reckoning[J].Application of Electronic Technique，2017，43(4)：86-89，93.
2.基于超寬帶的移動機器人室內定位系統(tǒng)設計
摘要：針對目前移動機器人室內定位方式靈活性差和精度不高的問題,設計了一種基于超寬帶(UWB)的高精度移動機器人室內定位系統(tǒng)。系統(tǒng)以UWB射頻模塊組成無線傳感器網絡,包括基站(Anchor)和安裝在移動機器人頂端的標簽(Tag)。采用非對稱雙邊雙向測距技術(ADS-TWR)獲得標簽到各基站之間的距離信息,無需基站與標簽、基站與基站之間的時鐘同步。距離信息通過WiFi由基站傳輸?shù)缴衔粰C,利用卡爾曼濾波算法對距離信息進行優(yōu)化后進行定位。測試結果表明,該系統(tǒng)具有布設簡單、高精度、高實時性的特點,定點定位誤差在13cm以內,動態(tài)點定位誤差小于20cm。
全文鏈接：
http://theprogrammingfactory.com/article/3000065382
中文引用格式： 盧靖宇，余文濤，趙新，等. 基于超寬帶的移動機器人室內定位系統(tǒng)設計[J].電子技術應用，2017，43(5)：25-28.
英文引用格式： Lu Jingyu，Yu Wentao，Zhao Xin，et al. Design of indoor positioning system for mobile robot based on ultra-wideband[J].Application of Electronic Technique，2017，43(5)：25-28.
3.GPS偽衛(wèi)星高精度室內定位技術研究與實現(xiàn)
摘要： 為了實現(xiàn)高精度室內定位，克服GPS導航系統(tǒng)在室內等復雜環(huán)境定位的局限性，提出了一種基于偽衛(wèi)星的高精度室內定位方案。該方案以FPGA+DSP作為核心處理器，并集成了高速A/D轉換電路以及上下變頻電路。詳細介紹了偽衛(wèi)星信號時鐘同步方法和接收機抗遠近效應設計方案及實現(xiàn)。通過對系統(tǒng)測試，結果表明在室內靜態(tài)和動態(tài)定位精度都在3 cm以內，實現(xiàn)了高精度室內定位，該方案的實現(xiàn)對室內外無縫定位具有重要的意義。
全文鏈接：http://theprogrammingfactory.com/article/3000083727
中文引用格式： 盧偉軍，孫希延，紀元法，等. GPS偽衛(wèi)星高精度室內定位技術研究與實現(xiàn)[J].電子技術應用，2018，44(3)：36-39.
英文引用格式： Lu Weijun，Sun Xiyan，Ji Yuanfa，et al. Research and implementation of high precision indoor positioning technology for GPS pseudo satellite[J]. Application of Electronic Technique，2018，44(3)：36-39.
4.基于Android平臺改進的室內WiFi定位算法的研究
摘要：基于Android手機平臺設計并實現(xiàn)了WiFi室內定位系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用指紋定位算法,通過手機采集室內WiFi信息并建立數(shù)據(jù)庫,當用戶發(fā)出定位請求時,手機將掃描到的WiFi信息發(fā)送給數(shù)據(jù)庫,通過匹配算法進行位置定位。通過對采集后的數(shù)據(jù)進行加權以及對數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進行預先處理,降低了運算量,同時去除了較小的信號強度的干擾。實驗表明,與傳統(tǒng)算法相比,該系統(tǒng)定位精度大大增加。
全文鏈接:
http://theprogrammingfactory.com/article/3000062483
中文引用格式： 武一，張冀釗. 基于Android平臺改進的室內WiFi定位算法的研究[J].電子技術應用，2017，43(3)：77-79.
英文引用格式： Wu Yi ，Zhang Jizhao. Research of improved indoor WiFi localization algorithm based on Android platform[J].Application of Electronic Technique，2017，43(3)：77-79.
5.基于模糊聚類的ZigBee室內定位系統(tǒng)設計
摘要：隨著計算機技術及傳感技術的發(fā)展,基于位置服務(LBS)逐漸成為研究熱點。在采用德州儀器公司CC2530芯片設計的一套ZigBee室內定位系統(tǒng)的基礎上,提出了基于模糊聚類的加權最鄰近定位算法,并利用設計的ZigBee室內定位系統(tǒng)進行實驗。實驗結果表明,采用基于模糊聚類的加權最鄰近定位算法,ZigBee室內定位系統(tǒng)的平均定位精度有了一定的提高,平均定位精度達到了1.47m,并且與常見的NN定位算法、KNN定位算法、貝葉斯定位算法的定位效果進行了對比。
全文鏈接：
http://theprogrammingfactory.com/article/3000020534
中文引用格式：何海平,郭杭,方爽.基于模糊聚類的ZigBee室內定位系統(tǒng)設計[J].電子技術應用,2016,42(5):71-73，77.
英文引用格式： He Haiping，Guo Hang，F(xiàn)ang Shuang. Research of ZigBee indoor positioning system based on the fuzzy clustering[J].Application of Electronic Technique，2016，42(5)：71-73，77.
6.基于Kmeans聚類的CSI室內定位
摘要：多徑效應導致基于接收信號強度指示(RSSI)的室內定位精度不高,采用高細粒度的物理層信道狀態(tài)信息(CSI)可以更好地描述室內多徑環(huán)境,提高基于指紋的室內定位的精度。利用聚類算法提取CSI,提高了不同位置之間指紋的區(qū)分性。在定位階段采用一種簡單有效的方法進行類的匹配。實驗結果表明,在使用單個信標的情況下,定位精度較以往算法提高了24%。
全文鏈接：
http://theprogrammingfactory.com/article/3000057028
中文引用格式：田廣東,楊品章,王珊,余翔.基于Kmeans聚類的CSI室內定位[J].電子技術應用,2016,42(12):62-64，68.
英文引用格式： Tian Guangdong，Yang Pinzhang，Wang Shan，et al. CSI indoor positioning based on Kmeans clustering[J].Application of Electronic Technique，2016，42(12)：62-64，68.
7. 無線定位與慣性導航結合的室內定位系統(tǒng)設計
摘要：面對室內定位的實際應用需求,分析了基于接收信號強度指紋法定位技術精度較低、單純的慣性導航累積誤差較大等問題,采用基于信賴度的聯(lián)合定位算法對多種信息進行融合處理,以獲得較高的綜合定位精度。通過基于ZigBee的無線傳感器網絡平臺及多種MEMS運動傳感器的聯(lián)合,設計并實現(xiàn)了多信息融合的室內定位演示系統(tǒng)。由于多種信息的融合,不需要依賴大量樣本的指紋庫,從而降低了實現(xiàn)過程中離線指紋庫建立的工作量。經實驗數(shù)據(jù)分析,基于信賴度的聯(lián)合定位方法具有較高的定位精度和較低的實現(xiàn)復雜度。
全文鏈接：
http://theprogrammingfactory.com/article/219049
中文引用格式：周亮,付永濤,李廣軍.無線定位與慣性導航結合的室內定位系統(tǒng)設計[J].電子技術應用,2014,40(4):73-76.
8.基于指紋技術的藍牙室內定位系統(tǒng)
摘要：針對室內定位服務的迫切需求,搭建了利用指紋技術實現(xiàn)對室內藍牙設備的精確定位系統(tǒng)。該系統(tǒng)以藍牙設備為平臺,通過獲取藍牙無線鏈路的接收信號強度參數(shù),建立信號樣本數(shù)據(jù)庫,對在線階段采集到的信號利用K階近鄰法實現(xiàn)對設備的定位。該系統(tǒng)在傳統(tǒng)指紋定位算法的基礎上加入了對在線定位階段信號的小波去噪過程,用于降低噪聲干擾,提高定位精度。在辦公室環(huán)境下,藍牙設備的平均定位精度達到了0.2m。
全文鏈接：
http://theprogrammingfactory.com/article/212188
中文引用格式：陳國平,馬耀輝,張百珂.基于指紋技術的藍牙室內定位系統(tǒng)[J].電子技術應用,2013,39(3):104-107.
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