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全面解读物联网定位技术（三）
蓬勃发展的室外定位技术——WiFi、蓝牙、RFID、红外等等各有特殊
室内定位的技术分支多样，下图是各种室内定位方案的对比图：
目前室内定位常用的定位方法，从原理上主要分为七种：邻近探测法、质心定位法、多边定位法、三角定位法、极点法、指纹定位法和航位推算法。
定位原理 | 描述 | 特点 |
临近探测法 | 通过一些有范围限制的物理信号的接收，从而判断移动设备是否出现在某一个发射点附近。 | 该方法虽然只能提供大概的定位信息，但其布设成本低、易于搭建，适合于一些对定位精度要求不高的应用，例如自动识别系统用于公司的员工签到。 |
质心定位法 | 根据移动设备可接收信号范围内所有已知的信标（beacon）位置，计算其质心坐标作为移动设备的坐标。 | 该方法易于理解，计算量小，定位精度取决于信标的布设密度。 |
多边定位法 | 通过测量待测目标到已知参考点之间的距离，从而确定待测目标的位置。 | 精度高、应用广。 |
三角定位法 | 该方法是在获取待测目标相对２个已知参考点的角度后结合两参考点间的距离信息可以确定唯一的三角形，即可确定待测目标的位置。 | 精度高、应用广。 |
极点法 | 通过测量相对某一已知参考点的距离和角度从而确定待测点的位置。 | 该方法仅需已知一个参考点的位置坐标，因此使用非常方便，已经在大地测量中得到广泛应用。 |
指纹定位法 | 在定位空间中建立指纹数据库，通过将实际信息与数据库中的参数进行对比来实现定位。 | 指纹定位的优势是几乎不需要参考测量点，定位精度相对较高；但缺点是前期离线建立指纹库的工作量巨大，同时很难自适应于环境变化较大的场景。 |
航位推算法 | 是在已知上一位置的基础上，通过计算或已知的运动速度和时间计算得到当前的位置。 | 数据稳定，无依赖，但该方法存在累积误差，定位精度随着时间增加而恶化。 |
不同的室内定位方法选择不同的观测量，通过不同的观测量提取算法所需要的信息。下表对主要的观测量进行简要的介绍。
观测量 | 简介 |
RSSI测量 | 它是通过计算信号的传播损耗，可以使用理论或者经验模型来将传播损耗转化为距离，也可以用于指纹定位建立指纹库。 |
TOA测量 | 该方法主要测量信号在基站和移动台之间的单程传播时间或来回传播时间。前者要求基站与移动台间的时钟同步。 |
TDOA测量 | 该方法同样是测量信号到达时间，但使用到达时间差进行定位计算，可利用双曲线交点确定移动台位置，故可以避免对基站和移动台的精确同步。 |
AOA测量 | 该方法是指接收机通过天线阵列测出电磁波的入射角度，包括测量基站信号到移动台的角度或者移动台信号到达基站的角度。每种方式均会产生从基站到移动台的方向线。2个基站可以得到2条方向线，其交点即为移动台位置。因此，AOA方法只需要2个基站即可确定移动台位置。 |
方向和距离 | 获取方向和距离多用于航位推算定位，采用自包含传感器记录载体的物理信息，计算得到方向和距离，从而在已知上一位置的基础上计算得到当前的位置。 |
根据上面介绍的定位原理和观测量，衍生出了多种室内定位技术，下面将对主流的室内定位技术进行简要介绍。
1.WiFi定位技术
目前WiFi是相对成熟且应用较多的技术，这几年有不少公司投入到了这个领域。WiFi室内定位技术主要有两种。
WiFi定位一般采用“近邻法”判断，即最靠近哪个热点或基站，即认为处在什么位置，如附近有多个信源，则可以通过交叉定位（三角定位），提高定位精度。
由于WiFi已普及，因此不需要再铺设专门的设备用于定位。用户在使用智能手机时开启过Wi-Fi、移动蜂窝网络，就可能成为数据源。该技术具有便于扩展、可自动更新数据、成本低的优势，因此最先实现了规模化。
不过，WiFi热点受到周围环境的影响会比较大，精度较低。为了做得准一点有公司就做了WiFi指纹采集，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。
由于采集工作需要大量的人员来进行，并且要定期进行维护，技术难以扩展，很少有公司能把国内的这么多商场定期的更新指纹数据。
WiFi定位可以实现复杂的大范围定位，但精度只能达到2米左右，无法做到精准定位。因此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。
2.FRID定位技术
RFID定位的基本原理是，通过一组固定的阅读器读取目标RFID标签的特征信息（如身份ID、接收信号强度等），同样可以采用近邻法、多边定位法、接收信号强度等方法确定标签所在位置。
这种技术作用距离短，一般最长为几十米。但它可以在几毫秒内得到厘米级定位精度的信息，且传输范围很大，成本较低。同时由于其非接触和非视距等优点，可望成为优选的室内定位技术。