文/金晓慧　　随着无线通信技术的发展及数据处理能力的提高，基于位置的服务成为最具潜力的互联网业务之一。特别是复杂的室内环境下，如大型商场、机场大厅、图书馆、超市、地下停车场、仓库、矿井等环境中，快速准确地获得移动终端或其持有者、设施与物品在室内的位置信息，并提供位置服务的需求变得日益迫切。　　通信与定位正在相互融合、相互促进。通过无线通信及相关参数测量确定移动终端位置，而定位信息又可以用来支持位置业务和优化网络管理，提高位置服务质量和网络性能。所以，在各种不同的无线网络中快速、准确地获取移动位置信息的定位技术及其定位系统已经成为当前的研究热题。　　一、常见无线定位技术　　从技术领域来讲，无线定位可以分为广域定位和短距离无线定位两种。广域定位技术又可以分为卫星定位和移动定位，包含GPS、GSM/CSMA/3G、基于移动通信网络辅助的GPS（A-GPS）等，其有基础设施支撑，主要应用在室外，技术相对比较成熟。短距离定位技术主要包括WLAN、RFID、蓝牙、UWB、超声波、红外线等，主要适用于室内环境，无需建立昂贵的基础设施，精度较高，部署灵活，成本也相对较低。当前应用的主要无线定位技术及对比如图1和表1所示。　　图1&常见无线定位技术&　　表1&几种常见定位技术对比　　二、Wi-Fi无线定位解决方案　　在室内定位技术中，Wi-Fi定位的精度为米级，相比RFID、蓝牙等达到亚米级定位精度的技术，要逊色很多。很多人认为定位精度越高，定位所带来的价值越高。事实上，定位精度的提高势必带动成本的提高。此外，就目前的室内定位需求，如商场客流分析统计、基于位置区域的广告推送、定位拓扑监控等，米级的定位精度意味着抬头就能看见，已可以满足大部分需求。并且除了Wi-Fi，其他技术都必须单独铺设信号发生器，有些还要求重新在前端部署信号接收装备，给大面积商用带来了很大的阻力。而Wi-Fi芯片在各类智能终端（智能手机、平板电脑）中已广泛普及，通过现有的Wi-Fi设备，可快速完成定位目标。因此，从技术的成熟度及规模应用的现实角度考虑，Wi-Fi定位技术是当前最主流、也是最具发展潜力的定位技术手段之一。　　H3C无线定位解决方案基于良好的无线网络运维管理基础之上，采用Wi-Fi定位技术，利用现有的WLAN网络，实现移动终端的快速、准确定位，并提供客流分析统计功能，并且可以提供标准的API接口，与用户的第三方系统对接或用于上层LBS应用开发。该系统主要包含以下几个层次。　　●&&无线AP设备的物理位置和接入关系定位　　基于有线无线统一管理框架，H3C无线业务管理组件（WSM）可以通过整网拓扑关系，直观定位AP设备直连的有线设备及业务传输路径（如图2所示），达到虚拟现实效果；在AP列表中定位相连的有线设备和有线接入端口，并可以直接进入有线端口界面进行分析，便于运维人员迅速定位设备问题，同时提供对端口的快捷操作，若有AP设备挂死则可以通过对PoE交换机接口进行关断处理，实现AP的启动，具有实用价值。WSM同时提供对AP设备的GIS定位功能（如图3所示），直观展示部署了AP的热点所处的地理位置，实时反映热点的告警状态。&　　图2&无线AP物理位置拓扑与接入关系定位&　　图3&在google地图中定位无线AP设备　　●&&无线终端的定位、实时跟踪　　H3C无线定位解决方案提供基于指纹算法的定位手段，可以在拓扑中定位用户所在的物理位置、实时跟踪。由于基于WLAN&RSS定位手段，WSM定位同样存在精度不高、有时出现跳变的情况，因此不适于作为高精度专业定位场景，而是作为IT无线运维管理的基础手段。&　　图4&无线定位效果图　　●&基于位置的（客流）数据分析　　基于位置的数据分析包括区域监控和停留时间统计。前者可针对某一区域对用户密度进行监控移动轨迹记录（如图5所示），可通过地图显示和记录用户的移动轨迹流量统计，可按照时间段统计某区域的用户密度变化历史查询，可输入历史时间查询某处区域的用户密度（如图6所示）。停留时间统计记录用户的运动轨迹和停留时间，可按照日、周、月、年等不同时间粒度进行分析统计偏好分析，根据用户的行走路线和停留时间挖掘用户的偏好行为和消费习惯。&　　图5&单用户轨迹图&　　图六&区域热图分析　　●&&基于位置的安全控制及开放增值服务　　WSM可以实现基于位置的安全控制，通过设置控制区域，判断移动终端进入进出，对进入该区域的客户推送短信告警，并知会后台管理人员及保安系统实时监控该名人员，追踪用户的运动轨迹、深入分析其网络行为，及时发现安全隐患。与H3C终端智能接入组件（EIA）联动，可实现基于不同类型终端、不同用户角色、不同时间点、基于不同位置的安全策略控制。　　另外，H3C&WSM支持基于REST的API，通过REST&API，允许Web应用程序开发人员能够轻松快速的开发位置感知的应用程序。与SOAP&API相比，REST&API有更好的性能、可扩展性、简易性、可修改性、可见性、便携性和可靠性。可以根据MAC或IP查询某个移动终端的当前位置信息、或所有终端的当前位置信息。并且REST&API还可以提供终端MAC、终端类型、用户信息等内容，便于第三方系统基于位置信息或终端信息进行增值业务开发，例如：　　●&医疗行业RTLS实时定位系统监控人员和患者的实时位置，提供导医服务，查询科室、病房所在位置，快速导航至目的地，提高医院的工作流程从而降低成本；　　●&零售商RTLS系统让商家更有效地把有效资讯传递到精准的目标人群，更有效地把握&经营格局&，消费者能够快速准确地获得有效资讯，享受&不用等、不用找&服务；　　●&学校RTLS系统辅助学校完成课程热图分析，帮助学生找寻丢失的移动终端等；　　●&寻找特定的无线客户端的当前位置。　　三、结束语　　随着11ac技术的日益普及，支持Wi-Fi技术的WLAN终端设备的快速增长，WLAN应用将会越来越普及，而对无线设备的维护、故障定位、安全危险防御的需求也会越来越深入，基于无线定位的管理系统可以方便的帮助IT人员快速定位故障位置和范围，有效解决无线运维中的各种问题，大大提高运维效率。同时通过开放平台集成第三方应用系统，为各行业用户带来各自的价值。
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【编者按】国家千人计划特聘专家、武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室主任陈锐志教授应中国测绘科学研究院的邀请，于２０１６年１２月２日做了“室内高精度定位与智能位置服务”的报告。陈教授长期从事智能手机泛在定位的研究，开发了整套基于智能手机的三维无缝导航技术。在陈教授的报告之后，《导航定位学报》编辑部就“手机思维引擎”“移动地理空间计算”“手机智能位置服务”等问题对他进行了专访。《导航定位学报》：陈教授长期从事智能手机泛在定位与导航的研究，请你首先介绍一下室内导航定位的难点和意义。陈锐志：定位是位置服务、万物互联、人工智能和未来超智能（机器人＋人类）应用的核心技术之一。高可用、高精度的室内外无缝定位技术对人们未来的生活起着至关重要的作用，是推动大众创新、万众创业的的科技源动力，是支撑国家战略需求的重要组成部分。室外定位在ＧＮＳＳ卫星定位技术的支撑下已经日趋成熟，在有广域增强服务的支持下更可显著提高定位可用性，并实现优于１ｍ 的定位精度。另一方面，随着市场（特别是大众消费相关行业）对室内定位需求的不断增加，室内定位已逐渐成为学术界的研究热点和工业界的投资热点。投入研发的企业不仅包括初创公司，还包括像Ａｐｐｌｅ、Ｇｏｏｇｌｅ、Ｑｕａｌｃｏｍｍ、Ｉｎｔｅｌ、Ｃｉｓｃｏ、阿里巴巴、百度、华为等商业巨头。目前国际上高可用室内定位技术的定位精度普遍在２～５ｍ之间。优于１ｍ定位精度、低成本并且广域覆盖的室内定位技术依然是实现高精度室内外无缝定位的最大障碍。室内定位的难度源于复杂的室内空间和受干扰的无线信号传播环境。《导航定位学报》：提高室内定位精度的最有效手段是什么？陈锐志：由于室内空间和信号环境的复杂性，很难找到一种类似于ＧＮＳＳ的室外定位技术。如果不考虑设备成本，有很多手段能提高室内定位精度，如测量机器人，超宽带（ＵＷＢ）定位技术，室内ＧＮＳＳ（Ｌｏｃａｔａ）等。这些高成本的定位技术能轻易实现ｄｍ级、ｃｍ 级甚至ｍｍ 级的精密定位。对于低成本的移动设备如智能手机和可穿戴设备，要实现优于１ｍ 的定位精度，难度已经很大。最主要的原因是这些低成本的移动设备的内置传感器的测量精度很低。图1 智能手机内集成的传感器及信号接收器如图１所示，目前智能手机已内置丰富的传感器、支持多种射频信号和卫星导航接收机。但大多数室内定位技术仅利用少数几种定位源。图２就是目前比较流行的一种解决方案：即利用智能手机的内置传感器如加速度计、磁力计及陀螺仪等；ＷｉＦｉ信号强度、ＧＮＳＳ卫星导航信号等。将这３种信号源的测量信号进行融合，最后可以获得１～３ｍ的定位精度。目前比较流行的多源融合方法包括卡尔曼滤波、粒子滤波和机器学习等。图2 现有智能手机室内外无缝定位解决方案《导航定位学报》：１～３ｍ的定位精度能够满足普通应用的定位精度需求。但对于一些特殊应用，例如盲人的室内导航，１～３ｍ 的精度就满足不了要求，需要进一步提高。请问进一步提高室内导航定位精度的有效手段是什么？陈锐志：我们的在研项目是在现有的基础上，采用融合更多种定位源的方法来提高室内定位的精度和可靠性。新的定位源来自视频、音频、光源等传感器。根据不同定位源在物理层面的互补性，提出以高精度定位方法为控制基准，以无处不在的地磁特征和无时不有的手机内置传感器为纽带，融合各种基于射频、视频、音频、光源和室内特征的定位方法，实现即插即用的高可用、高精度全源混合定位。原理可以用图3清晰地表示出来。图3 声、光、电、场全源定位方案《导航定位学报》：智能手机现在虽然装载了多种传感器，但这些传感器的功能没有完全开发出来。请陈教授介绍一下智能手机定位与位置服务的应用前景。陈锐志：基于手机的位置服务应用范围非常广泛，主要有：１）室内导航；２）人流动线分析；３）精准营销；４）移动健康；５）室内三维建模；６）室内智能停车；７）虚拟实境（ｖｉｒｔｕａｌｒｅａｌｉｔｙ，ＶＲ）在体育转播中的应用；８）混合现实游戏；９）应急救援ＶＲ应用等。举一个智能手机位置服务应用的例子。我国从２０００年始已进入老龄化社会。２０１４年我国６５岁以上老年人口达到１．３８亿，占总人口比例为１０．１％，预计２０２０年这一比例会达到１２．８％。特别是现在城市大多是独生子女家庭，孩子们在外工作，老人们独自生活，人到老年一般都会手脚有些不灵活或受到其他健康疾病的困扰，如老花眼、精神恍惚等。孩子们想要随时掌握老人们的状况，特别是当老年人发生紧急情况时，可以一键给亲人报警，而亲人也能即时获取该老年人的位置，进行实时处理。如果智能手机能够感知老年人的运动模式（如步态、步频等）、居家活动状态（如上卫生间次数、开冰箱次数、吃饭次数、看电视时间长短、睡觉时间长短等）等，就可以对老年人的健康状况进行分析与评估。特别是当老年人出现跌倒、走失等特殊事件时，智能手机能够感知并自动报警。《导航定位学报》：手机思维引擎、地理空间认知、行为认知、行为推理等都是全新概念，请陈教授再具体介绍一下。陈锐志：美国苹果公司的Ｓｉｒｉ语音机器人、美国谷歌公司的ＡｌｐｈａＧｏ围棋机器人等，都在社会上引起了广泛的关注。这些以人工智能（ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ＡＩ）为核心的产品以各种形式存在于我们生活中。要让ＡＩ产品得到更广泛的应用，更高精度的移动地理空间计算必不可少。ＡＩ产品的“智商”越高，就需要更高精度的空间信息和更高程度的地理空间认知。ＡＩ产品未来会随时随地服务于我们的生活。例如，当你离开办公室后，你家里的“ＡＩ们”就会根据你回家途中的情况，计算你到家的时间，从而判断什么时候打开家里的空调或暖气，什么时候开始做饭等；当一个盲人进入陌生环境，如博物馆，他的“ＡＩ”们会告诉他这是什么地方，所在空间的三维几何信息、拓扑关系，为他导航，讲解他周围的作品等等。而要实现这些功能，就需要高精度的定位结果和空间认知作为支撑。一般情况下，“ＡＩ”们的操作过程概括为３个阶段：感知、认知和行动。感知的过程需要大量传感器来感知我们的物理世界，包括对这些传感器的信号进行接收、检测、转换、简约、合成、编码、储存等。认知的过程就是通过深度学习的方法来分类和识别我们的物理世界。我们的团队正在研发一个“手机思维引擎”。希望手机能更好的感知我们的行为，明白我们的意图以便更好的服务于我们。比如当你下班回家等车时，你的手机思维引擎会自动告诉你要等公交车现在在哪里，还有几分钟到达。整个过程你不需要做任何手机操作。我们把整个思维引擎分为很多“小脑”，每个小脑去认知一个比较单一的问题，以便简化这些“小脑”的算法。实际上每个小脑就是机器学习中的各种分类器和算法，包括位置认知、行为认知、语义认知、目标认知、拓扑认知、网络认知、环境认知等。通过传感器获取的海量数据，利用高效的云计算和深度学习等方法实现数据挖掘、“智慧”更新，将这些“小脑”相互关联起来，产生新的“智慧”，为用户提供更多智能应用，让智能手机更好的服务于我们。
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作者最新文章假如在室内可以精确到厘米/毫米地定位RFID，有哪些应用能够实现？_百度知道
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假如在室内可以精确到厘米/毫米地定位RFID，有哪些应用能够实现？
另外现在最前沿的研究能做到多少的精度？
我有更好的答案
目前RFID做精准定位只有河南某大学做到了1cm级别，用的是高频的技术要做到毫米级别非常困难
采纳率：83%
RFID没有这么精确的，除非识别距离很短，如13.6MHz本身就只有10厘米的识别距离
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