基于Nanoloc的TOA指紋算法定位研究

　　摘要：室內環境下，因多徑效應以及障礙物影響等因素的存在，使得TOA測距誤差較大，如何降低測距誤差對定位精度的影響，是精確室內定位系統前進路上的一個挑戰。本文針對實測環境下TOA測距誤差較大且存在非單調等特點，利用指紋算法降低誤差影響，并使用動態閾值，誤差加權等方法實現定位，并于Nanoloc平臺實現。實驗結果表明，本文所用方法在相同測距誤差情況下，對比最小二乘法定位有效的提高了定位精度。此方法使定位精度不再過度依賴測量值的準確性，改善了惡劣環境下定位結果的穩定性。

　　引言

　　隨著射頻識別技術的飛快發展，人們對室內物體的位置信息需求日益增長，室內定位技術已成為全球研究的熱點。目前所研究的算法以基于測距技術為主，包括測量到達時間(TOA)、測量到達時間差(TDOA)、測量到達角度(AOA)以及測量信號強度(RSSI)。電磁因素、實現技術不完善、環境變化等因素造成上述幾種技術的測距結果都會存在誤差，為了消除或減小誤差，人們研究改進三邊測量算法、虛擬陣算法、Bancroft算法、VIRE算法、REC算法、Taylor級數展開算法等^[4-9]數據后期處理算法，也有MUSIC、CHAN^[3]、最強徑檢測^[1]、高階累積量^[10]等不同時延估計算法，希望利用不同的方法使得測距結果更準確或利用已有數據得到更準確的目標位置。這些方法或過分依賴測量值的準確性，或計算量過大，或存在實際條件不易達到等缺點，在實際中并不能達到很好的定位精度。本文研究基于到達時間的TOA測距技術，結合指紋算法進行定位，此方法既不會過分依賴測量值的準確度，也易于實現。

　　TOA雙邊測距原理

　　TOA(Time of Arrival)是常見的射頻測距技術，其原理為通過測量信號在閱讀器和標簽之間傳輸的時間來估計兩者之間的距離，測量誤差的大小主要取決于測距過程中傳輸信道的狀態，這些因素會影響接收方對信號的傳輸時延的判斷，進而對定位精度產生影響。室內環境下，嚴重的多徑效應和NLOS(非視距)條件造成測距誤差較大。

　　我們利用Nanoloc系統使用SDS-TWR(Symmetrical Double-Sided Two-Way Ranging)^[2,4]方式進行實際測距，測距過程為：第一個周期內，anchor向tag發送測距開始信號signal1，并開始計時(在接到ack之后停止計時，間隔即為t_roundA)，tag在接收到signal1后，自動返回一個ack信號，并在一段時間后向anchor發送其接收處理signal1的時間t_replyT，t_replyT包含于signal2中; 在接收到signal2后，自動返回一個ack信號，tag將發送signal2和接收ack的間隔時間t_roundA再次發送給anchor，由anchor計算兩者之間的距離：

　　其中c為信號在空氣中傳播的速度，即光速。

　　我們從實際數據出發，發現因時延估計以及多徑效應，使得TOA在短距離測量情況下也存在非單調性的問題，使用最小二乘法進行定位會有很大的誤差，基于此，我們決定采用指紋法進行定位。