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免校准室内定位系统调查
L A.K.M. Mahtab Hossaina,Wee-Seng Sohb
摘要
上一个十年间，我们观察到了大量利用定位指纹技术进行室内定位的研究成果出现。指纹解决方案通常需要部署前的现场调查过程，在此过程中，通过辛苦地收集整个定位区域上的信号强度样本（例如Wi-Fi）来构建无线电地图。然而，这样的努力具有某些缺点。例如，这很耗时，劳动强度大，易受环境变化的影响，并且该过程需要测量员具有某些血统，可能认为在大面积区域（如商场、多层办公室/住宅）使用指纹技术不切实际。新兴的技术专家试图完全绕开指纹解决方案这种昂贵的部署前工作。他们可以通过建筑物占用者，办公室员工，购物者，访客等的隐性参与来构建无线电地图。除了传统的性能比较标准（如准确性，精度，鲁棒性，可伸缩性，算法复杂度）外，本地化还基于对技术进行了评估，这些新方法是否需要一些其他方法。例如，他们是否需要本地化的实时地理地图，确保合理准确性的偶尔定位的百分比，使用显式/隐式用户参与构建无线电地图，使用建筑物地标（例如入口，会议室，电梯，自动扶梯等）或其他传感器（例如加速度计，陀螺仪，指南针等），它们是否解决了设备异质性等问题。在本文中，我们将对以下新兴的指纹识别解决方案进行调查：尝试缓解部署前的麻烦。我们还根据这些解决方案的固有特性，确定了一些较新的性能比较标准，并将它们与传统的标准相结合，以评估许多此类提议的系统。。
关键词：室内定位系统，位置指纹，免校准，免费现场调查，本地化。
- 介绍
准确的实时室内位置确定是启用各种上下文感知服务和协议必不可少的部分。其应用范围包括医院的清单和医疗资源跟踪，用于未知室内环境中的消防员的导航工具，以及各种基于位置的商业服务（例如，在购物中心内找到最便宜的商店，销售或电子优惠券等等）。尽管全球定位系统（GPS）是最流行的户外定位系统，但是在室内环境中使用时，它具有一定的局限性。室内环境要求更精细的粒度和精确的定位精度。例如，室外精度为5–10m可能是完全可以接受的，但在建筑物内部时，目标可能是在不同的房间。从操作的角度来看，GPS的信号并非旨在穿透大多数建筑材料，并且通常需要在接收器和卫星之间传输视线（LOS）。
室内定位系统（IPS）是由设备网络（定制的或现成的）组成的框架，这些设备用于无线定位建筑物内携带手持设备的对象或人员。这些年来，此类系统的研究工作大致可分为两大类：
那些依赖于专用硬件（例如，IR或RF标签，超声接收器等），并且仅出于本地化目的而需要在整个服务区域中广泛部署基础架构的企业。它们还可能需要附加到对象的自定义标签或要跟踪的人员携带的专用客户端设备。
那些建立在现有基础架构（例如，Wi-Fi或蓝牙通信网络）之上并使用手持设备中现有的无线网络硬件的设备。
各种位置指纹族或基于模型RSS测量用于基于某些无线电传播模型以及其他基于邻近度的方法来估计发射机与接收机之间的距离的技术在无线传感器网络中发现的传感器属于上述第二类。位置指纹技术在IPS中具有更大的潜力，因为与基于模型的方法或基于接近度的方法相比，它们都具有更高的精度（asymp;2至3m）和准度。但是，它远低于许多基于基础架构的方案的cm级精度。IPS设计目前没有事实上的标准。尽管如此，市场上还是有几种商业系统。萤火虫（IR），OPTOTRAK（相机 红外线），Sonitor（超声波）是基于客户端标签的面向基础架构的系统，需要大量的部署工作。Ubisense（UWB），Topaz（蓝牙），Apple的iBeacon（蓝牙低功耗），MotionStar（磁性的），Easy Living（相机）是其他一些需要基础架构支持的商业系统。在指纹识别类中，有Ekahau和GiPStech通过分别在定位区域上构建Wi-Fi和磁性指纹的地图来进行操作。
在本文中，我们主要关注指纹技术，因为它们有望以廉价的方式解决定位问题。我们首先提供传统指纹研究及其缺点的概述。然后，我们指出了当前的研究趋势，这些趋势试图解决和解决这些缺陷。指纹解决方案通常需要部署前的现场调查过程，在此过程中，通过在整个本地化区域上辛苦地收集信号强度样本（例如Wi-Fi）来构建无线电地图。然而，这样的本地化努力具有某些缺点。例如，这很耗时，劳动强度大，易受环境变化的影响，并且该过程需要测量员具有的某些血统，这可能认为指纹识别技术不切实际地部署在大面积区域（例如，购物中心，多层建筑）中。办公室/住所等）。
有一种新兴的免校准技术可以缓解上述指纹识别方案的部署前麻烦。在本文中，我们对这种免校准系统进行了概述。我们还根据这些解决方案的固有特性确定了一些较新的性能比较标准，并将它们与传统的标准一起应用，以便评估许多此类提议的系统。我们的主要目标是对此类系统进行定性概述，并在可能的情况下对它们进行定量比较。据我们所知，本文是第一篇对无标定室内定位技术进行调查的文章，这将变得越来越重要。
调查文件的组织方式如下。在本节中，我们将详细说明基本指纹识别方法及其明显的缺点。在2，3节中，我们概述了我们确定的传统和较新的性能比较标准，同时考虑了新兴方法的固有特征，这些方法试图摆脱通常在基于指纹的解决方案中看到的部署前麻烦。接下来，我们将在第4节中讨论一些新兴的免校准技术，并提供本节中系统的定性比较在第5节。最后，我们在第6节中指出一些未来的研究方向。
- 位置指纹技术
目前，基于RSS的Wi-Fi定位方法中最可行的是位置指纹识别法。位置指纹识别法通过计算最大似然概率来估计出位置信息的方法。因此本文将采用以最大似然概率为核心的基于RSS的Wi-Fi定位方法。指纹方案和最大似然估计的简要说明如下：
在过去的十年中，人们对依赖于室内通信基础设施（例如Wi-Fi，蓝牙等）的室内定位技术的兴趣日益浓厚，这主要是因为它允许设计易于部署的低成本定位系统。雷达通过使用位置指纹技术，打开了在住宅或商业建筑中广泛使用的Wi-Fi通信基础设施的大门。即使与基于基础架构的同类指纹识别技术（例如ActiveBAT）相比，这些技术提供了更粗的精度和精确度，其优势在于可以使用现有的基础架构和现成的硬件来提供定位服务。随后，为了获得更好的精度和精确度，进行了许多类似的研究，但同时保留了此类技术的固有优势。
这些方法大多数都使用位置指纹技术，它利用了已经可用的基础结构，但是需要进行艰苦的培训阶段才能构建无线电地图。基于指纹的系统通常分为两个阶段
离线培训阶段和在线位置估计阶段。在离线阶段，收集所选感兴趣位置处的位置指纹（即信号强度样本），从而产生所谓的无线电图。在在线位置估计阶段，信号强度样本（例如，从客户端设备在接入点（AP）感知到的接收信号强度（RSS），反之亦然）将被发送到定位引擎，然后该引擎将进行比较观察到的带有先前收集的无线电图的指纹，并将返回与指纹产生最佳匹配的相应位置。在图1的感兴趣的空间（即三个房间）内，其无线电地图可能如下所示：
在图1b的在线阶段期间，如果客户端设备感知到分别来自AP 1和AP 2的RSSsminus;92和minus;51 dBm，则其位置可以解析为“正确”房间，因为它具有壁橱匹配项（请参见表格1）。这是基于指纹的解决方案的主要工作原理。通常，模式匹配技术用于基于指纹的定位算法。例如，最近邻（NN）用于上述情况，其变体kNN和加权kNN分别在中使用。在其他算法中，概率最大似然估计器（MLE）非常流行，而因子图，核估计，神经网络，支持向量机（SVM）和极限学习机也已被应用。
指纹的表现也吸引了大量的关注。从简单的平均RSS在表1中的示例中使用高斯模型或其他复杂的分布，甚至直方图表示特定位置的RSS的数量——所有这些都已经过调查。此外，由于在相同无线条件下不同客户端设备之间RSS的可变性，其他指纹像SSD，HLF，DIFF，RSSs的有序序列也出现了。
根据指纹技术的工作原理，其无线电地图的训练阶段校准面临各种挑战，例如，
这是耗时的、劳动密集型的并且容易受到环境变化的影响。该过程还需要验船师具备一定的血统。
面对不可预见的环境情况，现有指纹识别解决方案所提供的准确性和精确性必须保持稳健。例如，根据时间或其周围环境，平均定位误差2–3m可能会使用户位于隔墙的任一侧。因此，除了实现合理的定位误差外，室内环境在任何时候或任何设置下都需要100％的房间水平精度。
在训练和在线位置估计阶段（即使在我们图1的示例中），由于家具的移动，AP的添加或删除，人群的密度以及设备引起的相关干扰等因素，在实际情况下可能不适用。因此，通过其设备等，在线更新阶段是必要的，以将真实设置反映到培训无线电地图中数据库。
劳动密集型培训阶段可能无法在大型建筑物或商业室内环境中扩展。
最后，即使在相同的无线条件下，设备异质性也会导致跨不同客户端设备的某些指纹（尤其是RSS）产生明显的异常。由于定位系统不能假定其用户携带的设备与训练阶段所用的设备相同，因此也需要解决此问题。
因此需要一种没有前述缺点的更新的解决方案。因此，寻求免校准系统已成为基于指纹技术中的最新研究趋势，这些技术保留了使用现有基础架构和现成硬件的优势。
- 绩效比对标准
在本节中，我们介绍性能比较标准，以评估文献中发现的各种无标定IPS。这些性能比较属性主要分为两大类，即传统类和免校准类。除了传统的性能比较标准（如准确性，精度，鲁棒性，可伸缩性，成本，复杂性和等待时间）之外，还根据这些标准对本地化技术进行了评估，因此，新方法还需要其他一些方法。例如，他们是否需要本地化区域的实际地理图，确保合理准确性所需的偶尔定位的百分比，明确/隐含的用户参与构建无线电地图的需求，建筑物地标的使用（例如，假设某些已知位置的知识）或其他传感器（例如，加速度计，陀螺仪，指南针等），它们是否解决设备异质性等。比较标准在评估无校准新技术时非常重要，因为仅传统技术无法完全表征这些方法的性能。在下文中，我们将详细讨论两种类型的性能比较标准。传统性能比较标准
3.1.1. 准确度和精度
精度（或定位误差）和精度是定位系统的两个最重要的性能指标。定位误差通常定义为实际位置与估计位置之间的欧几里得距离。虽然精度由数值表示，但精度可以衡量实现精度的一致性。累积分布函数（CDF）通常用于显示定位系统的整体性能。例如，CDF图表中的中间值为3m表示在50％的情况下，系统的定位误差（或准确度）在3m以内。
3.1.2. 可扩展性
通常，定位系统需要缩放w.r.t.两个参数：（i）地理和（ii）密度。文献中的大多数作品都在有限的范围内报告了他们的实验结果，无论是地理区域还是移动设备的数量只有当系统部署在大型测试台中并能够为许多客户端设备提供服务时，它才能够执行相同的功能，该系统才被称为可扩展系统，因为它可能会在有限的范围内发挥作用。
3.1.3. 坚固性
稳健性是确保定位系统在不可预见的情况下提供定位服务的属性，例如，AP或移动设备出现故障，周围发生变化，在定位系统内包含或排除更新的组件（例如，关闭活动的AP），等等。换句话说，定位系统仍应可操作，但是，与先前的理想情况相比，它可能提供的精度更粗略。
3.1.4. 安全与隐私
安全的定位系统不容易受到来自对手的攻击，并且隐私确保了位置数据的机密性。如中所示，可以从系统架构方面维护安全性和隐私权，而基于客户端的定位系统（即客户端软件计算自己的位置）也可以轻松确保位置数据的私密性。
3.1.5. 成本和复杂性
基于基础设施的定位系统需要在整个本地化区域中安装复杂且昂贵的传感器或收发器。指纹识别解决方案通常具有成本效益，因为它们可以重用WLAN等现有的通信基础架构。但是，他们可能需要专业工程师执行培训阶段以构建无线电地图。复杂性的另一方面是定位算法的运行时间。计算上快速且可行的算法将更有吸引力，以同时服务于来自客户端的许多位置查询。这对于基于客户端的定位系统也很重要，在该客户端中，由于处理和电池容量有限，客户端需要计算自己的位置。
3.1.6. 技术
定位算法的设计技术对系统的广泛可用性或可部署性起着重要作用。例如，基于WLAN（例如，RADAR、Horus、Ekahau4等）或蓝牙的系统从调试目的来看更具吸引力。这是因为它们可以很容易地进行测试，定位服务可以提供给更大的用户群，而且总体而言，系统可以利用现有的基础设施进行无缝部署。相反，红外、超声波、超宽带、声音、摄像机一般都需要在定位区域设置一定程度的基础设施，并要求定位人员佩戴定制的徽章/传感器，这最终可能会降低他们的部署吸引力。许多系统甚至试图将两种或三种技术结合在一起，构建一个混合定位系统，从而融合它们
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