目前行业内有哪些比较高精度的室内定位算法和实现

精度较高的有几种：红外线室内定位、超声波室内定位、射频识别室内定位、蓝牙室内定位、超宽带室内定位；另外还有wifi室内定位，Zigbee室内定位，这两种定位精度不高，误差比较大

每一种室内定位方案算法都有所区别。

红外线室内定位穿透性比较差，超声波室内定位布局比较复杂，实现难度高，射频识别室内定位抗干扰性差

蓝牙室内定位基于低功耗蓝牙，低功耗蓝牙具有跳频抗干扰特性，穿透性也不错，布局也不复杂，比如天工测控 （SKYLAB）的蓝牙beacon室内定位方案，部署的是SKYLAB开发的硬件基站beacon VG01/02/TD03等等，算法也是SKYLAB开发的室内定位算法，采用基于蓝牙的三角定位技术，室内定位精度可以达到2米。

超宽带定位技术利用事先布置好的已知位置的锚节点和桥节点，与新加入的盲节点进行通讯，并利用三角定位或者“指纹”定位方式来确定位置。其定位方案采用UWB超宽带脉冲信号，由多个传感器采用TDOA和AOA定位算法对标签位置进行分析，定位精度高；天工测控目前也在开发这种定位技术，其穿透性、抗干扰性都不错，但是成本比较高。

目前主流的就是上面这些方案

clc

clear all

close all

tic

figure(1);hold on

ezplot('xsin(10pix)+2',[-1,2]);

%% 参数设置

fishnum=50; %生成50只人工鱼

MAXGEN=50; %最多迭代次数

try_number=100;%最多试探次数

visual=1; %感知距离

delta=0618; %拥挤度因子

step=01; %步长

%% 初始化鱼群

lb_ub=[-1,2,1];

X=AF_init(fishnum,lb_ub);

LBUB=[];

for i=1:size(lb_ub,1)

LBUB=[LBUB;repmat(lb_ub(i,1:2),lb_ub(i,3),1)];

end

gen=1;

BestY=-1ones(1,MAXGEN); %每步中最优的函数值

BestX=-1ones(1,MAXGEN); %每步中最优的自变量

besty=-100; %最优函数值

Y=AF_foodconsistence(X);

while gen<=MAXGEN

fprintf(1,'%d\n',gen)

for i=1:fishnum

%% 聚群行为

[Xi1,Yi1]=AF_swarm(X,i,visual,step,delta,try_number,LBUB,Y);

%% 追尾行为

[Xi2,Yi2]=AF_follow(X,i,visual,step,delta,try_number,LBUB,Y);

if Yi1>Yi2

X(:,i)=Xi1;

Y(1,i)=Yi1;

else

X(:,i)=Xi2;

Y(1,i)=Yi2;

end

end

[Ymax,index]=max(Y);

figure(1);

plot(X(1,index),Ymax,'','color',[gen/MAXGEN,0,0])

if Ymax>besty

besty=Ymax;

bestx=X(:,index);

BestY(gen)=Ymax;

[BestX(:,gen)]=X(:,index);

else

BestY(gen)=BestY(gen-1);

[BestX(:,gen)]=BestX(:,gen-1);

end

gen=gen+1;

end

plot(bestx(1),besty,'ro','MarkerSize',100)

xlabel('x')

ylabel('y')

title('鱼群算法迭代过程中最优坐标移动')

%% 优化过程图

figure

plot(1:MAXGEN,BestY)

xlabel('迭代次数')

ylabel('优化值')

title('鱼群算法迭代过程')

disp(['最优解X：',num2str(bestx,'%15f')])

disp(['最优解Y：',num2str(besty,'%15f')])

toc

目前的定位算法从原理上来说，大体上可以分为以下三种。

一、邻近信息法：利用信号作用的有限范围，来确定待测点是否在某个参考点的附近，这一方法只能提供大概的定位信息

二、场景分析法：测量接收信号的强度，与实现测量的、存在数据库的该位置的信号强度作对比。

三、几何特征法：利用几何原理进行定位的算法，具体又分为三边定位法、三角定位法以及双曲线定位法。

根据上面介绍的定位算法，衍生出了多种室内定位技术。目前的定位技术多要借助辅助节点进行定位，通过不同的测距方式计算出待测节点相对于辅助节点的位置，然后与数据库中事先收集的数据进行比对，从而确定当前位置。

室内定位主要流程为首先在室内环境设置固定位置的辅助节点，这些节点的位置已知，有的位置信息是直接存在节点中，如射频识别（RFID）的标签，有的是存在电脑终端的数据库中，如红外线、超声波等。

然后测量待测节点到辅助节点的距离，从而确定相对位置，使用某种方式进行测距通常需要一对发射和接收设备，按照发射机和接收机的位置大体可以分为两种：一种是发射机位于被测节点，接收机位于辅助节点，例如红外线，超声波和射频识别（RFID）；另一种是发射机位于辅助节点，接收机位于被测节点，例如 WiFi、超宽带（UWB）、ZigBee。

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