物联网室内定位技术 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

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内容简介

随着科学技术的发展，定位技术正在深刻地影响着人们生活的各个方面。本书主要介绍定位技术，重点是介绍室内定位技术，首先概述了位置服务与定位技术，介绍了位置服务定义、应用情况、历史背景、发展现状，介绍了定位技术的发展情况；接着介绍了衡量定位算法的主要性能指标、影响定位的主要因素，深入阐述了目前主流的定位算法，包括基于测距的定位算法和基于非测距的定位算法；最后详细介绍室内定位技术，在阐述室内定位技术前，本书也花了一定的篇幅介绍室外定位技术，包括基于卫星的室外定位技术、基于基站的室外定位技术和混合定位技术。

作者简介

徐小龙，南京邮电大学计算机学院教授，博士生导师。"通信与信息系统专业”博士，"电子科学与技术”博士后流动站博士后（出站），国家卓越工程师计划专业负责人。2011年获得国家留学基金委资助赴英国从事博士后研究，一直从事分布式计算、移动计算、物联网、信息网络与信息安全等技术领域的教学和科研工作。

目录

第1章 定位与位置服务 1
1．1 定位需求 1
1．1．1 自然界的定位 1
1．1．2 生物定位类型 5
1．1．3 生物定位应用 10
1．2 现代定位技术 11
1．2．1 人类定位需求 11
1．2．2 光学定位 11
1．2．3 焦点定位 13
1．2．4 触摸屏定位 14
1．2．5 声波定位 17
1．2．6 磁场定位 19
1．3 位置服务 23
1．3．1 位置服务的定义 23
1．3．2 位置服务的应用 23
1．3．3 应急救援应用 24
1．3．4 位置服务推荐 24
1．3．5 城市物流配送 25
1．3．6 城市共享单车 27
1．3．7 社交娱乐 28
1．3．8 室内定位 29
1．3．9 室内定位应用案例 31
1．4 本章小结 33
参考文献 33
第2章 常用定位算法 36
2．1 定位评价标准 36
2．1．1 均方误差 37
2．1．2 均方根误差与克拉美罗下限 37
2．1．3 圆误差概率 38
2．1．4 几何精度因子 38
2．2 影响定位的主要因素 40
2．2．1 非视距传播 40
2．2．2 多径传播 42
2．2．3 其他电子设备信号干扰 42
2．2．4 移动终端定位时的位置 43
2．3 基于测距的定位算法 43
2．3．1 基于TOA的定位 44
2．3．2 基于TDOA的定位 52
2．3．3 基于RSSI的定位 64
2．3．4 三边定位法 64
2．3．5 三角定位法 65
2．3．6 最大似然法 65
2．4 基于非测距的定位算法 67
2．4．1 近似法 67
2．4．2 Centroid（质心定位）算法 67
2．4．3 APIT算法 69
2．4．4 凸规划算法 69
2．4．5 APS定位算法 70
2．4．6 位置指纹算法 72
2．5 本章小结 75
参考文献 75
第3章 室外定位技术 80
3．1 定位场景 80
3．2 定位技术 87
3．2．1 卫星定位技术 87
3．2．2 基站定位技术 100
3．2．3 混合定位技术 105
3．2．4 量子定位技术 112
3．3 本章小结 113
参考文献 114
第4章 室内定位技术 117
4．1 定位场景 117
4．2 无线信号定位 119
4．2．1 RFID技术 120
4．2．2 WLAN技术 122
4．2．3 蓝牙技术 124
4．2．4 UWB技术 125
4．2．5 WSN技术 127
4．3 非电信号定位 129
4．3．1 地磁场技术 129
4．3．2 惯性测量技术 133
4．3．3 超声波技术 135
4．3．4 红外线技术 136
4．3．5 视觉信息技术 137
4．4 本章小结 140
参考文献 140
第5章 方差修正指纹距离室内定位 145
5．1 问题分析 145
5．2 基于方差修正指纹距离的室内定位算法原理 157
5．2．1 指纹距离定义 157
5．2．2 测量误差计算 162
5．2．3 修正权重计算 162
5．3 算法流程 163
5．3．1 离线阶段 163
5．3．2 定位阶段 163
5．4 VFDA算法优化 165
5．5 实验验证与性能分析 167
5．5．1 性能指标 167
5．5．2 实验环境 167
5．5．3 实验验证与分析 169
5．6 本章小结 172
参考文献 173
第6章 混合Wi-Fi室内定位 175
6．1 问题分析 175
6．1．1 RSSI测距定位方案 176
6．1．2 运动预测模型 178
6．1．3 基于运动状态改进的RSSI定位算法 179
6．1．4 混合定位技术 181
6．2 基于混合Wi-Fi热点定位算法原理 190
6．2．1 定位场景 190
6．2．2 基于混合热点定位算法 192
6．2．3 算法流程 195
6．3 实验验证与性能分析 197
6．3．1 性能指标 197
6．3．2 实验环境 197
6．3．3 实验验证与分析 198
6．4 本章小结 201
参考文献 201
第7章 Wi-Fi+RFID数据融合室内定位 203
7．1 问题分析 203
7．2 定位场景分析 209
7．3 基于Wi-Fi和RFID数据融合的室内定位算法 211
7．3．1 基于奇异值判定的卡尔曼滤波器 211
7．3．2 KILA室内定位算法 214
7．4 实验验证与性能分析 217
7．4．1 实验环境 217
7．4．2 实验验证与分析 218
7．5 本章小结 220
参考文献 220
第8章 IMU多源定位 223
8．1 问题分析 223
8．2 行人定位识别场景分析 227
8．2．1 相对姿态校准 228
8．2．2 行人步态识别 231
8．2．3 行人步长识别 236
8．2．4 行人定位算法 242
8．3 基于惯性测量单元的多源定位模型算法原理 247
8．3．1 定位地标 255
8．3．2 指纹地图 256
8．3．3 条件随机场模型 259
8．4 实验验证与性能分析 263
8．4．1 实验环境 263
8．4．2 实验验证与分析 264
8．5 本章小结 265
参考文献 266

精彩书摘

　　《物联网室内定位技术》：
　　基于WLAN在室内传播的无线信道模型是根据信号传播的强度和距离关系，以及在传播过程中由于多径效应和非视距因素的产生的RSSI损耗建立的，其优势是无须前期费时间进行离线指纹数据库的收集，并且可以尽快地适应定位区域环境的改变，然而却存在计算复杂、定位误差较大的缺点。另一方面，在RSSI定位算法中，使用的位置指纹法对RSSI进行离线阶段收集，并将采集好数据建立信号强度指纹库，将物理位置和各个AP对应的周期信号强度值对应到坐标，然而其离线阶段需要的人工成本和时间成本很高，并且当网络环境发生变化时，位置指纹数据库则需要重新建立。利用上述两种方法进行融合，比各自纯粹地使用算法要优化，选择合适的信号传播模型来建立指纹数据库，然后根据实测在某些地方测得一些参考点。实测的RSSI位置指纹精确度高，可以把实测的RSSI位置指纹结合到无线信道模型预测产生的数据库当中来修正信道模型预测的数据库。
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前言/序言

定位，即确定方位，无论对于人还是地球上的其他生物来说，都太重要了。例如，经过训练的警犬可以通过嗅觉来确定毒品或者武器的位置，其他很多哺乳动物也可以在短距离范围内靠嗅觉定位；蝾螈、海龟等两栖动物也可以通过嗅觉也确定产卵水域的位置；信鸽可通过体内生物钟精确计算太阳位置，可以在远隔数百千米之外的陌生地方定位家的位置；很多迁徙的候鸟，在做长途飞行时都能利用地球磁场来进行定位和导航，保持其飞行路线不发生偏离；大马哈鱼能够穿越大洋返回自己原来孵化所在的同一条河流里产卵，其大部分旅程依靠太阳的位置、海流、地磁来定位和导航，最后到达淡水附近时，能根据河水的气味物质回忆起自己的出生地；蝙蝠、海豚等拥有基于超声波的声呐系统，通过“回声定位”来觅食、逃避敌害和求偶繁殖。

而对于生活在现代社会中的人们来说，确定自己及相关事物的位置也是至关重要的。事实上，除了通常我们一般所熟知的确定我们自身在地球上的位置外，仔细想想，广义的“定位”其实是无所不在的。我们再使用鼠标时，移动鼠标来寻找和点击屏幕上的图标，这难道不也是在定位吗？我们使用智能手机、平板电脑时，触摸屏也在通过电容、超声波或红外等方式来确定我们手指或者手写笔的位置。我们在用数码相机或智能手机来拍照时，也会通过激光、红外等方式进行对焦，而所谓对焦，也是在确定被摄主体的位置。

当然，本书重点还是在探讨人或物体在地球上的位置这一狭义范畴。随着对卫星定位和导航技术研究的不断深入，人们对基于位置的服务（Location Based Service，LBS）已不再陌生，其中最为人所熟知的最著名的LBS应用就是基于全球定位系统（Global Positioning System，GPS）的定位和导航服务。近十年来，无线通信技术、互联网技术及微电子技术的飞速发展使得智能手机、平板电脑等移动智能终端也得到了广泛的普及，基于LBS的应用也呈现了多样化发展的趋势。

根据定位应用中所应用的定位场景的不同，一般的定位技术可据此分为两种：室外定位和室内定位。在室外定位中，主要是利用卫星技术进行定位和导航的服务，其中应用最为广泛的就是GPS技术，民用级GPS的定位精度在15 m左右。目前，随着我国北斗导航系统（BeiDou Navigation Satellite System，BDS）的建设和迅速发展，BDS已经与美国开发研制的GPS、俄罗斯的全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GLONASS）以及欧盟的伽利略卫星导航系统（Galileo Satellite Navigation System，GSNS）一起，并称为全球四大卫星导航定位系统。

同时，随着城市化进程的加快，人际活动大多发生在室内场景中，人们对于LBS的需求也渐渐从室外延伸到了室内。由于卫星信号在有障碍物遮挡的情况下衰减严重，因而在高楼林立、结构复杂的城市间以及室内环境下定位精度很低，无法实现室内定位及相关的LBS服务，单纯的基于GPS的定位和导航已不能满足人们日益增长的室内LBS的需要。因此，定位技术，特别是室内定位和室内的LBS服务，已成为学术界和产业界的研发重点。在室内定位的研究领域中，早期的研究方向主要集中在Wi-Fi定位技术、移动蜂窝网络（Cell）定位技术、红外线（Infrared）技术、超声波（Ultrasound）技术、射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）定位技术等。由于通信技术和电子制造技术的不断发展，研究人员对低功耗蓝牙（Bluetooth Low Energy，BLE）技术、超宽带（Ultra Wideband，UWB）技术、传感器与无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）、计算机视觉技术、激光技术等新技术展开了研究，并将这些技术与定位和导航的研究相结合，提出了一些定位精度更高或能耗更低的定位和导航方案。

近年来，世界范围内的高校、研究机构以及各大IT企业巨头也都掀起了室内定位热：在国外，杜克大学对生活中的诸多“路标”进行研究，提出了UnLoc定位系统，美国苹果公司推出了基于BLE的iBeacon室内定位技术，美国谷歌公司推出了基于Wi-Fi技术的室内定位系统，芬兰的IndoorAtlas公司推出了基于纯地磁技术的室内定位应用；在国内，我国以北斗导航系统为基础，提出了通用于室内和室外定位的全天候的定位系统—“羲和”，清华大学刘云浩团队提出了LiFS定位系统，高德地图、百度地图也都相继推出了具体的室内定位地图和多种定位技术融合的室内定位应用等。城市化进程的加快和互联网的高速发展，使得人们在室内的活动时间越来越长，越来越多的人际活动都发生在室内场景中，室内定位和室内LBS的应用具有很大的潜力，值得深入地学习和研究。

随着互联网技术、物联网技术的大力发展，定位技术已不再局限于单纯的室外和室内导航领域，物流运输、仓储管理、医疗健康、重要物资监控、特种作业人员定位、消防救援等都需要高效的定位技术，并且上述的这些应用领域大多长时间都是处于室内场景中的。

目前的室内定位算法及技术在定位精确度、抗噪声能力、硬件成本及鲁棒性等方面仍有较大的提升空间，特别是在定位精度和设备成本开销之间总是难以取得一个良好的平衡。大多数室内定位机制仍然在使用单一的定位技术，如Wi-Fi、RFID、ZigBee等来进行定位，并且对于单一技术的室内定位机制，仅以定位算法为切入点使得定位系统的定位性能得到提高十分困难。一种思路是以多种定位技术的融合定位为研究主题，从定位算法和定位模型两个方面为切入点，以提出多源数据融合的定位算法和定位模型，降低定位设备成本，降低定位误差，提高定位精度。

本书作者在移动计算、信息网络、位置服务、室内定位等技术领域已经有了多年的研究，具有扎实的理论基础和实践经验。本书的内容主要源于作者所领导的科研团队承担的国家自然科学基金、教育部专项研究基金、江苏省重点研发计划、江苏省高校自然科学基金等资助项目的研究工作和相关成果。

针对目前国内对室内定位技术的研究需求，本书取材国内外最新资料，是在认真总结作者主持相关科研项目等相关科研成果的基础上，精心组织编写的。本书详细、深入地介绍了定位技术和位置服务的发展和应用现状、主流的定位算法、室外定位技术及室内定位技术，特别详细地介绍了我们自己提出的一系列室内定位领域的研究成果，集中反映了室内定位技术的新思路、新观点、新方法和新成果，具有较高的学术价值和应用价值。本书包含以下内容：首先概述了位置服务与定位技术，介绍了位置服务定义、应用情况、历史背景、发展现状，然后介绍了定位技术的发展情况；其次着，介绍了衡量定位算法的主要性能指标、影响定位的主要因素，深入阐释了目前主流的定位算法，包括基于测距的定位算法和基于非测距的定位算法；最后在阐释室内定位技术前，本书也花了一定的篇幅介绍室外定位技术，包括基于卫星的室外定位技术、基于基站的室外定位技术和混合定位技术。本书的重点是全面、深入地阐述室内定位技术，本书介绍了定位场景，然后分析了基于RFID、蓝牙、Wi-Fi、UWB、WSN等电信号的室内定位技术，以及基于地磁场、惯性传感器、超声波、红外线和视觉信息等非电信号的室内定位技术。本书最大的特色在于介绍了本书作者所领导的科研团队在室内定位领域的研究成果，包括基于方差修正指纹距离的室内定位算法、基于混合Wi-Fi热点室内定位算法、基于Wi-Fi和RFID数据融合的室内定位算法、基于惯性测量单元的多源定位模型等。

本书注意从实际出发，采用读者容易理解的体系和叙述方法，深入浅出、循序渐进地帮助读者把握室内定位技术的主要内容，富有启发性。与国内外已出版的同类书籍相比，本书选材新颖、学术思想新、内容新，体系完整、内容丰富，范例实用性强、应用价值高，表述深入浅出、概念清晰、通俗易懂。本书既可作为计算机科学技术学科、电子信息学科以及信息网络专业的大学高年级学生、硕士及博士研究生教材，同样对从事移动计算、网络应用系统研究和开发工作的科研人员也具有重要的参考价值。

参与本书编写的还有唐瑀、王屹进、戎汉中、袁豪、张雷、杨春春，本书融合了项目团队相关研究人员的研究成果。此外，本书还引用了国内外研究人员的诸多研究成果以及网络上的相关资料，在此一并衷心感谢！

由于编写时间仓促，加上作者水平有限，书中的错误及不妥之处在所难免，敬请读者批评指正。

作 者

2017年7月

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值得购买

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总体，看来这本书只能作为科普读物书籍，不能作为专业书籍。

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物流很快，学习永不停步，很不错的书籍，正在阅读中

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