室內定位演算法思想主要借鑑於室外定位演算法，典型演算法包括toa(time of arrival)定位技術、tdoa(time different of arrival)定位技術、aoa(angle of arrival)定位技術、rssi定位技術。
1、基於toa的室內定位技術
基於無線訊號到達時間定位演算法的基本原理是三角定位原理。定位過程中，使用者定位終端會向其附近的基站發射無線訊號，訊號抵達各個基站的時間與使用者終端和各個基站的實際距離呈正相關，理論上距離和時間正比關係，因此根據三角定位原理即可計算使用者終端的位置座標。
基於toa的定位方法要求時鐘同步非常精準，由於電磁訊號在大氣環境下是接近光速傳播，因此1us的時間誤差將會導致約300公尺的距離誤差。而且上述推導是基於理論情況，實際室內環境中，多徑效應和非視距效應等因素都會影響到訊號測量值的準確性，最終影響定位精度。由於toa方法對基站和定位終端的時鐘同步要求過於苛刻，而這個條件又很難實現或者需要花費很高的成本，因此該方法的實用性不高。
2、基於tdoa的室內定位技術
與toa方法相近，tdoa方法同樣需要測量時間引數，不同的是tdoa方法是測量定位終端到多個基站傳輸時間差來進行定位。因為tdoa方法是根據定位終端傳送的無線訊號到各基站的傳輸時間差進行定位，因此，該方法不要求定位終端和各基站保持絕對、嚴格的時鐘同步，只需要各基站之間實現時鐘同步即可。這個條件相比toa方法要容易實現很多，因此，tdoa方法比toa方法的實用性更好，應用更加廣泛。
3、基於aoa的室內定位技術
與toa、tdoa方法原理不同，aoa方法是利用定位終端與接收基站不同角度來實現定位的。在二維空間中，可以通過測量定位終端和兩個基站的之間的角度來確定終端位置。
基於aoa的定位方法原理比較簡單，測量訊號入射角度需要在接收基站旁邊放置專用的天線陣列，但是由於受室內環境非視距傳播效應的干擾，尤其是在多徑密集的室內環境中，準確估計入射角度的難度較高，使得該方法定位成本較高，實用性較低。
4、基於rssi的室內定位技術
基於rssi的定位方法是利用無線訊號接收基站採集的無線訊號強度值rssi進行位置估算。該方法最大的優勢在於可以直接利用環境中已布設好的基礎設施，如無線ap等，結合相關定位演算法即可進行位置估算，無需額外硬體配置，方法簡單、成本低，具有較強的實用性。利用rssi值定位的方法主要分為兩類：基於測距的方法和基於非測距的方法。
基於rssi的測距方法需要利用訊號傳播損耗模型。研究分析表明，訊號接收端接收的訊號強度與收發裝置的直線距離呈正相關，因此可以利用訊號傳播損耗模型將訊號接收端接收的rssi值轉換成距離值。該方法的定位過程中，訊號接收基站首先採集來自定位終端傳送的無線訊號rssi，然後利用訊號傳播損耗模型估算出基站和定位終端的實際距離，再根據三角定位原理，即可實現定位。上述定位思想與toa方法的定位思想相近，不同點在於，toa方法測量訊號傳輸的時長，根據實際環境中電磁波訊號的近光速傳播計算出基站和終端的距離；而利用rssi的測距方法是使用訊號傳播損耗模型將rssi值轉換成距離值，從而計算出基站和終端的距離。
非測距方法是另一種基於rssi的定位方法，該方法的典型代表是位置指紋(finger print，fp)定位方法。該定位方法與上述測距方法不同，測距方法通過各種手段來獲取定位終端與基站間的距離，同時還需要有基站位置等先驗知識，而位置指紋方法無需計算定位終端和基站的距離，也不需要了解基站的位置，因此具有很強的靈活性。
5、位置指紋定位方法
隨著計算機硬體效能的快速發展，機器學習逐漸進入人們的視野，作為人工智慧研究的核心內容，它的應用已遍及到人們生活的各個方面，如自然語言理解、計算機視覺、智慧型機械人等等。基於機器學習，人們將統計學習分支應用到室內定位方法中，研究出了基於位置指紋演算法的室內定位方法。位置指紋定位演算法在2023年由微軟公司首次在其推出的padar系統中使用。由於該演算法只需利用現有基礎網路設施即可定位，無需額外硬體支援，且不需先驗獲取訊號基站的位置，同時定位精度相對較高，因此該演算法受到了學術界和工業界的密切關注和深入研究。
指紋定位方法是一種場景分析方法，將環境中某場景特徵與位置座標建立對映關係，依據場景特徵進行位置估算。對基於無線訊號的室內位置指紋演算法而言，這種場景特徵可以選取為無線訊號電特徵rss，室內不同空間位置的rss特徵具有唯一性，因此可以利用這種特徵向量與位置的對映關係，估算出定位終端的位置。具體定位過程中，首先在定位區域內的參考點採集rss，得到參考點位置指紋，然後利用機器學習演算法訓練出指紋與空間位置的對映關係，建立位置指紋資料庫；然後在定位階段，將定位終端實時採集到的rss特徵與位置指紋資料庫中的指紋進行對比匹配即可得到終端位置，從而實現定位。
關於上述幾種室內定位演算法實現的基本公式，如有需要可郵件聯絡（[email protected]）。
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