室内定位通常是指在室内环境下，通过无线定位、惯性定位、地磁定位、视觉定位[7]等技术，实现室内空间人员、物体等的位置信息获取，从而为人们的定位导航或物体监管提供数据支持，实现对室内人员及相关固定资产移动状态的远程管理。现阶段研究较为深入的几种室内定位方法有射频识别技术、低功耗蓝牙定位技术、Wi-Fi定位技术、ZigBee定位技术、红外定位技术、可见光定位技术、超宽带定位技术、伪卫星定位技术、超声波定位技术、惯性定位技术、地磁定位技术等，而且都取得了比较丰硕的研究成果。下面对以上技术进行简要介绍。

射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）[8]技术通过设置能够将无线电信号调成电磁场的固定天线，来感应相配套的电子标签并产生感应电流，利用感应电流进行数据交换，以达到识别和实现分米级定位精度的目的。其中，通过信号接收强度为特征信号进行定位的研究较多。Hightower J.[9]等人较早提出通过在室内空间布置好的多个阅读器来捕获标签信号，通过信号的衰减来解算标签位置。Qiu Lanxin[10]，Lin Qiongzheng[11]等人设置多个标签，使用全向天线接收其响应信号，通过模拟阵列天线来代替阵元，解决了单一阵元定位稳定性较差的问题。Han Jinsong[12]等人使用到达相位差法，将多普勒频偏用于标签的定位计算，解决了利用信号强度进行定位抗干扰能力弱、定位精度低的问题。

低功耗蓝牙（Bluetooth Low Energy，BLE）[13]与Wi-Fi定位技术的主要原理是利用测定出的信号强度值来计算终端位置。主流的定位法有通过建立信号衰减模型进行定位的三角定位法和通过匹配所建立的室内信号分布样本进行定位的指纹法，能够达到米级定位精度。尽管Wang Quanyu[14]等人在理想环境下通过布置多个蓝牙信号源利用三角定位法取得了较高精度的定位结果，但由于室内环境复杂，蓝牙及Wi-Fi信号均会受到干扰，多路径效应、障碍物及人体等因素都会严重影响信号的传播强度，理想的实验条件难以实现。刘振远[15]等人基于高斯分布对低功耗蓝牙信号进行过滤，提出两点定位算法，实现了类似走廊等狭长空间较高精度的三角定位。熊海龙[16]等人对三角定位算法进行优化，通过利用若干个满足一定要求的节点对定位坐标进行校正，降低了定位误差。基于指纹法定位的算法优化研究较多，如邻近算法（K-Nearest Neighbor，KNN）、加权邻近算法（Weighted K-Nearest Neighbor，WKNN）、支持向量机（Support Vector Machine）、贝叶斯概率法等。刘志昆[17]等人利用限定区域对采集到的信号特征进行分类，根据信号强度变化趋势定义接近度，提出基于蓝牙4.0指纹定位技术的接近度邻近算法，优化了指纹库的建立和定位精度。Ma Rui[18]等人提出了加权融合的Wi-Fi室内定位算法，即通过对指纹的预匹配选择候选指纹，再结合改进后的欧氏距离法和联合概率法计算出两个中间结果，并使用加权融合法处理后得到精度较高的最终结果。Peerapong Torteeka[19]等人提出了模糊邻近算法，即在指纹集的标签分类中应用了模糊集论与邻近算法，提高了定位的鲁棒性。

ZigBee是一种适用于短距离、小范围内进行室内定位的无线通信技术，它具有低功耗特点，实现方式是通过布设若干个待定位的盲节点和一个已知位置的参考节点，将其与网关之间形成组网并相互协调通信以实现全部定位，可以达到米级定位精度。余凯[20]等人利用ZigBee技术实现了封闭空间内盲人的定位及远程监控，提出了基于距离的定位算法，改进了质心定位算法处理盲点距离参考点较远时定位误差较大的缺点。Alvarez Y.[21] 等人为避免ZigBee组网节点信号强度波动对定位精度产生影响，设计了基于相对场水平的算法，并对发射节点的数量对位置计算精度的影响进行了评估，优化了传感器的部署方式。

红外定位技术的主要原理是通过测量多个激光信号源往返消耗时间或入射角度来计算距目标点的位置，其精度能达到分米级。蔺璐[22]等人基于红外线技术对多种定位方法及算法进行了对比研究，筛选出了适合井下定位的精确算法；但所进行的验证实验均为较为理想环境下的仿真实验，而实际的井下工作环境中的烟尘、灯光、设备辐射等干扰因素未进行模拟，因此实用性判断不够严谨，具有一定的局限性。可见光定位技术在2011年由Giulio Cossu[23]等人引入，在90 cm距离的90°照明角度条件下实现了对接收机的位置跟踪，验证了可见光定位的可行性。之后，可见光定位逐渐成为研究的热点，Se-Hoon Yang[24]，Thomas Q.Wang [25]，Muhammad Yasir[26]等团队分别使用时分复用法、基于到达时间的距离估计法和基于信号强度的距离估算法对可见光定位技术进行了研究，实现了分米级的定位精度，可见光定位技术已趋于成熟。

超宽带定位技术利用纳秒级的短脉冲完成数据传输，对多路径效应有较强的抗干扰能力，基于超宽带的定位技术可实现厘米级的定位精度。超宽带定位技术常用的算法有Chan算法[27]、泰勒展开法、卡尔曼滤波法、Fang算法等，其中，Li Hua等人将Chan算法与泰勒展开法[28]相结合，弥补了传统单一算法的不足，简化了接收机的结构。Li Xuehong[29]等人使用卡尔曼滤波算法对Chan算法进行了补充和优化，提高了定位的速度与精度。Yuan Xu等人[30]通过扩展有限脉冲响应（Extended Finite Impulse Response，EFIR），基于延迟定位模型提出了一种室内延迟人员定位方法，提高了定位的鲁棒性。(www.daowen.com)

伪卫星定位基本原理与全球卫星导航定位类似，利用在室内布置的类GNSS信号发射基站来代替卫星导航系统中的卫星，解决了卫星信号遮挡问题，可实现较为精确的定位精度。伪卫星定位方式主要有两种，即载波相位定位和伪距测量定位。以C.Rizos[31]等人开发的Locata系统为代表的载波相位定位对时间同步有严格的要求，能够获得厘米级的定位精度。Xu Rui[32]等人利用传统卫星接收机实现伪距测量定位，定位精度为米级，这一方法虽不需要严格的时间同步，但易受多路径效应影响，在复杂环境下定位精度可能会进一步降低。徐亚明[33]等人为解决载波相位定位时间同步要求严格、伪距测量定位精度较低且易受干扰等问题，利用双天线接收机进行载波相位测量，通过对测量值进行差分解算，获得了分米级的定位精度，使伪卫星定位更加适用于室内定位的使用场景。

超声波定位系统包括超声波发生器和超声波接收器，在使用中将超声波发生器安装在被定位单元上，超声波接收器均匀地分布在室内空间，通过测定三个及以上的超声波接收器接收信号的时间差，进而反演出定位单元的空间坐标，实现定位。最早的超声波定位系统是由AT&T实验室开发设计的Active Bat系统[34]。该系统能达到厘米级的定位精度，但若想达到该实验精度，对环境有较为严苛的要求，不仅需要较严格的时间同步环境，还需要高密度超声波接收器等实验条件；其成本较高，不利于商业布设。针对这些问题，国内外学者也做了进一步研究。Zhang Rui[35]等人利用卡尔曼滤波优化了超声波在二维平面环境下定位的算法。莫维宇[36]等人结合泰勒展开实现了较高精度的空间超声波定位，并降低了系统功耗。

惯性定位技术利用加速度计、陀螺仪、磁力计、压力计等惯性传感器获取被定位单元的加速度和角速度等数据，通过定位算法计算出其运动轨迹，实现室内空间位置定位。由于其定位方式不依赖外部信息，故而惯性定位具有抗干扰性强、工作独立性高、误差易累积等特点。徐元[37]等人为了解决惯性导航定位时容易出现定位点漂移、误差累积难以消除等问题，基于扩展卡尔曼滤波对惯性传感器采集到数据的随机误差进行了过滤，使定位精度得到进一步提高，达到分米级。朱金林[38]等人设计的四元数算法空间定位系统进一步扩展了惯性定位的应用范围，降低了定位成本，推动了惯性传感器在室内定位中的推广应用。

地磁定位技术利用地球存在的磁场进行定位。地球磁场无处不在，且不依赖设备，具有较高的稳定性。由于现代建筑物多为钢筋混凝土结构，地磁场受周围环境金属的影响而具有特异性，因此，可通过磁力计测定磁场与已构建的室内磁场信息库进行匹配实现定位。熊明亮[39]等人设计的地磁室内定位系统验证了以Monte-Carlo（蒙特卡洛方法）为基础的粒子滤波定位算法，并依据权值对粒子进行重新分布，使定位精度不超过2 m。姜浩[40]、黄鹤[41]等人分别对地磁场特征基准图的测量精度及噪声和地磁场基准数据采集进行了研究讨论，通过高精度的地磁基准图测绘进一步提高了地磁定位的精度和实用性。