蔚保國(guó)，李雅寧，王永杰

(1.衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)與裝備技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，石家莊 050081； 2.中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第五十四研究所，石家莊 050081)

0 引言

人們目前對(duì)室內(nèi)導(dǎo)航定位技術(shù)的需求日益顯著，室內(nèi)定位導(dǎo)航技術(shù)成為了近年來(lái)研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)，室內(nèi)智能定位系統(tǒng)在未來(lái)的生產(chǎn)生活中必將扮演重要的角色。然而由于實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地和儀器設(shè)備的限制，在研究階段不可能對(duì)提出的原理系統(tǒng)逐一進(jìn)行測(cè)試驗(yàn)證，可用于小規(guī)模實(shí)測(cè)鑒定的評(píng)估樣本也很少，所以室內(nèi)定位系統(tǒng)應(yīng)采用更為系統(tǒng)化的設(shè)計(jì)方法，即先建立虛擬原型，仿真測(cè)試驗(yàn)證后再開(kāi)發(fā)物理原型。同時(shí)，被仿真系統(tǒng)的規(guī)模和結(jié)構(gòu)日益擴(kuò)大和復(fù)雜，迫切需要具有分布、異構(gòu)、協(xié)同、互操作、重用等性能的新型建模仿真系統(tǒng)，能夠通過(guò)網(wǎng)絡(luò)隨時(shí)隨地?zé)o障礙地獲取所需的仿真服務(wù)。

根據(jù)上述需求，國(guó)內(nèi)外學(xué)者采取了不同的方法和手段設(shè)計(jì)導(dǎo)航、通信類(lèi)的仿真平臺(tái)，以支撐特定技術(shù)的研究和論證。文獻(xiàn)[1]為了研究新的信息移動(dòng)場(chǎng)景中的電信系統(tǒng)行為，構(gòu)建了綜合考慮現(xiàn)實(shí)道路交通移動(dòng)性和電信網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的仿真平臺(tái)體系結(jié)構(gòu)；文獻(xiàn)[2]描述了低地球軌道(Low Earth Orbit，LEO)航天器全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System，GPS)觀(guān)測(cè)的仿真模型,設(shè)計(jì)了驗(yàn)證航天器編隊(duì)飛行任務(wù)的相對(duì)位置確定算法的仿真平臺(tái)；文獻(xiàn)[3]提出了一種將真實(shí)世界中已記錄的運(yùn)動(dòng)輪廓傳輸?shù)侥M環(huán)境中的方法，為開(kāi)發(fā)手持導(dǎo)航系統(tǒng)的視覺(jué)慣性測(cè)距法特別設(shè)計(jì)了相關(guān)的模塊化仿真框架；文獻(xiàn)[4]提出了衛(wèi)星移動(dòng)通信系統(tǒng)級(jí)仿真平臺(tái)架構(gòu)，對(duì)衛(wèi)星、終端、信關(guān)站等核心通信節(jié)點(diǎn)進(jìn)行建模，并研究了仿真平臺(tái)的工作流程。上述研究主要針對(duì)室外導(dǎo)航通信或特定導(dǎo)航技術(shù)，所設(shè)計(jì)仿真平臺(tái)往往只能適用于某一種網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和技術(shù)體制，少有針對(duì)室內(nèi)定位分析研究的綜合仿真平臺(tái)。

本仿真平臺(tái)以云計(jì)算平臺(tái)為基礎(chǔ)，為室內(nèi)多源定位系統(tǒng)提供建模和仿真環(huán)境，從定位基站布設(shè)、無(wú)線(xiàn)信號(hào)多徑傳輸、定位基站信號(hào)兼容性、多源定位精度仿真以及定位數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估等方面對(duì)室內(nèi)定位系統(tǒng)進(jìn)行建模和仿真。一方面解決了室內(nèi)定位技術(shù)研究的綜合仿真問(wèn)題，提供仿真工具箱，加快室內(nèi)外無(wú)縫定位技術(shù)發(fā)展，為無(wú)人化設(shè)備的全源定位技術(shù)發(fā)展提供仿真條件；另一方面為室內(nèi)外定位系統(tǒng)推廣部署提供仿真平臺(tái)，仿真機(jī)場(chǎng)、商場(chǎng)、體育場(chǎng)館等各場(chǎng)景下的室內(nèi)定位精度和定位基礎(chǔ)設(shè)施部署，推進(jìn)室內(nèi)定位應(yīng)用。

1 室內(nèi)混合智能定位仿真平臺(tái)框架

1.1 室內(nèi)混合智能定位系統(tǒng)內(nèi)涵

目前，室內(nèi)混合智能定位技術(shù)已成為國(guó)際導(dǎo)航與位置服務(wù)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)?；趪?guó)家十三五重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃“室內(nèi)混合智能定位與室內(nèi)GIS技術(shù)”項(xiàng)目研制的室內(nèi)混合智能定位系統(tǒng)(圖1)，研究了室內(nèi)復(fù)雜空間環(huán)境的導(dǎo)航信號(hào)作用機(jī)理、室內(nèi)定位多源誤差傳遞機(jī)制與混合智能定位理論、室內(nèi)大規(guī)模人群時(shí)空行為模式及自適應(yīng)位置服務(wù)機(jī)制等科學(xué)問(wèn)題，以兼容北斗的無(wú)線(xiàn)基站網(wǎng)為主，室內(nèi)局域定位網(wǎng)為輔，立足智能手機(jī)與位置服務(wù)后臺(tái)的交互，實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境下的廣域連續(xù)覆蓋、多源智能融合定位、普適低成本的北斗室內(nèi)外無(wú)縫導(dǎo)航與位置服務(wù)。

1.2 室內(nèi)混合智能定位系統(tǒng)仿真體系

由于室內(nèi)環(huán)境的復(fù)雜多樣性，在實(shí)際室內(nèi)定位系統(tǒng)建設(shè)之前，有必要對(duì)其進(jìn)行仿真設(shè)計(jì)和預(yù)測(cè)，同時(shí)對(duì)系統(tǒng)起到性能評(píng)估的作用。仿真平臺(tái)框架如圖2所示。

室內(nèi)混合智能定位系統(tǒng)仿真平臺(tái)具備通用化、開(kāi)放性、可組合、可二次開(kāi)發(fā)的特點(diǎn)。根據(jù)輸入的地理信息文件，仿真平臺(tái)通過(guò)仿真導(dǎo)航源網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)體制和部署方案、基站信號(hào)在室內(nèi)空間下的傳播效應(yīng)和誤差傳遞機(jī)理，以及基于環(huán)境特征庫(kù)建立的“云+端”協(xié)同定位模式，建立了完整的實(shí)際系統(tǒng)的鏡像模擬，幫助實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案的評(píng)估和調(diào)整。

(1)體系結(jié)構(gòu)

室內(nèi)混合智能定位系統(tǒng)仿真平臺(tái)體系結(jié)構(gòu)可分為五大模塊，分別為導(dǎo)航源網(wǎng)絡(luò)模塊、信號(hào)傳播模塊、特征庫(kù)建立與更新模塊、“云+端”協(xié)同定位模塊和通信模塊，如圖3所示。

圖1 室內(nèi)混合智能定位系統(tǒng)構(gòu)成Fig.1 Composition of indoor hybrid intelligent positioning system

圖2 仿真平臺(tái)體系框架Fig.2 Simulation platform architecture

圖3 室內(nèi)混合智能定位仿真平臺(tái)體系結(jié)構(gòu)Fig.3 Architecture of indoor hybrid intelligent positioning simulation platform

其中，導(dǎo)航源網(wǎng)絡(luò)模塊包括Wi-Fi/藍(lán)牙無(wú)線(xiàn)信號(hào)基站部署優(yōu)化仿真子模塊、地面基站室內(nèi)外布網(wǎng)優(yōu)化仿真子模塊、室內(nèi)定位信號(hào)干擾與兼容性分析仿真子模塊；信號(hào)傳播模塊包括室內(nèi)多徑仿真子模塊、室內(nèi)射頻多徑分析及定位仿真子模塊；特征庫(kù)建立與更新模塊包括信號(hào)指紋庫(kù)、視覺(jué)地標(biāo)庫(kù)、電磁圖譜的建立與更新；“云+端”協(xié)同定位模塊包括測(cè)量數(shù)據(jù)質(zhì)量分析仿真子模塊、自主完好性監(jiān)測(cè)子模塊、混合定位子模塊；通信模塊包括終端位置信息上報(bào)模塊和云端位置服務(wù)推送模塊。平臺(tái)具體功能如下：

1)仿真場(chǎng)景管理

仿真環(huán)境參數(shù)設(shè)置，包括標(biāo)記障礙物、部署環(huán)境中已有的WiFi和藍(lán)牙、劃定定位區(qū)域等。

2)地圖的讀入與識(shí)別

室內(nèi)外地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System, GIS)數(shù)據(jù)讀入，顯示室內(nèi)外地形、布局及邊界范圍，并且能夠識(shí)別和選取平面圖中的圖形元素，用于優(yōu)化設(shè)計(jì)及地圖顯示。

3)定位基站信號(hào)仿真

能夠復(fù)現(xiàn)衛(wèi)星信號(hào)和仿真基站信號(hào)，對(duì)于基站信號(hào)，可以控制信號(hào)功率大小、信號(hào)個(gè)數(shù)及調(diào)制方式。

4)基站部署優(yōu)化

具備復(fù)雜環(huán)境下的地面基站網(wǎng)絡(luò)部署、信號(hào)服務(wù)區(qū)域、定位精度等分析功能，建立基站部署優(yōu)化模型，按照精度最優(yōu)化模型提供最優(yōu)化部署方案，預(yù)報(bào)理論定位精度的最佳區(qū)域。

5)室內(nèi)多徑仿真

能夠根據(jù)不同的場(chǎng)景數(shù)據(jù)，精確仿真出復(fù)雜環(huán)境，計(jì)算出收發(fā)機(jī)之間無(wú)線(xiàn)傳播損耗、多徑到達(dá)路徑/時(shí)間/角度，可配置多種傳播模型、天線(xiàn)模型、材料的反射系數(shù)和透射系數(shù)等參數(shù)，并根據(jù)輸出的數(shù)據(jù)，完成簡(jiǎn)單的多徑數(shù)據(jù)分析。

6)兼容性分析

分析基站信號(hào)對(duì)衛(wèi)星導(dǎo)航接收機(jī)捕獲、跟蹤與測(cè)量性能的影響，分析與現(xiàn)存通信信號(hào)的兼容性。

7)環(huán)境特征庫(kù)構(gòu)建

利用已有的稀疏指紋庫(kù)數(shù)據(jù)，通過(guò)插值算法生成稠密指紋庫(kù)。

8)定位性能分析

提供不同定位基站部署方案下的定位誤差評(píng)估功能，顯示基站可用性、服務(wù)區(qū)信號(hào)強(qiáng)度分布，以及信號(hào)連續(xù)性。

(2)系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)分為五層，從用戶(hù)端到底層硬件設(shè)施分別為工具層、應(yīng)用服務(wù)層、資源層、平臺(tái)管理層和云平臺(tái)層，如圖4所示。以下就各層的功能進(jìn)行說(shuō)明。

圖4系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)圖Fig.4 System hierarchy diagram

工具層為頂層用戶(hù)提供多種室內(nèi)環(huán)境建模和仿真工具，包括場(chǎng)景構(gòu)建、仿真控制、模型管理和態(tài)勢(shì)顯示等。

1)場(chǎng)景構(gòu)建：實(shí)現(xiàn)建筑物設(shè)置、基于模型庫(kù)創(chuàng)建實(shí)體、實(shí)體參數(shù)設(shè)置、基于地圖的實(shí)體部署等操作，最后生成仿真場(chǎng)景文件；

2)仿真控制：包括運(yùn)行模式設(shè)置、仿真時(shí)間查看、仿真啟動(dòng)/暫停/繼續(xù)/終止、仿真節(jié)點(diǎn)狀態(tài)監(jiān)控等，并提供針對(duì)特定場(chǎng)景的仿真回放功能，選擇指定的仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行回放，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)仿真過(guò)程的復(fù)盤(pán)和分析；

3)模型管理：提供仿真資源管理人機(jī)交互界面，通過(guò)該工具實(shí)現(xiàn)對(duì)多層級(jí)仿真模型、仿真數(shù)據(jù)、設(shè)計(jì)文件、文檔、數(shù)據(jù)類(lèi)型、態(tài)勢(shì)相關(guān)資源等的管理；

4)態(tài)勢(shì)顯示：提供基于地圖的二維態(tài)勢(shì)顯示功能，通過(guò)圖標(biāo)、點(diǎn)線(xiàn)面等幾何要素實(shí)時(shí)繪制的方式展現(xiàn)仿真系統(tǒng)當(dāng)前態(tài)勢(shì)情況，支持測(cè)距、測(cè)面積、軌跡繪制、地圖縮放平移等功能。

應(yīng)用服務(wù)層主要包括仿真引擎服務(wù)、場(chǎng)景構(gòu)建服務(wù)、模型組合服務(wù)、態(tài)勢(shì)顯示服務(wù)、仿真控制服務(wù)和仿真回放服務(wù)等，該層中的服務(wù)需要依賴(lài)于資源層所提供的基礎(chǔ)服務(wù)[5-6]。

資源層對(duì)應(yīng)用服務(wù)和工具層所需要的資源進(jìn)行管理，并提供資源訪(fǎng)問(wèn)服務(wù)。資源包括多層級(jí)仿真模型、仿真數(shù)據(jù)、仿真設(shè)計(jì)、文檔、數(shù)據(jù)類(lèi)型、地圖資源以及與態(tài)勢(shì)顯示相關(guān)的資源。

平臺(tái)管理層主要實(shí)現(xiàn)調(diào)度與編排、分布式協(xié)調(diào)、服務(wù)治理等功能。調(diào)度與編排提供了面向應(yīng)用的容器集群部署和管理功能，解耦CPU、GPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)以及存儲(chǔ)等基礎(chǔ)設(shè)施與應(yīng)用程序之間的依賴(lài)。

云平臺(tái)層為上述各層提供環(huán)境基礎(chǔ)，該層以云平臺(tái)IT基礎(chǔ)設(shè)施以及相關(guān)的供應(yīng)保障功能為主。從物理資源的角度上，該層提供包括服務(wù)器、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)中心交換機(jī)、防火墻、VPN網(wǎng)關(guān)和路由器等硬件設(shè)施；從虛擬資源的角度上，云平臺(tái)層包括了計(jì)算虛擬化、存儲(chǔ)虛擬化和網(wǎng)絡(luò)虛擬化3個(gè)部分[7-9]。

2 仿真平臺(tái)支撐技術(shù)

2.1 抽象與描述方法

每個(gè)模型的規(guī)范設(shè)計(jì)，是所有模型能夠聯(lián)合仿真的前提條件。須制定標(biāo)準(zhǔn)化的規(guī)則及統(tǒng)一的接口規(guī)范才能使不同的系統(tǒng)模型能夠正確交互，增強(qiáng)模型的互操作性、可重用性和可移植性[10]。

室內(nèi)混合智能定位系統(tǒng)仿真平臺(tái)采用的抽象與描述方法為：通用仿真模型接口規(guī)范設(shè)計(jì)封裝在特定類(lèi)中，所有仿真模型都繼承該類(lèi)，并實(shí)現(xiàn)其中的主要接口，包括數(shù)據(jù)輸入輸出、模型初始化、銷(xiāo)毀等接口，采用通用仿真模型接口規(guī)范的仿真模型由仿真引擎進(jìn)行調(diào)度。模型組件設(shè)計(jì)如圖5所示。

圖5 模型組件示意圖Fig.5 Schematic of the model components

2.2 動(dòng)態(tài)組合方法

模型動(dòng)態(tài)組合是選擇模型組件進(jìn)行裝配，以滿(mǎn)足不同仿真需求的一種能力。對(duì)模型動(dòng)態(tài)組合的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究，并提出了模型動(dòng)態(tài)組合的實(shí)現(xiàn)方法，包括統(tǒng)一服務(wù)化模型接口規(guī)范設(shè)計(jì)、模型組合關(guān)系描述，以及仿真引擎對(duì)組合模型的調(diào)用、數(shù)據(jù)傳輸?shù)?，示例如圖6所示。

模型信息描述文件描述了模型之間的組合關(guān)系和模型組件之間的參數(shù)對(duì)應(yīng)關(guān)系。在仿真過(guò)程中，仿真引擎基于模型描述文件中的組合關(guān)系，執(zhí)行解析、創(chuàng)建模型對(duì)象，初始化參數(shù)并傳遞仿真控制指令，驅(qū)動(dòng)模型運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)組合模型內(nèi)部各個(gè)組件之間的參數(shù)交互，以及組合模型與其他模型之間的數(shù)據(jù)交互，為模型提供運(yùn)行調(diào)度、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)交互等服務(wù)[11-13]。

2.3 異構(gòu)模型重用架構(gòu)技術(shù)

模型重用架構(gòu)技術(shù)旨在充分利用已有的模型和仿真系統(tǒng)等仿真資源，快速搭建滿(mǎn)足不同應(yīng)用需求的仿真系統(tǒng)，在保持建模和仿真有效性的同時(shí)，減少模型冗余和數(shù)據(jù)冗余帶來(lái)的困擾，如圖7所示。

圖6 組合模型示例Fig.6 Example of a combination model

圖7 模型重用技術(shù)架構(gòu)Fig.7 Model reuse architecture

從仿真運(yùn)行的角度上，以非數(shù)據(jù)集成方式進(jìn)行重用的模型，通過(guò)適配層封裝的方式，將異構(gòu)模型封裝為滿(mǎn)足統(tǒng)一服務(wù)化模型接口規(guī)范的標(biāo)準(zhǔn)模型，由仿真引擎服務(wù)進(jìn)行調(diào)用；以數(shù)據(jù)集成方式進(jìn)行重用的模型，則通過(guò)仿真引擎調(diào)度適配層模型和適配層模型訪(fǎng)問(wèn)解析數(shù)據(jù)文件來(lái)實(shí)現(xiàn)仿真交互。

模型重用架構(gòu)采用基于Docker的微服務(wù)架構(gòu)，通過(guò)Nginx實(shí)現(xiàn)反向代理，并在云操作系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，通過(guò)Kubernetes對(duì)容器進(jìn)行編排和管理。模型重用架構(gòu)中的各類(lèi)仿真服務(wù)對(duì)應(yīng)Kubernetes中的Service對(duì)象，每個(gè)具體的Service背后由分布在多個(gè)物理機(jī)上的進(jìn)程實(shí)例來(lái)提供服務(wù)，這些進(jìn)程實(shí)例在Kubernetes中被封裝為一個(gè)個(gè)Pod。

3 仿真中的理論模型

3.1 基站部署仿真

室內(nèi)混合智能定位網(wǎng)絡(luò)采用北斗地面基站為主、室內(nèi)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)基站為輔的定位模式。

地面基站網(wǎng)設(shè)計(jì)考慮了經(jīng)濟(jì)性和精度特性。通常，最少定位基站數(shù)應(yīng)大于4。在滿(mǎn)足經(jīng)濟(jì)性要求的前提下，達(dá)到定位精度最優(yōu)。定位精度最優(yōu)，表現(xiàn)為幾何精度因子(Geometric Dilution Precision, GDOP)值最小。因此，布網(wǎng)最優(yōu)化模型為

min(GDOP)

(1)

求解最優(yōu)化模型，得到最佳的基站觀(guān)測(cè)方位角和高度角條件為

(2)

無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化部署算法采用克拉美羅下界(Cramer-Rao Lower Bound，CRLB)作為定位誤差的度量標(biāo)準(zhǔn)，使用參考點(diǎn)處接收到的有效信號(hào)的WiFi和藍(lán)牙數(shù)量作為覆蓋度的度量標(biāo)準(zhǔn)，應(yīng)用遺傳算法快速搜索具有最小平均定位誤差并滿(mǎn)足預(yù)定覆蓋要求的最佳WiFi和藍(lán)牙部署方案，如圖8所示。

圖8 無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)基站優(yōu)化及指紋庫(kù)構(gòu)建Fig.8 Wireless network base station optimization and fingerprint library construction

3.2 指紋庫(kù)構(gòu)建

通過(guò)已知信號(hào)點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度預(yù)測(cè)未知點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度，并形成相應(yīng)的指紋庫(kù)上傳至MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行使用。在信號(hào)指紋庫(kù)插值算法上，首次提出了將螢火蟲(chóng)算法(Fireworks Algorithm，F(xiàn)WA)和高斯過(guò)程回歸模型(Gaussian Process Regression，GPR)相結(jié)合形成FWA-GPR算法來(lái)推測(cè)未知點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度，如圖9所示。通過(guò)確定2個(gè)目標(biāo)函數(shù)，一是概率最大；二是誤差最小。同時(shí)通過(guò)隨機(jī)賦予初值，使用螢火蟲(chóng)算法尋找到能夠使得目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)的參數(shù)(衰減因子等)。

圖9 FWA-GPR算法流程Fig.9 FWA-GPR algorithm flow

3.3 多徑傳播仿真

多徑傳播采用射線(xiàn)追蹤方法進(jìn)行仿真，射線(xiàn)追蹤法可以通過(guò)電磁理論計(jì)算出收發(fā)端之間所有路徑的傳播信息，從而分析出室內(nèi)偽衛(wèi)星信號(hào)的傳播特性。

如圖10所示，利用反射的對(duì)稱(chēng)性找出發(fā)射點(diǎn)的T的鏡像點(diǎn)T1，以此類(lèi)推，按此方法將所有障礙面的鏡像點(diǎn)都通過(guò)對(duì)稱(chēng)法找出，相應(yīng)得到全部的入射反射線(xiàn)，即可完全確定射線(xiàn)傳播過(guò)程。

反射前的入射場(chǎng)強(qiáng)Ei(P)和反射后的反射場(chǎng)強(qiáng)Er(P)，根據(jù)反射定律可表示為

(3)

圖10 射線(xiàn)追蹤算法Fig.10 Ray tracing algorithm

3.4 智能定位算法

以室內(nèi)地面基站定位方式為主，輔以藍(lán)牙/WiFi/MEMS等終端搭載的多傳感器數(shù)據(jù)，針對(duì)不同示范場(chǎng)景在數(shù)據(jù)級(jí)或結(jié)果級(jí)進(jìn)行融合，實(shí)現(xiàn)室內(nèi)典型場(chǎng)景下的人/車(chē)/物的連續(xù)定位及跟蹤。

室內(nèi)挑高較高(一般超過(guò)5m)，開(kāi)闊空間下，如大型場(chǎng)館、機(jī)場(chǎng)、會(huì)議廳等室內(nèi)場(chǎng)景(場(chǎng)景1，見(jiàn)圖11)，選擇以偽衛(wèi)星地面基站為主的定位方案，通過(guò)高精度載波相位及多普勒數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)亞米級(jí)的連續(xù)定位。

圖11 場(chǎng)景1定位模型Fig.11 Scene 1 positioning model

針對(duì)室內(nèi)環(huán)境較復(fù)雜且挑高約3～5m的辦公室環(huán)境、商超、醫(yī)院、地下停車(chē)場(chǎng)等室內(nèi)環(huán)境(場(chǎng)景2，見(jiàn)圖12)，利用手機(jī)內(nèi)置傳感器(藍(lán)牙、磁力計(jì)和加速度計(jì))，分別進(jìn)行藍(lán)牙定位、步態(tài)識(shí)別和航向估計(jì)，并借助無(wú)跡Kalman濾波算法實(shí)現(xiàn)最優(yōu)估計(jì)。

圖12 場(chǎng)景2定位模型Fig.12 Scene 2 positioning model

4 仿真過(guò)程示例

本文選擇衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)與裝備技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室人工智能試驗(yàn)場(chǎng)作為仿真實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地，其空間尺寸大約為24.5m×20m×13.2m，實(shí)驗(yàn)樓為中間挑空的半封閉結(jié)構(gòu)。

(1)無(wú)線(xiàn)基站部署優(yōu)化

根據(jù)經(jīng)驗(yàn)在環(huán)境中部署WiFi和低功耗藍(lán)牙(Bluetooh Low Energy，BLE)時(shí)，每個(gè)AP之間分別間隔15m和10m，結(jié)合CAD圖得到每層部署AP的數(shù)量。在此基礎(chǔ)上，增加部署AP的數(shù)量并計(jì)算該數(shù)量下最優(yōu)部署方案的CRLB值，待CRLB值的變化不明顯時(shí)不再增加AP的數(shù)量，軟件輸出結(jié)果，最優(yōu)部署方案如圖13所示。

圖13 無(wú)線(xiàn)信號(hào)基站優(yōu)化部署Fig.13 Optimized deployment of wireless signal base stations

(2)基站信號(hào)傳播仿真

如圖14所示，對(duì)試驗(yàn)場(chǎng)進(jìn)行室內(nèi)場(chǎng)景的模型構(gòu)建，設(shè)置發(fā)射機(jī)和接收機(jī)參數(shù)，仿真室內(nèi)基站信號(hào)傳播效應(yīng)及信號(hào)功率覆蓋。

圖14 信號(hào)傳播仿真Fig.14 Signal propagation simulation

圖15所示為針對(duì)試驗(yàn)場(chǎng)基站信號(hào)傳播損耗進(jìn)行的實(shí)測(cè)試驗(yàn)。如圖16所示，由仿真系統(tǒng)得出的理論曲線(xiàn)與多次實(shí)測(cè)曲線(xiàn)大致吻合，驗(yàn)證了仿真系統(tǒng)的有效性。

(3)特征庫(kù)建立

圖17所示為信號(hào)指紋庫(kù)建立的示例，利用已有的稀疏指紋庫(kù)數(shù)據(jù)，通過(guò)插值算法預(yù)測(cè)未知點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度，生成稠密指紋庫(kù)，并上傳至指定MySQL賬戶(hù)。

圖15 信號(hào)傳播實(shí)測(cè)Fig.15 Signal propagation measurement

圖16 實(shí)測(cè)結(jié)果與仿真結(jié)果對(duì)比Fig.16 Comparison of measured and simulated results

圖17 信號(hào)指紋庫(kù)建立與更新Fig.17 Signal fingerprint database establishment and update

(4)定位性能仿真

如圖18所示，場(chǎng)強(qiáng)仿真后執(zhí)行部署優(yōu)化操作，系統(tǒng)顯示熱圖和定位性能評(píng)估，預(yù)測(cè)定位精度為1.2m。

圖18 定位評(píng)估Fig.18 Positioning assessment

圖19所示為按照仿真部署方案進(jìn)行的實(shí)測(cè)試驗(yàn)，實(shí)測(cè)定位精度為1.52m，與仿真預(yù)測(cè)精度大致吻合，驗(yàn)證了仿真工具的有效性。

圖19 實(shí)測(cè)定位精度Fig.19 Actual positioning accuracy

5 結(jié)論

本文針對(duì)室內(nèi)多源混合智能定位系統(tǒng)的仿真需求，提出了基于云計(jì)算平臺(tái)的仿真系統(tǒng)架構(gòu)，該框架的主要特點(diǎn)有：

1)為室內(nèi)多源定位系統(tǒng)提供建模和仿真環(huán)境，涉及定位基站布設(shè)、多徑信號(hào)傳輸、信號(hào)兼容分析、定位精度仿真以及定位數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估等方面。

2)從用戶(hù)端到底層硬件設(shè)施分別為工具層、應(yīng)用服務(wù)層、資源層、平臺(tái)管理層和云平臺(tái)層。其中工具層直接面向用戶(hù)，應(yīng)用服務(wù)層和資源層共同為底層的仿真工具提供服務(wù)，資源層對(duì)應(yīng)用服務(wù)和工具層所需要的資源進(jìn)行管理，云平臺(tái)層及其管理層為上述各層提供環(huán)境基礎(chǔ)。

3)采用抽象與描述方法、動(dòng)態(tài)組合方法、模型重用架構(gòu)技術(shù)，確保了模型的互操作性、可重用性和可移植性，在保持建模和仿真有效性的同時(shí)，減少模型冗余和數(shù)據(jù)冗余帶來(lái)的困擾。

4)涉及理論模型包括地面基站部署、無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)部署、指紋插值算法、混合定位模型等。

5)通過(guò)對(duì)衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)與裝備技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室人工智能測(cè)試場(chǎng)環(huán)境的仿真，展示了室內(nèi)混合智能定位系統(tǒng)仿真模塊的仿真結(jié)果，與實(shí)測(cè)結(jié)果大致吻合，驗(yàn)證了仿真平臺(tái)的有效性。