第1章 概述 1
1.1 室内定位的特点 2
1.2 室内定位的发展 3
1.3 室内定位方法的分类 7
1.3.1 从室内信道的特征谈起 7
1.3.2 从参数化定位到非参数化定位 8
1.4 常见室内定位方法 14
1.4.1 红外线室内定位方法 14
1.4.2 超声波室内定位方法 15
1.4.3 蓝牙室内定位方法 16
1.4.4 RFID室内定位技术 17
1.4.5 UWB室内定位技术 18
1.4.6 WiFi室内定位技术 20
1.4.7 ZigBee室内定位技术 20
1.4.8 室内麦克风阵列定位技术 22
1.4.9 SLAM室内定位技术 23
1.4.10 室内电力线定位技术 24
1.5 几种常见的定位机制 24
1.5.1 三角测量技术 25
1.5.2 RSSI测量技术 27
1.6 室内定位的几种协议标准 28
1.6.1 红外通信协议 28
1.6.2 蓝牙通信协议 28
1.6.3 ZigBee通信协议 29
1.6.4 UWB通信协议 30
1.6.5 WiFi通信协议 30
1.7 总结 32
第2章 室内环境和室内信道 33
2.1 常见的信道模型 33
2.1.1 经验模型 34
2.1.2 角定性模型 36
2.2 室内信道模型 37
2.2.1 S-V模型 37
2.2.2 △-K模型 38
2.2.3 两簇模型 38
2.2.4 IEEE 802.15.3a标准模型 39
2.3 直达波和非直达波传播 41
2.4 直达波鉴别算法 41
2.4.1 Wylie鉴别方法 41
2.4.2 假设检验判决方法 43
2.4.3 残差分析判决方法 46
2.5 非直达波剔除算法 47
2.5.1 Wylie方法 47
2.5.2 残差加权算法 48
2.5.3 几何约束法 50
2.5.4 其他NLOS剔除算法 52
第3章 参数化室内定位方法 54
3.1 几种典型的定位方法介绍 54
3.1.1 TOA估计法 54
3.1.2 TDOA估计法 61
3.1.3 AOA估计法［184］ 64
3.1.4 RSSI估计法 67
3.1.5 混合定位算法 70
3.1.6 多维标度算法（MDS） 75
3.2 影响参数化室内定位方法定位精度的因素 80
3.2.1 信号的自由空间衰减［188］ 80
3.2.2 信号的吸收效应［188］ 80
3.2.3 非视距（NLOS）传播 81
3.2.4 多径和阴影效应 81
3.3 参数化室内定位方法的定位误差分析 82
第4章 非参数化室内定位方法 86
4.1 非参数化室内定位概述 86
4.2 几种典型的非参数化室内定位技术 86
4.2.1 信号强度指纹定位技术 86
4.2.2 空间谱指纹定位技术 91
4.2.3 机器学习型自适应定位技术［190］ 93
4.2.4 图像指纹定位技术［191］ 97
4.2.5 RFID标签定位技术 98
4.2.6 基于数据内插的定位技术 101
4.2.7 基于Kernel方法的定位技术 105
4.3 制约现有非参数化室内定位的定位精度的因素 108
4.3.1 失配问题 108
4.3.2 对信道状态信息的利用率很低 109
4.3.3 对指纹库的利用率低 109
4.4 非参数化室内定位的发展方向 110
4.4.1 在算法研究方面 110
4.4.2 在工程应用方面 111
4.5 总结 112
第5章 基于ZigBee的无线传感器网络室内定位 113
5.1 ZigBee知识的介绍 113
5.1.1 概念 113
5.1.2 ZigBee技术的硬件 114
5.1.3 ZigBee技术的软件 118
5.1.4 ZigBee技术的应用与发展 121
5.2 基于ZigBee的参数化室内定位方法 124
5.2.1 数学模型 124
5.2.2 算法介绍 124
5.2.3 ZigBee室内定位网络 125
5.2.4 上位机软件实现 128
5.2.5 ZigBee参数化室内定位的实现 129
5.3 基于ZigBee的非参数化室内定位方法 134
5.3.1 非参数化定位算法 134
5.3.2 非参数化定位的网络架构 135
5.3.3 测量多信道RSSI与距离的关系 137
5.3.4 非参数化室内定位实现 140
5.4 基于ZigBee技术的室内定位分析 154
5.4.1 参数化与非参数化定位结果分析 154
5.4.2 基于ZigBee技术的室内定位的各种改进 154
第6章 麦克风阵列室内定位方法 156
6.1 引言 156
6.1.1 麦克风阵列的应用 157
6.1.2 基于室内麦克风阵列的音频信号处理 158
6.2 麦克风阵列音频定位概述 160
6.2.1 室内音频信号的特点 160
6.2.2 麦克风阵列信号处理 160
6.2.3 基于麦克风阵列的室内声源定位方法的分类 163
6.3 基于信号到达角度（DOA）的定位方法 163
6.3.1 基于最大输出功率的可控波束形成技术 164
6.3.2 基于信号协方差的空间功率谱方法 170
6.3.3 波达角定位 171
6.4 基于时延估计（TDE）的定位方法 172
6.4.1 时延估计方法 173
6.4.2 时延估计定位 176
6.5 基于信号能量（RSSI）的定位方法 177
6.5.1 信号模型 177
6.5.2 最大似然估计定位方法 178
6.6 数据库匹配定位方法 179
6.7 小结 183
第7章 电力线室内定位系统 184
7.1 电力线定位概述 184
7.1.1 电力线室内定位研究的意义 184
7.1.2 电力线室内定位的国内外研究现状 185
7.2 电力线信号传输原理 185
7.2.1 电力线的复用技术 185
7.2.2 电力线复用传输信号的加工 186
7.2.3 低压电力线的信道特性［282］ 188
7.3 电力线室内定位技术 192
7.3.1 电力线室内定位技术的工作原理 192
7.3.2 定位算法 194
7.4 实验设计 196
7.4.1 信号发生模块的设计 196
7.4.2 标签的设计 196
7.4.3 软件的设计 197
7.5 实验结果 198
7.6 电力线室内定位与GSM、WiFi定位的比较 198
7.7 总结及展望 199
第8章 室内定位的典型应用 200
8.1 室内定位技术在地下停车场中的应用 200
8.1.1 定位系统介绍 201
8.1.2 需解决的关键问题 202
8.2 室内定位技术在展会等环境中的应用 203
8.2.1 系统介绍 203
8.2.2 系统特点 203
8.2.3 系统布置 204
8.3 室内定位技术在智能家居中的应用 205
8.3.1 典型的智能家居系统 205
8.3.2 典型的智能家居网络——WHANs 206
8.3.3 智能家居无线网络的设计要求 207
8.3.4 智能家居无线网络的各种标准特征 207
参考文献 209